一文看懂Uniswap V3 池的歷史表現_UNB

任何Uniswap LP頭寸的成功都取決于兩個基本組成部分：

無常損失：由于我們存入資金的價格與我們平倉時的價格之間的差異而造成損失的風險

由池支持的交易產生的費用

DeFi的目標是幫助用戶理解和模擬這兩個組件的影響，并幫助估計可能的結果。

無常損失可以用數學解釋清楚，這里提供了幾種可視化的方法來支持用戶模擬價格變化對投資的影響。

相反，產生的費用是高度不確定的；我們不能創建精確的模型來確定一個池在未來將產生的費用數額，但我們可以幫助我們的用戶支持基于LP頭寸的歷史數據的模擬，以支持他們的分析和決策。

美股三大指數集體收漲，標普500指數漲1.45%:金色財經報道，美股三大指數集體收漲，道指漲2.12%，本周累漲2.02%；標普500指數漲1.45%，本周累漲1.82%，周線3連漲；納指漲1.07%，本周累漲2.04%，周線6連漲。[2023/6/3 11:55:27]

DeFi擴展了工具，讓用戶能夠基于一種新的方法來計算Uniswap LP策略的歷史表現。

Uniswap LP策略是高度差異化的，每個投資者可以選擇自己的主動流動性范圍，每個人收取的費用也不同。

Bitfinex Alpha：市場因通脹緩解而反彈，但要提防虛假的市場繁榮:金色財經報道，根據Bitfinex Alpha報告，美聯儲在過去一年共加息425個基點之后，終于看到了一點緩解。然而，應該指出的是，即使這個看漲指標仍比美聯儲2%的目標高出100個基點，并且隨著美元在貿易加權基礎上貶值而導致進口價格上漲，與通脹的斗爭尚未結束。

在加密貨幣市場，Bitfinex Alpha認為鯨魚將成為價格上漲的主要驅動力。上周空頭大量清算，比特幣和以太坊的空頭與多頭清算比率達到2021年7月以來的最高水平。雖然漲勢看起來很有希望，但現實是市場上的交易者仍然有限，最近的上漲純粹是由市場情緒、低融資利率和層出不窮的空頭清算推動的。市場仍然高度缺乏流動性，并且隨著周末未平倉量的大幅下降，回調仍有可能。[2023/1/18 11:17:29]

為了回測策略，我們需要收集數據并計算測試策略的具體條件。

摩根大通將招聘一名加密和元宇宙高管:金色財經報道，銀行業巨頭摩根大通（JP Morgan Chase）正在招聘一名副總裁兼支付業務發展經理，其崗位旨在要求協助拓展Web3、加密、金融科技和元宇宙領域，旨在探索數字資產行業機遇并分析加密消費者的需求和目標，以相應地增強運營結構。許多專家認為這是一個出人意料的舉動，因為摩根大通首席執行官杰米·戴蒙是比特幣和加密貨幣的主要批評者。（crypto-economy）[2022/9/14 13:27:52]

提取特定Uniswap V3工具的歷史數據

為了支持我們的分析，我們需要收集關于Uniswap V3池的歷史數據。為此，我們使用TheGraph PoolHourData子圖來解決這個問題。

持有32枚以上ETH的地址數量達到17個月高點:金色財經報道，Glassnode數據顯示，持有32個以上ETH代幣的地址數量剛剛達到117,257的17個月高點，之前的17個月高點為117,244。[2022/8/1 2:51:21]

如Uniswap V3白皮書所述，對于每個池，Uniswap合約跟蹤合約首次初始化時存入的1單位無界流動性所能獲得的費用總額(fg)。無界流動性可以很容易地描述為一種為整個價格范圍(MinLimit = 0, MaxLimit =∞)提供流動性的策略。

我們可以計算1單位的無限流動性在一段時間內所賺取的費用如下:

F_Unb = fg(t) - fg(t-1)

確定要測試的位置

為了確定LP頭寸的歷史費用，我們需要首先計算LP提供的流動性數量。流動性是策略(最小限制和最大限制)和初始投資的函數。

流動性= LiquidityFunction(MinLimit, MaxLimit, 投資)

在我們的計算中，我們還需要確定如果我們選擇一個無界策略，同樣的投資將產生的流動性。

LiquidityUnb = LiquidityFunction(0，∞，投資)

歷史費用計算

在每個時間段的開始，LP可以:

a) 為整個范圍提供流動性，在這種情況下，所賺取的費用很容易確定:

MyFeeUnb = F_unb * LiquidityUnb

b) 在特定范圍內提供集中流動性。在這種情況下，費用是由價格花費在活躍流動性范圍內的時間和乘數決定的。

MyFee = MyFeeUnb * 乘數 * 在范圍內花費的時間

但乘數可以表示為:

乘數 = 流動性 / LiquidityUnb

因此，可以將前式改寫為:

MyFee = F_Unb * 流動性 * 在范圍內花費的時間

最后計算歷史費用作為MyFee在每個分析期間賺取的收入。

這個理論很有趣(有幾分)，但它真的有效嗎?

我們在Uniswap v3中對超過500個當前開放的回測器進行了回測，結果如下

當位置處于活動狀態的時間大約為100%時，回測是非常精確的，當距離內的時間較低時，精度會降低。

這是由于我們在計算在范圍參數中花費的時間時需要應用近似值。使用TheGraph每小時的數據，我們不能精確地確定價格在這個范圍內花費的時間，而只能是一個近似值。

這一新功能將允許直接在我們的模擬器中進行快速可靠的回測。

過去的業績不能保證未來的結果，但它們代表了分析的重要基礎，并支持我們的LP戰略定義。

Source：https://defi-lab.medium.com/historical-performances-of-uniswap-l3-pools-2de713f7c70f

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