數據分析：Uniswap3的TVL計算竟然都是錯的？_UNI

摘要：TVL如此重要，但我竟然發現最大的DeFi協議UniswapV3TVL的數據存在一些錯誤。官方的Uniswap圖表也存在一些問題。

原文作者：IvanVakhmyanin

編譯：PANews

2x2=5

很明顯，這是錯誤的數學題。當我看到UniswapV3用戶界面上顯示的流動性和TVL的數據完全錯誤時，我的感受和看到2x2=5的感受是一樣的。

Uniswap是以太坊和整個區塊鏈行業最大的去中心化金融項目。因為成千上萬的流動性提供者每天都在使用Uniswap的數字來建立他們的投資策略，這些數字怎么可能不準確呢？

我試著找出我計算過程中的錯誤，但數小時都無成果，且實際情況比TVL不準確還更糟糕。

發現問題

首先，了解什么是TVL以及如何使用TVL？

TVL是委托給區塊鏈或協議的所有加密貨幣資產的總價值，通常以美元計價。這些資產可能是去中心化交易所、跨連橋、借貸協議的總流動性，或者PoS的總質押資產。

TVL被加密投資者廣泛應用，主要應用于以下場景：

1、判斷協議，熱門的協議一般都會展示它們的TVL，因為更大的TVL意味著更大的用戶信任、更低的風險以及更穩定的利潤。

2、篩選協議，加密交易者一般會選擇更高的TVL的DeFi工具，如去中心化交易所或跨鏈橋。

3、監控協議，TVL數據能快速增長的協議，是發展越來越好的信號。

TVL如此重要，但我竟然發現最大的DeFi協議Uniswapv3TVL的數據存在一些錯誤。不過對于我來說，最大的發現是官方的Uniswap圖表也存在一些問題，以下是我發現這個問題的全程：

DappRadar數據分析師：元宇宙將創造一批全新工作崗位:金色財經報道，DappRader數據分析師Pedro Herrera在巴黎元宇宙峰會上表示，自2021年以來，元宇宙或Web3游戲項目融資總額已超100億美元，同時該領域已實現了一個全新經濟系統，未來元宇宙將創造一批全新工作崗位，比如數字藝術家、虛擬設計師、數字房地產經紀商、開發人員等。（Blockworks）[2022/7/24 2:34:01]

以一個流動性分析項目為例，首先將Uniswapv3的官方數據與我使用原始區塊鏈數據的計算進行比較。此步驟對于數據質量標準至關重要，為了提高驗證的準確性，我選擇了一個熱門的流動性池USDC-WETH。

Uniswapv3上第三個池子的TVL高達3.33億美元，每日交易量為6100萬美元。

但我計算出來的是1.76億美元，和Uniswapv3的官方數據并不一致，于是我決定到ETH的區塊瀏覽器上進一步驗證。理論上，每個Uniswapv3池子都是一個智能合約。因此，區塊鏈瀏覽器可以顯示池中擁有的代幣余額，也就是這個池子的TVL。

我預計區塊瀏覽器池子中的代幣余額會比Uniswap的官方數據大一點，因為池子還包含流動性及還未領取的費用。但這個余額幾乎是Uniswap官方數據的一半，最讓人驚訝的是，這和我的計算結果相同！

我再逐個檢驗其他資產的流動性，也出現類似的情況。這個時候，我意識到這個問題和應該不是我計算的問題。

BitMEX與研究和數據分析公司Kharon達成合作，加強客戶盡職調查程序:官方消息，BitMEX宣布，與研究和數據分析公司Kharon達成合作，以加強客戶盡職調查程序，并加強對OFAC批準的實體和其他相關方的篩選。

去年BitMEX及其高管被美國CFTC指控違反反洗錢規定。[2021/3/31 19:33:29]

為什么會發生這個情況？經過研究，我發現Uniswap依賴于去中心化的區塊鏈索引服務TheGraph。使用此服務，任何開發人員都可以為特定的區塊鏈數據用例添加個人分析代碼，并通過API提供分析。所以UniswapLabs為Uniswap協議分析創建了自己的子圖，并通過TheGraph提供給服務來組建相關數據。比較好的一面是TheGraph的代碼是公開的，不好的一面是它的TVL計算錯誤。

我對其中的代碼進行了簡要的分析，發現它考慮了所有兌換和流動性事件，但沒有考慮費用。Uniswap礦池對每次交換收取0.01%到1%的費用。該費用從交易資產中扣除，并計入流動性提供者。反過來，流動性提供者可以隨時收取應計費用。但是，當前的Uniswapv3子圖顯示的數字好像從未累積和收取任何費用。因此，Uniswapv3TVL數據在每次交換時都偏離了現實。

我第一反應是向TheGraph提交工單進行反饋。但我在Github上發現，這個問題在2021年11月已經被核心開發人員提出了。我不知道TheGraph為什么一直沒有解決這個問題，但隨著時間的累積，TVL將會和實際數據相差越來越大。如現在的USDC-ETH這樣的大池子，目前的TVL已經和真實的數據相差幾乎一半了。

