原文标题：《DeFi 之道丨一文了解 V3 主动管理策略的成本》（复制链接打开：https://medium.com/gamma-strategies/the-costs-of-uniswap-v3-active-management-7dd1c160fdd）
撰文：Gamma Strategies
编译：YangZ
原文来自 Gamma Strategies，以下为全文编译。
Uniswap V3 主动管理策略的成本可分解为成为活跃流动性提供者的 gas 成本和 Optimism 节约的成本两块。
我们之前分析过 预期价格范围策略（复制链接打开：https://medium.com/gamma-strategies/expected-price-range-strategies-in-uniswap-v3-833dff253f84），在这篇文章中，我们将研究与实施这一策略有关的成本，以及它是如何随使用的数据频率而变化的。由于该决定决定了该策略指示的再平衡频率，因此直接影响到实施该策略的成本。
简而言之，该策略选择其范围时，资产价格将以一定的概率处于预期范围内，而风险厌恶者也希望相对确定价格保持在该范围内，所以大约有 80% 的时间都会如此。然而，这个概率取决于目标时间段，原始研究论文（「Uniswap V3 中的战略流动性供应」（复制链接打开：https://arxiv.org/pdf/2106.12033.pdf））的作者选择使用的是 10 分钟的间隔。如你所料，这意味着一天内要进行多次再平衡，特别是在价格波动较大的时候。在长期的流动性提供中，这些成本都会累积起来，（因此）对大头寸来说非常重要。
时间聚合
在这个分析中，我们分析了 2021 年 1 月至 7 月 12 日期间的 ETH/USDC 价格，这与 Uniswap v3 的存在时间重合。为了比较所选时间间隔的影响，我们看了 10 分钟、2 小时和 1 天的 ETH 价格变化。利用这些数据，我们可以校准策略，评估策略的成本如何随着目标价格区间的变化而变化。每个时间区间的预期价格回报分布如下图所示：
这个数据代表了 ETH 价格在下一个时间区间内移动给定百分比的概率。正如你所期望的那样，这些分布大致以零为中心，看起来大致对称（它们有轻微的负偏斜）。时间间隔越大，ETH 价格的预期移动越大，对于 1440 分钟的间隔，分布非常分散，甚至可以观察到 10% 的重大价格变化。
黑色竖条显示的是用于设置策略范围的界限，并试图以 90% 的概率在时间间隔内捕获价格。这些界限显示，随着时间间隔的增大，在策略再平衡之前需要更大的价格变化。然而，这些较大的界限意味着较少的集中流动性，因此从交换中赚取的费用较低。所以需要在准确性和成本之间做出权衡。
策略
为了展示该策略的运行情况，我们展示了该策略在 2021 年 7 月 1 日至 7 月 7 日期间，在 120 分钟和 10 分钟的区间内会有怎样的表现，同时使用三个仓位将流动性放在 80% 的概率内，以捕捉区间内的价格。正如策略所规定的，这些仓位内的强度与这些范围内提供的流动性强度的概率成正比，而使用的仓位数量是策略实施的选择。
120 分钟价格区间的预期价格区间策略示例
移动策略范围以蓝色显示，表示价格已经偏离到需要移动策略的时候。黑色和灰色的线条是三个预期的价格范围，这是实际提供流动性的地方，强度由颜色的深浅来显示。
在这一周里，该策略需要 12 次再平衡，这明显少于在此期间选择两小时价格区间所指示的 84 次（24/2 x 7）。作为比较，我们展示了该策略在 10 分钟间隔目标的基础上所显示的情况。
10 分钟价格区间的预期价格区间策略示例
在这种情况下，该策略需要 113 次再平衡，这是一个很大的数量，由于使用了三个仓位，每次需要移动三个仓位，使得情况变得更加严重。同样，这仍然比目标所指示的 1008 次要少。流动性在范围内被密切跟踪，将导致 LPing 中更多的费用。
Gas 成本
