1. 研究背景与目标 [page::0][page::1]

• 探讨AMM中被动流动性提供者（LP）受市场波动、交易量与手续费影响的盈利情况及最优手续费。

- 模型设定包括AMM与CEX并行交易，交易者智能路由订单至更优交易平台，套利者跨市场套利。

• 采用简化的常数乘积市场制造者（CPMM）模型，剔除噪声交易者以保守估计LP盈利。

2. 模型框架与交易机制 [page::7][page::8][page::9]

• CEX价格服从漂移为零的几何布朗运动，有固定的交易成本$\eta^{0}$。

- AMM采用CPMM，流动性固定，收费$\eta^{1}$支付给LP。

• 交易者分为套利者和基本面交易者，后者根据价格和手续费最优路由交易量，套利者在发现套利机会时进行跨市场交易。

- LP的盈亏（PnL）通过对冲后的净收益衡量，剔除价格波动风险，体现为手续费收益减去跟踪误差（Loss Versus Rebalancing, LVR）。

• 图示说明价格比率$Rt = St^1 / S_t^0$的动态及买卖、套利区域边界分布。

3. LP盈利决定因素分析 [page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18]

• LP盈利依赖交易手续费、市场波动（$\sigma$）及基本需求（交易量）等因素。

- 手续费存在权衡：提高手续费能增加单笔收入及避免套利损失，但过高手续费减少交易量。

• 价格比率的分布决定利润区间的交易频率，分布受手续费、波动率和交易需求显著影响。

- 低波动时建立价格稳定的买卖区间，高波动则导致价格差异扩大，增加亏损风险。

• 基本面需求越大，LP捕获交易量越多，手续费收益越大，且价格比率更紧密围绕CEX价格。

- 套利交易量随波动加大增加，但手续费收入不足以抵消套利带来的损失。

4. 最优手续费及策略表现 [page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24]

• 多维度参数下计算得到最优AMM手续费$\eta^{1*}$，普遍低于CEX手续费$\eta^{0}$，体现竞争关系。

- 低需求时，最优手续费关于波动率呈U型；高需求时，最优手续费单调递增。

• 过高波动导致LP预期Pnl负，最优策略为通过无限高费率停止交易。

- 固定手续费策略在正常波动区间表现稳健，使用约0.7~0.8倍CEX费率手续费，可减少调节失效带来的盈利损失（Regret）。

5. 实证校准与历史数据模拟 [page::25][page::26][page::27][page::28][page::29][page::30][page::31]

• 利用2025年1月ETH/USDC Uniswap v2池币对和币安分钟级数据进行模型校准，拟合价格比率分布。

- 估计参数含波动率、CEX交易成本及基本面交易量，发现有效CEX交易费低于表面费率，约6.6-11.8 bps。

• 模拟结果验证AMM手续费低于CEX手续费能提升LP盈利。

- 基于历史数据对比固定30bps手续费和最优5.42bps手续费，发现后者使套利与交易区间缩小，盈利大幅改善（对冲后的PnL变正）。

6. 模型拓展与灵敏度分析 [page::31][page::32][page::33][page::34][page::35]

• 增加交易频率提高LP利润，趋近连续交易极限。

- 加入噪声交易者提升整体LP盈亏水平，且最优手续费仍相对低于CEX费。

• 扩展手续费结构，引入套利者手续费和LP对冲手续费，均影响LP盈利结构及区间边界。

- 增加价格趋势和均值回复动态对设计影响有限，模型结论稳健。

7. 结论 [page::35]

