无常损失(Impermanentloss，也称“非永久性损失”)，即由于向自动化做市商(AMMs)提供流动性而导致价值损失，是DeFi中提供流动性的固有风险。理解如何驾驭这种现象能够让流动性提供者(LPs)能够更好地为AMMs提供流动性。本文将概述一些不同的策略，教你如何在DeFi活动过程中减少或避免无常损失。
什么是无常损失？
DeFi生态系统中的去中心化交易所(DEXs)开创了自动化做市商(AMM)模式。AMMs以流动性池为中心，流动性池由流动性提供者(LPs)驱动，这些LPs向这些流动性池提供(存入)加密资产，以供任何人(交易者)通过这些流动池进行交易。
其中的主要理念是什么？即交易员可以随时通过流动性池来兑换他们想要的代币，LPs能够在流动性池中的代币被使用时赚取一部分的交易费。
然而，对于许多流动性池来说，它们的LPs在特定时间段内能否从交易费用中获利，这是远远不能保证的。这是因为存在所谓的无常损失：由于AMMs工作方式的基本性质和加密货币的波动性，无常损失是向流动性池提供资产时的一种基本风险。
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简单地说，像Uniswap这样的AMMs使用特殊算法来自动维持一个流动性池的资产比例平衡，比如维持ETH/WBTC池中的这两种资产价值50/50的比例，而ETH和WBTC价格的波动会导致这一比例的再平衡(rebalancings)，在这种情况下，LPs会承受与其初始存款相比的资金损失。
上图：流动性池的概念，图源：Finematics
这种损失也被称为“非永久性”损失，因为只有当LPs在处于无常损失的时候撤出流动性资金时，这个损失才是永久性的。例如，由于市场波动，你在某个流动性池中的LP头寸可能在今天遭遇无常损失，但明天这种无常损失又消失了，周而复始。
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理解无常损失最简单的方法是什么？
当LP头寸的价值低于这些存入的代币在公开市场上的价值时，就发生了无常损失。换句话说，比起向Uniswap上的ETH/WBTC池存入流动性资产，如果你在钱包中简单地持有ETH和WBTC获利更多，那么此时就发生了无常损失。
一个无常损失的例子
如果你依旧无法理解无常损失，这里有一个简单的例子可以帮助你进行理解。
假设你去Uniswap，你想在ETH/USDC池中提供1000美元的流动性。如果当前的ETH价格是1,850美元，USDC价格为1美元，且由于你需要在这两种资产中各投入500美元的流动性，这意味着你最终将往该池中存入约0.27ETH和约500USDC。
动态 | 美国国会议员Brad Sherman入选Messari 2020年最值得关注的五大人物:美国数字货币市场不断增长，作为对其直言不讳的反对者，美国民主党国会议员Brad Sherman赢得了“加密恶棍”的称号，其入选Messari创始人Ryan Selkis的“2020年最值得关注的五大人物”。该名单还包括币安首席执行官赵长鹏、Twitter首席执行官Jack Dorsey、Baker Marquart合伙人Brian Klein、CoinShare首席战略官Meltem Demirors。在加密货币界，Sherman以将加密货币视为“、恐怖融资和逃税”的工具而闻名。Selkis在接受Cheddar采访时称Sherman“聪明”，特别是在建立“负面叙述立场”方面。“他似乎是第一个听到早期围绕比特币出现的一些自由主义叙事的国会议员。也就是说，比特币可能会成为美元的替代品，它可能会损害我们的储备货币地位，它被者、恐怖分子和儿童制作者使用。”12月5日，Brad Sherman投票当选为投资者保护、创业和资本市场小组委员会主席，该机构负责监管美国SEC、纽约证券交易所和金融业监管局。据悉，Sherman此前曾主张彻底禁止加密货币。（AMBCrypto）[2019/12/22]
然后让我们假设在几个星期之后，ETH的价格下降到1400美元。此时你的LP头寸再平衡将使你的头寸变成0.31ETH和434.96USDC，总价值为869.92美元。相比较而言，如果你一开始只是一直简单地持有最初的0.27ETH和500USDC(而不是用于往Uniswap上提供流动性)，那么此时这两笔资产的总价值是878.38美元，比869.92美元多出了逾8.50美元。在这个假设的例子中，LP遭遇了不到1%的无常损失(8.50美元/1000美元=0.85%)。
声音 | 德勤中国首席数字官：德勤将进一步完善包括区块链技术在内的数字化五大布局:据澎湃新闻消息，德勤中国首席数字官赵文华近日在接受采访时表示，德勤作为一家全球大型的专业服务机构，除了不断细化及深耕专业服务与行业资源外，也将致力于创建创新业务、高新技术产品为金融机构及行业提供高质量的专业服务。德勤数字化将进一步完善五大方面布局，我们称为ABCDR。A就是人工智能，包括人脸识别、图像识别、自然语言学习等，B就是Block chain（区块链）的团队，C是Cloud（云计算），D是Big Data（大数据），大数据和数据分析已经融入到我们40%的业务里面，覆盖了我们很多的业务。R是RPA（机器人流程自动化）。[2019/9/2]
