导读

今日老雅痞共推送3篇文章。

本文是关于动态收费的系列文章。在本系列文章中，我们将推动构建一个基本的、概念验证的动态费用政策，该政策优于保持静态的Uniswap费用层，并允许LP在扣除发散损失后获得更高、更稳定的利润。又是难啃的那种讲原理的文章，拆成两篇，可以适当的降低阅读的难度，希望对你有帮助。

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RR丨编译

信息来源自medium，略有修改，作者CrocSwap

众所周知，Uniswap V3流动性提供者充其量只能获得不稳定的盈利。此外，我们在几个月前进行的分析表明，即使在进行详细的钱包分析时，LP头寸盈利能力的系统预测指标也难以确定。

这可不是什么好事！丰富的链上流动性是使不同协议之间能够轻松组合的去中心化金融的基石。此外，流动代币交换是最受欢迎的链上活动之一。如果流动性提供者正在系统性地亏损，他们应该理性地停止提供链上的DEX流动性，从而有效地关闭广泛的加密货币经济用例。

这些考虑引发了以下问题：是否有可能建立一个帮助流动性提供者赚钱的DEX ？从长远来看，一个面向LP盈利能力优化的DEX将比那些不面向LP盈利能力优化的DEX吸引更深层和更可持续的流动性，这不仅会使LP盈利，还会带来更好的用户体验。

在本系列文章中，我们将推动构建一个基本的、概念验证的动态费用政策，该政策优于保持静态的Uniswap费用层，并允许LP在扣除发散损失后获得更高、更稳定的利润。由于这一主题的内在复杂性，我们将在多篇文章中逐步阐述动态费用政策的细节。在第一部分中，我们将简单地阐述关于为什么动态收费政策是有帮助的想法，并在其他去中心化场所预先存在的深度流动性的背景下构建动态收费政策的经验框架。

我们可以通过检查ETH/USDC流动性的简单情况理解动态费率的必要性。值得注意的是，Uniswap V3上最大的两个非稳定币/稳定币池是USDC/ETH 0.3%和USDC/ETH 0.05%池：

总的来说，以太坊主网上ETH和USDC之间的swap通过0.3%或0.05%的池进行，通常情况下是后者，因为其费率较低，但前者也仍然获得了相当数量的交易量。此外还有1%的费率池，尽管其TVL和swap交易量大幅降低。

我们立即看到了动态费率的一个明确动机：增加你所提供的流动性的“价格”会带来大量的开销！假设某流动性提供者预计下周市场波动会加剧。相应地，他们可能希望将其在0.05%池子中的流动性头寸转移到更高的费用层。这样做需要烧毁他们在0.05%池中的流动性头寸，并在0.3%池中重新建立一个新的流动性头寸，这带来了固定的gas成本和大量的后勤复杂性。因此，如果流动性提供者不能很好地处理主动头寸管理的复杂性，他们可能会错过高利润的收费机会。

值得注意的是，动态调整流动性费用的概念并不新颖。例如，Milionis、Moallemi、Roughgarden和Zhang最近发表的一篇论文指出，AMM可能希望根据周围的市场情况调整交易费用：

此外，针对计算“最优”动态费用的特定模型也有一些具体的建议，例如Guillaume Lambert提出费用可以动态调整，以达到恒定的隐含波动率。然而值得注意的是，动态费用的讨论通常集中在这样一个理论背景下：假设交易所在一个相对典型的环境中运行，除了发生价格发现的参考交易所之外，没有其他竞争的流动性来源。

尽管什么是动态收费的“最佳模式”这一理论问题仍然很重要，但我们首先建议分析一个更简单的、或许在经验上更容易处理的问题。假设使用动态费用策略创建了一个新的DEX。为了简单起见，只考虑环境流动性。额外ETH/USDC流动性的边际单位需要考虑什么？我们马上就会发现，我们必须考虑市场的整体流动性状况，也就是说，swap费可能不应低于0.05%，也不应高于1%。在0.05%和1%的费率下，Uniswap V3的流动性非常充裕，以至于冒险超出这一范围获取边际流动性单位可能效率低下。如果费用远低于0.05%，那么流动性可能会在0.05%或略低于0.05%的情况下获得相同的swap交易量。相反，如果费用远远高于1%，其流动性很可能会被Uniswap 0.3%和1%池中大量的环境流动性所超越。

我们现在开始集中于对设置动态费率的问题进行更简单的操作化，至少(1)在ETH/USDC的情况下，(2)假设增加的流动性是Uniswap可用流动性的一小部分。我们观察到，在这种情况下的动态收费政策必须根据经验要求其他场所预先存在的流动性动态，这使我们能够将一个具有挑战性的理论问题转化为一个更实际的经验问题，我们在这里得出的任何结论都可能最终有助于我们放宽这两个假设。

准确地说，我们可以提出以下问题：对于边际单位的额外流动性，假设Uniswap流动性池保持不变，动态费率应该设置为多少？我们建议通过以下程序估计这笔费用。在任何给定的时间点，我们可能会提出以下问题：ETH/USDC Uniswap三个池(0.05%，0.3%，1%)中哪一个会在未来几分钟内对环境流动性单位的应计费用最高？我们应该能够估计这三个池的概率分布：例如，我们可能有80%的信心认为0.3%的池将是未来10分钟内表现最好的池，15%的信心认为是0.05%的池，5%的信心认为是1%的池。根据这种概率分布的概念，动态费用的选择有各种各样的方案。例如，我们可以选择三个Uniswap池费率的加权和：0.8*0.003 + 0.15*0.0005 + 0.05*0.01 = 0.002975；或者，我们可以简单地选择概率估计最高的费率，在本例中为0.3%。

请注意，我们已经将一个困难的理论问题简化为一个简单的回归问题。在每个时间点上，人们都可以设想收集各种历史变量：三个Uniswap池在过去时间点上的统计数据，甚至是诸如链上活动或CEX融资率等外部指标。有了这些数据，我们就可以预测三个Uniswap池在下一个时间段的费用增长情况，以及任何一个池的费用增长高于其他两个池的可能性等等。由此得出的预测结果可以为我们选择动态收费政策提供参考。在动态费用选择等于三个Uniswap收费层之一的特殊情况下，通过根据我们的动态费用政策模拟在三个静态池之间移动的环境流动性的增长，可以轻松地将动态费用政策的表现与静态费用层级进行直接比较。

此外，这些结果的范围并不一定仅限于ETH/USDC池！我们不是将每个流动性池作为单独的孤立环境进行分析，因此，对ETH/USDC费用动态的深入实证分析原则上能够为可应用于任意资产对的动态费用政策提供基础。

在本系列的后续文章中，我们将遵循上面绘制的实证分析过程。特别是，我们将探索三个静态ETH/USDC层级之间的费用增长动态，构建一个优于每个静态费用层级的动态费用政策，并描述其在其他维度(不同链、不同代币)的通用性。