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SQRT:Uniswap v3 無常損失分析_ETH

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目標

對Uniswapv3無常損失的定量分析;如何使用策略讓Uniswapv3LP獲得更大的收益。Uniswap概覽

基于恒定乘積的自動化做市商,去中心化交易所。

v1版本:

2018年11月解決了什么問題:傳統交易所orderbook買賣雙方不活躍導致的長時間掛單,交易效率低下功能:ETH←→ERC20token兌換帶來的問題:token1與token2之間的兌換需要借助ETHUSDT→ETH→USDCv2版本:

2020年5月新功能自由組合交易對:token1←→token2token1-token2交易池LPers提供流動性并賺取費用價格預言機、閃電貸、最優化交易路徑等帶來的問題資金利用率低:在?x*y=k?的情況下,做市的價格區間在(0,+∞)的分布,當用戶交易時,交易的量相比我們的流動性來說是很小的假設ETH/DAI交易對的實時價格為1500DAI/ETH,交易對的流動性池中共有資金:4500DAI和3ETH,根據?x?y=k,可以算出池內的k值:?k=4500×3=13500。假設?x?表示DAI,y表示ETH,即初始階段?x1=4500,y1=3,當價格下降到1300DAI/ETH時:?x2?y2=13500,x2/y2=1300,得出?x2=4192.54,y2=3.22,資金利用率為:?Δx/x1=6.84%。同樣的計算方式,當價格變為2200DAI/ETH時,資金利用率約為?21.45%。也就是說,在大部分的時間內池子中的資金利用與低于25%,這個問題對于穩定幣池來說更加嚴重。

Untitled

v3版本:

2021年5月考慮風險價格影響:是指一筆交易對價格的影響程度,取決于池子深度。更高的價格影響意味著:流動性提供者提供的流動性不足,向交易者提供更差的比率。存貨風險:LP的主要目標是隨著時間的推移增加其總庫存價值在價格變化過程中,相對于首選價值存儲的資產而言,LP擁有的資產數量更少,比如對于ETH-DAI,用戶更傾向于ETH,相對于ETH而言,LP擁有越多的DAI,存貨風險越高;比如100%ETH和50%-50%ETH-DAI的對比,ETH價格上漲,更多人將DAI換成ETH,相對應LP手中ETH就少了,風險加大。無常損失提供流動性時發生的資金暫時損失/非永久性損失;只要代幣相對價格恢復到其初始狀態,該損失就消失了;新功能集中流動性→提升資金利用率

Untitled1-多層級手續費率,升級的預言機,區間訂單等。帶來的問題:

相對于v2而言無常損失仍然存在,而且更大;LP的權衡價格區間越大,所獲得的費用收益就越低,(0,+∞)時和v2一致。但如果選擇一個更小的價格區間,就會有更高的無常損失。無常損失分析

摩根大通與印度6家銀行合作,在區塊鏈上結算銀行間美元交易:6月5日消息,摩根大通公司已與6家印度銀行合作,推出基于區塊鏈的平臺,以在該國最新的國際金融中心結算銀行間美元交易。摩根大通負責印度的高級官員兼亞太區副董事長Kaustubh Kulkarni表示,我們將在未來幾個月開展試點項目,因為我們需要分析銀行的經驗。這些銀行包括 HDFC Bank Ltd.、ICICI Bank Ltd.、Axis Bank Ltd.、Yes Bank Ltd. 和 IndusInd Bank Ltd.等私人銀行,此外還有摩根大通在GIFT City的銀行部門。”在獲得國際金融服務中心管理局的批準后,該試點項目將于周一啟動,使用摩根大通的區塊鏈平臺Onyx。

在現有的結算系統下,結算可能需要幾個小時才能完成。此外,交易不會在星期六、星期日或公眾假期結算。實時區塊鏈支持的系統將消除這一障礙,使交易可24小時可用。[2023/6/5 21:16:34]

Uniswapv2

例子:

