UniswapV3已超越以太坊,進入第2層網絡,該網絡利用諸如樂觀匯總和側鏈等擴展技術。使用UniswapV3的流動性提供者(LP)應該問問自己,橋接到第2層網絡是否會比留在以太坊上產生更多的費用。為了幫助LP做出決定,我們查看了2022年9月的數據,以確定哪些池的費用回報率最高。
費用回報:比較UniswapV3礦池的衡量標準
每個UniswapV3池都被劃分為多個切片,稱為分時,設置流動性變化的價格邊界。通過促進特定范圍內的交易,LP可以放大其基礎代幣提供的流動性,而不是為所有可能的價格提供流動性。當池的價格超過一個刻度時,流動性被踢入或踢出池的活躍流動性。
Layer 2橋接項目Orbiter Finance已支持Polygon:1月21日消息,去中心化cross-rollup Layer 2橋接項目Orbiter Finance發推稱已支持Polygon,轉賬限制為0.5 ETH。現在用戶可以在Polygon、zkSync、Arbitrum以及Orbiter主網之間轉賬。[2022/1/22 9:05:18]
活躍的流動性會隨著價格的變動而頻繁變化,但幸運的是,每個池都會跟蹤累加器價值中單個活躍流動性單位產生的費用。通過比較一段時間內費用累加器的差異,我們可以計算出單個活躍流動性單位產生的費用。
Layer2 DAO基礎協議Metis獲657.2倍超額認購:據Gate.io平臺數據,Layer2 DAO基礎協議Metis已在Gate.io Startup完成認購,6個小時內(今日12:00-18:00),共獲認購金額32,909,680 USDT,目標50,000USDT,超額認購657.2倍,參與人數13,752人。根據規則,此次認購價格5美元,總量10,000METIS。今日21:00,Gate.io將正式開放METIS交易。[2021/5/13 21:59:25]
我們將累積的代幣費用轉換為單報價代幣,然后在月初將其除以流動性單位的價值。我們得出了以基點(BPS)衡量的費用回報,這使我們能夠比較按其基礎代幣敞口分組的不同池的費用產生能力。在這種情況下,我們將回顧UniswapV3上的ETH/USD、ETH/BTC和ETH/UNI暴露組。基本上沒有流動性的池不包括在數據集中。
ZKSwap開發負責人Alex Lee:未來Layer2有望取代以太坊Layer1的大部分功能:ZKSwap開發負責人Alex Lee表示:整個市場需要加強Layer2的基礎建設,提高穩定性以及TPS等方面的問題,在未來Layer2有望取代現在以太坊Layer1的大部分功能,不再受限于Layer1的性能瓶頸,從而催生出真正可以被大多數人使用的應用場景。這是區塊鏈應用能夠落地的可行路徑。ZKSwap通過ZK-Rollups技術將所有的ERC-20 token轉移到Layer2上,再基于不斷生成的零知識證明來保證Layer1和Layer2狀態的一致性,從而讓所有的兌換在Layer2上發生,保障用戶的資產安全、交易的快速與零手續費。[2020/12/24 16:21:43]
以太幣/美元
.ETH/USD敞口可以通過在UniswapV3上將WrappedETH(WETH)與多種不同的美元穩定幣配對來表示。我們使用USDC、USDT和DAI分析了WETH代幣對,因為它們在網絡中擁有最大的流動性。
2022年9月,Polygon的WETH/USDC0.30%池在ETH/USD敞口組中以76BPS產生了最高的費用回報。以太坊的WETH/USDT0.05%池以68BPS位居第二,并在不同網絡上顯著擊敗了同一對。流動性極低且費用等級低的礦池,例如第2層網絡上的WETH/DAI0.05%礦池,表現不佳,因為它們可能無法提供足夠的交易量。
以太幣/比特幣
在ETH/BTC敞口組中,Arbitrum的WETH/WBTC0.30%池以28BPS表現最好。其次是以太坊的WETH/WBTC0.05%池,22BPS。Optimism的WETH/WBTC0.05%礦池的費用生成最低,為12BPS,而Polygon的WETH/WBTC0.05%的費用生成幾乎相同,為13BPS。
ETH/UNI
對于ETH/UNI暴露組,Arbitrum的WETH/UNI0.30%池以49BPS表現出最佳性能池。Optimism的WETH/UNI0.30%池產生的費用回報最低,為21BPS。
總結:
在決定在哪里部署流動性時,有限合伙人當然應該考慮第2層網絡上可用的費用回報。2022年9月,Layer2網絡在每個風險敞口組中的費用回報率最高,Polygon領先ETH/USD池,Arbitrum領先ETH/BTC和ETH/UNI池。
我們可以猜測,跨網絡和池的性能差異可能是由于交易流的變化。由于交易者的偏好和費用動態,領先的資金池可能會獲得額外的自然流量。滯后的礦池通常是低流動性和低費用等級的殘酷組合。未來的工作應該使用額外的數據來檢查表現優異的原因。
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