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Description

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

  1. 基于波动率的费用:检测价格波动自动调整交易费
  2. 基于比较的费用:观察同类池子表现动态调整
  3. 预言机费用:利用外部价格数据判断套利行为

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

  1. 更快的区块时间:缩小套利窗口
  2. 实时预言机系统:降低价格传播延迟
  3. 跨链流动性聚合:减少流动性分散带来的套利机会

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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主播:

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