假設ETH/DAI交易對的實時價格為1500DAI/ETH,交易對的流動性池中共有資金:4500DAI和3ETH,根據?x?y=k,可以算出池內的k值:?k=4500×3=13500。假設?x?表示DAI,y表示ETH,即初始階段?x1=4500,y1=3。

當價格下降到1300DAI/ETH時:?x2?y2=13500,x2/y2=1300,得出?x2=4192.54,y2=3.22?。

如果用戶選擇HODL,則?x2'=4500,y2'=3,我們分別計算兩種情況下的資產價值:

LP:4192.54+3.22*1300=8378.54

HODL:4500+3*1300=8400

資產減少:8400-8378.54=21.46→無常損失

無常損失率:21.46/8400=0.26%

當價格變為2200DAI/ETH時,x2=5449.77,y2=2.48,資產減少194.23,損失率為1.75%。

模型分析:

根據恒定乘積公式$xy=k$,令$k=L^2$,其中L表示流動性,則有$xy=L^2$,再根據價格$S=x/y$,可以得到$x=L/sqrt{S}$,$y=Lsqrt{S}$。

考慮LP在流動性池X-Y中添加流動性$L$,池的初始價格為$S_0$,所以LP需要向流動性池中提供$x_0=L/sqrt{S_0}$的X代幣和$y_0=Lsqrt{S_0}$的Y代幣。

當池的價格變為$S_1$時,LP的資產價值為

$$V_{v2,pos}(L,S_1)=S_1cdotx_1+y_1=frac{L}{sqrt{S_1}}S_1+Lsqrt{S_1}=2Lsqrt{S_1}$$

其中$x_1$和$y_1$是LP在池中的資產。

LP初始時的資產如果一直拿手里,則價值為

Unstoppable Domains與跨境支付金融公司Wyre完成集成:金色財經報道,NFT域名服務提供商Unstoppable Domains宣布已與跨境支付金融公司Wyre完成集成,將為用戶提供“一種快速、安全的方式來加載他們的錢包”,Wyre的支付基礎設施會對Unstoppable Domains提供支持,讓用戶可以利用域名地址輕松完成相關支付交易,無需輸入復雜的加密貨幣地址。(crowdfundinsider)[2022/10/24 16:36:34]

$$V_{v2,hold}(L,S_0,S_1)=S_1cdotx_0+y_0=frac{L}{sqrt{S_0}}S_1+Lsqrt{S_0}$$

所以,無常損失為:

$$begin{aligned}mathrm{IL}{mathrm{v}2}left(S_0,S_1right)&=frac{V{mathrm{v}2,text{pos}}-V_{mathrm{v}2,text{hold}}}{V_{mathrm{v}2,text{hold}}}&=frac{2Lsqrt{S_1}-left(frac{L}{sqrt{S_0}}S_1+Lsqrt{S_0}right。{frac{L}{sqrt{S_0}}S_1+Lsqrt{S_0}}&=left(frac{2cdotsqrt{frac{S_1}{S_0}}}{1+frac{S_1}{S_0}}-1right)end{aligned}$$

令$r=S_1/S_0$,則有:

$$mathrm{IL}_{v2}=frac{2cdotsqrt{r}}{1+r}-1$$

用之前的例子計算,r=1300/1500=0.87時,IL=0.0026=0.26%,r=2200/1500=1.47時,IL=0.018=1.8%,與上述計算相符合。

圖像:

Untitled2

www.desmos.comwww.desmos.com

可以看到,當$S_0=S_1$時無常損失為0,其他時候無常損失都為負數。列一個表:

0.25x20.0%0.5x5.7%0.75x1.0%101.25x0.6%1.5x2.0%1.75x3.8%2x5.7%3x13.4%4x20.0%5x25.5%

