SWAP:Uniswap v3的TVL計算可能是錯誤的？_uniswap幣總量

原文作者：IvanVakhmyanin

原文編譯：RR

原文來源：Coinmonks

本文來自老雅痞。

2x2=5

Uniswap是以太坊和整個區塊鏈行業中最大的去中心化金融(DeFi)項目。成千上萬的流動性提供者每天都在使用這些數據來制定自己的投資策略。那么，這些數字怎么會不準確呢？

讓我們一步一步來，從問題開始。

交易所、跨鏈橋協議或貸款協議的總流動性，或PoS區塊鏈的總抵押資產。

加密貨幣市場投資者和其他參與者會在多種情況下使用TVL：

評估協議的健康狀況。這就是為什么流行協議會在主頁上吹噓他們的TVL。更大的TVL=更多的用戶信任=更低的風險=穩定的利潤。

比較協議。如果我是一個加密交易者，我更愿意使用去中心化交易所或跨鏈橋等具有更高TVL的DeFi工具。

衡量協議的增長。投資者如果看到一個協議或項目的TVL快速增長，會認為這是看漲該協議代幣價格的信號。

這么看來，知道準確的TVL數字很重要，對吧？

但是，如果我說關于Uniswapv3TVL的最新數據是有誤導性的呢？不過，最讓我驚訝的是，官方的UniswapChartApp也有問題！我是這樣發現的：

我當時正在做一個流動性分析項目，將Uniswapv3上的官方數據與我使用區塊鏈原始數據進行的計算進行比較。這個步驟對于遵守最高的數據質量標準至關重要。為了開始驗證，我選擇了一個流行的流動性池USDC-WETH(費用水平0.3%)。

DeFi資管平臺Zapper因漏洞暫停SushiSwap和Uniswap的資金提取服務:DeFi資產管理平臺Zapper表示，由于Immunefi上的白帽黑客lucash披露了一個漏洞，目前已暫停其平臺中SushiSwap和Uniswap的資金提取服務，將在72小時內發布有關該事件的完整報告。[2021/6/10 23:26:57]

看看Uniswapv3上的3號池——它有3.33億美元的TVL和6100萬美元的日交易量。

我馬上遇到了一個問題：我計算的TVL價值是1.76億美元，而不是Uniswap網站上報告的3.33億美元。好吧，bug發生了。但在開始調試之前，我決定在最流行的以太坊區塊鏈瀏覽器Etherscan上驗證TVL。嚴格來講，每個Uniswapv3池都是一個智能合約。因此，區塊鏈瀏覽器可以顯示池里擁有的代幣余額，也就是TVL。

我預計資金池的代幣余額會比Uniswap報告的TVL稍高一些。這是因為該資金池不僅持有流動性，還持有已累積但尚未被領取的費用。但結果余額幾乎是Uniswap報告的一半，而且令人驚訝的是，它與我的計算數字相同。

逐一比較資產的流動性也顯示出了巨大的差異。這時，我意識到這個錯誤與我的數學能力無關。

但這怎么可能呢？經過研究，我發現Uniswap依賴于去中心化的區塊鏈索引服務TheGraph。通過這項服務，任何開發者都可以為特定的區塊鏈數據用例添加個人分析代碼(稱為subgraph)，并通過API提供分析。

靈蹤安全CEO譚粵飛：大規模并且非常成功的實現AMM模式的是Uniswap:由Lotus總冠名，金色財經、鏈上ChainUP主辦，BTS Labs、Vtrading協辦，深圳多家區塊鏈企業聯合贊助的金色LIVE在深圳首家區塊鏈酒吧BTC LOUNGE舉辦。本期話題為《Defi浪潮下——交易所如何破局而生》

