DEX 发展中，算法的迭代和做市形式的变化是一个主线。从恒定价格和恒定乘积做市到各种集中流动性算法，DEX 的底层做市算法效率越来越高。大浪淘沙下，采用集中流动性方案的 DEX 表现位居市场前列，Uni V3，Curve V2，DODO 是其中的佼佼者。三者分别采用了不同的方式实现了流动性的集中，提高了 LP 的资金效率，并在市场上取得了巨大成功。本文将从多个维度剖析底层做市算法，深入比较三家交易所底层算法的数据表现，对比三家交易所的整体市场表现。
有效率，才有经济。
——本杰明
恒定乘积做市公式：x*y=k，被视为 DeFi 领域的突破性创新。它开创了资金池模式的交易形式实现了链上交易，但恒定乘积的 AMM 做市曲线也有无法避免的效率问题。
Uniswap（Uni） 早期版本采用了恒定乘积做市公式。从图中可以看出，其流动性均匀地分布在曲线上，代币价格的理论波动范围在 0 到无穷，而市场上代币价格变动范围集中在一个小的区间内。因此，价格波动外的流动性并没有真正提供到市场上，这就造成了效率损失。这种情况下，滑点、市场深度、无常损失都会受到负面影响。
*来源：Curve Whitepaper*
集中流动性就是以某种方式改变做市曲线上的流动性分布，将流动性集中在市场交易最频繁的区间，提高做市资金的效率。广义上讲，任何调控做市曲线，以改变资金池流动性分布的尝试都可以称之为集中流动性。Uni V3，Curve V2，DODO 都是典型的集中流动性的 DEX，但底层算法的明显差异也使各自有了不同的差异点。集中流动性的解决方案不单一，本质都是在尽可能改进资金利用效率，满足代币交易的市场需求和做市需求。
*三种做市曲线（从左至右分别是 Uni V3，Curve V2，DODO）*