无常损失

文章深入探讨了自动化做市商（AMM）的工作原理、参与者、资产类型、经济模型以及不同类型的第一代和第二代AMM模型。文章还指出了早期AMM模型存在的问题，如无常损失和资本效率低下，并介绍了提高AMM效率的最新解决方案，如混合CFMM、动态AMM、主动AMM和虚拟AMM。

这篇文章详细讨论了Balancer协议中池的价值计算、价格波动对池价值的影响以及滑点的定义和计算方法。作者使用数学公式和逻辑推理来解释流动性提供者在动态市场中的策略选择，并阐述了无法避免的无常损失概念，文章内容深度和逻辑性强，适合对去中心化金融有一定了解的读者。

本文介绍了在Curve平台上作为流动性提供者（LP）时的无常损失（Impermanent Loss）和年化收益率（APY）的计算方法，详细分析了不同资产池的收益来源，包括交易费、奖励机制以及如何通过奖励提升收益。

这篇文章深入探讨了AMPL/USDC智能池如何通过Balancer去除流动性提供者通常在其他AMM（如Uniswap）中面临的大多数无常损失。文章阐明了弹性供应和无常损失的关系，以及如何通过智能池的自动调整来平衡资产比例，以服务流动性提供者和交易者的需求，展示了弹性金融在DeFi领域的重要性。

本文详细解释了DeFi中的无常损失（Impermanent Loss）现象及其产生原因，并提供了如何通过多样化投资、稳定币配对、定期再平衡等策略来减轻无常损失的指导。文章还包括使用Factor平台进行风险管理和策略模拟的工具介绍。

本文探讨了在Uniswap上作为流动性提供者的风险和回报，分析了不同流动性范围的选择对收益和无常损失的影响，并通过实际案例展示了流动性提供的潜在亏损。

文章介绍了去中心化交易所（DEXs）的基本概念、运作方式以及市场做市商的重要性，详细分析了DEXs的两种主要技术——订单簿和自动做市商（AMM），并探讨了DEXs面临的流动性、滑点和无常损失等挑战。

Smilee是首个用于创建去中心化波动性产品（DVPs）的原生协议，解决了流动性提供者面临的无常损失问题，通过将其视为期权组合，该协议使无常损失转变为特色，增强了DeFi的效用。文章详细阐述了Smilee的架构、功能和应用案例，以及它如何为DeFi创新赋能，提供了丰富的数学公式和逻辑推导。