驗證問題

不真實的TVL會如何影響我們的投資決策呢？在開始之前，我們來看看這些偏差如何影響Uniswapv3的總TVL。在撰寫本文時，Uniswapv3官方顯示是120億美元。

IBM推出開源工具，助力抗疫數據分析:近日，IBM開源數據和AI技術中心（CODAIT）推出了一個新工具包covid-notebooks，該工具包可幫助開發人員和數據科學家回答有關大流行的問題。covid-notebooks旨在幫助完成以下任務：獲得有關爆發當前狀態的權威數據，清除最嚴重的數據質量問題，將數據整理成易于使用Pandas和Scikit-Learn等工具進行分析的格式，以及構建一組初始的示例報告和圖形。

IBM方面表示，處理好這些任務，開發人員和數據科學家就可以解放出來，專注于高級分析和建模任務，而不用擔心數據格式和數據清理等問題。該存儲庫使用開發者友好的Jupyternotebook來涵蓋每個初始數據分析步驟。（IT之家）[2020/6/30]

從上圖官方報道的數據可以看到，TVL在2022年3月6日從5億美元穩步增長到45億美元。但發生了一些瘋狂的事情，在2022年3月7日，TVL被報道為2540億美元。這比整個以太坊網絡有史以來最高的TVL還要多2.5倍，且在一天之內發生這樣的變化。顯然，這個數據的錯誤的。在接下來的幾周，官方報道TVL為100-200億美元。

此時，我對Uniswap的分析數據失去了所有的信任，但怎么才能知道真實的TVL呢？

有以下兩個選擇：

選項1—分叉并修復Uniswapv3子圖。這個選項的不好的地方是子圖重新索引需要幾天時間，而且我不喜歡TheGraph使用的GraphQL語言。

選項2——使用Datamint的高性能分析數據庫，它適用于所有Uniswapv3和以太坊數據，可隨時用于復雜的在線查詢。

經過一些實驗，我創建了以下算法來進行準確的TVL計算，下面是分步過程。

1.首先按照以下兩個步驟來計算所有現有的Uniswapv3的TVL。

2.將所有ERC-20代幣轉賬添加到礦池合約并匹配Etherscan的代幣余額。

青島海關區塊鏈數據分享系統完成上線部署并啟動實測:3月16日消息，日前，青島海關區塊鏈數據分享系統完成上線部署，并啟動數據上鏈實測，架起一條海關與外貿企業、金融機構的區塊鏈加密數據通道。據悉，青島海關區塊鏈數據分享系統由青島海關聯合青島閃收付信息技術有限公司共同搭建，根植于“鏈贏金科”區塊鏈技術聯盟鏈，旨在實現涉企海關信息精準有條件分享，為外貿企業增信提供新路徑，為優化營商環境提供數字化解決方案。（齊魯網）[2020/3/16]

3.添加所有流動性事件，傳入和導出，然后添加所有兌換交易以計算費用。

4.比較兩種方法并確保不存在無法解釋的差異。

5.兌換少于50次或0.00000000000001代幣數量的廢棄池和空池。

6.為每個代幣找到穩定幣的路徑，將池中的TVL轉換為美元。

7.移除美元價值受損的低流動性資金池，因為某些資金池在完全移除流動性后可能顯示價值不足。

8.將所有剩余貨幣對的TVL轉換為美元并添加。

計算過程很快，我喝咖啡的過程中就完成了，下面是最終的計算結果。

從上圖的計算結果可以看出，這幾乎比報告TVL的118億美元少了近4倍。

免責聲明：我的計算可能存在錯誤，在面向企業客戶時我們使用自動測試等其他工具來實現數據的高質量。但對于個人項目，這些工具并不適用。另外，這個研究主要是表現出現存數據的問題，但并非是最終數據。

修復問題

錯誤的數據會導致投資者做出一些錯誤的決策，我們認為實際上修復Uniswap的TVL并不難。UniswapLabs可選擇在子圖代碼中修復，或計算器開發人員開始使用其他數據源。但我們對計算器的預測數據的準確性保持懷疑，我做了一些簡短的計算來驗證我的觀點，結果和我的猜測一樣，發現沒有接近的數據。

分析 | TokenGazer：今日ETH數據分析 ERC20代幣活躍地址數出現較大變動:據TokenGazer數據分析顯示，過去24小時里，以太坊價格區間為$169.4—$175.6，交易量為$7,596,912,731，總市值為$18,136,462,572。ERC20代幣總市值約為以太坊總市值的74%，歷史占比最低值為34%，歷史占比最高值為82%，較昨日滑落3個百分點。另，ERC20代幣中活躍地址數排名前五的代幣依次為：BNB、HT、ENJ、USDC、TUSD，其中最高值為1991，最低值為1107。較昨日活躍地址數數量有較大變化。[2019/4/24]

這是一個非常大膽的猜測，我知道很多流動性提供者都是依靠現有的計算器來做出數萬美元的投資決策。但為了便于您進一步做出自己的判斷，我們復原了以下的計算過程：

首先，讓我們回顧一下Uniswapv3協議的一些核心概念。

它的主要創新之一是集中流動性。本質上，使用Uniswapv3，您可以選擇您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范圍，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。