會議上，靈蹤安全CEO譚粵飛表示，在2020年，最大的變化就是業界有一個非常重大的創新就是自動做市商機制在合約中的成熟使用，實際上自動做市商的做法是在更早的時間就被提出了，但大規模并且非常成功的實現AMM模式的是Uniswap。Uniswap的創始人他最早得到這個靈感是從他的朋友，而他的朋友最早得到這個靈感是從一篇博客里面得到這個靈感。當交易所采用AMM這種方式以后，用戶之間的交易就再不需要交易所來進行撮合，用戶可以直接和數學公式和智能合約進行交互。這個變革發生以后，用戶就不需要依賴于人，或者不需要依賴于中心化系統，這是買方發生了巨大的變化。

另外一個，Uniswap上面還有一個非常重要的特點，在這種AMM支持的作用下，任何一個人，不管他發行什么代幣，只要提供交易對流動性到這個合約里，而人人都可以提供流動性，這種情況下相當于賣方的交易的對手也不再是人，也不再是傳統的中心化機構，而是智能合約。所以這時候賣方也出現了變化，買方和賣方都出現了變化說明不再依賴于傳統的中心化交易所。

正是在這樣的模式下，當Uniswap超過Coinbase的時候，它的團隊只有十個人，而Coinbase的團隊有一千位，這樣的效果，這樣的價值在傳統的中心化交易所里面我們完全看不到，但是在基于AMM的DEX智能合約里面實現了。[2021/3/17 18:53:07]

UniswapLabs為Uniswap協議分析創建了自己的subgraph，并通過TheGraph托管服務將其提供。好在它的代碼是公開的。不過，糟糕的是它的TVL計算錯誤。

Unisave Vault Pool添加dForce支持:去中心化交易協議Unisave發推稱，其Vault Pool添加dForce Yield Markets支持。[2020/11/30 22:34:18]

對代碼的簡要分析表明，它考慮了所有的swap和流動性事件，但沒有考慮費用。Uniswap池對每一次swap有0.01%到1%的費用。這筆費用從交易資產中扣除，累加給流動性提供者。反過來，流動性提供者可以隨時收取應計費用。

然而，當前的Uniswapv3subgraph顯示的數字就好像從來沒有累積和收取過費用一樣。因此，Uniswapv3的TVL數據在每次swap時都與現實不符。

你可能會想：“在寫這篇文章之前，你在GitHub上提交了issueticket嗎？”是的，這是我發現錯誤后的第一意圖。你知道嗎？該問題已經被記錄了，是由核心開發人員在2021年11月創建的！

那么，為什么這個問題沒有得到解決呢？我不知道。也許這個錯誤在發現時是可以忽略不計的。然而，這是一個隨著每次swap而增加的累積錯誤。因此，隨著池中費用和交易量的增長，由該錯誤產生的TVL差異將導致與現實的差異越來越大。我們可以看到，在像USDC-ETH這樣收費高達0.3%的大型資金池中，情況已經失控！目前這個數字幾乎是真實數字的兩倍。

我們可以從上面看到，TVL在2022年3月6日從5億美元緩慢但穩定地增長到45億美元。然后瘋狂的事情發生了，TVL在2022年3月7日被報告為2540億美元。這是整個以太坊網絡有史以來最高TVL的2.5倍——在一天之內！很明顯，數據有誤。在接下來的幾周里，TVL被報告為100-200億美元。

Gate.io上線UNI永續合約交易（USDT結算）:Gate.io已上線上UNI（Uniswap）永續合約實盤交易（USDT結算），支持1-20倍做多和做空操作，杠桿率可以在下單時自行選擇。Gate.io永續合約是全球最活躍的區塊鏈資產合約市場之一，日交易量高達8億美金，結算類型分為“BTC結算永續合約”和“USDT結算永續合約”兩種。[2020/9/17]

此時，我失去了對Uniswap分析數據的所有信任。但我們怎么知道真正的TVL呢？我有兩個選項。

選項1：分叉并修復Uniswapv3subgraph。這個選項的缺點是，subgraph重新索引需要花費幾天的時間。而且我并不喜歡TheGraph使用的GraphQL語言。

