一文速覽 Uniswap V3 池的歷史表現_UNI

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。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

Faruqi & Faruqi正調查Coinbase因韋爾斯通知造成投資者損失達5萬美元的潛在索賠人:金色財經報道，美國國家證券律師事務所 Faruqi & Faruqi 正在調查Coinbase因韋爾斯通知造成投資者損失達5萬美元的潛在索爾名單，其合伙人James Wilson鼓勵在投資Coinbase的股票或期權而蒙受損失超過5萬美元的投資者直接聯系他。2023年3月22日，Coinbase 在一份監管文件中表示已收到美國證券交易委員會的韋爾斯通知（Wells Notice），其中稱美國證券交易委員會工作人員已做出“初步決定”，建議對其采取執法行動違反聯邦證券法。（prnewswire）[2023/4/30 14:36:05]

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

谷歌推出ChatGPT競爭對手Bard:2月7日消息，據外媒報道，谷歌正在推出一款名為Bard的人工智能聊天機器人，與ChatGPT競爭。谷歌表示，在未來幾周向公眾推出之前，Bard將向一組測試者開放。Bard建立在谷歌現有的大型語言模型Lamda的基礎上，一位工程師形容它的反應非常像人類，認為它是有感知能力的。該公司還為其當前的搜索引擎發布了新的人工智能工具。谷歌CEO Sundar Pichai在一篇博客中寫道:“Bard致力于將世界知識的廣度與我們大型語言模型的力量、智慧和創造力結合起來。[2023/2/7 11:51:01]

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。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

BTFS節點金庫合約數超過180萬:據官方消息，BitTorrent File System(BTFS) 節點金庫合約數超過180萬。合約數據可通過BTFS SCAN瀏覽器進行查看。

據悉，BitTorrent 文件系統（BTFS）既是一種協議，也是一種網絡應用，它提供了一種內容可尋址的點對點機制，用于在去中心化的文件系統中存儲和共享數字化內容，同時，它也為去中心化應用（Dapp）提供了一個基礎平臺。[2022/8/17 12:31:29]

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*LiquidityUnbb)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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