组 LP、做流动性：为什么你越搞越穷？

你知道现在 Crypto 中有大约多少个 DEX 吗？

答案是 1700 个以上，这个数字远超其他 DeFi 品类。

那 DEX 赛道目前的 TVL 是多少？大约为 $230亿。相比之下，借贷协议目前吸引了 $710亿的 TVL。而在四年前，DEX 的 TVL 也有近$800亿左右，彼时的借贷协议 TVL 只有不到 $500亿。

事实上，成为 DEX 上的 LP 早已不是一门「稳赚不赔」的买卖。

你放进去资产，辛苦做市几个月，结果却发现自己远不如单边持仓来得划算：手续费没挣多少，无常损失（Impermanent Loss）倒越算越多。更别提 Uniswap V3 那种需要手动调区间的「高阶玩法」，普通人根本玩不转。

你以为只是把资产组合起来赚手续费，看似「稳赚不赔」，实则当你了解了关于 LP 背后的数学逻辑和经济学逻辑，你可能会被它的「做市成本」大为震撼。本文就带你一探究竟！

LP 做市总是风险与收益并存

做 LP 从来不是一门纯收益的买卖，它更像是一种带有对价关系的链上协作：你提供资产，为交易者提供深度、为协议提供流动性，作为交换，你获得一定的回报。这些回报看似都叫「收益」，但拆开来看，其实结构非常多样。

收益有哪些？无非就是那么几种：

手续费收益

这是最基础的 LP 收益，它来自于每一笔通过你所在流动性池子完成的交易，系统会按参数设置将手续费分发给池中所有 LP。

原生代币激励

为了让 APR / APY 变得诱人，添加协议治理代币作为奖励已经是非常常见的操作，项目方可以通过控制代币价格来随意操纵流动性池的收益率，以此达到吸引 TVL 的作用。

更复杂的治理激励和 Bribe 收益

典型如 Curve 和 Velodrome 「投票导向型流动性分配」。简而言之，LP 不仅可以获得交易手续费，还能通过持有并锁定一定数量的协议代币，通过投票将代币奖励导向特定的流动性池。

而风险在哪？不要忘记，当我们组成LP的时候，除非两种资产都是稳定币，不然就意味着我们的 LP 仓位总会给我们带来一定的风险敞口。当资产价格发生变动时，我们的仓位价值也随之发生变化。

我们可以用直觉思考一下：我们在做 LP 时，本质是在为市场提供流动性，是一种「做市」行为。关键在于我们在市场中是「被动的」，所以很容易想到，我们的损失就是来自市场中其他主动的参与者。

这么多奖励，为什么不赚钱？

实际上，不赚钱的罪魁祸首就是市场本身，举个简单的例子，当 ETH 价格下跌时，你的 LP 仓位在帮你「越跌越买」，可想而知，结果就是仓位价值大幅贬值。手续费的年化是不确定的，确定的是市场的波动。我们讲的「无常损失」就是从中而来。

「无常损失」（Impermanent Loss）是一种在使用 DEX 做 LP 时一定会产生的成本。听起来比较抽象，让我们以一个简单的例子形象地描述无常损失发生的过程。

1. 初始状态：让我们以最基本的AMM模型「x * y = k」为例。假设 1 ETH = 100 USDT，用户将 1 ETH 和 100 USDT 同时存入一个流动性池中，存入后占比整个流动性池的10%，即目前LP池的总额为 $2000（10 ETH + 1000 USDT ）

2. 价格变化：一段时间后，ETH 的价格上涨到 200 USDT。为了维持流动性池中的资产价值平衡，流动性池中的资产比例会相应发生变化—— ETH 的数量会减少，USDT 的数量会增加。最终在保持 k 不变的情况下，ETH 的数量变为大约7.071个，USDT 的数量为1414.2个。此时流动性池中的价值为 2828 USDT，而你此时占据10%的份额的价值为 282.8 USDT。

3. HOLD价值： 假设你并没有选择组 LP，而是选择单纯地持有这部分资产，那么在 ETH 价格变化到 200 USDT 的时候，你总资产的价值为 300 USDT。

4. 无常损失计算：此时你的无常损失约为「300 - 282.8 = 17.2 USDT」。

本质上你亏钱了吗？ 并没有，因为你一开始只拥有200 USDT 价值的资产。之所以称之为「损失」是因为你少赚了。这也是一种「机会成本」的概念，它指的是你选择一种经济活动的同时放弃去做另一种经济活动，另一种经济活动的收益就是你的「机会成本」。在 DEX 的场景中，你选择了做LP的收益，而放弃了直接持有的收益。

为什么是「无常」的？因为排除其他所有因素，如果价格从 200 USDT 又回到了 100 USDT，你并不会实际产生这种损失。只有当你从流动性池中提取出你的资产，你的「无常损失」才变成了实际损失。

上述情形我们从「Hold」与「LP」的对比中发现了随市场波动产生的价值差，这种价值差只要市场价格回归到初始情形就不会发生。但是这并不意味着我们没有其他损失。市场中总是存在精明的参与者，这些参与者不会坐以待毙，而是会随着市场变化「主动出击」。就算市场价格经历波动后回到起点，他们依旧可以从波动中获利。而 LP 呢？显然不行，这就是关于 LP 成本 / 损失的另一大角度——再平衡损失。