幸運的是，我還有選項2：針對所有Uniswapv3和以太坊數據的高性能分析數據庫Datamint，可以隨時進行復雜的在線查詢。

經過一些實驗后，我創建了以下算法來精確計算TVL。

使用這兩個步驟計算所有現有Uniswapv3池的TVL。

添加所有ERC-20代幣轉賬池合約(包括所有無人認領的費用)，并匹配Etherscan上的代幣余額

添加所有流動性活動，然后添加所有的swap活動，以說明費用

比較兩種方法，確保沒有無法解釋的差異

刪除swap次數少于50或0.00000000000001代幣數量的廢棄池和空池(檢測到7863個池(包括2,083對穩定幣)，我的算法將112個資金池作為空池/廢棄池移除)

金色財經現場報道 菲律賓Union Bank與ConsenSys合作 將無銀行賬戶居民納入金融體系:金色財經現場報道，今日在Coindesk 2018共識會議上，菲律賓Union Bank主席Justo Ortiz宣布了i2i項目，即將沒有銀行賬戶的菲律賓人納入金融體系。 Union Bank與ConsenSys合作，在Kaleido平臺上運行，并與菲律賓的五家農村銀行合作。i2i項目正在區塊鏈上建立一個“分散，近乎實時，高性價比，安全的零售支付系統”。 這對于3500萬沒有銀行賬戶的菲律賓人來說，是促進包容性繁榮的催化劑。i2i項目計劃于5月22日在達沃啟動。[2018/5/15]

為每個代幣找到穩定幣的路徑，將資金池TVL轉換為美元價值

移除美元價值有問題的低流動性池，因為一些池在完全移除流動性后會顯示不充分的價值(查看下圖作為參考)

8.將所有剩余貨幣對的TVL轉換為美元價值并相加

經過多次交叉檢查，我得出了一個TVL結果：

它幾乎比報告的118億美元少了4倍。

免責聲明：我的計算可能包含錯誤。在面向企業客戶的數據項目中，我們使用文檔化方法、自動測試和許多其他工具來實現最高的數據質量。這些工具對于像這樣的個人研究項目來說是多余的。本研究強調了現有數據中明顯的問題，而不是提供最終的解決方案。

好的，我們會修正TVL的計算。這會有幫助嗎？

問題不在于不正確的數字，而在于我們根據這些數字做出的決定。例如，大多數為流動性提供者提供的利潤計算器都使用這些數字進行預測。

然而，修正TVL的計算并不難。UniswapLabs要么在他們的subgraph代碼中修復它，要么計算器開發人員開始使用其他數據源。核心問題是我們是否能相信計算器的預測是正確的。

我做了一些計算，簡短的答案是——根本不可能。

我知道這是一個大膽的主張。許多流動性提供者使用現有的計算器，并影響成本高達數千萬美元的決策。但是讓我們來看看計算步驟，這樣你就可以做出自己的判斷了。

首先，讓我們回顧一下Uniswapv3協議的一些核心概念。

其主要創新之一是集中流動性。本質上，使用Uniswapv3，你可以選擇希望資金用作流動性提供者的價格范圍。這是一個了不起的概念，可以為協議用戶帶來巨大的價值。流動性提供者限制了他們對無常損失的敞口，交易者可以在波動性較低時享受較小的價格滑點。但所有這些潛在的好處都是有代價的，那就是復雜性。

因此，我們想了解一下Uniswapv3流動性提供者的收益是如何計算的。

在Uniswapv3中，流動性提供者選擇要提供流動性的價格范圍。一旦價格在這個區間內，他就會得到swap費用的分成。乍一看，流動性提供者希望其流動性頭寸的價格區間越寬越好。然而，流動性是按比例分布在這個范圍內的。因此，交易范圍越廣，每筆交易的swap費用就越低。

