SWAP:一文速覽 Uniswap V3 池的歷史表現_Unbox.Art

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。

A股收盤：深證區塊鏈50指數上漲2.15%:金色財經消息，A股收盤，上證指數報3367.03點，收盤下跌0.09%，深證成指報11717.26點，收盤下跌0.37%，深證區塊鏈50指數報3580.44點，收盤上漲2.15%。區塊鏈板塊收盤上漲1.13%，數字貨幣板塊收盤上漲0.93%。[2023/4/20 14:16:06]

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。

OpenSea Seaport升級至v1.4版本，支持單次簽名上架多枚NFT:金色財經報道，OpenSea Seaport已升級至1.4版本，支持單次簽名上架多枚NFT。Open Sea表示，將在7天內開始不再通過API接受Seaportv1.1訂單，并將于3月15日正式棄用Seaportv1.1。[2023/3/3 12:40:02]

提取特定UniswapV3工具的歷史數據

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。

Figure SPAC計劃與銀行合并推出區塊鏈解決方案:金色財經報道，Figure Acquisition Corp 1表示，它已經簽署了一份不具約束力的意向書，與一家銀行控股公司合并，Figure SPAC目前市值4.12 億美元，隸屬于區塊鏈初創公司Figure Technologies，SPAC打算在合并后推出區塊鏈解決方案。這家未具名的目標銀行是私人持有的，擁有 3 至 50 億美元的資產。[2022/12/10 21:35:11]

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。

拜登簽署《通脹削減法案》 民主黨獲得期待已久的勝利:金色財經報道，美國總統喬·拜登周二正式簽署《通脹削減法案》，在11月中期選舉之前確定一項重大立法勝利。就在幾周前，該法案通過的機會似乎極為渺茫，但在參議院8月7日投票通過后，眾議院也于8月12日以220-207的投票結果通過了法案。兩院均無任何共和黨人投票支持它。拜登和民主黨人迫切需要這部法律，以及一系列其他立法上的勝利，來幫助提高民調數據，提高在11月中期選舉中保住兩院多數黨地位的希望。根據FiveThirtyEight的民調分析，拜登的支持率僅為40%，而55％的美國人不認同他的工作。[2022/8/17 12:29:36]

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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