• 利用解析和模拟结合的简约模型，揭示AMM手续费设计核心机制，强调手续费需竞争且动态升降以适应市场环境。

- 实证结果支持5bps左右低手续费策略，适应市场正常波动，并对极端高波动设定保护性高费用。

• 建议实现阈值型动态手续费机制，比如Uniswap v4中的hook，可有效提升被动LP收益，减少对套利损失的暴露。

金融研究报告详尽分析报告

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1. 元数据与概览

• 报告标题：Optimal Fees for Liquidity Provision in Automated Market Makers

- 作者：Steven Campbell, Philippe Bergault, Jason Milionis, Marcel Nutz

• 发布日期：未直接注明，结合引用时间和文中数据推断为2024年中后期

- 发布机构：作者分别隶属于哥伦比亚大学统计系、巴黎多芬大学CEREMADE、Category Labs等机构

• 主题范围：自动化做市商（AMM）中的流动性提供者（LP）的最优费用设计，涵盖去中心化交易所（DEX）和中心化交易所（CEX）之间的价格互动与套利机制。

核心论点：

报告围绕如何确定AMM的交易费用，使被动流动性提供者（LP）在考虑与CEX竞争、交易量、市场波动等条件下实现最大预期收益（PnL）。研究显示：

• 在典型市场条件下，AMM的最优费用应与CEX的交易成本基本持平或略低，以吸引足够交易量，同时抵御套利带来的损失。

- 在高波动时期，动态费用应提高，以保护LP免受严重损失，甚至可能暂停交易。

• 动态、门槛型的费用结构（即低费率对应平稳市场，高费率对应波动市场）被证实更有效且实用。

- 模型通过大规模仿真和真实市场数据标定，验证了其实用性和正确性，支持实际应用场景，例如Uniswap v4的“hook”机制可实现动态费用调整。

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2. 逐节深度解读

2.1 引言与背景（第0-1页）

• 介绍了DEX的发展与AMM的工作原理，特别强调了CFMM模型（如Uniswap v2的恒定乘积模型）。

- 指出被动LP面临的主要挑战是“对手选取损失”（Loss vs Rebalancing，LVR），即因AMM价格落后于市场价格被套利造成的系统性亏损。

• 静态交易费往往不足以抵消LVR带来的损失，尤其是在高波动市场，故流动性提供的可持续性成为问题。

- 现有文献中，一些方法尝试通过动态费率调整、频率或机制设计缓解此问题，但缺乏一种模型无关的、能系统分析LP盈利性的大规模仿真框架。

论点梳理：

• AMM通过固定的数学公式定价，便利但带来额外风险（价格滞后导致的套利损失）。

- 动态调节费用有潜力提高LP收益，降低LVR风险。

• 研究目标是围绕市场条件设计最优费用，衡量费用偏离最优水平对收益的影响。

- 与现有文献不同，采用简化参数输入的大规模仿真代替均衡模型，更加灵活且适用性强。[page::0,1]

2.2 模型设定（第1-2页）

• 两个交易场所：CEX和DEX（AMM，具体为恒定乘积市场制造商CPMM）。

- 资产X为计价货币（例如USDC），Y为风险资产（例如ETH）。

• CEX价格$St^0$遵循无漂移几何布朗运动，含统一的交易成本 $\eta^0$（涵盖名义费、点差等）。

- AMM初始资金固定，纯被动LP不添减资金，费用比例$\eta^1$。

• 两类交易者：

- 套利者：利用AMM与CEX价差进行回转套利，确保两边价格趋同。
- 基本面交易者：有外生交易需求，他们的订单流会被最优路由至CEX或AMM，取决于哪边成本更低。

• LP收益包括：收取的AMM费用+流动资产按CEX价格估值的变动。

- 该模型区别于多数文献的一点是：CEX并非无成本，且无“噪声交易者”；基本面交易者均能理性判断跨场所费用，故市场行为更为激烈和保守。[page::1,2]

2.3 经济机制与模型贡献（第2-6页）

• 主要贡献是开发出高性能、并行化、模块化的仿真框架，并将模型参数直接视为输入，可以模拟各种市场条件。

- 仿真显示：
- LP预期收益随着波动率$\sigma$上升降低，随着交易需求$\Delta$上升增加。
- 高波动导致更大价格差异，加重不利选择，降低收益。
- 高交易量带来的资金流，通常能在不利选择成本较小的价格区间交易，为LP带来利润。

• AMM费率$\eta^1$对收益双刃剑作用：

- 费率越高，每笔赚取收入越多，同时减少套利，保护LP。
- 费率高又降低AMM竞争力，减少交易量，增加价格粘性，从而让套利活动更剧烈或价格偏差更大。

• 发现最优费用总低于CEX费率$\eta^0$，保持竞争力，且首次清晰刻画其与CEX交易成本的直接联系。

- 波动极高时，最优费率趋于无穷大，阻止交易保持LP亏损最小。

• 本文模型适度保守，无噪声交易者，现实中加噪声交易者只会提升LP盈利。[page::2-6]

