了解Uniswap上的流动性供需动态
介绍
本报告是正在进行的研究的第二部分，旨在帮助Uniswap做市商了解这些新动态。目标是全面概述Uniswap上的竞争性做市格局。我们还将介绍各种指标和方法，我们认为这些指标和方法可以帮助做市商识别和选择适当的策略，以更有效地驾驭Uniswap流动性格局。
Uniswap V3 引入集中流动性，为做市商提供了更多自由和机会来管理其头寸。这也使竞争格局变得更具挑战性，因此选择资金池以优化回报的决策过程变得更加复杂。
第一部分-UniswapUniswap活动细目
在报告的第一部分，我们全面概述了协议的性能。我们提出了各种指标和方法，我们认为这些指标和方法可以帮助做市商更好地了解Uniswap ，并帮助评估做市商和交易者的偏好。
第二部分（本报告）- 了解Uniswap上的流动性供需动态
在本部分中，我们将研究影响Uniswap上的做市商及其决策过程的各种外生和内生变量。我们涵盖了选择代币对的框架，以及做市商头寸的正确费用等级。
第三部分-Uniswap流动性提供者的分类及其策略
在本节中，我们将对 Uniswap 的流动性提供者进行广泛分析，并将其分为机器人和有机做市商。然后，我们将阐明每个群组的不同策略。
（请注意，这些报告中的指标涵盖了以太坊主网的活动）
了解Uniswap上的流动性供需动态
Uniswap V3 引入集中流动性，为做市商提供了更多自由和机会来管理其头寸。这也使竞争格局变得更具挑战性，因此选择资金池以优化回报的决策过程变得更加复杂。
有几个动态因素会影响这一决定。这些因素包括：
- 他们希望提供流动性的代币类型和代币对。
- 费用由费用等级和交易量决定，从而决定矿池产生的总费用。
- 池中现有的流动性也决定了提供商在所产生的费用中的份额。
- 他们希望提供流动性的价格范围也是一个因素。这取决于该代币对的价格走势和该池中主动管理的流动性。
另一方面，交易者不仅被低费用所吸引，还会考虑资金池的活跃储备，因为流动性低或不平衡可能会增加滑点。正是做市商和交易者之间的这种互动提出了一个有趣的问题：流动性在什么时候会跟随交易量？
如下图所示，对于 USDC-WETH 池的四个不同费用等级，交易量并没有像人们最初预期的那样保留在最低费用等级池中。
当将交易量与 TVL 进行比较时，0.03% 层级池的交易量在 TVL 出现同等上升之前出现了峰值。由此看来，在跟随池之间的交易量时，流动性往往会以较慢的速度移动。然而，这一观察结果也可以解释为做市商对可用费用的变化做出反应，而不是交易量的变化。
LP 的费用收入是根据交易量按费用等级加权计算的。因此，0.3% 池内的交易量较低，产生的收入仍可能低于 0.05% 池，因为后者的交易量是 0.05% 池的六倍多。
如前所述，矿池通过使用不同的费用等级来争夺交易量。交易者通常倾向于 0.3% 和 0.05% 的中间等级，并且随着时间的推移，往往会倾向于后者。另一方面，流动性提供者倾向于优化费用，费用由矿池费用等级和交易量的乘积决定，并且倾向于跟随交易活动。
流动性池中的资本效率
从上图中可以看出，两个最活跃的池子之间的交易量、TVL 和费用比率。目前， USDC/WETH 0.05% 池子的交易量是USDC/WETH 0.3% 池子的 16 倍。相比之下，0.05% 池子的 TVL 仅比 0.3% 池子高 2.3 倍。
但是，这没有考虑流动性的集中度。提醒一下， Uniswap v3 协议中的流动性由 LP 分配到特定的价格范围内。只有每个 LP 流动性价格范围内的交易活动才会产生费用收入（如果您不熟悉 Uniswap 的集中流动性功能，请参阅我们关于Uniswap的入门指南。）
