Fee APR ranks liquidity pools backwards: realized loss-versus- rebalancing and passive returns on Uniswap v3
تُثبت هذه الورقة أن ترتيب مجمعات سيولة Uniswap v3 بناءً على عائد النسبة المئوية السنوية للرسوم (fee APR) هو مقياس مضلل يرتبط عكسياً بصافي الربحية المحققة، نظراً لفشله في مراعاة الخسارة مقابل إعادة التوازن (LVR) وتكاليف الغاز، مما يؤدي إلى عوائد سلبية كبيرة للاستراتيجيات القائمة على هذا الترتيب.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل سوقاً رقمياً شاسعاً، حيث يتبادل الناس الأصول الرقمية دون وجود بنك مركزي أو بورصة تقليدية. في هذا العالم، يمكن للأشخاص العاديين العمل كصناع سوق من خلال إيداع أموالهم في أحواض مشتركة، وكسب رسوم صغيرة في كل مرة يقوم فيها شخص ما باستبدال أصل بآخر. لسنوات، كانت الطريقة القياسية للعثور على أكثر الأحواض ربحية هي النظر إلى رقم واحد: العائد السنوي المئوي الناتج عن الرسوم. إنه مقياس بسيط، سهل القراءة على الشاشة، ويوحي بأن كلما زاد حجم التداول في الحوض بالنسبة للمال الموجود فيه، زاد المال الذي سيجنيه المزود. يبدو الأمر وكأنه بوصلة موثوقة لأي شخص يحاول تنمية ثروته في هذا المشهد المالي الجديد.
ومع ذلك، كشفت دراسة جديدة أن هذه البوصلة تشير إلى الاتجاه المعاكس تماماً لمكان وجود المال بالفعل. تبحث هذه الدراسة، التي أجراها مكسيم كوفالينكو، في الأرباح الحقيقية لهؤلاء المزودين السلبيين عبر ثلاث شبكات رقمية رئيسية. وتجد الدراسة أن المقياس الشهير المستخدم لتصنيف هذه الأحواض ليس مجرد مقياس مشوش أو غير مثالي؛ بل هو مضلل بشكل نشط. فعندما يتبع المستثمرون النصيحة القياسية باختيار الأحواض ذات أعلى عوائد رسوم، ينتهي بهم الأمر بخسارة أموال أكثر بكund مما لو كانوا قد اكتفوا ببساطة بالاحتفاظ بمزيج عشوائي من الأحواض أو تجنب عملية الاختيار تماماً. وتوضح الورقة البحثية أن الأحواض التي تبدو أكثر جاذبية على الورق هي في الواقع تلك التي تكون فيها تكاليف التداول الخفية هي الأعلى، مما يستنزف رأس مال المزود بشكل أسرع مما يمكن للرسوم تعويضه.
لفهم سبب حدوث ذلك، يجب النظر في الآليات التي تعمل بها هذه الأحواض. عندما يودع المزود مالاً، فإنه يراهن أساساً على أن أسعار الأصول ستظل مستقرة نسبياً. ولكن في سوق متقلبة، يقوم المتداولون المحترفون والروبوتات الآلية باستمرار بتعديل مراكزهم لتتوافق مع الأسعار المتغيرة في البورصات الأخرى. وفي كل مرة يتحرك فيها السعر، يصبح مخزون الحوض غير متوافق مع القيمة السوقية الحقيقية. والفرق بين ما يحتويه الحوض وما ستكون قيمته لو تم تعديله بشكل مثالي هو خسارة خفية، تُعرف في الصناعة باسم "الخسارة مقابل إعادة التوازن". هذه الخسارة هي الثمن الذي يدفعه المزود السلبي مقابل راحة ترك الآخرين يتداولون ضده. وتظهر الدراسة أن مقياس الرسوم القياسي يفشل في مراعاة هذه التكلفة. وفي الواقع، فإن الأحواض التي تولد أكبر قدر من الرسوم هي غالباً تلك التي يتحرك السعر فيها بقوة ضد المزود، مما يتسبب في جعل الخسائر الخفية تطغى على الأرباح.
اختبر الباحث هذه النظرية من خلال تتبع 62 حوض تداول مختلف على مدار 37 أسبوعاً في عام 2026. وبدلاً من الاعتماد على أرقام الرسوم القياسية، قامت الدراسة ببناء صورة أكثر دقة من خلال مقارنة كل صفقة في الحوض مقابل سعر دقيق، لحظة بلحظة، من بورصة مركزية كبرى. سمح هذا للفريق بحساب المبلغ الذي تم كسبه في الرسوم بالضبط، والمبلغ الذي فُقد بسبب تحركات السوق بالضبط. وكانت النتائج صارخة. ففي الشبكات الثلاث التي تمت دراستها، كسب المزودون السلبيون حوالي 120 مليون دولار في الرسوم لكنهم خسروا أكثر من 153 مليون دولار بسبب هذه التعديلات السوقية الخفية. وكانت النتيجة الصافية هي خسارة ما يقرب من 36 مليون دولار. ووجدت الدراسة أنه في الشبكة الرئيسية، كانت حوالي 76 بالمائة من الأسابيع غير مربحة للمزود المتوسط، وأن زوج التداول الأكثر شعبية فقد المال في كل أسبوع تمت ملاحظته.