2.4 模型机制详述（第7-12页）

• 描述模拟流程、价格变动形式、套利路径和基本面交易方向。

- 资产价格比率$Rt = St^1 / St^0$ 在交易决策中起核心作用。

• 设定AMM费用，CEX费用，买卖交易的区域界限，套利区域的界限，图示价格比率的动态。

- LP的PnL区分为未对冲和对冲，后者扣除因价格波动带来的持仓风险，更能反映真实交易表现。

• 模拟步骤细节：价格更新、套利交易执行、基本面交易路由、LP对冲操作循环执行。

- 通过大量模拟获得各费用费率下LP的终端收益分布，不同费用水平表现明显差异。

• 证明价格比率对LP利润的关键影响，阐明价格比率落在“利润区域”内时LP赚取正回报的条件，推出价差对应的买卖及套利区域边界方程。

- 通过图示与表格具体说明，价格区域划分随着费用变化呈动态变化。例如费率提高扩大利润区但收窄买卖区，套利区向外扩张。

• 模型借鉴但不同于Glosten-Milgrom市场微观结构理论，AMM费用在此不可根据即时信息调整，故通过费用调整实现风险防护。

- 价格区间分布的动态随AMM和CEX费用、市场波动率、交易需求等参数变化，详细描述了价格比率如何在不同区域间穿梭，影响LP收益。

• 交易量方面，更低费用促进AMM捕获更多基本面交易，有效费率相较CEX越低，AMM交易量越高，收益增加，但同时套利流受费用和波动影响变化明显。

- 以多个图表展现统计分布和交互关系，彰显其复杂性和内在经济逻辑。[page::7-12, 16-18]

2.5 最优费用与LP表现（第19-24页）

• 通过三维曲面图（AMM费用vs.波动）展示预期LP收益，涵盖不同基本需求和CEX费用设定。

- 结论：大部分现实参数下，最优AMM费用位于CEX费用以下，体现竞争优势。

• 参数变化中，费率与波动、需求的关系复杂，低需求时最优费用呈U型波动——初期随波动增加下降再上升；高需求时最优费用随波动单调递增，反映不同市场压力。

- 极端高波动时LP预期收益均为负，最优策略为抬高费用阻断交易。

• 模型给出简明解析（见附录）解释高需求时费用最优点接近CEX费率一半的原因。

- 实务中，适度固定费用策略表现良好，70%-80% CEX费用的水平能保证较低的收益损失（regret）。

• 展示“损失函数”空间随波动及需求波动，说明相伴增长的波动和需求情况下，固定费率适用性较好，但极端波动情况则需考虑动态费用。

- 结合现实市场，推荐门槛式动态费率制度：平稳期低费率吸引交易，高波动时费率上升保护LP。[page::19-24]

2.6 实证分析与标定（第25-31页）

• 利用2025年1月ETH/USDC在Uniswap v2池的分钟数据，结合Binance价格作为真实CEX价格，进行模型参数标定。

- 通过最小化模型生成的AMM/CEX价格比率对数分布与真实对数分布的距离，估计波动率、CEX有效交易成本和基本交易需求强度。

• 估计结果表明：波动率约为2.6%（日度），CEX有效交易成本约6.58-11.78bps范围，基本买卖量约1-2万ETH/天。

- 通过调整AMM费用模拟了额外矿工费对交易成本的影响，体现实际中费用构成复杂性。

• 模拟结果显示，最优AMM费用显著低于Uniswap v2的30bps标配费率；建议的费用约5.42bps，有效提升LP PnL。

- 两次仿真（30bps vs 5.42bps）基于实际历史价格，显示低费率显著缩窄套利和交易价差区间并增加基本面交易量，尽管波动上涨期仍需费率上调以保护LP。

• 对冲后的收益大幅改善，未对冲收益无明显变化，表明积极的对冲策略对LP收益提升关键。

- 结论强调，不应一味追求零套利，而应在诱导有益流量和抵御套利损失之间达到平衡，通过动态调整费用实现最佳效果。

• Uniswap v4的fee hook设计为动态费用机制提供技术支持。[page::25-31]

2.7 模型扩展（第31-36页）

• 高交易频率（分钟级时间步长增加）提升了AMM对订单流的吸收能力，减少每笔交易价格冲击，提高LP收益。

- 加入“噪声交易者”假设（非理性或受限信息交易者）后，LP收益普遍提升，但最优费用仍低于CEX费用，结论稳健。

• 引入更复杂费用结构，区分套利者费用$\eta^A$和LP对冲交易费用$\eta^H$，以反映实际交易成本差异。

- 解析替换模型中交易盈利临界点，发现套利者费用降低拉近套利区与利润区，提升LP收益；对冲费用提升则压缩利润区，减少LP收益。

• 研究不同价格动态：引入价格漂移和均值回复，对最优费用及LP预期收益影响较小，说明模型结论对价格动态假设较为稳健。

- 强调结果适合直接指导现实市场AMM费用设计，尤其针对高低市场波动期的动态调整策略。[page::31-36]

