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

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UniswapV1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。

日本央行將于4月27日和28日召開會議，對過去幾十年的政策進行評估:4月24日消息，日本央行計劃對過去幾十年采取的政策評估審視，在新任行長植田和男的帶領下，將于 4月27日和28日舉行的兩天會議上開啟討論。報道稱，日本央行將研究造成日本經濟停滯的原因，以便央行能在植田和男任下提出有效政策。日本央行預計將考慮過去 25年的通縮經濟，但可能也會追溯到約 30年前日本經濟泡沫破裂之時。 本月早些時候，植田和男在上任后首次記者會上表示，當下實施收益率曲線控制和負利率比較妥當，但又稱對評估長期以來的政策持開放態度。（日本產經新聞）[2023/4/24 14:23:07]

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。

高紅冰：元宇宙將帶來巨大的產業和生態變革:金色財經報道，阿里巴巴集團副總裁、阿里研究院院長高紅冰認為，關注元宇宙，要關注技術的發展，更要關注元宇宙從何而來，未來存在哪些挑戰和問題。

元宇宙不是新鮮事物，之前就已經存在。2004年至2005年出現的應用程序“第二人生”，人們可以在網上建立虛擬的個人世界，創建數字身份，通過ID號擁有第二份人生，實際就是今天探討的元宇宙雛形。（news.cn）[2023/1/19 11:21:01]

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。

《財富》：SBF是美國總統拜登的最大捐助者之一:11月14日消息， 據《財富》旗下Fortune Crypto披露，SBF是美國總統拜登的最大捐助者之一，而他的父母與民主黨有聯系，母親Barbara Fried領導著一個名為“Mind the Gap”的團體，該團體幫助為民主黨在硅谷籌集資金，而他的父親Joseph Bankman則為參議員伊麗莎白·沃倫（D-Mass）起草稅法，因此SBF可能利用這些關系為自己謀利，而且不會受到美國證券交易委員會主席Gary Gensler的監督。

對此，斯諾登在社交媒體上轉文稱，白宮會制裁和逮捕那些開發“隱私工具”的孩子，而美國監管者卻和搶劫500萬的人打成一片，只是因為SBF這個“竊賊”是最大的捐贈者。[2022/11/14 13:01:55]

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/x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/P=1/n和P/p_b=1/n。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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