جاء الاكتشاف الأكثر إثارة للدهشة عندما اختبر الباحث ما سيحدث إذا حاول مستثمر استخدام مقياس الرسوم القياسي لاختيار أفضل الأحواض. حاكت الدراسة استراتيجية حيث يقوم المستثمر بفرز جميع الأحواض حسب عوائد رسومها المعلنة واختيار المجموعة الأعلى للاستثمار فيها لمدة أسبوع واحد. أدت هذه الاستراتيجية إلى خسارة سنوية قدرها 9.4 بالمائة تقريباً. وفي المقابل، أدى مجرد الاحتفاظ بمزيج عشوائي من جميع الأحواض إلى خسارة أصغر تبلغ حوالي 5.7 بالمائة. لم يفشل المقياس في العثور على الرابحين فحسب، بل اختار بنشاط أسوأ الخيارات الممكنة. فالأحواض التي بدت أكثر ربحية كانت في الواقع هي تلك التي كانت فيها الخسائر الخفية هي الأكثر شدة. وقد انطبق هذا النمط على جميع الشبكات الثلاث المختبرة، مما أكد أن المشكلة لم تكن مجرد طفرة في سوق واحدة، بل خلل جوهري في كيفية قياس المقياس للنجاح.
كما استكشفت الدراسة ما إذا كانت عوامل أخرى، مثل تقلب أسعار الأصول أو الهيكل المحدد للسيولة، يمكن أن تفسر سبب كون مقياس الرسوم مضللاً للغاية. ووجد الباحث أن المشكلة لم تكن ببساطة أن الأحواض المتقلبة كانت أكثر خطورة. فحتى عند أخذ مدى تذبذب الأسعار في الاعتبار، ظل مقياس الرسوم يصنف الأحواض بترتيب عكسي لربحيتها الفعلية. كما بحثت الدراسة في نظرية مفادها أن التوزيع المادي للمال داخل الحوض — وتحديداً مدى قرب السيولة من السعر الحالي — قد يوفر دليلاً على الأرباح المستقبلية. وبينما رسم الباحثون بدقة أين كان المال مستقراً وكيف تحرك، وجدوا أن هذه المعلومات المكانية لم تساعد في التنبؤ بالأحواض التي ستكون مربحة. وظلت الحقيقة البسيطة المتمثلة في مقدار المال المفقود بسبب تعديلات السوق هي أقوى مؤشر للأداء المستقبلي.
تناول جانب آخر من الدراسة ظاهرة تُعرف باسم "السيولة في الوقت المناسب" (Just-in-time liquidity)، حيث يقوم متداولون متطورون بضخ الأموال لفترة وجيزة في الحوض لالتقاط رسوم ثم يسحبونها فوراً، وغالباً ما يكون ذلك على حساب المزودين السلبيين. قامت الدراسة بقياس هذا النشاط بدقة عالية ووجدت أنه رغم وجوده، إلا أنه لم يكن السبب الرئيسي للخسائر. ففي عام 2026، استحوذ هذا النشاط على أقل من واحد من عشرة بالمائة من إجمالي الرسوم. أما الاستنزاف الحقيقي لرأس المال فكان التكلفة المستمرة والحتمية لتحرك السوق ضد المزود السلبي، وهي تكلفة تجاهلها أرقام الرسوم القياسية تماماً.
إن التداعيات المترتبة على هذه النتائج كبيرة لكل من يشارك في هذه الأسواق الرقمية. وتخلص الدراسة إلى أن الطريقة القياسية لتقييم هذه الفرص الاستثمارية معطلة. فالمقياس الذي يستخدمه الجميع للعثين على أفضل العوائد هو في الواقع إشارة لأسوأ العوائد. وتشير الأبحاث إلى أن الطريقة الوحيدة الموثوقة للتنبؤ بالأداء المستقبلي هي النظر في الأداء السابق لصافي الأرباح بعد احتساب جميع الخسائر، بدلاً من مجرد الرسوم. وباستخدام هذه الرؤية المصححة، كان بإمكان المستثمر تقليل خسائره إلى ما يقرب من الصفر، في حين أدت اتباع النصيحة القياسية إلى أضرار مالية جسيمة. ولا تدعي الدراسة أن هذه الأسواق معطلة بشكل لا يمكن إصلاحه، لكنها توضح أن الأدوات المستخدمة للملاحة فيها تشير حالياً إلى الاتجاه الخاطئ. وللمراقب الفضولي، الدرس واضح: في هذا النظام البيئي المالي المعقد، غالباً ما يكون العلامة الأكثر وضوحاً للنجاح هي العلامة الأكثر موثوقية للفشل.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.