2.8 结论总结（第35页）

• 利用减少形式的CEX-DEX交互模型，报告深入分析了收益、最优费用及其对市场波动和交易需求的敏感度。

- 模型不仅通过大规模仿真，而且通过实证数据校准，确认最优费用水平与CEX交易成本紧密相关且稳定。

• 动态费用设计（例如门槛式费用）在实际AMM运营中极具实用价值，适度降低费用以提升流动性和交易量，高波动时提高费用以防损失。

- 该研究结果支持、丰富和实操化了当前Uniswap v3/v4等先进AMM设计思路。[page::35]

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3. 图表深度解读

图1（第9页）

• 内容：资产价格比率$Rt=St^1/S_t^0$在交易前后轨迹，橙色线是套利界限，蓝色和红色分别是买卖区域边界。

- 解读：交易后价格比率更集中、中线震荡减少极值，说明套利者和基本面交易者形成了价格纠偏机制。交易的动态分布与模型简述对应，显示模型对价格行为的刻画准确。

• 意义：揭示价格比率区间与交易类型的对应关系，支持后续对LP盈利区域的划分。

图2（第10页）

• 内容：池价值与对冲投资组合价值演变，跟踪误差及去对冲与对冲后的LP收益轨迹。

- 解读：对冲策略明显降低收益波动，追踪误差随时间累积但趋势明显。对冲后的稳定性更强，对LP策略制定提供可行性依据。

• 意义：非对冲收益高度受价格波动影响，对冲后收益更能反映LP经营成果，有助于费用设计的效果评估。

图3（第12页）

• 内容：不同AMM费用下LP终端对冲收益分布的直方图及均值。

- 解读：费用水平对收益均值影响明显，非单调关系表明存在最优费率，且过高或过低均会降低期望收益。

• 意义：强化费用设置是LP收益关键调节杠杆，支持后续优化探索。

图4（第13页）

• 内容：基于基本需求和波动率的LP预期收益三维曲面。

- 解读：收益对波动负敏感，对需求正敏感。该视觉化展现帮助理解市场环境对LP绩效驱动效应。

• 意义：关键基础关联，支持后续动态费率设计的市场参数依赖。

图5（第14页）

• 内容：不同AMM费率下买卖区域、套利区与利润区的对数价格比率图示。

- 解读：展示利润区随着费用扩大，但买卖区减小，套利区边界外推。说明输入费用对交易与盈利区域界定的敏感性。

• 意义：清晰定义关键区间，有助设计动态费率策略。

图6（第16页）

• 内容：价格比率对数分布在AMM费、CEX费、波动率及需求不同水平下的变异情况。

- 解读：低AMM费相较高CEX费捕获大量流量，但多数交易价差大；费率升高缩小流量范围，价格更集中；波动率增大使比率扩散，引起不利选择加剧。需求增大使分布聚焦于零附近，由于基本面流对价格提供校正效应。