为了衡量Glassnode流动性集中度的影响，我们推广了一种衡量资金池资本效率的指标。该指标称为“活动锁定价值 (AVL)”，它计算特定资金池中每天活动应用的平均储备量。
在下图中，我们可以看到 1% 池中的 AVL 管理最为积极，并且在过去两年的大部分时间里流动性集中度较高。平均而言，该池中约有 5% 的流动性得到积极管理。
在 0.3% 的池子中，有 1% 的可用流动性处于活跃状态，而在 0.5% 的池子中，平均活跃流动性接近总流动性的 0.5%。由此我们可以得出结论，这两个池子都以更高程度的被动做市为主，只有一小部分人积极管理他们的 LP 头寸。
费用波动
在最后一节中，我们将评估两个主要 USDC-WETH 池的盈利能力，以费用率表示。我们可以研究这些池之间的盈利能力变化如何影响每个池中的 TVL 和 AVL。这有助于我们评估做市商采用的策略及其优化标准。
下图显示了 0.05% 池与 0.3% 池在上述三个指标（TVL 主导性、AVL 主导性和费用主导性）上的主导地位。随着时间的推移，与 0.3% 池相比，0.05% 在吸引费用方面显然变得更具主导地位。值得注意的是，AVL 和费用表现出相似的波动性，而 TVL 往往对短期市场动态反应迟钝。
这似乎表明，流动性提供者倾向于根据盈利能力的变化立即调整其在特定池内的流动性集中度。同样明显的是，在优化费用时，做市商更愿意重新调整其在池内的头寸，而不是在池之间转移流动性。
因此，池中现有的流动性似乎在做市商的决策框架中扮演着不那么重要的角色。我们再次看到这一趋势在几个主要代币对中得到了呼应。
总而言之，我们将对做市商在两个资金池中部署的策略提供初步见解。
我们观察到，过去三年来， USDC/WETH 0.03% 池中的 TVL 和市场深度（1% 价格范围）均有所下降（从蓝色变为橙色表示）。陡峭的斜率表明，流动性不仅被撤出，而且还被分配到更广泛的范围内，以适应潜在的价格波动。因此，随着时间的推移，0.3% 池中的流动性变得不那么集中。
在 0.05% 的池子中，我们观察到相反的趋势。在同一时间范围内，TVL 和市场深度都有所增加。图形的形状稍微不那么陡峭，更线性和分散。该池子在 1% 左右显示出相对较高的市场深度。资金流入的增加与池子中更高的流动性集中度相关。
自 2023 年以来，除了 TVL 和市场深度均呈下降趋势外，0.3% 池的流动性并没有太大变化。最小的分散度表明流动性提供者并未积极管理其头寸。
0.05% 流动性池呈现出相反的趋势，自 2023 年市场上涨以来，其 TVL 和流动性集中度均有所增加。因此，价差和整体市场深度也出现了明显波动。做市商更积极地管理其在该池中的头寸，更频繁地部署和移除流动性，并根据需要增加或减少流动性。
至此，我们对Uniswap的做市和交易机制的分析的第二章就结束了。在即将到来的第三章中，我们将重点介绍主动管理流动性头寸的程度、用于提供流动性的各种策略以及 JIT 机器人的影响。您可以在此处找到第三部分。
免责声明：本报告不提供任何投资建议。所有数据仅供参考和教育目的。任何投资决策均不得基于此处提供的信息，您对自己的投资决策负全部责任。
所列交易所余额来自 Glassnode 的综合地址标签数据库，该数据库通过官方发布的交易所信息和专有聚类算法收集而成。虽然我们努力确保交易所余额的准确性，但需要注意的是，这些数字可能并不总是涵盖交易所的全部储备，特别是当交易所不愿披露其官方地址时。我们敦促用户在使用这些指标时要谨慎和谨慎Glassnode对任何差异或潜在的不准确性概不负责。使用交易所数据时，请阅读我们的透明度声明。
- 加入我们的电报频道
- 如需了解链上指标、仪表盘和警报，请访问Glassnode Studio
- 有关核心链上指标和交易所活动的自动警报，请访问我们的Glassnode Alerts Twitter