在Uniswapv3中，流動性提供者選擇提供流動性的價格范圍。一旦價格在此范圍內，他將獲得兌換費用的分成。流動性提供者希望其流動性頭寸的價格范圍盡可能寬。但是，流動性在此范圍內按比例分配。因此，范圍越廣，每筆交易的兌換費用就越低。

在此示例中，選項A顯示流動性提供者選擇了較寬的價格范圍，而選項B顯示了相同金額的較窄價格范圍。假設在這兩種情況下，價格都在所選價格范圍內，流動性提供者在選項B中獲得3倍以上的費用。但是，如果價格波動更大，流動性提供者最終可能在選項A中獲得更高的利潤。

因此，實際上，選擇正確的價格范圍應在錯過價格的風險和每筆交易獲得較低回報之間找到最佳平衡。

此外，還有一個被經常忽視的參數也會影響流動性提供者的利潤。那就是LP利潤計算器，這個參數可以改變一切。如果你想知道LP的具體計算邏輯，可以參考以下示例：

在此示例中，兩個流動性提供者擁有頭寸。LP1的頭寸窄幅為3美元。LP2擁有5美元的寬頭寸。在這種情況下，如果價格沒有超出LP1的持倉范圍，他將獲得比LP2多3倍的費用。因為LP2在這個范圍內只有1美元，而這1美元正在與LP1的3美元競爭。

如果您查看任何Uniswapv3池子的流動性分布，你會發現它并不統一。

門檻越高，競爭越高，流動性提供者需要在選擇有競爭力的范圍和價格下跌概率較低的范圍之間找到平衡。這就是為什么這種分布在LP利潤預測和戰略制定中發揮重要作用的原因，但我并不確定這個分布是否計算正確。

流動性資金

流動性提供者就是猜測價格、競爭狀態和交易量，如果LP有一個愿望，那就是事先了解交易的未來以調整流動性頭寸，這是可以實現的。

在研究過程中，一些不尋常的流動性提供者引起了我的注意。他們每天多次添加和刪除大量流動性頭寸。更令人驚訝的是，他們總是在同一個區塊中添加和移除流動性。

我們可以看下面這個例子：

我們有三筆交易，都在區塊15413416，位置3-5，以自下而上的順序執行。第一個使用Execute方法的交易是一個名為“MEVBot”的合約，為USDC-WETH池增加了2200萬美元的流動性。

MEVBot增加流動性

第二筆交易是通過WETH從USDC到DogeChain的交換，這是一筆價值約16,500美元的普通兌換交易。

標準兌換交易

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

MEVBot消除流動性

示例中發生的事情稱為“流動性狙擊”，讓我解釋一下這是如何工作的：

1.有人發送了一筆交易，將USDC交換到DogeChain；

2.MEVBot在內存池中檢測到此交易，并使用Flashbots技術或類似技術激活了與礦池的私有鏈接；

3.MEVBot向礦工支付了一筆兌換交易和兩筆按特定順序進行的交易，以允許提取價值；

4.MEVBot在一個非常窄的價格范圍內增加了如此多的流動性，因此有效地，從特定的USDC-DogeChain交易中獲得的所有費用利潤都累計到他的身上；

5.MEVBot移除流動性并賺取費用。

因此，他扣除GAS費后的毛利潤約為30美元。也許這個費用不是很多，但他每分鐘多次執行此策略，所有這些都加起來，就是不小的數量了。你也可以通過區塊瀏覽器，自己檢查這個過程。

作為流動性提供者，這對你意味著什么呢？這意味著流動性狙擊手可能會大幅削減你的費用利潤。

結論

我相信Uniswap是一個具有巨大潛力的偉大項目，我也尊重Uniswapv3核心集中流動性的想法。然而，我發現Uniswap生態系統的分析部分還遠未成熟，我相信這個情況很快就會改變！最后，總結一下我的研究結果：

1.Uniswapv3圖表中的TVL數據非常不準確，所有依賴官方Uniswapv3子圖的分析工具都存在相同的錯誤。

2.Uniswapv3TVL總額為31.4b億美元，而官方網站報告的為118億美元。

3.Uniswapv3流動性提供者的計算器對現實生活中的策略幾乎沒有價值，因為它們沒有考慮競爭和流動性狙擊手。

著名的呆伯特系列，經修改后以反應流動性提供者的現實情況

幸運的是，您現在可以更好地了解Uniswapv3流動性池在現實生活中的運作方式，并可以相應地調整您的研究。

雖然我無法提供投資建議，但我認為只有2個選項可以建立一個突出流動性的策略：

簡易版，使用歷史性能數據。嘗試一些小額流動性頭寸，看看哪些選項更有效，但這只有在市場穩定的假設下才有效。

進階版，進行研究并相應地優化LP策略。如上所述，這需要深入了解Uniswapv3協議、數學和博弈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，那就是你的決定是基于數據的而不是直覺或隨機工具，有時處理數據很困難，但它有回報。

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