Uniswap:一文速覽 Uniswap V3 池的歷史表現_Universal Pickle

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。

加密貨幣總市值下降至1.1萬億美元:金色財經報道，據CoinGecko數據顯示，當前加密貨幣總市值為1.1萬億美元，24小時跌幅達3.1%，24小時交易量為757.75億美元，當前比特幣市值占比為40.2%，以太坊市值占比為17.3%。[2023/2/25 12:28:31]

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。

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。

CME比特幣期貨持倉周報顯示：未平倉總量自15,337張下降至13,089張:9月19日消息，據KingData數據監控，CFTC9月7日至9月13日CME比特幣期貨持倉周報顯示：未平倉總量自15,337張下降至13,089張。

機構多頭頭寸9,173張，空頭頭寸10,601張，多空持倉比例1:1.2，機構略微偏向看空；大戶多頭頭寸1,641張，空頭頭寸407張，多空持倉比例4:1，大戶顯著偏向看漲；散戶多頭頭寸944張，空頭頭寸750張，多空持倉比例1.2:1，散戶略微偏向看漲。[2022/9/19 7:05:38]

提取特定UniswapV3工具的歷史數據

近30天幣本位BTC合約持倉量持續超60萬枚:9月13日消息，據Coinglass數據，全網近約30天幣本位BTC合約持倉量持續超60萬枚。其中Binance合約持倉量持續排名第一，OKX排名第二。[2022/9/13 13:27:06]

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。

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。

Osmosis聯合創始人：沒有將Cosmos和Polkadot視為競爭對手，將集成更多生態系統:7月21日消息，基于Cosmos的跨鏈自動化做市商Osmosis通過與Axelar和Moonbeam的集成，將其服務擴展到基于Polkadot和以太坊的代幣。

跨鏈兌換允許DeFi DApp開發者在不同的區塊鏈生態系統之間擴大其使用范圍。Osmosis最新的集成支持通過區塊鏈間通信進行交易，將支持不同區塊鏈之間的一鍵兌換，從Polkadot原生代幣DOT開始。

Osmosis Labs聯合創始人Sunny Aggarwal表示，“Osmosis的目標不僅僅是成為Cosmos DEX，我們的目標是為整個加密生態系統和即將實現的鏈間世界提供盡可能最好的DEX。”

Polkadot和Cosmos經常被認為是其競爭對手，但是Aggarwal并沒有那樣看待這兩個項目，而認為它們只是構建DApp鏈的不同框架。“構建這些互操作性協議的目的不僅僅是在小型生態系統內進行互操作，Polkadot是一個擁有大量有趣資產的大型生態系統。我們的計劃是能夠繼續連接所有可能的生態系統。”（Blockworks）[2022/7/21 2:28:22]

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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