第15章 DeFi 初试：AMM 与滑点，做市曲线背后的数学直觉（1/2）

“我们今天不上大仓，”张三说，“只用练手机器。目标：你能用数学直觉知道为什么会滑点、何时别硬冲，以及lp可能亏在哪。”

一、x·y=k：池子越浅，价格越陡

“最常见的 amm 定价是x·y=k（忽略手续费），x、y是池子里两种资产的数量。”张三画曲线：“交换会沿着曲线滑动，池子越浅，曲线越陡，价格冲击越大。”

直觉：往池里舀一大勺，水面就抬得更高。

练习：在某小池子里试图换 1% 的池子规模，看看价格会飞多高。

“价格影响≈ 交易额 \/（池深x某系数），不是精确，但够你有警惕性。”

二、滑点（slippage）：不是前端的“坏脾气”，是你对池子的无礼

用户设定：你在前端填的 0.3%、0.5% 是你能容忍的偏差；

真实冲击：当你交易额\/池深过大，实际成交价可能偏离预期；

极端风险：当多人同向冲时，你成了队尾，滑点合唱。

结论：分批\/挂限价\/换深池，别用“宽松滑点”硬闯。

三、手续费与 lp 收益：赚手续费未必抵得过无常损失

“做 lp（提供流动性）看起来能赚手续费，但要跟**无常损失（il）**这只‘隐形狼’算账。”张三用“等权池”举例：

如果标的价格变化幅度越大，你持仓被被动再平衡，与‘只是持有’比，会产生差额，这就是 il；

浓缩流动性（如 v3）把价格区间定窄，提高资金效率，但也增加管理难度与被动风险。

“直觉：你在某区间当‘自动做市商’，价格跑出区间，你就拿着一堆单边资产。行情回不去，这部分就难看。”

四、mev 与三明治：你点下去的那一刻，别人可能在你前后夹

三明治攻击：机器人在你交易前后分别下单抬价\/压价，把差价吃走；

防护：

使用限价\/预签名 rfq路线；

降低滑点容忍，不给机器人空间；

选择支持私有\/受保护的交易通道的前端；

避开拥堵时段与热门新币池。

五、小试牛刀：三步“安全换币法”

张三给他一张“defi 换币清单”：

问池深：前端或区块浏览器看池子规模与你的交易额比例；

问路由：是否“直达”主池，不要绕小野路；

问滑点：设 0.3%–0.5%，若频繁失败，宁可换深池\/挂限价，而不是调到 2% 去硬撞。

一世照做：他尝试在小池子中换一笔不大的金额，前端估计价格影响 1.2%，他放弃；转到大池，价格影响降到 0.08%，成交。

“爽点不在多难的花活儿，”张三说，“而在于你知道何时说‘不’。”

六、lp 练手：用“沙箱资金”体验无常损失

“一点点，感受式学习。”张三让他用小额在宽区间放流动性，记录：