Fee APR ranks liquidity pools backwards: realized loss-versus- rebalancing and passive returns on Uniswap v3

Stellen Sie sich einen riesigen, digitalen Marktplatz vor, auf dem Menschen digitale Vermögenswerte handeln, ohne eine Zentralbank oder eine traditionelle Börse. In dieser Welt können gewöhnliche Menschen als Market Maker fungieren, indem sie ihr Geld in gemeinsame Pools einzahlen und eine kleine Gebühr verdienen, jedes Mal, wenn jemand einen Vermögenswert gegen einen anderen tauscht. Jahrelang war die Standardmethode, um die profitabelsten Pools zu finden, die Betrachtung einer einzigen Kennzahl: der jährlichen prozentualen Rendite, die durch Gebühren generiert wird. Es ist eine einfache Kennzahl, leicht auf einem Bildschirm abzulesen, und sie suggeriert, dass ein Provider mehr Geld verdient, je höher das Handelsvolumen eines Pools im Verhältnis zu dem darin liegenden Geld ist. Es fühlt sich wie ein zuverlässiger Kompass für jeden an, der versucht, sein Vermögen in dieser neuen Finanzlandschaft zu vermehren.

Ein neuer Bericht zeigt jedoch, dass dieser Kompass genau in die entgegengesetzte Richtung weist, in der sich das Geld tatsächlich befindet. Die Untersuchung, die von Maksym Kovalenko durchgeführt wurde, untersucht die realen Erträge dieser passiven Anbieter über drei große digitale Netzwerke hinweg. Die Studie stellt fest, dass die populäre Kennzahl, die zur Einstufung dieser Pools verwendet wird, nicht nur verrauscht oder unvollkommen ist; sie ist aktiv irreführend. Wenn Investoren dem Standardrat folgen und Pools mit den höchsten Gebührenrenditen wählen, verlieren sie deutlich mehr Geld, als wenn sie einfach eine zufällige Mischung aus Pools gehalten oder den Auswahlprozess ganz vermieden hätten. Das Papier demonstriert, dass die Pools, die auf dem Papier am attraktivsten erscheinen, eigentlich diejenigen sind, in denen die versteckten Handelskosten am höchsten sind, was das Kapital des Providers effektiver abzieht, als die Gebühren es wieder auffüllen können.

Um zu verstehen, warum dies geschieht, muss man sich die Mechanik ansehen, nach der diese Pools funktionieren. Wenn ein Provider Geld einzahlt, wettet er im Wesentlichen darauf, dass die Preise der Vermögenswerte relativ stabil bleiben werden. Aber in einem volatilen Markt passen professionelle Händler und automatisierte Bots ihre Positionen ständig an, um den wechselnden Preisen auf anderen Börsen zu entsprechen. Jedes Mal, wenn sich der Preis bewegt, wird der Bestand des Pools nicht mehr mit dem wahren Marktwert in Einklang gebracht. Der Unterschied zwischen dem, was der Pool hält, und dem, was er wert wäre, wenn er perfekt angepasst worden wäre, ist ein versteckter Verlust, der in der Branche als „Loss-versus-Rebalancing“ bekannt ist. Dieser Verlust ist der Preis, den der passive Provider für die Bequemlichkeit zahlt, andere gegen ihn handeln zu lassen. Die Studie zeigt, dass die Standard-Gebührenkennzahl diesen Kosten nicht Rechnung trägt. Tatsächlich sind die Pools, die die meisten Gebühren generieren, oft diejenigen, in denen sich der Preis am aggressivsten gegen den Provider bewegt, was dazu führt, dass die versteckten Verluste die Erträge übersteigen.

Der Forscher testete diese Theorie, indem er 62 verschiedene Trading-Pools über einen Zeitraum von 37 Wochen im Jahr 2026 verfolgte. Anstatt sich auf die Standard-Gebührenzahlen zu verlassen, zeichnete die Studie ein genaueres Bild, indem sie jeden einzelnen Trade im Pool gegen einen präzisen, sekündlichen Preis von einer großen zentralisierten Börse verglich. Dies ermöglichte es dem Team, exakt zu berechnen, wie viel Geld durch Gebühren verdient und wie viel durch Marktbewegungen verloren ging. Die Ergebnisse waren drastisch. Über die drei untersuchten Netzwerke hinweg verdienten die passiven Provider etwa 120 Millionen Dollar an Gebühren, verloren aber über 153 Millionen Dollar durch diese versteckten Marktanpassungen. Das Nettoergebnis war ein Verlust von fast 36 Millionen Dollar. Die Studie fand heraus, dass auf dem Hauptnetzwerk fast 76 Prozent der Wochen für den durchschnittlichen Provider unprofitabel waren und das einzige populärste Handelspaar in jeder beobachteten Woche Geld verlor.