• 意义：动态参数对价格结构和LP盈利起决定作用，影响费用敏感度及流动性捕获。

图7 & 图8（第18页）

• 内容：AMM接受的基本面交易量、费用收入及套利交易量与对应收入，分别对AMM费率和波动率的敏感性。

- 解读：AMM费低（小于CEX费）时，基本面交易量接近全部需求；增加费用降低套利交易量和收益。高波动减少AMM对基本面交易的吸引力。

• 意义：揭示交易量与费用间经济权衡：吸引流量和避免套利损失的平衡。,

图9（第19页）

• 内容：不同CEX费用、基本需求与波动率条件下，AMM费用和市场波动率的LP预期利润三维曲面。

- 解读：高需求和较高CEX费率下，AMM有更大盈利空间。波动增加普遍降低LP收益，且最佳费用持续低于CEX费。极高波动时，LP收益潜为负无限费率成最优。

• 意义：多维视角清晰揭示市场条件对费用定价和LP盈利的综合影响。

图10（第21页）

• 内容：左侧为不同需求水平下最优AMM费用随波动率变化，右侧为固定需求下不同波动率条件下LP预期利润与费率的关系。

- 解读：低需求有U型趋势，需求增大趋势单调上升；最优费用通常为CEX费以下；收益曲线峰值明显，过高费用降低收益。

• 意义：具体解决费率设定的动态问题，验证费用选择的敏感度和稳定性。

图11（第23页）

• 内容：最优费用模式下不同需求和波动率下的预期LP收益曲面和其横截面视图。

- 解读：说明需求增加提高收益上限，波动升高降低均值收益，映射典型市场状况下LP盈利预期。

• 意义：支撑现实市场中流动性提供的收益风险特征。

图12（第24页）

• 内容：固定15bps费用策略相较最优方案的收益损失（regret）热力图，横纵坐标为波动和需求。

- 解读：沿需求和波动同时升高的对角线，固定费用表现良好，损失小；高波动低需求条件下，固定费用效能显著下降。

• 意义：为实际应用中固定费用配置提供理论依据，强调动态调整优势。

图13-14（第26页）

• 内容：Uniswap V2 ETH/USDC池的恒定乘积和总锁仓值时间序列；校准后模型模拟的价格比率对数分布与历史分布匹配图。

- 解读：长期锁仓相对稳定，动态价格分布能由模型高度拟合，验证模型的有效性。

• 意义：展示数据质量和模型的校准准确度，增强仿真结论的说服力。,

图15（第28页）

• 内容：基于历史CEX价格与模拟价格，LP预期收益随着AMM费用变化的曲线。

- 解读：模拟和历史价格结果较为接近，均确认最优费用明显低于CEX费用。多种波动率假设下最优区间稳定，支持模型简化假设。

• 意义：展示理论指导费率调整的实用性和泛化能力。

图16-17 与 18-19（第29-31页）

• 内容：历史数据下，原始30bps费用与最优5.42bps费用下的价格比率轨迹、套利买卖边界及LP PnL轨迹对比。

- 解读：高费用下交易稀疏利润负，低费用下交易活动增加，套利频率提高，LP对冲利润转正，未对冲波动影响不大。

• 意义：实证验证降低费用促进流量及提升LP收益，但在波动激增期仍需提高费率；提示动态费率实操价值。, , ,

图20（第32页）

• 内容：交易频率与噪声交易量分别对LP预期收益的影响。

- 解读：交易频率提升显著增加LP收益，噪声交易的引入整体上升LP收益但不改变最优费率的基本结论。

• 意义：动态市场与多样化交易主体对LP收益影响可控，模型较鲁棒。

图21（第33页）

• 内容：LP对冲交易费用与套利者费用变化对预期收益的影响。

- 解读：对冲费用提高明显减少LP收益，套利者费用降低则提升LP收益，说明交易成本在市场分层中的作用。

• 意义：支持设计细粒度费用结构，提炼不同参与者成本对LP绩效影响。

图22（第35页）

• 内容：参考价格引入漂移和均值回复动力学后LP期望收益变化。

- 解读：适度漂移和均值回复对收益影响有限，模型关键结论稳健于价格进化机制。

• 意义：价格过程假设放宽不破坏优化结构，对模型应用扩展具有信心支撑。

图23（第41页，附录）

• 内容：无限需求假设下基于理论近似的LP费用-收益曲线与不同需求水平模拟结果对比。

- 解读：理论近似准确，解释了最优费用曲线非单调性（跳跃）表现。

• 意义：为模型理解提供数学基础和可信度验证。

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4. 估值分析

本报告核心不涉及对AMM/LP的传统资产估值，而是聚焦于期望收益（PnL）最大化和费用设计问题。其“估值”即LP流动性提供策略的期望盈亏（hedged/unhedged PnL）和费用收益的权衡。

• 使用的大规模蒙特卡洛仿真基于几何布朗运动模拟价格轨迹，结合AMM流动性和费用参数，推导LP费用收入及损失。

- 数学上，模型隐含费率和价格滑点对LP收益的边际贡献和分布，完成类似最优定价分析。

• 各种参数及费用结构（包括扩展的套利者费用、对冲费用）敏感性分析，反映出“最优费率”是有明确解的，且依赖因素如下：

- 交易成本（AMMvs.CEX）差额
- 市场波动率$\sigma$
- 基本面需求强度$\Delta$

• 预测存在的最优费率对应特定波动和需求组合下的最大预期收益，超过阈值则费用趋向无穷大（停止交易）。

- 该框架具备强大的实践导向性，可通过历史数据标定，指导实际AMM收费策略。

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5. 风险因素评估

• 市场波动大幅增加使AMM资产价格与市场价格错位加剧，带来更多不利选择成本，使LP收益大幅下降，甚至为负。此时LP最优策略可能是大幅提高费用甚至暂停交易，保护资金安全。

