UNB:一文速覽 Uniswap V3 池的歷史表現_SWAP

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

過去7日GMX的每日平均交易費用超越Uniswap:金色財經報道，據Crypto Fees數據顯示，過去7日去中心化衍生品協議GMX每日平均交易費用為883234美元，超過去中心化交易平臺Uniswap的每日平均交易費用708789美元。[2023/6/20 21:49:32]

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

Binance在格魯吉亞開設區域中心，將促進該地加密貨幣采用:3月27日消息，Binance 在格魯吉亞開設區域中心，旨在加強人才招聘，促進區塊鏈教育，并加速該地區的加密貨幣采用。Binance 表示，目前 Binance 在格魯吉亞的團隊有 25 人，隨著區域中心的啟動，預計到 2023 年底將增加數十個工作崗位。

2023 年初，Binance 宣布與加密貨幣支付網關 CityPay 建立合作伙伴關系，與格魯吉亞創新技術局 (GITA) 建立戰略合作關系。[2023/3/27 13:29:15]

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

報告：新加坡是第九大加密貨幣欺詐目標市場:金色財經報道，《聯合早報》中文版12月16日報道，數據顯示，新加坡是第九大加密貨幣欺詐目標市場，自2011年以來共發生四次黑客攻擊和漏洞，損失高達1460萬美元（約1969萬新元）。加密貨幣新聞網站CoinJournal整理自2011年以來的加密違規和欺詐數據顯示，美國、英國和韓國是最常遭遇加密欺詐的三個目標市場。

美國自2011年以來，發生了13起黑客攻擊和入侵事件。英國共發生11起，其中損失最大的一次是在2017年11月，當時因合約漏洞問題，一名用戶價值1億5500萬美元的以太幣（ETH）被鎖定。韓國共發生八起，不過韓國自2019年11月以來未再遭遇黑客攻擊。

另外，犯罪分子通常利用去中心化金融（DeFi）平臺中的安全漏洞來竊取加密貨幣。這一類型的攻擊自2011年起共發生167次，損失近400萬美元，僅2022年就發生了80起DeFi漏洞攻擊事件。[2022/12/19 21:53:57]

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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