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对冲负凸性
自动化做市商 (AMM) 总是向其流动性提供者 (LP) 展示凸度成本。对冲不会消除甚至降低这些成本，但会降低波动性。由于成本波动性较低，LP 不需要那么多资本来弥补这些损失，因此考虑到资本成本高昂，说对冲可以降低成本是正确的，尽管只是间接的。考虑池中有代币 A 与 USDC 的池。如果 LP 提供 777 个单位的流动性，他的初始 LP 头寸将如下表 1 所示。表 1为了对 LP 的头寸进行建模，我们可以使用二项式格子。在这里，我们将波动性假设转化为格子中的上下移动。在实践中，人们使用许多小步骤，但为了说明目的，我们将展示 10% 的大幅度移动。可以使用以下公式创建无套利重组格子。在这里，我们假设零漂移，或预期代币 A 回报为零。表 2将这些参数应用于格子，我们从 100 的价格开始，然后向上或向下移动。假设向上移动是向下移动的倒数，up*down=1，中心节点只需将一个值返回到起始价格。请注意，概率不是 50%，因为价格变动被建模为对数正态分布（例如 exp(x)），因此概率会调整这些不对称的未来价格以与起始价格保持一致（E(p) = 100）。重组格子这种方法很方便，因为对衍生品的价格进行建模仅涉及 ap
来源:Falken博客自动化做市商 (AMM) 总是向其流动性提供者 (LP) 展示凸度成本。对冲不会消除甚至降低这些成本，但会降低波动性。由于成本波动性较低，LP 不需要那么多资本来弥补这些损失，因此考虑到资本成本高昂，说对冲可以降低成本是正确的，尽管只是间接的。
考虑池中有代币 A 和 USDC 的池。如果 LP 提供 777 个单位的流动性，他的初始 LP 头寸将如下表 1 所示。
表 1
表 1为了对 LP 的头寸进行建模，我们可以使用二项式格子。在这里，我们将波动性假设转化为格子中的上下移动。在实践中，人们会使用许多小步骤，但为了说明目的，我们将展示 10% 的大幅度移动。可以使用以下公式来创建无套利重组格。在这里，我们假设零漂移，或预期代币 A 回报为零。
表 2
表 2将这些参数应用于格，我们从 100 的价格开始，然后向上或向下移动。假设向上移动是向下移动的倒数，up*down=1，中心节点只需将 1 带回到起始价格。请注意，概率不是 50%，因为价格变动被建模为对数正态分布（例如 exp(x)），因此概率会调整这些不对称的未来价格以与起始价格一致（E(p) = 100）。
重组格子
重组格子这种方法很方便，因为对衍生品的价格进行建模只需要将衍生公式应用于具有不同价格的各个节点，然后将这些节点中的衍生值乘以它们的概率。在每个时期（这里表示为一行），概率加起来为 1.0。下面是应用于最初对冲的 v2 LP 头寸的格子。池中的代币 A 头寸最初为 77.7，因此初始对冲是做空 77.7 个单位的代币 A。
静态对冲
静态对冲表 3
表 3动态对冲路径依赖