如果你对无常损失的计算感兴趣，可以考虑使用dailydef.org的以Uniswap为中心的无常损失计算器工具：
https://dailydefi.org/tools/impermanent-loss-calculator/
比特币跌势难止，日内连失五大整数关口:比特币自早间短暂站上9900美元后便持续下滑，日内连续失守9900、9800、9700、9600、9500四大关口，最低触及9464.11美元，目前小幅反弹至9500美元附近交投，现报9526.88美元，24小时跌4.29%。[2018/5/7]
截图来源：dailydefi.org无常损失计算器
缓解无常损失的策略
现在我们知道什么是无常损失，那么我们如何对抗它？在许多流动性池中，无常损失是一个不可避免的现实，但肯定有一系列的策略可以用来减轻甚至完全避免无常损失的影响。
以下是一些最基本的缓解无常损失的策略。
1.避开高波动性的流动性池
像ETH这样的加密货币资产不像稳定币那样与外部资产的价值挂钩，所以它们的价值会随着市场需求而波动。
要注意的是，以波动性资产为中心的流动性池是无常损失风险的最大来源。虽然像ETH和WBTC这样的加密蓝筹股可能波动较大，但其他小型币种面临着更大的日内价格波动的可能性，所以从无常损失的角度来看，它们的风险更大。
如果对你来说，避免无常损失是最为重要的方面，那么一个明智的选择是，避免向高波动性的流动性池提供流动性。
2.选择锚定同一种资产的流动性池
诸如USDC和DAI等稳定币都是锚定美元的价值，因此这些稳定币总是在大约1美元附近交易。然后还有其他锚定同一种资产的加密资产，比如锚定ETH的sETH和stETH，锚定BTC的WBTC和renBTC等等。
在这些锚定同一种资产的流动性池(比如USDC/DAI池)中，这些代币之间的波动性很小。这种动态自然会对LPs造成很少甚至没有无常损失。因此，如果你想成为LP并赚取费用，但又不想面临大量的无常损失，那么选择向这些锚定同一种资产的流动性池提供流动性是一个不错的选择。
3.向质押池提供流动性
在DeFi中，并非所有的LP机会都来自于双代币流动性池。实际上，对于LPs来说，其他受欢迎的收入来源是质押池(stakingpools)，质押池通常是用于保障DeFi协议的(面临资不抵债时的)偿债能力，而且质押池仅接受存入一种类型的资产。
比如，借贷协议Liquidity的质押池StabilityPool：用户向StabilityPool池提供LUSD稳定币，以确保Liquidity协议的偿付能力，作为交换，这些LPs将从Liquidity协议的累计清算费用中获得分成收益。这样的质押池中不存在无常损失，因为不存在两种资产之间的比例再平衡！
4.选择资产比例不均衡的流动性池
资产比例不均衡的流动性池是指池中的资产价值比率并非传统的以50/50分割的流动性池。Balancer以开创这种灵活的流动性池而闻名，该平台上的流动性池中的资产比率可以是95/5、80/20、60/40等等。
这些资产比例对于无常损失会产生影响。例如，基于80/20的AAVE/ETH池的情况，如果AAVE的价格相对于ETH的价格上涨，那么鉴于该池的LPs的大部分风险敞口是AAVE(占该池中的80%)，因此价格波动带来的无常损失影响要小于LPs为AAVE/ETH池提供50/50的流动性。
因此，向这种资产比例不均衡的流动性池提供流动性，也是一种缓解无常损失的途径，尽管这依然完全取决于基础资产的价格表现。
5.参与流动性挖矿计划
如今，流动性挖矿计划(即协议向最初的LPs分发治理代币)在DeFi中无处不在。为什么呢？因为流动性挖矿为这些DeFi协议提供了一种简单的方式来实现协议治理的去中心化、吸引流动性，并赢得早期用户的心。
然而，参与流动性挖矿还有另一个优势，即在许多情况下，参与流动性挖矿获得的代币奖励可以弥补LPs面临的任何无常损失。实际上，如果你通过参与流动性挖矿在两个月的时间里获得的代币奖励相当于你最初存入的流动性价值的25%-100%，那么在此期间遭受5%的无常损失就不值一提了。
至少，这些代币奖励可以抵消LP遭遇的无常损失，因此作为LP，你要时刻牢记那些提供激励的流动性池。
总结
随着AMMs越来越受欢迎，无常损失是越来越多的人将不得不应对的现象。好消息是，有一些可行的策略可以帮助你有能力和谨慎地做到这一点。
展望未来，UniswapV3最近的推出引入了「集中流动性」，即允许LPs在特定价格区间提供流动性，而不是像之前那样必须接受在整个价格范围(零-正无穷)提供流动性，这种方式处于DeFi领域最前沿。「集中流动性」放大了LPs的收益和无常损失，因此这是一种全新的、更高效的LP模式。随着这种集中流动性模型继续得到进一步采用，预计将看到更多关于无常损失管理的讨论！
撰文：WilliamM.Peaster，来源：Bankless
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