Uni V3的數學原理_TIC

前言——UniswapV3放出了很多feature，然而其最為本質的迭代依然是對AMM數學曲線的再思考。在過去的兩年中，我們也躬身入局AMM領域，認為AMM最基本的曲線形態已經定型，后續的創新應該會在AMM基本曲線形態的基礎上實現“策略化”，于是我們創造了MOV超導V2。而如今我們看到了V3，突然有一種“久別重逢”的感覺，在尋找這種感覺之余，我們也希望為大家呈現AMM最為深刻的思考路程。因為AMM的時代將會比想象得更為恢弘壯闊。

讓我們直切正題，UniswapV3最耀眼的創新——在AMM上實現集中流動性。

V3給出了一個虛擬儲備金的概念，舉例講解：

在傳統V2中，Alice一次性將500,000DAI和333.33ETH注入儲備池，總價值$1m，提供全區間(0,\infty)的流動性，但實際上ETH的價格波動范圍在很長一段時間內是有局部范圍的，這種為全區間無私提供流動性的行為大大浪費了資本利用效率。

全球最大的信用卡和借記卡暗網市場UniCC將于1月22日關閉:1月13日消息，據彭博社報道稱，全球最大的信用卡和借記卡暗網市場 UniCC 將在 1 月 22 日關閉。根據 Elliptic 披露的數據顯示，僅在 2021 年，UniCC 就收到了價值超過 1 億美元的比特幣以換取被盜信用卡，Elliptic 推測 UniCC 突然選擇停止運營可能是希望避免即將到來的執法審查。

截至目前，多家使用加密貨幣的暗網平臺都停止運營，比如信用卡暗網市場 oker's Stash、線上非法藥品網站 Monopoly Market 和 White House Market，以及絲路 Silk Road。[2022/1/13 8:46:07]

所謂的集中流動性便是讓LP自主選擇波動范圍，只為該范圍提供局部流動性，例如Bob認為未來一段時間內ETH的價格區間在(1000,2250)，并且如果未來真的是在這個區間波動，Bob希望自己獲得的收益能夠跟百萬富豪Alice一樣多，于是Bob一開始只需要投入91,751DAI和61.17ETH，總價值$183,500，遠遠小于Alice實際投入的資金。我們對照下圖來解釋其中的道理。

Bitcoin Latinum 與 Unico NFT 合作推出第一個啟用比特幣的 NFT 平臺:金色財經報道，Bitcoin Latinum (LTNM)與Unico NFT合作，正在推出一個NFT市場，其中有成千上萬的數字藝術品，可以完全用比特幣（BTC）和Bitcoin Latinum (LTNM)買賣。這是世界上第一個能夠選擇使用以太坊類型貨幣以外的加密貨幣購買、出售和交易NFT的平臺。利用正在申請專利的技術，Unico提供了使用比特幣和比特幣Latinum購買NFT的方法。（雅虎財經）[2021/11/28 12:36:32]

則

即Bob所獲得的虛擬曲線幾乎跟Alice一樣。

上述計算過程是一種反證法，實際上用戶Bob會向系統算法提出自己的需求輸入，包括預測價格區間范圍、當前價格點、最終想要獲得的一個virtualreserves規模。有了虛擬曲線表達式的確定，可以輕松算出a、b、c三個確定的點坐標，進而便算出?x_{real}=61.17以及y_{real}=91751。

UNI突破8.5美元關口:火幣全球站數據顯示，UNI短線上漲，突破8.5美元關口，現報8.5035美元，日內跌幅達到0.06%，行情波動較大，請做好風險控制。[2021/1/18 16:25:25]

同時，也可以看到，一旦未來價格越出了區間，Bob其中一種資產將徹底消失。

全局狀態中有feeGrowthGlobal0(f_{g},0)和feeGrowthGlobal1(f_{g},1)—f_{g}，用來從全局角度統計總的手續費收益。例如，當在一個tick內發生了一筆交易，系統會計算出該筆交易產生的手續費：

f_{a}變量是對所有高于itick的區間的fee統計，f_{b}是對所有低于itick的區間的fee統計，因此在上述總公式中，我們從全局總累計手續費f_{g}中減去所有低于下界i_{l}的累計手續費，再減去所有高于上界i_{u}的累計手續費，便是(i_{l},i_{u})?之間的累計手續費。

動態 | Unikrn的電競平臺將賽馬帶入以太坊區塊鏈:金色財經報道，Unikrn的電競平臺正在與賽馬游戲ZED RUN合作，以將賽馬下注帶入以太坊區塊鏈。這款游戲依賴于不可替換代幣（NFT）標準，該標準最初因Dapper Labs的加密貓（CryptoKitties）而出名。用戶可在在ZED上購買馬匹，并且可以在Unikrn的平臺上進行交易，每個數據都通過以太坊的ERC-721標準進行跟蹤。盡管用戶可以繁殖馬匹，但ZED上將永遠只能創建38,000匹馬。[2020/2/28]

f_{o}可以理解為一個計算單元，用于累積截止到i?tick的手續費，在它的初始化過程中，我們約定如下：

再來看f_{a}的計算，分成了兩段，可以理解為——

如果當前tick等于i或者高于i，此時從全局總手續費f_{g}中減去“累積到itick”的手續費f_{o}(i)，剩下的便是對所有高于itick的區間的fee統計；

