本期节目由dYdX赞助,是dYdX和Cryptoria共同呈现的特别内容
在这期节目中,我们深入探讨了DeFi世界中一个相对较新但极其重要的概念——LVR(Loss Versus Rebalancing,损失与再平衡)。通过数学公式和实际案例分析,揭示了流动性提供者(LP)面临的真实成本,以及为什么传统的无常损失计算方法已经不够精确。
LVR概念核心解析 传统无常损失的局限性
LVR的优势与精确性
套利机制与价格发现 链上价格滞后的根本原因
AMM有效价格计算
LVR数学建模与预测 Black-Scholes模型的应用
实际案例计算
减少LVR的创新解决方案 - 拍卖机制(CoW Protocol)
动态费用策略
套利者识别技术
高性能链的必要性 速度作为DeFi基础设施
市场现状与挑战 新协议的采用困境
根本性解决路径 信息不对称的技术突破
04:48 LVR概念与传统无偿损失对比
10:41 套利机制详细案例分析
16:56 AMM乘积公式与有效价格计算
23:59 LVR累积损失的数学建模
36:20 Black-Scholes模型应用
43:24 减少LVR的解决方案
50:31 市场表现与采用挑战
57:00 根本性解决路径探讨
关键词:LVR、流动性提供者、AMM、套利、无常损失、Black-Scholes、波动率、DeFi、Uniswap、高性能链、CoW、Ambient、AI、a16z、Messari
参考资料链接:
Messari - Mitigating Loss Versus Rebalancing
a16z - LVR: Quantifying the Cost of Providing Liquidity to Automated Market Makers
本集节目由dYdX赞助,dYdX是领先的去中心化永续合约交易所。在保持对资金完全自主权的同时,交易BTC、ETHy和其他资产,最高20倍杠杆。
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