ICE:價格預言機的使用總結（二）：UniswapV2篇_SWAP

該系列的前一篇文章介紹了 Chainlink 價格預言機的使用，其目前也被大部分 DeFi 應用所使用，但依然存在局限性。首先是所支持的 Token 的覆蓋率還不全，尤其是長尾資產，大多還未支持，比如 SHIB，目前只在 BSC 主網有 SHIB/USD 的 Price Feed，而其它網絡的都還沒有，連 Ethereum 的都還沒支持。其次，有些資產的偏差閾值較大，價格更新也比較慢，可能長達十幾二十個小時才會更新價格，比如 BNT。

這時候就需要考慮其它價格預言機了，而 UniswapV2 和 UniswapV3 都是不錯的選擇。

本篇先來聊聊如何使用 UniswapV2 作為價格預言機。

UniswapV2 使用的價格預言機稱為 TWAP（Time-Weighted Average Price），即時間加權平均價格。不同于鏈下聚合的 Chainlink 取自多個不同交易所的數據作為數據源，TWAP 的數據源來自于 Uniswap 自身的交易數據，價格的計算也都是在鏈上執行的，因此，TWAP 屬于鏈上預言機。

TWAP 的原理比較簡單，首先，在 UniswapV2Pair 合約中，會存儲兩個變量 price0CumulativeLast 和 price1CumulativeLast，在 _update() 函數中會更新這兩個變量，其相關代碼如下：

以太坊混幣平臺Tornado.cash集成Chainlink以太坊Gas價格預言機:以太坊混幣平臺Tornado.cash已在主網集成Chainlink提供的以太坊Gas價格預言機，如果Tornado.cash無法獲得鏈下Gas費用數據，其前端頁面將會調用Chainlink的Gas價格預言機，為用戶提交交易時的Gas費用預測提供數據支持。

目前該預言機已集成了四個鏈下的Gas價格來源，分別是EthGasStation、Gas Oracle、Etherchain和POA的GasPrice，Chainlink會將這些數據持續提交到以太坊鏈上，其他應用即可參考調用。[2020/6/6]

price0CumulativeLast 和 price1CumulativeLast 分別記錄了 token0 和 token1 的累計價格。所謂累計價格，其代表的是整個合約歷史中每一秒的 Uniswap 價格總和。且只會在每個區塊第一筆交易時執行累加計算，累加的值不是當前區塊的第一筆交易的價格，而是在這之前的最后一筆交易的價格，所以至少也是上個區塊的價格。取自之前區塊的價格，可以大大提高操控價格的成本，所以自然也提高了安全性。

動態 | 邁克菲的100萬美元比特幣價格預測僅剩一年:金色財經報道，隨著2019年底的臨近，這意味著約翰·邁克菲（John McAfee）臭名昭著的賭注還剩下一年，他說每個比特幣的價格“將在2020年底前達到100萬美元。”目前，BTC的價格比McAfee的預測低95％。[2019/12/25]

如上圖所示，合約的第一個區塊為 Block 122，這時候，價格和時間差都為 0，所以累計價格也為 ?0。到了下一個區塊 Block 123，這時候取自上個區塊的最后一口價格 10.2，且經過的時間差為 7，因此就可以計算出累計價格 priceCumulative = 10.2 * 7 = 71.4。再到下個區塊 Block 124，取自上一口價格 10.3，兩個區塊間的時間差為 8，那此時的累計價格就變成了 71.4 + (10.3 * 8) = 153.8。Block 125 的時候也同理，上口價格為 10.5，區塊時間差為 5，所以最新的累計價格就變成了 153.8 + (10.5 * 5) = 206.3。

有了這個基礎之后，就可以計算 TWAP 了。

計算 TWAP 的原理也是非常簡單，如上圖所示，這是計算時間間隔為 1 小時的 TWAP，取自開始和結束時的累計價格和兩區塊當時的時間戳，兩者的累計價格相減，再除以兩者之間的時間差，就算出這 1 小時內的 TWAP 價格了。

動態 | 以太坊開源銀行Marble推出基于Uniswap的價格預言機Polaris:以太坊開源銀行Marble推出基于去中心化交易所Uniswap的價格預言機Polaris。Marble表示Polaris通過選取Uniswap價格檢查點的中位數，使價格攻擊成本更高。價格操縱在單一交易所需的時間被延長，因而變得更加困難和昂貴。此外，Polaris采用一系列激勵措施鼓勵第三方參與者定期檢查價格，從而保持價格準確。[2019/4/2]

這是 TWAP 最簡單的計算方式，也稱為固定時間窗口的 TWAP。下面來講講具體如何實現。

Uniswap 官方也有提供了一個示例代碼來計算固定時間窗口的 TWAP，其代碼放在 v2-periphery 項目中：

https://github.com/Uniswap/v2-periphery/blob/master/contracts/examples/ExampleOracleSimple.sol

該示例代碼也比較簡單，我們直接貼上代碼看看：

PERIOD 指定為了 24 小時，說明這個示例計算 TWAP 的固定時間窗口為 24 小時，即每隔 24 小時才更新一次價格。

該示例也只保存一個交易對的價格，即 token0-token1 的價格。price0Average 和 price1Average 分別就是 token0 和 token1 的 TWAP 價格。比如，token0 為 WETH，token1 為 USDC，那 price0Average 就是 WETH 對 USDC 的價格，而 price1Average 則是 USDC 對 WETH 的價格。

