一文看懂Uniswap V3 池的歷史表現_Uniswap

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。

某Moonbirds巨鯨近24小時清倉500枚Moonbirds，虧損719.49ETH:3月12日消息，據Blur行情數據顯示，Moonbirds NFT巨鯨地址(0xb8…551a）自3月11日下午六點左右開始在Blur清倉其持有的Moonbirds NFT，累計清倉約500枚Moonbirds，虧損約719.49ETH。近24小時，Monnbirds交易量超過5500ETH，地板價下跌23.86%至4.66ETH。[2023/3/12 12:58:58]

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。

美聯儲3月加息25個基點的概率為82.7%:金色財經報道，據CME“美聯儲觀察”：美聯儲3月加息25個基點至4.75%-5.00%區間的概率為82.7%，維持利率不變的概率為17.3%；到5月維持利率不變的概率為7.2%，累計加息25個基點的概率為44.6%，累計加息50個基點的概率為48.2%。[2023/2/6 11:49:22]

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。

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

BitMEX首席執行官：BTC可能已經觸底:金色財經報道，在最近的一篇Medium博客中，BitMEX首席執行官Arthur Hayes聲稱，BTC可能已經觸底。 Hayes認為，中心化借貸公司和比特幣礦工強制出售比特幣的行為可能已經結束。那些不得不清算所持股份的人早就這樣做了。由于大多數中心化加密借貸公司已經陷入困境，因此他們不再進行貸款或抵押品進行清算。

此外，看漲預測取決于美聯儲將不得不轉向鴿派貨幣政策以在2023年穩定國債市場的假設。這應該會提振風險資產。Hayes指出，未平倉合約（跨衍生品交易所的未平倉頭寸總和）已降至2021年初以來的最低水平。不排除如果出現橫盤熊市，OP可能會進一步下跌。然而，如此低迷的市場不太可能產生大量清算，這意味著OI不會快速變化。[2022/12/10 21:35:09]

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。

Aave社區提案已通過，LUSD將在Aave V2中作為可借資產:8月22日消息，Aave社區關于在Aave V2中添加LUSD作為可借資產提案投票已通過，根據提案，LUSD將僅作為可借資產添加（0%LTV），如果借貸需求充足，之后可提高LTV，一旦主網v3可用，也可以啟用效率模式。

LUSD是Trove上用ETH超額抵押鑄造的Stablecoin，有兩個機制幫助它保持掛鉤：首先，LUSD可以按面值贖回ETH（即1美元兌換1美元的ETH）。其次，最低抵押比率為110%。[2022/8/28 12:54:06]

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

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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