原文标题：《UsingLiquidityMining2.0(LM?2)toDistributeRewards》
原文作者：HenryHe
原文编译：ChinaDeFi
2020年的DeFi热潮是由Compound的治理代币的推出而引起的，它完全是由流动性挖矿的概念推动的。毫无疑问，流动性挖矿将DeFi推到了聚光灯下，让更多人看到DeFi相对于CeFi和TradFi的潜力。另一方面，流动性挖矿的滥用及其许多不成熟的代币买家确实也损害了DeFi的声誉。对于整个DeFi来说，流动性挖矿的净收益仍然悬而未决。
流动性挖矿现在有一些新颖的东西，但总的来说，大多数项目都是简单的模仿或直接分叉。更可悲的是，市场中仍然还有许多局。
显然，当前的流动性挖矿设计并不是最优的，而且它也是导致项目流动性挖矿方案不可持续的主要根源之一。更糟糕的是，在过去的两年里，甚至都没有看到任何去修复流动性挖矿设计缺陷的努力。
DefiLlama推出结构化策略产品Delta Neutral Yields:10月23日消息，链上数据分析网站DefiLlama发文宣布推出结构化策略产品Delta Neutral Yields。该产品基于DefiLlama的数据库，帮助用户通过借贷协议等DeFi协议，在不损失原有Token敞口的前提下获得尽可能高的收益。[2022/10/24 16:36:27]
流动性挖矿1.0(LM?1)—根据LP头寸的大小分配奖励
流动性挖矿，简单来说，就是一种代币激励计划，旨在吸引流动性提供者(LP)为AMM上的特定交易对/池提供流动性。
Synthetix率先在其sETHUniswap池中向LP分发奖励代币。讲的更详细一点，就是为了获得奖励，LP需要首先为Uniswap上的sETH池提供流动性，然后将其Uniswap流动性代币质押到2019年创建的质押奖励合约中。奖励代币会根据LP所质押的流动性代币相对于LP总质押代币的百分比，来公平地分配给LP。
Euterpe COO Charles Cheng：以技术变革版权行业:据官方消息，近日，Euterpe COO Charles Cheng博士受邀为宾夕法尼亚大学贵格创投俱乐部进行了一场主题演讲。他指出传统版权行业面临高昂交易成本和漫长账期等诸多困境，以区块链为核心的新兴技术正在革新版权行业。
面对Web 3.0和元宇宙浪潮，他认为，数字作品的版权运作将具有巨大的市场需求。以NFT为代表的区块链技术与创新的版权法律结构、版权交易模式相结合，将为元宇宙中的内容生态提供强大的动力。[2021/11/30 12:41:07]
从代币经济学激励设计的角度来看，Synthetix首创的流动性挖矿方法是根据流动性头寸的大小分配奖励代币，我们可以将这种方法定义为流动性挖矿1.0(LM?1)。从结果来看，这样的激励计划帮助了Synthetix实现吸引更多用户铸造更多sETH的目标。
版权NFT平台Euterpe白皮书在SSCI美国核心法学期发表:据官方消息，版权NFT平台Euterpe白皮书正式在SSCI（社会科学引文索引）美国核心法学期刊《布法罗法律评论》（Buffalo Law Review）上公开发表。这是首个成功发表于SSCI核心法学期刊的区块链项目白皮书。
白皮书以“Blockchain Copyright Exchange: A Prototype”为题，主要阐述了在区块链下搭建的版权交易的合理性和必要性，以及如何通过区块链技术有效解决现存版权行的问题。[2021/11/4 21:25:55]
LM?1成为事实上的流动性挖矿的设计和实现方案。它使许多项目能够在一定程度上解决流动性问题，至少在一开始确实是这样的。然而，LM?1中存在许多问题，使得其无法可持续。
首先，奖励代币会分发给LP，就算可能没有交易或有很少的交易，这其实就意味着流动性并没有真正得到很好的利用。从代币经济学的角度来看，使用项目代币来激励流动性对于大多数项目来说代价是昂贵的，因为这种激励不会对协议经济的增长做出太大贡献。而当流动性没有被利用时，激励计划就会变得更糟。