Die überraschendste Entdeckung kam, als der Forscher testete, was passieren würde, wenn ein Investor die Standard-Gebührenkennzahl verwenden würde, um die besten Pools auszuwählen. Die Studie simulierte eine Strategie, bei der ein Investor alle Pools nach ihren Schlagzeilen-Gebührenrenditen sortierte und die oberste Gruppe für eine Woche investierte. Diese Strategie resultierte in einem annualisierten Verlust von fast 9,4 Prozent. Im Gegensatz dazu führte das Halten einer zufälligen Mischung aller Pools zu einem geringeren Verlust von etwa 5,7 Prozent. Die Kennzahl fand nicht nur keine Gewinner, sondern sie wählte aktiv die schlechtesten Optionen aus. Die Pools, die am profitabelsten erschienen, waren tatsächlich diejenigen, in denen die versteckten Verluste am schwersten wogen. Dieses Muster blieb über alle drei getesteten Netzwerke hinweg bestehen und bestätigte, dass das Problem kein Zufall eines einzelnen Marktes war, sondern ein grundlegender Fehler in der Art und Weise, wie die Kennzahl den Erfolg misst.

Die Studie untersuchte auch, ob andere Faktoren, wie die Volatilität der Vermögenspreise oder die spezifische Struktur der Liquidität, erklären könnten, warum die Gebührenkennzahl so irreführend war. Der Forscher fand heraus, dass das Problem nicht einfach darin bestand, dass volatile Pools riskanter waren. Selbst wenn man die Schwankungen der Preise berücksichtigte, ordnete die Gebührenkennzahl die Pools immer noch in der umgekehrten Reihenfolge ihrer tatsächlichen Rentabilität ein. Die Studie untersuchte auch die Theorie, dass die physische Platzierung des Geldes innerhalb des Pools – insbesondere, wie nah die Liquidität am aktuellen Preis liegt – ein Hinweis auf zukünftige Erträge sein könnte. Während die Forscher genau kartierten, wo das Geld saß und wie es sich bewegte, fanden sie heraus, dass diese räumliche Information nicht dabei half vorherzusagen, welche Pools profitabel sein würden. Die bloße Tatsache, wie viel Geld durch Marktanpassungen verloren ging, blieb der stärkste Prädiktor für die zukünftige Performance.

Ein weiterer Aspekt der Studie betrachtete ein Phänomen, das als „Just-in-Time“-Liquidität bekannt ist, bei dem erfahrene Händler kurzzeitig Geld in einen Pool einspeisen, um eine Gebühr einzufangen, und es dann sofort wieder abziehen, oft auf Kosten der passiven Provider. Die Studie maß diese Aktivität mit hoher Präzision und stellte fest, dass sie zwar existierte, aber nicht die Hauptursache für die Verluste war. Im Jahr 2026 nahm diese Aktivität weniger als ein Zehntel eines Prozents der gesamten Gebühren ein. Der wahre Kapitalabfluss war die ständige, unvermeidliche Kostenfolge des Marktes, der sich gegen den passiven Provider bewegte – eine Kostenstelle, die die Standard-Gebührenzahlen völlig ignorierten.

Die Auswirkungen dieser Erkenntnisse sind erheblich für jeden, der an diesen digitalen Märkten teilnimmt. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass die Standardmethode zur Bewertung dieser Investitionsmöglichkeiten defekt ist. Die Kennzahl, die alle nutzen, um die besten Renditen zu finden, ist in Wirklichkeit ein Signal für die schlechtesten Renditen. Die Forschung legt nahe, dass der einzige zuverlässige Weg, die zukünftige Performance vorherzusagen, darin besteht, auf die vergangene Performance der Nettoerträge unter Berücksichtigung aller Verluste zu schauen, statt nur auf die Gebühren. Durch die Verwendung dieser korrigierten Sichtweise hätte ein Investor seine Verluste auf nahezu Null reduzieren können, während das Befolgen des Standardrats zu erheblichen finanziellen Schäden führte. Die Studie behauptet nicht, dass diese Märkte irreparabel beschädigt sind, aber sie zeigt, dass die Werkzeuge, die man zur Navigation in ihnen nutzt, derzeit in die falsche Richtung zeigen. Für den neugierigen Beobachter ist die Lektion klar: In diesem komplexen Finanz-Ökosystem ist das offensichtlichste Zeichen des Erfolgs oft das zuverlässigste Zeichen des Scheiterns.