閱讀筆耕|無常損失是什麼?提供流動性也要注意
最近不少人在 OSMOSIS 交易所流動性挖礦,當中伴隨一個叫做「無常損失(Impermanent Loss)」的名詞,本文將力求淺白,把它給解釋清楚。
■ 先從 CEX 和 DEX 談起
假如你有把 LikeCoin 換成法幣的經驗,那「掛單」的地方就是中心化交易所(Centralized Exchange, CEX),價格由買賣雙方撮合,靠市場力量決定。
與之相對的是去中心化交易所(Decentralized Exchange, DEX),在這裡人人都可以發起造市,詳細地說是創建一個幣池(creat new pool),這池子包含兩種加密貨幣,構成一組交易對(trading pairs);其他人也沒閒著,他們注水,投入自己的這兩種加密貨幣,壯大池子的流動性,所以獲得報償,是謂流動性挖礦(yield farming)。
在 DEX 交易挺有趣,連結錢包,隨插即用,有個很像自動販賣機的介面,讓你幣幣交換(swap)使用。問題來了,這裡是如何報價的?
答案是透過智能合約匹配,給定數學模型,價格由幣池中的加密貨幣數量來決定,這叫自動造市商(Automatic Market Maker, AMM)。
所以結論是 CEX 和 DEX 兩處的「價格決定」各走各的體系。
■ 故事的起點
假設有一組加密貨幣交易對為 LIKE/USD,在兩間交易所(CEX 與 DEX)的價格都是 1 LIKE = 0.02 USD;掏出 1000 LIKE,投入這組交易對在 DEX 的幣池,於是把本金剖半,拆成 500 LIKE 和 10 USD⋯⋯。
方才段提到 DEX 是用智能合約(數學模型)來調整報價,假定背後有一條「兩幣數量相乘,要釘住固定值」的關係式,即 LIKE 數 * USD 數 = 5000。
例子中的數值本身並不重要,只是方便引出概念,使之具體化,示意圖如下 ⇩:
■ 先感受一下動態調整
現在你想把流動池中的 1 LIKE 換走,所以 USD 數量會增加 y,問題是會增加多少呢?這就是智能合約(數學模型)要去匹配的。在本例子中,是去解這方程:
(500 - 1) * (10 + y) = 5000
求得 y = 0.02004008016032064,這也是你在自動販賣機上看到的報價。報價不再是 1 LIKE = 0.02 了,它動了。
假如你又換走 1 LIKE,這回換個變數名稱,令 USD 數量增加 x,得到新的報價是 x = 0.020120562409961126 ⇩,它又動了,也更貴了,報價是一連串動態調整。
以上所言用示意圖來表示 ⇩:
兩幣之間若是穩定,則幣幣交換(swap)的力道此消彼長,你來我往,好像一場不分軒輊的拔河。兩幣的「數量比」多半圍繞在當初投入的 500:10 左右拉扯,先不論獎勵,屆時當你想要(依據持份)解綁提領時,可以預期拿回來的兩幣相對數量,和當初的比例差不多,例如來到 550:11 之類的。
那你一定想問,萬一不穩定呢?即 CEX 那邊出現匯率暴起暴落的現象。
■ 某一幣相對大漲(另一幣相對大跌)
假設在 CEX 那邊,LIKE 大漲,市價來到了 1 LIKE = 0.03 USD,則敏銳的交易者,瞧見 DEX 這邊有一批好便宜的牛肉 1 LIKE = 0.02 USD,勢必會來這邊拼命「搬磚」換走 LIKE(會使池子裡的 USD 數量增加),搬去 CEX 那邊賣掉。
上一大段釋例,我們知道智能合約報價是一連串動態調整,而且一直朝同一個方向「搬磚」也讓價格節節提高,直至和 CEX 那邊差不多,無利可圖時。示意圖如下 ⇩:
■ 無常損失
終於可以談無常損失(Impermanent Loss)的概念了。
這「無常」一詞有點抽象,其實譯為非恆常性損失、非永久性損失更貼切,意思是損失是暫時的,是帳面上的,是未實現的。
更白話地說,它是計算「單純持有兩貨幣 vs 拿去流動性挖礦」在某一特定時間點,兩者價值的差額,回到剛剛的大漲(1 LIKE = 0.03 USD)情境,此時的非恆常性損失試算如下 ⇩:
數值本身不太重要,感受到「有差額存在」就好。
所以單純持幣反而賺更多?倒也未必,因為釋例中並未考慮幣池獎勵,只是要讓大家知悉,參與流動性挖礦時,幣種愈不穩定,帳面上的非恆常性損失口子也愈大。
覺得非恆常性損失的概念,像是經濟學中機會成本(opportunity cost)的映射。前者強調做了某件事的風險,按兵不動不一定虧;後者則關注沒做某件事(放棄機會)的代價,維持現狀並不安全。
⚠️ 重點回顧:
① CEX 和 DEX 的「價格決定」各走各的體系。
② AMM 智能合約報價是一連串動態調整。
③ 搬磚工如何實現套利。
④ 非恆常性損失是計算「單純持幣 vs 流動性挖礦」在特定時點,兩者價值的差額。
⑤ 參與流動性挖礦時,幣種愈不穩定,帳面上的非恆常性損失口子也愈大。
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