UNI:L2网络对Uniswap流动性提供商真的有利吗?_ETH

UniswapV3已经从以太坊转移到L2网络,这一层网络具备了扩展性,如optimisticroll-ups和其它侧链。我认为,使用UniswapV3网络的流动性提供者(LPs)这个时候应该问问自己,桥接到第二层网络是否比留在以太坊产生了更多的费用。

为了帮助LPs回答这个问题,我们查看了2022年9月的数据,以确定哪些池的费用回报率最高。

费用回报:一种比较UniswapV3池的度量方法

UniswapV3池被划分为称为ticks的片,这些片设置了流动性变化的价格边界。通过促进特定区间内的交易,有限合伙人可以放大其标的代币提供的流动性,而不是为所有可能的价格提供流动性。当一个池的价格越过一个刻度时,流动性就会开始或者停止池子的积极流动性。

Band Protocol喂价服务新增支持Nervos上L2网络Godwoken:9月22日消息,跨链预言机Band Protocol宣布,其喂价服务与Nervos上EVM兼容Layer2网络Godwoken集成,目前主要为借贷项目Hadouken提供喂价。[2022/9/22 7:13:33]

积极流动性可能会随着价格的变动而频繁变化,但幸运的是,每个池都可以跟踪单个单位积极流动性在累加价值中产生的费用。通过比较一段时间内费用累加器的差异,我们可以计算出单个活跃流动性单位产生的费用。

以太坊L2网络总锁仓量为67.6亿美元:金色财经报道,L2BEAT数据显示,截至3月26日,以太坊Layer2上总锁仓量为67.6亿美元。其中锁仓量最高的为扩容方案Arbitrum,约35.8亿美元,占比52.93%;其次是dYdX,锁仓量为9.81亿美元,占比14.50%;第三为Metis Andromeda,锁仓量为6.93亿美元,占比10.26%。[2022/3/27 14:20:07]

我们将累积的代币费用转换为单个报价代币,然后在月初将其除以单位流动性的价值。我们得出了一个以基点(BPS)为单位的费用回报,这使我们能够比较不同池的费用产生能力,这些池按其基础代币敞口分组。在本例中,我们将回顾UniswapV3上的ETH/USD、ETH/BTC和ETH/UNI敞口组。而没有流动性的池子不包括在数据中。

以太坊L2网络总锁仓量为55.6亿美元:金色财经报道,L2BEAT数据显示,截至11月20日,以太坊Layer2上总锁仓量为55.6亿美元。其中锁仓量最高的为扩容方案Arbitrum,约26.1亿美元,占比47.06%。其次是dYdX,锁仓量9.78亿美元,占比17.59%。[2021/11/21 7:02:11]

ETH/USD

以太坊L2网络总锁仓量为51.7亿美元:金色财经报道,L2BEAT数据显示,截至11月20日,以太坊Layer2上总锁仓量为51.7亿美元。其中锁仓量最高的为扩容方案Arbitrum,约24.6亿美元,占比47.57%。其次是dYdX,锁仓量9.77亿美元,占比18.90%。[2021/11/20 7:00:45]

ETH/美元敞口可以通过将WrappedETH(WETH)与UniswapV3上许多不同的美元稳定币配对来表示。我们利用USDC、USDT和DAI分析了WETH令牌对,因为这些令牌在网络中持有最多的流动性。

2022年9月,Polygon的WETH/USDC0.30%池在ETH/美元敞口组中产生了最高的76BPS费用回报。以太坊的WETH/USDT0.05%池排名第二,为68BPS,在不同的网络上显著超过了相同的对。流动性非常低且收费层次较低的池,如第二层网络上的WETH/DAI0.05%池,表现不佳,它们可能无法促进足够的交易量。

ETH/BTC

在ETH/BTC敞口组中,Arbitrum的WETH/WBTC0.30%池表现最好,为28个BPS。其次是以太坊的WETH/WBTC0.05%池,为22BPS。optimistic的WETH/WBTC0.05%的池产生的费用最低,为12BPS,Polygon的WETH/WBTC0.05%的池产生的费用几乎相同,为13BPS。

ETH/UNI

对于ETH/UNI暴露组,Arbitrum的WETH/UNI0.30%池表现最佳,为49BPS。乐观投资的WETH/UNI0.30%投资池的费用回报率最低,为21个英币/厘。?

总结

在决定在哪里部署流动性时,LPs应该考虑第二层网络上的费用回报的问题。2022年9月,L2网络在每个敞口组中获得了最高的费用回报,Polygon作为头部ETH/USD池,arbitrate引领了ETH/BTC和ETH/UNI池。

我们可以猜测,网络和池之间的性能差异是由于交易流的变化。也可能是因为交易员偏好和费用浮动,头部的资金池获得了额外的自然资金流动。滞后的资金池通常是低流动性和低费率的残酷组合。

我们也将会在未来使用更多的数据来研究超群表现的原因。

责任编辑:MK

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