在這個例子中，選項A顯示流動性提供者選擇了一個更寬的價格范圍，選項2顯示了相同金額的更窄的價格范圍。如果在這兩種情況下，價格都在選定的價格范圍內，流動性提供者在選項b中得到的費用要多3倍。然而，如果價格波動較大，流動性提供者最終可能在選項a中獲得更高的利潤。

因此，選擇合適的價格范圍實際上取決于在風險和獲得較低回報之間找到最佳平衡。

還有一個參數影響著流動性提供者的利潤，而且經常被忽視。我不知道有哪個LP利潤計算器會考慮這個參數，但這個參數可以改變一切。你現在一定在想這是什么。那就是LP的分布。看看下面的例子：

在這個例子中，兩個流動性提供者(LP1和LP2)持有頭寸。LP1的倉位較窄，為3美元。LP2倉位較寬，為5美元。在這種情況下，如果價格不超出LP1的頭寸范圍，他將獲得比LP2多3倍的費用。這是因為LP2在這個范圍內只有1美元。這1美元會與LP1的3美元競爭。

如果你觀察任何Uniswapv3池的流動性分布，你會發現它并不均勻。

門檻越高，競爭越激烈。流動性提供者需要在選擇有競爭力的區間和價格下跌概率較低的區間之間找到平衡。這就是為什么這種分布在LP的利潤預測和戰略制定中扮演著重要的角色。唯一的問題是，我不確定這個分布是否計算正確。

有三筆交易都在15413416區塊中，頭寸3-5，以自下而上的順序執行。采用Execute方法的第一筆交易是一份名為“MEVBot”的合約，向USDC-WETH池中增加了2200萬美元的流動性。

第二筆交易通過WETH從USDCswap到DogeChain。這是一份價值約為16500美元的普通swap。

第三筆交易又一次是“MEVBot”，從USDC-WETH池中移除了2200萬美元的流動性。

在這個例子中發生的事情被稱為“流動性狙擊”。讓我來解釋一下這是如何運作的：

有人發送了一筆交易，將USDC?swap到DogeChain

MEVBot在mempool中檢測到這筆交易，并使用Flashbots技術或類似的技術激活與礦池的私人鏈接

MEVBot向礦工支付報酬，讓他們按特定順序包含一筆swap交易和兩筆交易，以便提取價值

MEVBot在非常狹窄的價格范圍內增加了大量的流動性(2200萬美元)，因此實際上，所有來自特定USDC-DogeChain交易的費用利潤都歸他所有

然后MEVBot移除流動性并賺取費用(約35美元)

所以，扣除gas費后他的毛利大約是30美元。不是很多，是嗎？是的，但他每分鐘都會多次執行這個策略，這一切累計起來就很多了。你可以自己去看看。

這對作為流動性提供者的你意味著什么？這意味著流動性狙擊手可能會從你的費用利潤中抽走很大一部分。

Uniswapv3圖表中的TVL數據非常不準確。所有依賴官方Uniswapv3subgraph的分析工具都存在同樣的錯誤。

Uniswapv3的總TVL是31.4億美元，而官方網站報告的數字是118億美元(在撰寫本文時)。

Uniswapv3流動性提供者的計算器對于實際策略沒有什么價值，因為它們沒有考慮競爭和流動性阻擊手。

幸運的是，你現在可以更好地理解Uniswapv3流動性池的實際運作方式，并可以相應地調整你的研究。

我無法提供財務建議，但我認為只有兩種方法可以建立一個突出的流動性提供策略：

簡單型。使用歷史數據。嘗試持有少量質押的流動性頭寸，看看哪種選擇效果更好。顯然，這只有在市場穩定的前提下才有效。

進階型。進行研究并相應地優化LP策略。如前所述，這需要深入理解Uniswapv3協議、并擁有數學和博弈論的能力，以及實時處理大量數據的強大數據分析工具。

這兩種選擇有一個共同點——你的決策要基于數據而不是直覺或隨機工具。有時處理數據很困難，但它是有回報的。

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