Uniswapv3

用同樣的過程,我們分析Uniswapv3的無常損失。假設LP向價格區間$$提供流動性$L$,初始價格為$P_0(in)$,之后價格變為$P_1(in)$。

首先我們從Uniswapv3的白皮書中可以知道,集中流動性的資產儲備曲線的公式為:

$$left(x+frac{L}{sqrt{p_b}}right)left(y+Lsqrt{p_a}right)=L^2$$

Tiffany & Co:250枚NFTiff已全部售罄:金色財經報道,美國珠寶品牌蒂芙尼(Tiffany & Co)宣布,250枚NFTiff已經全部售罄,直到下一次鑄幣。此前消息,美國珠寶品牌蒂芙尼(Tiffany&Co)宣布發行NFT,僅面向CryptoPunks持有者出售,每個NFT售價30ETH。[2022/8/6 12:05:40]

Untitled1

對于虛擬曲線:$x_{virtual}cdoty_{virtual}=L^2$,可以得到:

$$begin{aligned}&y=y_{text{virtual}}-Lsqrt{p_a}=Lleft(sqrt{P}-sqrt{p_a}right)&x=x_{text{virtual}}-frac{L}{sqrt{p_b}}=Lleft(frac{1}{sqrt{P}}-frac{1}{sqrt{p_b}}right)end{aligned}$$

初始時資產價值為:

$$begin{aligned}V_{v3}(P_0)&=y_0+x_0cdotP_0&=Lleft(sqrt{P_0}-sqrt{p_a}right)+Lleft(sqrt{P_0}-frac{P_0}{sqrt{p_b}}right)&=2Lsqrt{P_0}-Lleft(sqrt{p_a}+frac{P_0}{sqrt{p_b}}right)end{aligned}$$

同樣,則在價格$P_1$時流動池中的資產價值為:

$$begin{aligned}V_{v3,pos}(P_1)&=2Lsqrt{P_1}-Lleft(sqrt{p_a}+frac{P_1}{sqrt{p_b}}right)&=2Lsqrt{rP_0}-Lleft(sqrt{p_a}+frac{rP_0}{sqrt{p_b}}right)end{aligned}$$

在價格為$P_1$時的,選擇HODL的資產價值為:

$$begin{aligned}V_{text{v3,hold}}(P_1)&=y_0+x_0P_1&=Lleft(sqrt{P_0}-sqrt{p_a}right)+P_1cdotLleft(frac{1}{sqrt{P_0}}-frac{1}{sqrt{p_b}}right)&=Lleft(sqrt{P_0}-sqrt{p_a}right)+LcdotrP_0left(frac{1}{sqrt{P_0}}-frac{1}{sqrt{p_b}}right)&=Lsqrt{P_0}(1+r)-Lleft(sqrt{p_a}+frac{rP_0}{sqrt{p_b}}right)end{aligned}$$

所以無常損失為:

Trustless Media完成325萬美元種子輪融資,Alameda Research領投:金色財經消息,Web3媒體公司Trustless Media獲得Alameda Research領投的325萬美元種子輪融資,該輪融資還有Ava Labs和Red DAO參與。

Trustless與內容創作者和組織合作,幫助他們使用不可偽造的代幣或NFT將其電視節目代幣化。節目可以使用NFT模式,部分用于眾籌制作,持有者可以獲得觀看代幣門檻內容的權限,并可以通過鏈上投票參與制作。(Coindesk)[2022/7/27 2:41:45]

$$begin{aligned}mathrm{IL}{a,b}?&=frac{V{pos}-V_{text{hold}}}{V_{text{hold}}}&=frac{2Lsqrt{rP}-Lsqrt{P}(1+r。{Lsqrt{P}(1+r)-Lleft(sqrt{p_a}+frac{rP}{sqrt{p_b}}right。&=frac{2sqrt{r}-1-r}{1+r-sqrt{frac{p_a}{P}}-rsqrt{frac{P}{p_b}}}&=operatorname{IL}?cdotleft(frac{1}{1-frac{sqrt{frac{p_a}{P}}+rsqrt{frac{P}{p_b}}}{1+r}}right)end{aligned}$$

我們可以通過價格區間$$的變化看到:

在$P_a=P_b=P$時,IL=0;當$r=1$時,IL=0;與v2的聯系:$$p_a=0,p_brightarrowinfty,mathrm{IL}{v3}=frac{2cdotsqrt{r}-1-r}{1+r}=mathrm{IL}{v2}$$

