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AVE:一文了解Uniswap V3無償損失計算,風險更高還是更低?_Uniswap

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Time:1900/1/1 0:00:00

本文作者:Auditless創始人PeterisErins,前麥肯錫分析師

本周早些時候,我寫了關于如何推導出

Uniswap

V1和V2的無常損失公式的文章。我們將使用相同的方法來計算UniswapV3和集中流動性頭寸的無常損失。

對于像Uniswap這樣的自動做市商(AMM)來說,無常損失是一個流行的概念。作為流動性提供者,您的頭寸相對于任一資產的價值可能會下降,而無常損失通常被定義為LP在給定價格變動時遭受的損失百分比。

UniswapV3流動性提供商提供固定價格范圍內的流動性。這種特征稱為集中化流動性。但是在固定范圍內提供流動性意味著什么?在頭寸集中的情況下,池中兩種資產的儲備在交易期間以更高的速度消耗,導致它們在范圍的任一端完全耗盡。

AAVE社區已通過“調整風險參數以減少V2對CRV的風險敞口”的ARFC提案:6月25日消息,Snapshot投票頁面顯示,AAVE社區關于“降低Aave V2以太坊上CRV的清算門檻 (LT) 和貸款價值比 (LTV)”的ARFC提案以99.99%的支持率獲得投票通過。該提案由Chaos Labs提出,提議按照其建議減少Aave在V2以太坊上對CRV的風險敞口。如果達成共識,將提交Aave改進提案 (AIP) 以實施提議的更新。

該提案建議按照社區先前批準的風險規避框架,通過一系列增量減少來達到預期的設置,在任何給定的AIP中減少最多3%。為了避免清算,Chaos Labs將公開傳達導致鏈上執行的計劃修訂和受影響賬戶清單。[2023/6/25 21:58:58]

您可以將其視為通過杠桿提供流動性。如果價格沒有超出范圍,您可以提供更有效的流動性。如果是這樣,您的頭寸只剩下1項資產,并且在價格重新進入該范圍之前不會賺取交易費用。

工信部副部長:前瞻布局人工智能、web3.0等未來產業:金色財經報道,2023中國國際大數據產業博覽會在貴州省貴陽市開幕。工信部王江平表示,工信部將深化大數據與實體經濟融合發展,扎實推進新型工業化。加強關鍵核心技術攻關,統籌推進產業基礎再造工程和重大技術裝備攻關工程,前瞻布局人工智能、web3.0、先進計算、6G等未來產業,在新賽道上形成新競爭力。不斷提升網絡供給能力,加快5G、千兆光網深度覆蓋,打造云網融合、算網一體的網絡架構和算力供給體系,為大數據產業創新發展提供強有力的底座。加快數據要素市場培育,構建數據基礎制度,推動建設全國統一的數據登記平臺、數據資產評估服務平臺,深化數據管理國家標準貫標,激發數據要素價值潛力。[2023/5/26 9:44:31]

在進行杠桿交易時,收益和損失被放大,UniswapV3也是如此。集中頭寸的交易費用份額較高,但無常損失也較高。我們會查明具體是多少。

美股小幅高開 道指漲0.28%:行情顯示,美股小幅高開,道指漲0.28%,納指漲0.1%,標普500指數漲0.24%。[2022/9/6 13:12:24]

定義

我們舉例一個流動性為L的市場,在一個集中流動性頭寸中,資產X和Y的數量分別為x和y。

我們根據資產Y=y\u002Fx設置資產X的初始價格為P,并考慮價格變動至P'=Pk,其中k>0。我們還將定義為我們集中流動性頭寸的價格區間。假設P和P'都在這個區間內。

根據

白皮書

,集中頭寸的準備金可根據這個曲線來描述:

這意味著在給定的價格范圍內,一組較小的儲備x、y能夠充當更大的儲備。

從我們之前的帖子中,我們可以根據流動性(L)和價格(P)確定虛擬儲備,我們可以在這里使用它:

我們再次定義三個值:

V_0,初始持有資產Y的價值

V_1,如果保留在池中,則持有的價值

V_held,如果保留在池之外,則持有的價值

推導

和以前一樣,V_1等于用P'代替了V_0中的P:

接下來是V_held:

最后,我們將無常損失作為一種百分比變化進行計算:

其中IL_a,b(k)是范圍內集中頭寸的無常損失,IL(k)是(0,+∞)范圍內V2頭寸的無常損失。

我們可以做兩個快速檢查。首先,在p_a=p_b=P的極端情況下,那么無常損失將為0。

其次,我們可以設置p_a→0和p_b→+∞并看到IL_{0,+∞}(k)=IL(k),也就是價格范圍越大,對于V2,這個方程就越收斂到無常損失方程。

最后,設置k=1,我們確實得到0,因為在這種情況下不應該有任何無常損失。

注意事項

請注意,如果價格落在流動性范圍之外,則此等式將不適用,因為資產持有量在價格范圍之外停止變化。我們把它作為一個簡單的練習留給讀者。

分析

無常損失有多大?考慮一個簡單的例子,其中p_a\u002FP=1\u002Fn和P\u002Fp_b=1\u002Fn。在這種情況下:

我們可以看到對于不同的n值,這個比率是什么樣的:

即使我們的流動性范圍大到足以容納價格翻倍或腰斬,與我們在整個價格范圍內提供流動性相比,無常損失也高出近4倍。這還不包括與落在集中流動性范圍之外相關的無常損失……

簡而言之,注意資金

安全

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