UniswapV3已經超越了以太坊,進入了利用optimisticroll-ups和側鏈等擴展技術的第二層網絡。使用UniswapV3的流動性提供商應該問自己,橋接到第二層網絡是否能比留在以太坊上產生更多的費用。為了幫助LPs做出決定,我們研究了2022年9月的數據,以確定哪些池子的費用回報最高。
費用回報率:比較UniswapV3池的衡量標準
DOGE過去24小時上漲超50%,市值超越ADA:金色財經報道,據Coingecko數據顯示,本文撰寫時DOGE價格已升至0.135364美元,過去24小時漲幅達到56.7%,過去7天漲幅達到128.1%。此外,當前DOGE市值達到18,648,717,278美元,超越艾達幣躋身加密貨幣市值規模排名第八位。[2022/10/30 11:57:07]
每個UniswapV3池都被劃分為幾個片斷,稱為ticks,設定流動性變化的價格界限。通過促進特定范圍內的交易,LPs可以放大其基礎代幣提供的流動性,而不是為所有可能的價格提供流動性。當一個資金池的價格跨越一個刻度時,流動性被踢進或踢出資金池的活躍流動性。
以太坊市值升至全球資產第43位,超越AT&T等公司:Asset Dash數據顯示,以太坊市值排名升至全球資產第43位,目前約為2056.85億美元,已超越AT&T、思科等知名公司。[2021/2/12 19:34:59]
活躍流動性會隨著價格的變動而頻繁變化,但幸運的是,每個資金池都會在累積器值中跟蹤單個活躍流動性單位所產生的費用。通過比較一段時間內費用累積器的差異,我們可以計算出單個單位的活躍流動性產生的費用。
我們將累積的代幣費用轉換成一個報價代幣,然后除以月初的一個單位流動性的價值。我們得出了一個費用回報率,以基點衡量,使我們能夠比較按基礎代幣風險分組的不同池的費用生成能力。在這種情況下,我們將審查UniswapV3上的ETH/USD、ETH/BTC和ETH/UNI風險組。基本上沒有流動性的資金池不包括在數據集中。
比特幣市值一度超越伯克希爾·哈撒韋:金色財經報道,據Alcoin數據顯示,比特幣價格早間突破29300美元,市值最高達5445.6億美元,市值超過巴菲特創建的伯克希爾·哈撒韋(市值:5395.93億美元)公司市值。12月26日,金色財經曾報道比特幣市值距離巴菲特創建的伯克希爾·哈撒韋公司市值相差87億美元,僅5天時間,比特幣市值增加了818億美元。[2020/12/31 16:08:23]
ETH/USD
媒體:比特幣超越黃金成為2020年迄今表現最好的資產:比特幣價格的突然飆升使其成為2020年表現最佳的資產,超過了黃金、白銀和原油。盡管今年三月比特幣價格出現嚴重崩潰,但如果比較此前四個月時間跨度的話,會發現比特幣價格其實上漲了近三分之一,而同一時期,黃金價格僅上漲13%,白銀價格下跌14%,石油價格下跌超過70%。金融服務公司IG的高級市場分析師約書亞?馬洪尼(Joshua Mahony)對《獨立報》說:“在五月份減半發生之前,比特幣價格一直在飆升,投資者急切希望看到比特幣供應緊縮所帶來的積極影響。從更廣泛的角度來看,央行寬松政策和政府債務的大幅增長確實讓許多人感到有必要尋求其他財富存儲替代資產。”(獨立報)[2020/5/2]
ETH/USD的風險可以通過在UniswapV3上將包裹的ETH與一些不同的美元穩定幣配對來表示。我們分析了利用USDC、USDT和DAI的WETH代幣對,因為這些代幣在整個網絡中擁有最多的流動性。
Polygon的WETH/USDC0.30%的資金池在2022年9月的ETH/USD敞口組中產生了最高的費用回報,為76BPS。以太坊的WETH/USDT0.05%資金池以68BPS排在第二位,并在不同的網絡上大幅擊敗同一對資金。流動性大大降低和收費水平較低的資金池,如第二層網絡上的WETH/DAI0.05%資金池,表現不佳,因為它們可能無法促進足夠的交易量。
ETH/BTC
在ETH/BTC暴露組中,Arbitrum的WETH/WBTC0.30%池表現最好,有28BPS。其次是以太坊的WETH/WBTC0.05%資金池,為22BPS。Optimism的WETH/WBTC0.05%資金池的手續費最低,為12BPS,Polygon的WETH/WBTC0.05%資金池的手續費幾乎相同,為13BPS。
ETH/UNI
對于ETH/UNI風險組,Arbitrum的WETH/UNI0.30%資金池顯示出最好的表現,有49BPS。Optimism的WETH/UNI0.30%池子產生了最低的費用回報,為21BPS。
總結
當決定在哪里部署流動資金時,LPs當然應該考慮第2層網絡的費用回報。在2022年9月,第2層網絡在每個曝光組中擁有最高的費用回報,Polygon在ETH/USD池中領先,Arbitrum在ETH/BTC和ETH/UNI池中領先。
我們可以猜測,不同網絡和資金池的表現差異可能是由于交易流量的變化。也許領先的資金池因為交易員的偏好和費用動態而捕獲了額外的自然流量。落后的資金池往往持有低流動性和低收費層的殘酷組合。未來的工作應該使用更多的數據來研究表現優異的原因。
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