无常损失并非仅存在于自动做市商（AMM）中，它已渗透到DeFi生态的多个核心领域。除AMM外，流动性衍生品协议、跨链流动性市场、算法稳定币机制及收益聚合策略均面临无常损失的显著影响，其作用机制与风险表现因场景不同而各具特点。
流动性衍生品协议：价格波动下的隐性风险敞口
流动性衍生品协议通过将流动性本身转化为可交易资产，在扩大市场深度的同时，也放大了无常损失的传导路径。
在期权做市场景中，以Hegic为代表的DeFi期权平台要求卖方抵押标的资产提供流动性。当标的资产价格剧烈波动时，卖方需通过动态对冲（如Delta对冲）维持头寸平衡，这一过程会产生类似AMM的资产比例失衡风险。例如，当ETH价格从2000美元飙升至3000美元时，期权卖方需持续增持ETH以对冲Delta风险，若后续价格回落，前期增持操作将转化为实际亏损，形成“隐性无常损失”。
结构化理财产品同样面临类似挑战。Ribbon Finance的拍卖机制中，流动性提供者（LP）通过竞标获取期权卖方资格，其收益直接取决于标的资产的价格路径。当市场出现极端波动（如2022年LUNA崩盘期间），标的资产价格偏离预期路径，LP不仅无法获得期权费收益，还需承担抵押资产因价格波动导致的清算风险，此时无常损失与信用风险形成叠加效应。
跨链流动性市场：多链资产再平衡压力
跨链协议通过连接异构区块链实现资产互通，但其流动性节点需在多链部署抵押资产，汇率波动引发的再平衡需求成为无常损失的新诱因。
桥接协议的运作机制尤为典型。Wormhole、Stargate等跨链桥通过“锁定-铸造”模式实现资产跨链转移，节点需在源链和目标链同时抵押资产以维持汇率稳定。当两条链上的资产价格出现套利空间（如ETH在以太坊和Polygon上的价格差超过2%），用户会通过跨链操作进行套利，迫使节点调整抵押比例。这种被动再平衡不仅消耗Gas成本，还可能因价格回调导致“高买低卖”的损失，例如2023年Arbitrum链上ETH价格异常波动期间，Stargate节点单周因再平衡操作产生超120万美元无常损失。
流动性质押衍生品（LSD）的流动性租赁市场同样受影响。Marinade的mSOL机制中，验证节点需动态调整SOL质押比例以维持mSOL与SOL的锚定汇率当SOL价格剧烈波动（如单日跌幅超10%），节点需减持mSOL并增持SOL以稳定兑换比例，若后续价格反弹，前期减持操作将转化为实际损失，形成“质押-兑换”环节的无常损失。
算法稳定币机制：协议资产组合的动态失衡
算法稳定币通过代码规则调节供需以维持价格稳定，但其抵押资产组合的动态调整过程本质上是无常损失的“主动触发”。
全抵押型协议的PCV（协议控制价值）模型中，Fei Protocol通过锚定曲线（Bonding Curve）调节FEI与ETH的兑换比例。当市场对FEI需求激增时，协议会自动增持ETH以维持锚定；若需求回落，协议需抛售ETH回收FEI，这一过程与AMM的套利机制高度相似。2021年FEI上线初期，ETH价格从2000美元跌至1500美元，协议为维持1:1锚定抛售大量ETH，最终导致PCV池中ETH占比从80%降至55%，形成约3000万美元的无常损失。
弹性供应模型的风险更为直接。Ampleforth的rebase机制会根据市场价格自动调整代币供应量，这一过程导致流动性池内资产比例持续变动。例如，当AMPL价格高于1美元时，系统增发代币并分配给持有者，流动性池内AMPL数量增加，若后续价格回落，池内AMPL与USDC的比例失衡将加剧，LP需承担双重损失：代币贬值与资产比例偏差。
收益聚合策略：高频再平衡的累积风险
收益聚合器通过跨协议资金调配追求最大化收益，但其动态调整策略可能成为无常损失的“加速器”。
Yearn V3的多签金库策略允许资金在不同协议间灵活转移，以捕捉最高收益机会。当市场出现短期套利窗口（如Compound的COMP代币激励突然提升），金库会迅速将资金从Aave转移至Compound，这一过程涉及资产兑换（如将DAI兑换为USDC），若兑换后目标协议收益不及预期，资金需再次转移，多次兑换将累积无常损失。2024年DeFi夏季行情期间，Yearn某ETH金库因3天内完成5次跨协议转移，累计无常损失达收益的22%。
Balancer V2的动态权重池进一步放大了这一风险。其智能订单路由功能会根据市场流动性自动调整池内资产权重（如将ETH权重从50%临时提升至70%以捕捉套利机会），但频繁权重调整会导致资产组合持续偏离初始比例。当ETH价格波动超过5%时，池内资产的失衡损失可能超过交易手续费收益，形成“负收益循环”。
典型案例：无常损失的实际冲击
无常损失对DeFi生态的影响已从理论风险转化为切实损失。2025年Q2，Aave V3的Polygon市场因MATIC价格单周波动达15%（从1.2美元跌至1.02美元），流动性提供者（LP）遭遇平均3.7%的净损失（含2.1%无常损失与1.6%手续费收益），部分高杠杆LP损失超10%。同期，GMX平台的GLP池（由多种加密资产组成的合成流动性池）在ETH单日波动超8%时，LP遭遇4.2%的无常损失，直接抵消了当周60%的交易手续费收益，凸显了无常损失对流动性供给的抑制作用。
应对策略：从被动承受转向主动管理
针对无常损失的泛化风险，DeFi协议正通过技术创新构建防御体系：
- 动态费用模型：Uniswap V4的hook系统允许协议根据波动率动态调整手续费，当市场波动超过阈值（如5分钟波动率>3%）时，手续费自动从0.3%提升至1%，通过收益补偿抵消部分无常损失；
- 对冲工具创新：Pendle将流动性头寸代币化为PT（本金代币）和YT（收益代币），LP可通过出售YT提前锁定收益，同时保留PT以规避后续价格波动风险，这一无常损失保护衍生品（ILDD）已在部分协议实现30%以上的风险覆盖率；
- 算法优化：Tokemak V3引入基于机器学习的预测性再平衡策略，通过分析历史价格数据预判波动趋势，提前调整资产比例（如在ETH价格突破关键阻力位前增持稳定币），2024年测试数据显示其可降低40%的无常损失敞口。
无常损失已成为DeFi生态的“系统性风险”之一，其影响不再局限于单一领域，而是通过流动性互联渗透到定价、跨链、稳定机制等核心环节。随着应对工具的成熟（如动态对冲、风险代币化），市场正从“被动承受损失”向“主动管理风险”演进，但彻底消除无常损失仍需协议设计与市场机制的深度协同。