设置或删除 Uniswap v3 头寸的 gas 成本相对较低的估计是 350,000 gas。这个 gas 成本在 ETH 和 USD 方面的表现取决于链上的拥堵情况（gas 成本以 Gwei 计），以及当时的 ETH 价格。因此，在密切跟踪价格和移动策略所产生的 gas 成本之间存在着权衡。在这篇文章中，我们将重点关注成本方面的问题，把分析收益留到以后的文章中。
使用用于校准策略的相同 ETH 价格数据，以及 Etherscan 的日均 gas 成本表，我们可以提供一个估计，即每个月实施策略的 gas 成本是多少。
首先，让我们看一下该策略所指示的重置次数。正如我们之前所描述的，随着时间间隔的延长，需要的重置次数也会减少。非常不稳定的 5 月在重置数量上领先，10 分钟间隔有 1876 次，120 分钟间隔有 236 次，1440 分钟间隔有 63 次。而相对平静的 6 月需要的重置次数则要少得多（分别为 852 次、87 次和 18 次），因此正如一开始的预测，价格波动较大的时期意味着更多的重置。
其次，我们可以使用 Etherscan 的日均 gas 费用来评估这两个再平衡交易会花费多少 ETH。正如预期的那样，最昂贵的月份是 5 月，然而 2 月则是相对于重置次数而言 ETH 成本较大的月份，反映出了网络拥堵对策略成本的重大影响，（因此）在决定如何校准你的 LP 策略时可能需要考虑到这一因素。
最后，我们可以使用我们的 ETH 价格来评估以美元计价的交易成本。情况再次发生变化，早期的几个月有大量的再平衡和 ETH 成本，由于 ETH 美元价格的重大变化，以美元计价看起来相对便宜，而这些时期之间的价格变化很大。为了说明问题，1 月份 10 分钟间隔策略产生的大约 150 个 ETH gas 成本约为 18 万美元，而 5 月份的 160 个 ETH gas 成本为 49 万美元。对于 120 分钟间隔来说，最昂贵的 5 月份的 gas 成本为 7.1 万美元，但在 6 月份却降低到 4.6 万美元。因此，拥堵和 ETH 价格共同影响了策略运行的成本，需要主动管理来控制成本。
Optimism
7 月 13 日，Uniswap 在基于 Optimistic Rollup 技术的以太坊扩展解决方案 Optimism 上推出了 Alpha 版本。在这个平台上，你可以进行代币互换，并提供比主网络上便宜 10.2 倍的流动性。然而，要使用 Optimism 链，你需要使用其 Optimism 网关来桥接你的资产进出。
为了评估在主网上的 LP 与 Optimism 的成本影响，我们观察了最近的 LP 行动，我们看到的最大成本在 DAI/WETH 池中略低于 2 美元，而其他许多交易是这个数额的一半左右。这种比较可以认为是对 Optimism 上运行策略所节省的最小 gas 的估计。相比之下，在写这篇文章的时候，在主网上同一池子里的交易费用大约是 24 美元，节省了 12 倍左右。
作为比较，下图显示了 2021 年 6 月在主网上运行该策略的成本，以及在 Optimism 上使用假设的 2 美元交易成本。据图上数据显示，在主网上 10 分钟的时间间隔内节省了约 42,000 美元的成本，而 Optimism 则为 3,408 美元，即成本减少约 92%。这意味着一个全新的高频策略，在主网上实施可能成本太高，而在 Optimism 上则是可行的。
结尾思考
在这篇文章中，我们研究了难题中的一小块：在实施预期价格区间策略时，重置策略的成本是多少，我们得出了以下四个简单的见解：
- 价格波动较大的时期意味着更多的重置
- 网络拥堵对策略的成本有重大影响
- 拥堵和 ETH 价格共同影响了策略的运行成本，需要主动管理来控制成本。
- Uniswap v3 的 Optimism 版本的费用明显降低，允许部署新的战略范围。
在进一步的文章中，我们想看看代币的另一面，即回报是如何被重置频率影响的，特别是关于无常损失和集中流动性的费用收入。
来源链接：www.8btc.com（复制链接打开：https://www.8btc.com/article/6662667）
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