流动性提供（LPing）领域正在形成一个新的范式，现在是正式介绍这个1-2组合的时候了。 流动性提供者如何在降低启动成本的同时最大化费用？ 简单，结合动态刻度数组和自适应费用 🧵

标准集中流动性提供： 1. 创建流动性池的成本昂贵 2. 固定费用 让我们看看动态刻度数组如何解决（1），以及自适应费用如何成为（2）的优选工具。

在集中流动性池中，资产的完整价格范围（从0到∞）被划分为称为刻度的离散价格点。 每个刻度就像一个检查点，跟踪在池的价格超过它时应该添加或移除多少流动性。这使得流动性提供者能够将他们的资本集中在特定的价格范围内。 将每个刻度存储在自己的链上账户中将是低效且昂贵的。Orca通过将连续的刻度（在我们的案例中为88个）分组到一个称为刻度数组的单一账户中来解决这个问题。 这种分组是高效的，但也带来了另一个挑战：要打开一个头寸，必须预先初始化并支付整个包含所需刻度的刻度数组。 即使流动性提供者只需要使用该数组中的一个刻度，他们在历史上也被要求为所有88个刻度支付全部租金。这种成本可能会让人觉得低效和不公平，尤其是对于在新的价格范围内提供流动性的第一人。

在涵盖了 DTA 之后，让我们谈谈什么是自适应费用，然后将它们结合起来。 自适应费用（AF）是一种动态机制，随着价格波动而增加费用。 如下面的图像所示，用户的交换越跨越多个刻度，LP 在该范围内收取的费用就会越高。用户的交换跨越的刻度越多 = 自适应费用越高。 如果你的策略包括为波动性代币提供流动性，自适应费用可能是相对于标准固定费用池的更可取的替代方案。 想深入了解 Orca 背后自适应费用的完整数学分解吗？请在此处阅读完整的开发者文档：

创建流动性池的成本降低至10倍（DTA），并引入额外的费用工具（AF），为流动性提供者（LPs）带来了卓越的策略部署体验。