在加密货币的交易领域中，无常损失是一个让众多玩家感到困扰且时常被忽视的问题。下面就对无常损失的相关情况进行详细的阐述。

无常损失有上限

很多玩家没有意识到，从理论方面来讲，无常损失是没有上限的。不过，基于比特币等大行情会变动且有范围这一假设，无常损失是有可以计算的上限的。比如在交易对 BTC/USDT 中，倘若 BTC 从 20000 USDT 上涨到 60000 USDT，套利者能够利用的无常损失空间不会超出 13%，这意味着 LP 的无常损失能够被控制在这个范围之内。这为我们对无常损失的认识开启了新的视角。

AMM机制下的套利

当 1 个 ETH 与 550 个 USDT 等值时，便有了套利空间。在 AMM 机制里，做市商池会自动把 ETH 卖给套利者，并且换取 USDT。此时，流动性池中资产变为 9.53 个 ETH 和 5244 个 USDT，对应的 ETH 价格为 550 USDT，总资产价值是 10488 USDT。通过这个例子，可以很清晰地看出套利在 AMM 机制下的发生过程。

AMM机制造成损失

从前面的实际例子能够清晰看出，价格不管是上涨还是下跌。在 AMM 机制当中，当流动性供应商进行反向操作的时候，都会导致一定的无常损失。这是 AMM 机制本身所具备的特性，对在该机制下进行交易的人有着很大的影响，并且成为了急需解决的问题。

独特解决方案优势

有一种解决方案很出色。策略预测成功时，能解决无常损失问题，还能助力 LP 大幅实现基金级财富增值，而一般的 AMM 做不到。这种策略仅靠自身，不引入其他风险，后市行情不好时，能提前更改函数切换点，避免较大损失。

Bancor V2.1方案

Bancor V2.1 是 Bancor 发现 V2 存在无法应对无常损失的问题，并且还引发了预言机系统风险。于是 Bancor 重新规划了无常损失方案。它可以在系统层面记录下 LP 最初进行做市时的仓位。当无常损失发生后，通过增发代币来对损失进行补偿。这种方式从系统层面为 LP 提供了一定的保障。

规避风险新思路

在 CFMM 机制里，有人提出能够用类比资产的 Delta 值和 Gamma 值的方式来躲避高额的 LP 风险。其观点是 LP 的交易费用能够准确地复制出与期货和期权的静态组合。同时有研究针对 CPM 模式下复制欧洲看涨期权对 LP 收益的情况进行了研究探讨，虽然期权是动态的，但在有限的套期保值条件下能够保持精确。由此可知，大家在规避无常损失方面都有各自的巧妙办法。

现在大家知道了加密货币交易中的无常损失以及应对的办法，那么你觉得哪种能够规避无常损失的策略是最有效的？如果觉得这篇文章有用，欢迎点赞并且分享！