動態 | 韓國虛擬貨幣交易所推出價格預測服務:韓國虛擬貨幣交易所Bitrade推出，由深度學習的人工智能（AI）進行比特幣價格預測服務。AI會根據過去6年的比特幣價格數據，分別預測未來30分鐘、6小時和24小時的價格。此外，還可查詢到價格變動率，價格范圍，預測準確度等數據。[2018/7/11]

update() 函數就是更新 TWAP 價格的函數，這一般需要鏈下程序的定時任務來觸發，按照這個示例的話，就是鏈下的定時任務需要每隔 24 小時就定時觸發調用 update() 函數。

update() 函數的實現邏輯也和上面所述的公式一致：

讀取出當前最新的累計價格和當前的時間戳；

計算出當前時間和上一次更新價格時的時間差 timeElapsed，要求該時間差需要達 24 小時；

根據公式 TWAP = (priceCumulative - priceCumulativeLast) / timeElapsed 計算得到最新的 TWAP，即 priceAverage；

更新 priceCumulativeLast 和 blockTimestampLast 為當前最新的累計價格和時間戳。

不過，有一點需要注意，因為 priceCumulative 本身計算存儲時是做了左移 112 位的操作的，所以計算所得的 priceAverage 也是左移了 112 位的。

比特幣2018年價格預計在6500-22000美元之間:據CNBC消息，濟數據分析企業DataTrek Research聯合創始人稱，由于比特幣和其他加密貨幣較難被估值，加上其使用渠道尚未完全確定其經濟用途，所以波動性將會繼續。當前加密貨幣的主要用途是保護個人財產，甚至包括洗錢，逃稅等。市場上30余種加密貨幣總市值逾10億美元。預計2018年比特幣交易區間在6500-22000美元之間，估值中位14035美元接近當前比特幣價格水平，說明這一估值較為準確。[2017/12/28]

consult() 函數則可查詢出用 TWAP 價格計算可兌換的數量。比如，token0 為 WETH，token1 為 USDC，假設 WETH 的價格為 3000 USDC，查詢 consult() 時，若傳入的參數 token 為 token0 的地址，amountIn 為 2，那輸出的 amountOut 則為 3000 * 2 = 6000，可理解為若支付 2 WETH，就可根據價格換算成 6000 USDC。

固定時間窗口 TWAP 的原理和實現，比較簡單，但其最大的不足就是價格變化不夠平滑，時間窗口越長，價格變化就可能會越陡峭。因此，在實際應用中，更多其實是用滑動時間窗口的 TWAP。

所謂滑動時間窗口 TWAP，就是說，計算 TWAP 的時間窗口并非固定的，而是滑動的。這種算法的主要原理就是將時間窗口劃分為多個時間片段，每過一個時間片段，時間窗口就會往右滑動一格，如下圖所示：

上圖所示的時間窗口為 1 小時，劃分為了 6 個時間片段，每個時間片段則為 10 分鐘。那每過 10 分鐘，整個時間窗口就會往右滑動一格。而計算 TWAP 時的公式則沒有變，依然還是取自時間窗口的起點和終點。如果時間窗口為 24 小時，按照固定時間窗口算法，每隔 24 小時 TWAP 價格才會更新，但使用滑動時間窗口算法后，假設時間片段為 1 小時，則 TWAP 價格是每隔 1 小時就會更新。

Uniswap 官方也同樣提供了這種滑動時間窗口 TWAP 實現的示例代碼，其 Github 地址為：

https://github.com/Uniswap/v2-periphery/blob/master/contracts/examples/ExampleSlidingWindowOracle.sol

我們也貼上代碼看看：

要實現滑動時間窗口算法，就需要將時間分段，還需要保存每個時間段的 priceCumulative。在這實現的示例代碼中，定義了結構體 Observation，用來保存每個時間片段的數據，包括兩個 token 的 priceCumulative 和記錄的時間點 timestamp。還定義了 pairObservations 用來存儲每個 pair 的 Observation 數組，而數組實際的長度取決于將整個時間窗口劃分為多少個時間片段。

windowSize 表示時間窗口大小，比如 24 小時，granularity 是劃分的時間片段數量，比如 24 段，periodSize 則是每時間片段的大小，比如 1 小時，是由 windowSize / granularity 計算所得。這幾個值都在構造函數中進行了初始化。

觸發 update() 函數則更新存儲最新時間片段的 observation，如時間片段大小為 1 小時，即每隔 1 小時就要觸發 update() 函數一次。因為這個示例中是支持多個 pair 的，所以 update() 時需要指定所要更新的兩個 token。

而查詢當前 TWAP 價格的計算就在 consult() 函數里實現了。首先，先獲取到當前時間窗口里的第一個時間片段的 observation，也算出當前時間與第一個 observation 時間的時間差，且讀取出當前最新的 priceCumulative，之后就在 computeAmountOut() 函數里計算得到最新的 TWAP 價格 priceAverage，且根據 amountIn 算出了 amountOut 并返回。

本文我們主要介紹了被廣泛使用的一種鏈上預言機 TWAP（時間加權平均價格），且介紹了固定時間窗口和滑點時間窗口兩種算法的 TWAP。雖然，TWAP 是由 Uniswap 推出的，但因為很多其他 DEX 也采用了和 Uniswap 一樣的底層實現，如 SushiSwap、PancakeSwap 等，所以這些 DEX 也可以用同樣的算法計算出對應的 TWAP。

但使用 UniswapV2 的 TWAP，其主要缺陷就是需要鏈下程序定時觸發 update() 函數，存在維護成本。UniswapV3 的 TWAP 則解決了這個問題，下一篇會來聊聊其具體是如何實現的。

文章首發于「Keegan小鋼」公眾號：

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