一文了解Uniswap V3無償損失計算，風險更高還是更低？_MINI:Yearn Loans Finance

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。

CryptoQuant CEO：TUSD在Binance上向比特幣注入10億美元:金色財經報道，CryptoQuant首席執行官Ki Young Ju在社交媒體上表示，在Binance上基于TRON的TUSD向比特幣市場注入10億美元。一周前將10億美元的TUSD(TRC20) 存入Binance。TRON鏈上91%的TUSD供應都在Binance上，而BTC/TUSD交易對也是目前Binance上的最大交易量。

但請注意，這并不是FUD或攻擊某人，很明顯，購買力來自老巨鯨或亞洲實體，而不是美國監管的實體。[2023/6/22 21:53:15]

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。

區塊鏈開發商FutureFinTech已完成美國俄亥俄州加密礦場的第一階段建設:11月2日消息，區塊鏈應用技術開發商和金融科技服務提供商FutureFinTech旗下全資子公司FTFT Super Computing已完成其位于美國俄亥俄州的加密貨幣礦場的第一階段建設，經過測試程序，10月24日首批螞蟻礦機S19系列礦機已順利投產。[2022/11/2 12:10:29]

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。

養老金賬戶平臺IRA因黑客事件對Gemini交易所提起訴訟:6月7日消息，養老金賬戶平臺IRA Financial Trust對加密貨幣交易所Gemini提起訴訟，原因是Gemini沒有適當的保護措施來保護客戶的加密資產。據此前報道，2月8日IRA Financial Trust稱遭到黑客攻擊，導致3600萬美元的加密貨幣被盜，這些資產屬于Gemini保管的客戶退休賬戶。在IRA通知Gemini后，犯罪分子仍然可以將資金從交易所客戶的賬戶中轉移出去。

據悉，自事件曝光以來，兩家公司一直在互相指責對方為資金損失負責。IRA基金一直在努力為其受影響的客戶尋找解決方案，現在已承諾使用訴訟所得賠償受事件影響的客戶。（watcher.guru）[2022/6/7 4:08:17]

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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