编译：felix, panews
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8个月前，我写了一篇关于流动性提供者（LP）成本的帖子，当时并没有引起太多关注，但昨天该帖的阅读量突然增加了三倍。所以，我决定用最新的例子来重新验证这个方法。
前提：为了让这个方法发挥更好的效果，你需要尽早布局 memecoin，并且认可某个 memecoin 在中长期内具有一定的优势，而且交易量要大。本文的示例使用了 BUCK 代币。
正如我在上一篇帖子中提到的，你需要设置一个 v3 范围，范围的下限比代币的当前价格略低（通常约低于 25%），范围的上限要相对高一些（本文示例选择了约 100 BUCK/SOL 或约 2.5 美元/BUCK）。这样设置可以最大限度地减少你必须存入 LP 的 SOL 数量，并且会随着价格上涨，DCA（定期定额投资）会逐渐让你从 memecoin 转入 SOL。
现在谈谈无常损失（IL）：这里引用@AbishekFi的说法：
“IL 是一种工具，而不是损失……衡量 LP 回报是一个热门话题，但实际上取决于你作为 LP 的偏好。你想要资产 A 还是资产 B？或者你是否愿意让你的头寸价值更高？”
“发生这种情况的唯一方法是你的代币对中的一个/两个资产升值，从而导致无常损失。但是，如果你对两个你不介意持有的资产进行 LP，那么你只是创建了一个同时产生费用的链上 DCA。”
正如 @shawmakesmagic 提到的，这对于代币开发者来说可能是一个非常有价值的工具，特别是对于具有持续成本的 AI 代理。为一个代币对提供 v3 范围的流动性允许开发者使用费用来获利/支付费用，同时参与代币上涨。它会在长期内直接调整价值（取决于如何设置范围）。
为了证明这种方法是有效的，下面看一个 BUCK 的简单示例，我将其中分为初始准备金、持续无常损失、产生的费用和投资回报率。
昨天我创建了一个 BUCK/SOL LP，提供了 17 SOL 和 892,000 BUCK。之所以这样做，是因为 Gamestop 运动具有广泛的吸引力，代币轮转速度快，波动性和交易量极高。
我将范围设定为上限 100 BUCK/SOL（约 2.5 美元）到下限 8,500 BUCK/SOL（0.029 美元），比市场价格约 6900 BUCK/SOL 低约 20%，确保如果 BUCK 在短期内下跌，代币对不会超出范围。
这代表了总价值约为 4000 美元的 SOL 和 3 万美元的 BUCK（与稍后计算无常损失相关）。
10 小时后提取 LP，它产生了：
29.3 SOL 和 156,000 BUCK（费用）
25.1 SOL 和 841,456 BUCK（LP）
3.4 万美元存款在 10 小时内产生的 1.25 万美元费用大约相当于每日产生的费用的 88%。这是一个绝对令人难以置信的数字，即使没有复利，APY 也达到 32,120%。
在这种情况下的无常损失，损失了约 50,000 个 BUCK 代币，这些代币被另外 8 个 SOL 所取代，从无常损失的角度来看，这些微不足道。
为了更清楚地说明：
存入（总计）= 17 SOL 和 892,000 BUCK
提取（总计）= 54.4 SOL 和 997,000 BUCK
LP 的总利润 = 37.4 SOL 和 105,000 BUCK
很明显，池产生的无常损失被交易量产生的费用大大抵消。这在保持价格与极高交易量大致一致的代币对中得到了优化。
更疯狂的是，可以进一步优化：
将 LP 的费用等级从 1% 调至 2%，因为流动性更深，交易量更大
收紧初始范围的上限以进一步集中流动性，如果价格上涨，则随着时间的推移重新平衡范围
如果想在代币上涨后避免下跌（无往返交易），可以拉动你的 LP 并重新平衡范围的下限，使其再次达到当前底价的 20%，从而将你已 DCA 的SOL 收入囊中。
在 meme 市场中，交易波动性需求极高，对价格的敏感度极低，将自己定位为被动 LP 是最大化回报的极佳策略。特别是对于持有时间较长、交易量较大的代币对，并且考虑到了对持有 SOL 还是 meme 不太确定的用户。