再平衡损失，也就是 LVR（Loss Versus Rebalancing）是研究员们在讨论 LP 成本的另一大角度。我们再借助无常损失中的例子模拟一个新的情形。

1. 初始状态：我们以同样的模型为基础，用户此时以同样的价格用1个 ETH 和100个 USDT 组成LP，存入流动性池。

2. 价格变化：ETH 的价格从 100 USDT 变为 200 USDT，而后又从 200 USDT 变回 100  USDT。不考虑其他因素，池子中的资产比例依旧和初始状态相同。

3. 再平衡过程：根据之前的计算，在价格从 100 变为 200 后，用户持有约0.71个 ETH 和141.5个 USDT。这个过程相当于用户卖出了 0.29个 ETH，并得到了 41.5 USDT。而直接进行再平衡的投资组合，你将会卖出 58 USDT（0.29 * 200 = 58）。

此时相较于再平衡组合，LP 会亏损的 LVR 为 16.5 USDT（58 - 41.5 = 16.5）。而从ETH的价格从 200 变为 100 的过程中，再平衡组合以 29 USDT 的价值回购了0.29 个 ETH。而对于 LP 来说则是使用 41.5 USDT 回购了相同数量的 ETH。这个过程又产生了 12.5 USDT 的 LVR（41.5 - 29 = 12.5）。

4. LVR计算：在整个价格波动的过程中，用户的再平衡损失（LVR）为 29 USDT（16.5 + 12.5 = 29 USDT）。

这个过程向我们说明了：一位聪明的套利者与 LP 在同一起跑线的时候，在 CEX 和 DEX 中来回穿梭，只要以极快的速度跟单到 LP 的仓位变化，就可以利用 CEX 与 DEX 之间的流动性差异和价格更新速度差异获利。

LP 这门苦生意如何体面地做

如果我们已经知道，DEX LP 并不是一个「放进去等钱赚」的模型，而是一个动态风险场、一种策略组合行为，那么接下来的问题就很清晰了：我们要怎么做，才可能成为少数不亏钱、甚至赚钱的那批 LP？

仓位管理: 现在的 DEX AMM 设计精细化程度非常高，但总体可以分为「集中型流动性提供」与「非集中型流动性提供」。了解 Uniswap 的同学肯定懂得，这大致上就是 Uni V2 版本和 V3 版本的重要区别。特别是「集中型流动性提供」，当我们把流动性集中地铺设在一定的区间内，显示出来的 APR 可能会非常之高，但与此同时「无常损失」也会相应变大。

而且一旦价格偏离程度过大，我们的流动性可能只是「傻傻地躺在池子里」，不会产生收益。所以如何选好铺设的区间对于最终获得的收益率非常关键。举个例子，下面是 Aerodrome 的「WETH / USDC」的池子，当我们选取不同的 LP 区间时，对应的 APR 可以从 300% 变为 58% ，可见价格波动对于 APR 的影响之大。

奖励结构：这个角度我们在介绍 APR 和 APY 的时候已经做了警示。无论是借贷协议还是 DEX 协议，深入收益率背后的奖励结构可以让我们的决策更加理性。

资产质量：价格的波动不仅仅是市场正常交易行为所导致的，还有可能是因为资产本身出了问题。

当你在做 USDT- USDC 的 LP 交易对，假设 USDT 因为黑天鹅事件发生了脱锚，那么大量的交易员会通过你的池子卖给你贬值的USDT，同时掏空你的 USDC。抢跑者、套利者笑呵呵地离开了，受伤的只有 LP 你一个人。

思路转变：在 DEX 做 LP 的目的不一定只可以是「做市」。比如 memecoin 这种在刚发行后的一段时间内可以产生巨额交易量的币种。当你看好某种 memecoin 且已经度过了大幅上涨的阶段，如果观察到交易量仍然保持非常高的水平，就可以考虑做 LP 来同时获得风险敞口，并通过手续费「对冲」掉一部分风险。

此外，像 Solana 上的 DEX 协议 Meteora 同时还允许用户提供单边的 LP，就比如 SOL-USDC 的池子，用户可以选择只添加 SOL。这种方式实现了「限价单」的功能，为以交易为目的的 LP 提供了更多样的玩法。

End

LP 对于小白确实是一门不好做的生意。它机制复杂、收益不稳，还要面对 IL、MEV 等多重风险，远不是「投进去等赚钱」这么简单。

但也正因如此，LP 从未被定义为「终局模型」，反而成为 DeFi 世界持续优化的重点方向。如今，我们已看到越来越多项目在试图解决这些结构性难题：有人通过「LP + 借贷」机制，让流动性头寸可以一边赚手续费，一边赚借贷利息，提升资金利用率；有人设计了「防 MEV AMM」，从根源上避免LP被套利机器人夹击；也有人探索「自动对冲 IL」方案，用结构化策略保护LP的净值不被波动侵蚀。

这些方案或许还未成熟，但都在说明一件事：DEX 的 LP 仍然正在进化。

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