Uniswap:一文看懂Uniswap V3 池的歷史表現

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。

Web3 Foundation向36個項目共提供78萬美元贈款:7月11日消息，Web3 Foundation在第18批贈款計劃中向36個項目共提供78萬美元贈款。受贈項目中，用戶界面類別中受贈方包括Web3 Labs Ltd、Wunderbar Network、Profond.ai等，Chains和Pallets類別中包括Valletech AB、Ed Anderson、Societal Labs Ltd.、Ideal Labs、Xcavate等，智能合約類別中包括Galaxy.Do、Collective Intelligence Labs、727.ventures、CoinFabrik、Talentica Software、Deep Ink Ventures GmbH等，工具、APIs和語言類別中包括DAuth、TradeLink、Supercomputing Systems AG、Nikita Orlov PR、P2P.ORG、ParaSpell，研究類別中受贈方為Scio Labs，互操作性類別中受贈方為Polytope Labs。[2023/7/11 10:48:29]

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。

紐約梅隆銀行：無意增長加密貨幣相關存款:金色財經報道，紐約梅隆銀行：無意增長加密貨幣相關存款，不認為本行是一家“加密銀行”。[2023/4/19 14:11:49]

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。

為了回測策略，我們需要收集數據并計算測試策略的具體條件。

提取特定UniswapV3工具的歷史數據

幣安將支持舊Radiant Capital（RDNT）代幣充值:3月30日，據官方公告，幣安創新區上市Radiant Capital（RDNT）后，許多用戶通過舊智能合約地址于幣安充值Radiant Capital（RDNT）。因此，幣安將支持從舊的Radiant Capital（RDNT）兌換為新的Radiant Capital（RDNT）代幣。

所有通過舊智能合約地址充值進來的Radiant Capital（RDNT）代幣，將在幣安用戶的帳戶上賬為RDNTOLD。持有RDNTOLD的用戶可以于2023年3月31日00:00（東八區時間）起，通過閃兌平臺以1:1的比例兌換為RDNT。[2023/3/30 13:35:40]

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。

韓國檢方正調查Terra是否通過自己借貸或抵押來夸大其交易量:7月29日消息，韓國檢方正調查Terra是否通過自己借貸或抵押來夸大其交易量。Terra和Luna曾以業界最高的加密貨幣交易所交易量吸引投資者。然而，KBS證實，大部分吸引人的金融交易實際上是Terra發行人和投資者的所謂“自我投資”。據估計，約有250,000名韓國投資者投資了加密貨幣“Terra”。

此外，FatMan曾于6月份表示，其發現有證據表明TFL和Hashed通過無機膨脹 Borrow來操縱Anchor利率，使Anchor看起來比實際情況更具可持續性。Anchor 存在巨大的bLUNA集中風險，五個巨鯨賬戶擁有大部分抵押品。

此前消息，韓國檢方在調查Terra事件中對加密交易所進行了一周的扣押搜查，現正對扣押材料進行全面分析。[2022/7/29 2:45:09]

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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