一文速覽 Uniswap V3 池的歷史表現_SWAP

任何UniswapLP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。

HV-MTL #3以51.69 ETH價格成交，創該系列迄今最高交易記錄:金色財經報道，據NFTGo數據顯示，“無聊猿”BAYC“召喚”鑄造的新NFT系列HV-MTL中的HV-MTL #3已經以51.69 ETH的價格成交，約合93,783.39美元，創下該系列迄今最高交易記錄，買家為NFT巨鯨n0b0dy.eth。HV-MTL（Heavy Metal）系列由3萬枚“Evo 1”Mechs機甲NFT系列組成，Sewer Pass持有者銷毀自己的NFT時可從Power Sources獲得該NFT，持有HV-MTL NFT將被允許訪問未來的游戲和內容，該系列當前地板價為2.05 ETH，市值達到1.01億美元，交易總額3305萬美元。[2023/4/3 13:41:01]

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

Binance.US暫停通過OCBS進行BUSD存款和取款:金色財經報道，Binance.US 的狀態面板顯示，已通過 One Common Billing System（OCBS）禁用 BUSD 穩定幣對，受影響的服務包括 BUSD 存提款、買賣與交換加密貨幣期權。Binance.US 稱，這是暫時中止，正在努力恢復所有服務。[2023/3/31 13:38:08]

UniswapV3池回測的新方法

UniswapLP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。

分析：幣安SAFU基金中44%為BNB，BTC占比最低:金色財經報道，鏈上分析師Willy Woo發推稱，鏈上數據顯示，Binance的10億美元用戶安全資產基金（SAFU）儲備金要由BNB組成，占比達到44%，約合3.67億美元；BUSD占比為32%，約合3億美元；比特幣占比最低，為24%，約合2.7億美元。Willy Woo表示過高的BNB占比“令人擔憂”。[2022/11/25 12:33:53]

提取特定UniswapV3工具的歷史數據

為了支持我們的分析，我們需要收集關于UniswapV3池的歷史數據。為此，我們使用TheGraphPoolHourData子圖來解決這個問題。

Solana Labs將推出web3手機Saga，并設立1000萬美元生態基金:金色財經報道，Solana Labs首席執行官Anatoly Yakovenko在紐約市的一次活動中宣布，其團隊正在開發一款新Android手機Saga，該設備專注于Web3，將包含一個Web3 dapp商店、集成的“Solana Pay”以促進基于二維碼的鏈上支付、一個移動錢包適配器和一個“seed vault”（用于存儲私鑰）。Anatoly Yakovenko表示，它的成本約為1000 美元，計劃于2023年初開始交付。此外，Solana基金會承諾提供1000萬美元，以激勵開發人員利用其Solana Mobile Stack (SMS)構建應用程序。[2022/6/24 1:27:50]

如UniswapV3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。

這聽起來不錯，但真的有效嗎?

這個理論很有趣(有幾分)，但它真的有效嗎?

我們在Uniswapv3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。

結論

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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