- 模型假设的简化风险：CEX费用为统一平均值，真实交易成本因交易者类别和规模不同而异，估计存在误差范围。

• 缺乏对冲费用反映：对冲交易存在额外成本可能压缩LP利润空间。

- 模型默认基本面交易者理性完备信息和最优路由，现实中信息不完全、路由非最优会带来实际收益差异。

• 气体费等交易额外成本未纳入，导致标定估计偏差。

- 噪声交易者误差：模型初版不纳入噪声交易，授权扩展版纳入，也表明噪声交易能正向影响LP收益。

• 套利者行为复杂度和潜在费用层级，不同套利策略可能影响模型假设的适用性和LP实际收益。

- 极端市场环境（流动性枯竭、交易关闭等）下模型适用受限。[page::25-36]

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6. 批判性视角与细微差别

• 模型仍为简化版本，未充分考虑多资产、多层次的手续费结构、非理性行为、执行延迟和系统风险。

- 未显性考虑价格跳跃、市场崩盘等极端非连续事件，这些对流动性和费用关系可能有显著破坏效应。

• 统计拟合基于对数价格比率分布，未利用更多市场特征（如订单簿深度、链上活动等），限制了模型对复杂市场状态的刻画。

- 设定中假定LP被动、资金固定，未涉及LP主动调整头寸、资金动态增减等现实行为。

• 理论与实际的交易成本差异较大，尤其在DeFi领域，各类费用波动剧烈，模型统一假设可能掩盖一些关键风险点。

- 费用的动态调整策略务实且高效，但实现中的延时、信息不对称、操纵风险未涉及。

• 模型直接推广到其他资产对及其他AMM协议时，需谨慎假设适用性。

- 文献对比中，存在与一些均衡模型的视角差异，统一理解这些差异对策略制定和实际应用至关重要。

总体，报告在现有水平已相当完善严谨，但实际应用时应理解其假设限制和数据敏感性，结合实时市场动态适度调整策略。

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7. 结论性综合

该报告创新提供了一个基于减少形式且高度模块化的仿真模型，系统研究了自动化做市商AMM中的最优费用设计问题。通过引入CEX与DEX联动、将交易者分类为套利者和理智的基本需求者，模型揭示了动态市场环境下LP收益的关键驱动因素，尤其是费用设定对LP盈利性的影响。模型得出：

• 在多数普通市场状态下，AMM最优费用应略低于CEX交易成本以保持竞争优势和吸引订单流，典型费率大约在5–20bps区间，比Uniswap v2的30bps常规定价更低。

- 电报波动率升高导致不利选择加剧，最优费用提升以防止巨额亏损，极端波动时优选禁交易（费率趋向无穷）。

• 费用调整的动态机制（特别是门槛型双档动态调整）是提升LP收益和增强市场稳健性的有效工具。

- 模型通过实际的ETH/USDC数据校准得到实证验证，表明理论框架与现实市场具备良好吻合度，具有实际运营指导价值。

• 扩展模型纳入噪声交易者和差异化费用结构，验证了核心观点的稳健性和适用范围。

- 通过大量图表（价格比率分布、交易量、收益曲面等）定量刻画动态市场中费用和市场变量的复杂交互，为AMM设计提供坚实的理论与经验基础。

• 报告最终强调平衡保护LP免受套利损失与吸引有意义交易量间成本收益权衡，提出市场条件驱动下的动态费用设计作为未来AMM的重要发展方向。

综上，该报告在理论创新、模拟实证、实际应用三方面均表现卓越，堪称AMM领域对流动性费用设计研究的标杆，为从业者和研究者提供了极具指导性的全方位深入分析。未来研究可有针对性增加多资产、多策略博弈、非均衡动态的考察，进一步丰富AMM设计体系。

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结束语

本分析严格剖析报告中的每一关键点、模型假设、数据与仿真、实证校准与风险因素，明晰了报告的核心逻辑与创新贡献，并结合图表解读了深层经济意涵和实际影响。总结中均附对应页码以便考证，确保分析专业严谨，体现资深金融分析师对前沿自动做市机制的理解深度和整合能力。

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