损失是LP因提供流动性而可

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简单来说，无常能失去的利润。不要只持有一种资产

滑坡风险
AMM 中的滑点是指交易发生时间和交易执行时间之间资产价格的差异。对于相对于资金池规模较大的交易这可能会导致价格与预期价格出现较大偏差。根据池中资产比例的AMM定价算法。特别容易打滑

开发人员正在研究新的 AMM 模型来解决滑点等问题。不可逆转的损失 安全漏洞和 马来西亚 电话 号码 查询 低资金效率 这些改进旨在使 AMM 对用户来说更加稳健和高效。

了解这些风险对于参与 AMM 的任何人来说都非常重要，这样才能做出明智的决策并尽量减少潜在损失。

如何改进当前的AMM模型？
DeFi 正在不断发展，并定期发生渐进式变化。以下是 AMM 未来可能改进的一些方式：

混合 AMM 模型
单一的 AMM 模型可能无法有效解决所有挑战。混合模型可以结合不同 AMM 模型的优势，以取得更好的效果。

例如，混合模型可以结合 CSMM 变量的功能来减少大额交易的影响。兼容 CMMM 变量功能以支持多资产流动性池 挑战在于将这些元素集成到可靠且强大的 AMM 系统中。一个例子是 Curve Finance，它结合了 CPMM 和 CSMM 模型，创建了一个具有成本效益的挂钩资产交易平台。

外部价格来源
AMM 可以使用价格预言机等链下来源来提高价格发现和基金效率。通过使用来自Chainlink等外部价格预言机的数据，AMM 可以调整价格以反映标的资产的当前市场价格。

这使得AMM能够更准确地调整价格。并将流动性集中在相关价格范围内，从而降低了滑点风险。 DODO 等 DEX 使用外部价格信息来为 AMM 提供数据，迄今为止的交易量已超过 1200 亿美元。

合成资产
合成资产允许 AMM 使用智能合约来创建其 AMM 的虚拟版本。这增强了编写虚拟 AMM（vAMM）的能力，允许市场参与者使用合成代币（例如，vDAI 对 DAI 或 veETH 对 ETH）进行交易，而真实资产仍锁定在智能合约中。

由于交易期间不会触及标的资产，因此这种方法提高了安全性。它还可以通过动态调整外部市场条件来帮助管理风险管​​理。降低损失和不可逆偏差的风险合成资产在DeFi中催生出各种各样的金融产品，包括期货、期权、预测市场等。

实施这些改进将使 AMM 更加高效、安全且用户友好。推动 DeFi 领域的进一步创新。