趨近于$mathrm{IL}_{v2}$。

畫圖

Untitled3

www.desmos.comwww.desmos.com

同樣我們可以看到:當價格區間越小時,無常損失越大:

Untitled

數值比較

我們比較在不同的價格區間下Uniswapv3的無常損失:

Screen_Shot_2022-08-31_at_095606

具體數據:

(Uniswapv2)-0.56%0-0.46%-0.86%0-0.70%-1.5%0-1.22%-2.34%0-1.91%-4.75%0-3.8%

反欺詐技術公司Tovera推出NFT驗證工具FNFTF.io:5 月 20 日消息,反欺詐技術公司 Tovera 首次推出 NFT 驗證工具FNFTF.io,該工具將為創作者、市場和收藏者提供索引和匹配功能來識別欺詐內容。FNFTF.io 允許用戶上傳任何 NFT 并根據多項標準查看驗證結果,比如合約、日期、區塊鏈、Token ID、區塊號等,該工具使用鏈上索引服務 Tovera Match,后者目前已在以太坊和 Polygon 區塊鏈上創建了 7000 萬個 NFT 索引。(Pymnts)[2022/5/20 3:29:54]

提問:既然無常損失總是為負,為什么還是會有人愿意做LP?

我們的計算忽略了兩個問題:

手續費:不同的池子提供不同的手續費,需要在原來的計算上加上手續費。集中流動性增加了池的深度:例如:ETH-USDC-0.3%池的流動性

一些流行的token對的深度比中心化交易所更高。linklarge-cap:ETH/dollarmid-cap-cross-chainpairs

-穩定幣與穩定幣對:USDC/USDT

從資產價值的角度

比較以下五種資產持有策略

100%持有ETH100%持有USDC50%持有ETH,50%持有USDC使用50%ETH與50%USDC參與做市-Uniswapv2使用50%ETH與50%USDC參與做市-Uniswapv3比較這五種策略的資產價值。

無手續費時:

Untitled6

包含手續費時:

Untitled7

UniswapV3既是投資者收益的放大器,也是風險的放大器。在享受更高投資收益的同時,也必然要承擔當價格脫離安全范圍時更多的無常損失。

如何通過策略降低損失,或者說增加收益?

策略0:在不主動調整的情況下選擇比v2表現更好的池子

在不主動調整情況下,全范圍的Uniswapv3頭寸和價格限定的穩定幣頭寸的手續費回報平均比Uniswapv2好約54%。其中

100基點手續費的全范圍v3頭寸比v2平均好?~80%。1基點,范圍限定的v3穩定幣對,v2,平均好?~160%.30基點,全范圍v3頭寸,v2平均好?~16%.5基點,全范圍v3頭寸,v2平均差?~68%.通常建議LPers選擇v3。link

選擇哪個池?

Untitled8

v3表現更好的是100基點費率或1基點費率的穩定幣對。

100bps的token對通常流動性較差,部署時間較晚且波動性較大。對于1-bp費用等級,代幣對價格波動較小,但Uniswapv3的交易量遠高于v2。1-bp池上的集中流動性實現了超過v2的高回報。

策略一:主動的被動策略

如果初始投入是50%ETH和50%USDC,當價格變化時,池中剩余的資產比例可能變成80%ETH和20%USDC,這時你需要手動調整庫存來防止出現一種資產在一側耗盡,可以持續提供兩邊的庫存。

根據價格變動周期性地再平衡兩種資產之間的比例。

利用范圍訂單被動執行的,在現在價格的預測方向放置一個窄的訂單,這樣就避免了swap費用和價格影響。如果主動使用swap達到50/50,會有0.3%的費用。

如何操作:

對于Uniswap上為某個礦池,例如ETH/USDC,它有兩個主要參數:

BR該策略始終保持兩個有效的范圍訂單:

基本定單:以當前價格X為中心,范圍。如果B較低,它將從交易費用中獲得更高的收益。再平衡訂單:剛好高于或低于當前價格。在或范圍內,具體取決于在基本訂單下達后它持有的更多的代幣是哪一種。此訂單有助于策略重新平衡并接近50/50以降低庫存風險。每24小時,進行再平衡,根據價格和token數量提交訂單。如果策略表現優秀,則時間區間可以被減少。再平衡并不能保證完全50/50。