声音 | 华泰证券：2020年有两类拐点值得关注，如区块链和数字货币等:华泰证券指出，计算机行业细分领域较多，每个细分领域的产业发展和下游需求会受到多个变量的影响，使得本来属于成长型的计算机行业也经常出现业绩波动，增速呈现出一定的周期属性。而在这个过程中，就产生了拐点。之所以要寻找拐点，是因为我们发现当某个行业出现关键变量的拐点时，那一年往往股价的波动会比较大。我们认为2020年有两类拐点值得关注，对于新技术领域，我们更加关注技术向产品转化的“拐点”，如5G、自主可控、区块链和数字货币等；对于成熟行业，我们更加关注下游需求的“拐点”，如云计算、信息安全、医疗信息化等。[2019/11/29]
其次，在许多情况下，是需要激励多个池的。现有的方法是将一定数量的奖励代币分配给每个池，而不考虑每个池的贡献，例如每个池中执行了多少交易和完成了多少交易量。奖励分配决策要么是像Curve，Balancer那样由治理投票决定，要么是像Sushiswap那样由团队决定，这有时是非常武断的。
流动性挖矿2.0(LM?2)—根据LP头寸赚取的费用分配奖励
可以对LM?1进行改进，目前来看更好的流动性挖矿激励设计应该是根据流动性头寸赚取的AMM交易费用分配奖励代币。这种设计与基于流动性头寸大小分配代币有本质区别，让我们将这种方法定义为流动性挖矿2.0(LM?2)。显然，LM?2解决了上一节中提出的LM?1中的两大缺陷。
首先，在固定的代币分发间隔内，如果没有交易，那么LP将不会赚取AMM交易费用。没有费用，就不分发奖励代币。此外，它还不鼓励LP提供超过项目需求的流动性。使用LM?2?，项目不会将其宝贵的代币浪费在未使用的流动性上，从而减少因流动性挖矿而导致的代币通胀和代币价格下行压力。
其次，不需要通过治理代币投票或团队决策手动将奖励代币分配到多个池。这些手动的方法给LP带来了错误的激励，也会出现不公平地对待不同池流动性的问题。使用LM?2?，如果池中的某一LP头寸赚取了更多的AMM交易费用，那么更多的奖励代币将被分配到该LP，简单而公平!
LM?2实现：一个难题
通常情况下，项目会发行一个ERC?20代币(主要用作治理代币)，并将这些ERC?20代币的一部分分配给流动性挖矿计划。在流动性挖矿期间，固定数量的代币在固定时间间隔内被分配。
在LM?1中，每个时间间隔内固定数量的代币平均分布在用于流动性挖矿的所有LP代币总数上。每个质押的LP将根据其质押的LP代币数量获得奖励代币的数量。在这段时间间隔内，只要LP代币的数量发生变化，比例就会相应更新，奖励也会相应更新。这一实现确保了在所有参与流动性挖矿的LP之间公平分配奖励代币。
不幸的是，根据LP头寸收取的交易费用，在每个时间间隔内分配固定数量的代币实际上操作起来非常困难。在固定的时间间隔内，交易费用是由两个动态的不可预测的参数驱动的：?1?）LP头寸产生和赚取交易费用的时间是动态且不可预测的，因为没有人可以预测交易者何时进行交易；2?）LP头寸产生和赚取的交易费用也是动态的和不可预测的，因为交易规模同样也是动态的和不可预测的。因此，根据两个动态且不可预测的参数分配固定数量的代币，将在所有参与流动性挖矿计划的LP之间产生不公平的奖励代币分配。
一个解决方案是针对两个动态参数——交易时间和交易规模——调整相关的数据分布模型。然后开发一个链上实现，根据每个新的交易动态更新模型，并相应地分发奖励代币。该解决方案将更接近于在所有参与流动性挖矿的LP之间公平分配奖励代币。
当然还有其他实现LM?2的方法。一种更好的方法是采用一种新的代币模型，它不仅具有更好的代币经济学，而且还可以轻松实施LM?2?。
结论
流动性挖矿将DeFi推到了聚光灯下。当前的流动性挖矿设计和实施存在一些缺陷，导致流动性挖矿方案的不可持续性。我们可以进行改进，奖励代币应该根据LP头寸赚取的交易费用进行分配，而不是根据LP头寸的规模进行分配。由于目前的代币模型和奖励分配时间表，基于交易费用分配奖励代币是一个困难的事情。我们相信创新的解决方案即将到来。
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