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

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。

Bitfinex Alpha：加密貨幣市場波動性將增加，預計美聯儲將進一步加息:金色財經報道，據Bitfinex Alpha報告，在有更多證據顯示2月份通脹再度加速、消費者支出強勁之后，美國加息的可能性繼續籠罩著市場。由于投資者重新評估預期，標準普爾500指數上月跌去1月份漲幅的一半。債券市場在1月份最初樂觀地認為美聯儲將很快暫停加息，現在也改變了對加息的看法。雖然Bitfinex Alpha預計會有更多的加息，但美聯儲從去年開始收緊的貨幣政策開始對經濟產生影響。

在加密貨幣市場，Bitfinex Alpha預計短期內波動性會增加。隨著上周末比特幣和以太坊價格大幅下跌，加密市場總市值跌破1萬億美元重要關口。市場動態繼續由期貨市場主導，出現更大規模的清算。波動性似乎還會持續下去。[2023/3/7 12:46:56]

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。

美聯儲柯林斯：關注加密貨幣領域，但沒有看到系統性威脅:金色財經報道，美聯儲柯林斯表示，隨著加息的進行，對利率“過高”的擔憂確實在升溫。關注加密貨幣領域，但沒有看到系統性威脅。[2022/11/19 13:23:39]

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。

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。

康奈爾團隊提出環保的比特幣開采方案，結合碳捕獲和可再生能源能獲得環境經濟更高效益:金色財經報道，近期，康奈爾大學團隊對美國 50 個州的比特幣技術，以及投資進行了全面分析。研究人員考察分析了比特幣在美國各州的經濟效益和環境效益。相關論文以《通過碳捕獲和可再生能源開采比特幣以實現美國各州的碳中和》為題，以封底形式發表在 Energy & Environmental Science 上。研究結果表明，電網中可再生能源比例高，并且電價較低的州更適合環保高效的采礦。

該團隊研究結果表明，最賺錢的州是華盛頓州，其次是佛蒙特州和紐約州。而佛蒙特州、緬因州、華盛頓州、愛達荷州和新罕布什爾州的二氧化碳排放量較少。從經濟角度來看，美國各州中夏威夷、羅德島、阿拉斯加州、康涅狄格州、西弗吉尼亞州和肯塔基州是排位最靠后的幾個州。在所有情況下，特拉華州、西弗吉尼亞州、羅德島州和肯塔基州的二氧化碳排放量最高。[2022/9/26 22:31:00]

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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