舉例:

Untitled9

比如,ETH目前價格150USDC,B=50,R=20,策略擁有資金1ETH和160USDC。則在放置一個基礎訂單,使用1ETH和150USDC。剩余的10USDC用來在放置一個在平衡訂單,用來購買ETH以達到50/50。

Untitled10

如果價格提升到180,再平衡之后,基礎訂單為,若此時策略有1.2ETH和90USDC,則策略會使用0.5EHT和90USDC放入基礎訂單中,剩余0.7ETH會用于在之間的再平衡訂單。

實際操作:https://dune.com/queries/78325/155734?Number%20of%20days=200

效果

藍色曲線

Untitled11

實際效果:

策略二:預期價格范圍策略

從歷史數據中預測未來10分鐘的價格走勢,得到一個價格范圍區間,在這個價格范圍區間中提供流動性。直到當前價格超出價格范圍,重復上述過程,重新預測價格范圍并添加流動性。這個價格范圍稱為“預期價格范圍”。同時我們可以在當前價格沒有完全超出預期價格范圍時調整價格區間,稱這個價格范圍為“移動策略范圍”,這個范圍指示了什么時候需要移動。

Untitled12

如何設置

2018年3月~2020年4月的十分鐘數據得出價格移動分布在之間。可以設置百分比作為價格波動區間。

Untitled13

進一步策略:在預期價格范圍內不采用一致的流動性,而是采用多個連續的流動性多頭,每個多頭存入不同數量的資產。

三種策略:

均勻策略:在價格區間內均勻分布,Uniswapv3默認;比例策略:在價格區間內分成子價格區間,權重對應價格可能的變化概率放置;最優策略:使用決策理論,計算一個模型來估算“最佳”范圍來提供流動性,使用LP的“風險規避”程度作為參數。比例策略:

Ba:預期價格范圍Bt:移動策略范圍藍線為概率分布,使用小的價格區間實現

Untitled14

結論

對于厭惡風險的投資者,均勻策略最優,對于其他所有人來說是次優的;比例策略對于大部分厭惡風險的投資者來說的接近最優的;對于最厭惡風險的投資者而言,均勻策略可獲利。

Untitled15

比例策略對于風險偏向LP提供者是最優的,而均勻分配對于風險規避LP提供者是最優的。

這意味著,在Uniswapv3中被動管理的頭寸可能不足以以資本效率和平衡風險賺取費用,積極的流動性提供策略既是機遇也是挑戰。

其他主動的流動性管理

其他主動策略dapp

xTokenprojectGelatoNetworkVisorFinanceteamCharm.fi’s?AlphaVaultsMellowProtocol

Untitled16

參考

HowtoavoidImpermanentLossGoingBanklesswithUniswapHowtomakemoneywithUniswapV3AGuidetoUniswaponOptimismUniswapLiquidityProvision:IstheYieldWorththeRisk?:https://medium.com/gammaswap-labs/uniswap-liquidity-provision-is-the-yield-worth-the-risk-c45a4a850700https://betterprogramming.pub/uniswap-v2-in-depth-98075c826254https://liaoph.com/uniswap-v3-1/https://www.theblockbeats.info/news/24654https://medium.com/charmfinance/introducing-alpha-vaults-an-lp-strategy-for-uniswap-v3-ebf500b67796https://medium.com/@DeFiScientist/rebalancing-vs-passive-strategies-for-uniswap-v3-liquidity-pools-754f033bdabchttps://uniswap.org/blog/fee-returnshttps://uniswapv3.flipsidecrypto.com/https://newsletter.banklesshq.com/p/how-to-automate-uniswap-v3-liquidityhttps://kydo.substack.com/p/palm-protocol-owned-active-liquidity

Tags:SQRSQRTQRTETHSQR幣Sqrtle Finance男生用ethereal當網名什么寓意

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