金色財經現場報道 Universal Labs創始人Keda Che：區塊鏈會完全改變供應鏈:在2018FINWISE東京紛智峰會上，Universal Labs創始人Keda Che：區塊鏈會完全改變供應鏈，它并不只是把數據庫結合在一起，而是把所有生態的價值，激勵制度結合在一起，讓所有參與者受益，而且這個系統更加透明。我們可以看到它在供應鏈領域的一些新發展。[2018/5/21]

但如果當前tick還未抵達i，此時根據對f_{o}的初始化定義為0，則所有高于itick的區間的fee統計尚未產生，為0。

同樣對于f_{b}——

如果當前tick抵達或者超過了i，f_{o}(i)表示累計到i的手續費，也即對所有低于itick的區間的fee統計；

如果當前tick還未抵達i，對所有低于itick的區間的fee統計值即為當前的全局變量f_{g}。

通俗來概括，系統算法要統計某一個range內累計的手續費，

如果當前tick已經處于range內部，即i_{l}\leqi_{c}<i_{u}，只需要從全局手續費f_{g}減去所有低于i_{l}組成的range累計的手續費；

如果當前tick不處于range內部，且低于下界i_{l}，說明尚未在(i_{l},i_{u})區間內產生交易，也就未產生手續費，因此該range內累計量為0；

如果當前tick不處于range內部，且高于上界i_{u}，需要從全局總量中分別去除“兩頭”各自的累計量，即從全局f_{g}中減去所有低于i_{l}區間累計量，再減去“從i_{u}到當前tick區間累計量”。

UniV3計算手續費的過程是一種從微觀走向宏觀的思想，它將空間劃分成離散的，每一個時間刻度只會在一個離散空間上產生交易，從而產生手續費，每一個微觀tick都在各自記錄著自己從最低tick到自身這段區間內的累計手續費總和，然后供上述公式不斷調用，以計算各種宏觀結果。

UniV3已經改變了傳統AMM對LP行為的設定，也不再基于全局流動性和份額來為每一個LP計算手續費收益。對V3來講，它只關注在每一個tick里存在多少“虛擬”流動性，以及這些虛擬流動性產生了多少手續費，算得單位虛擬流動性對應的手續費值；在這個時空之下，我們再把視角切到具體每一個LP上，對于任何LP，都會存在一個“開倉”的區間設定，他在自己設定的區間提供了虛擬流動性，可能是一個tick，也可能是連續多個tick，從最簡單的“一個tick”角度解釋，系統會記得同一時空下每一個LP在此tick注入的虛擬流動性值，并為他們確定出一個比例，以此分得該tick內所有手續費累計。

在實際情況中，LP們還會存在復雜的行為，比如注入/退出的時間紛雜、選擇的range/tick紛雜。但UniV3的大道至簡之處正是利用全局計算來屏蔽掉單個LP視角，只關心ticks視角和Position視角。在確定好上述所述的一系列全局狀態變量的定義后，認真記錄好每一筆swap交易在ticks中發生的情況，同時只記錄每個tick內虛擬流動性的大小，以此為根本去提供swap交易公式以及swap后手續費如何分配給參與該tick的所有LP們。LP的復雜行為體現在空間的不連續性和時間的不統一性兩方面，對于時間不統一性，UniV3還會引入Position這一級別的全局變量為每一個身份記錄下其對range/tick加入/退出時手續費的統計，確保后來的LP不會參與到前序LP們已經累計的收益分配。

如果總結來講，tick-level是對空間上發生的統計，確保起點一致的LP們fee分配，而Position-level是對時間上發生的統計，確保不同起點的LP們fee累計起點不一樣。建議實現者深入V3代碼，才能真正獲得安全計算法。

最后，UniV3過于復雜，但大道至簡，即便去模仿，模仿者依然需要下功夫深刻了解其“微積分”思維。這篇文章只選擇了fee這一個角度呈現UniV3的“數學原理”，也是其實現集中流動性的核心邏輯。而在數學之外，我們有更多驚喜的“哲學意義”發現與大家分享，例如LPtoken的進化、NFT其實并不只屬于藝術領域、V3會存在一個策略博弈、V3對基金池/合成資產的啟示等等，當然也包括與MOV超導V2的“心有靈犀”——AMM的本質是連續性的無限網格，UniV3是在這個無限網格基礎之上再實現了微觀無限網格，是“無數網格機器人的疊加”，MOV超導V2則是在無限網格基礎之上進行了更為宏觀的無限網格，是超級網格。請期待下一篇《UniV3的自然哲學》。

作者：比原鏈研究院

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