在区块链中，如果想要实现代币去中心化交易 DEX 的话，那么流动性池子（Liquid Pool，LP）是比不可少的，通过流动性池子，用户可以非常方便进行代币的交换。

如今随着 WEB3 技术的不断发展，流动性池子也有了新的模式。本文以 Solana 上的几个比较大的池子项目，介绍现在流行的几种流动性方案。

CLMM

CLMM（Concentrated Liquidity Market Maker，集中流动性做市商）允许流动性提供者选择提供流动性的区间。和恒定乘积的 AMM 不同，后者的流动性是作用于 0 - ∞ 的，这不可避免地会导致流动性的利用率不高，比如 USDC/USDT 的比例可能就一直维持在 1 附近，所以在全范围上提供流动性是有问题的。

CLMM 的设计可以让资金在一定范围内进行做市的工作，这就是经济学的一个大目标——如何分配有限的资源。

相比于传统的 AMM 方案，CLMM 的一个风险在于，代币的价格可能会超出我们设定的价格区间，这就会导致我们的池子不再能够产生交易手续费，并且我们的池子就只剩下了一种代币，这种情况下我们会造成损失，这部分损失叫做无常损失，我们在后续会介绍。

目前 Solana 上比较出名的流动性项目 Raydium 用的就是 CLMM 流动性方案，用户可以在提供流动性的同时进行价格区间的设置。

这种流动性延伸出来一种链上挂单的实现方案，我们知道当价格超出流动性区间的时候，池子里面就只会剩下一种代币，那么我们就可以设置一个单边的池子，并且设置一个很小的价格区间，这样在价格变动的时候，就会自动转换为目标代币。

举一个例子，比如我现在想要用 170U 的成本，在 SOL 价格为 160U 的时候买入，现在的 SOL 价格可能是 180U，这时候我就可以设置一个流动性区间为 159.99 到 160.01 的池子，全部是 USDT。当 SOL 的价格跌到 159.98 的时候，我们的池子这个时候将全部转换为 SOL，达到了挂单购买的效果。

需要注意的是，我们需要在价格跌到 159.98 之后，尽快撤掉池子，不然等价格反弹，我们的 SOL 将又会被换成 USDT。

DLMM

DLMM（Dynamic Liquidity Market Maker，动态流动性做市商） 是 Meteora 提供的一种流动性方案，它同样支持在不同的价格区间设置流动性，并且在同一个价格区间内的交易不会产生滑点。

DLMM 仓位价格

与 AMM 不同，DLMM 流动性分布在具有固定宽度和固定价格的离散箱体（Bin）中。每个箱体代表一个价格点，DLMM 的代币兑换规则是k * x + y = L，L 就是这个箱体里面的代币数量，兑换的曲线如下所示^[1]：

举个例子，当一个箱体里面的 SOL 数量为 10，USDC 的数量为 1800，那么这条曲线的表达式为180 * x + y = 1980。那么在这个 Bin 的价格区间内，我用 1 SOL 就可以换到1800 / 10 = 180的 USDC。

这种直线的兑换方式在一个很小的价格区间内，是可以近似传统 AMM 的。

DLMM 策略

DLMM 提供了丰富的流动性注入方式，我们可以自定义池子的分布情况。目前官方总结有以下 4 种典型的 DLMM 流动性策略^[2]。

Curve

Curve 曲线非常适合在偏平静的市场中使用，价格的变化主要集中在了某一个值附近。但是一旦偏离了中心值，无常损失风险就会增加，这时候就需要重新分配流动性。

Bid Ask

Bid Ask 曲线非常适合波动的市场，可以理解为低买高卖。当然，在价格偏离之后，也是需要重新分配流动性。

Spot-Concentrated

Spot 会把流动性平均的集中在几个仓位之间，这种方式是非常适合稳定币对的场景，可以最大化资金的使用效率，但同时它的无常损失最高，需要密切关注价格的变化。

Spot-Spread & Spot Wide

这两种方式是均匀分配流动性的基础方案，每一个 Bin 能分到的资金是一致的，区别在于 Bin 的数量。Bin 数量太多，资金的利用效率不高，Bin 太少，无常损失的风险就会增加，需要关注价格的变动以及资金利用效率的情况。

无常损失

在之前的内容中我们经常会提到一个概念叫无常损失（Impermanent Loss，IL），这个损失是我们创建流动性的一种风险，如果你真实地在池子中注入过流动性，那么你会发现一段时间之后，自己的资产会有一定的损失。那这种损失是怎么来的呢。

举一个例子，假如目前有一个TOKEN/USDC的流动性池子，我们注入了 100U 价值的 1 个 TOKEN 和 100U 价值的 100 个 USDC 组成了这个池子。过了一段时间，TOKEN 的价值翻倍，达到了 200U，假设我们没有注入流动性，那么我们的资产将会是 200U 的 TOKEN 加上 100U 的 USDC，为 300U。但是我们添加了流动性，这将导致我们最后在池子里面有更少的 Token 和更多的 USDC，来维持池子价值的稳定。

根据恒等式x * y = k，代币数量的乘积恒定，计算可以得到 TOKEN 的数量为 0.707 个左右，USDC 为 141.2 个左右，那么总价值为 282.6U，损失了近 18U 的价值。

所以，在价值偏离的时候，就会产生无常损失，并且价格偏离的越大，无常损失也会变大。但是，只要价格回归到原始的价格，这个损失就会消失，这也是无常损失的名称由来。

由此可见，流动性最好的注入时机是在在震荡行情中，单边上涨或下跌都会有风险。

【1】：DLMM Program，https://docs.meteora.ag/product-overview/meteora-liquidity-pools/dlmm-overview/dlmm-program

【2】：Strategies & Use Cases，https://docs.meteora.ag/product-overview/meteora-liquidity-pools/dlmm-overview/strategies-and-use-cases