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Strategic Analysis of Just-In-Time Liquidity Provision in Concentrated Liquidity Market Makers

Este artículo presenta el primer modelo formal a nivel de transacción de la provisión de liquidez Just-In-Time (JIT) en los Concentrated Liquidity Market Makers, caracterizando estrategias óptimas que revelan que los proveedores actuales rinden significativamente por debajo de lo esperado debido al impacto de precio no contabilizado, mientras demuestra que el despliegue estratégico de JIT mejora la eficiencia del comerciante a expensas de las ganancias de los proveedores de liquidez pasiva.

Autores originales: Bruno Llacer Trotti, Weizhao Tang, Rachid El-Azouzi, Giulia Fanti, Daniel Sadoc Menasche

Publicado 2026-06-12

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CC BY 4.0

Autores originales: Bruno Llacer Trotti, Weizhao Tang, Rachid El-Azouzi, Giulia Fanti, Daniel Sadoc Menasche

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina un bullicioso mercado digital donde la gente intercambia tokens digitales. En este mundo, hay dos tipos principales de jugadores: Proveedores de Liquidez Pasivos y Proveedores Just-In-Time (JIT).

El Escenario: El Mercado Digital

Imagina el mercado como una máquina expendedora automatizada gigante (un Creador de Mercado Automatizado, o AMM).

Los Proveedores Pasivos son como personas que llenan la máquina expendedora con snacks y los dejan allí durante días o semanas. Ganan una pequeña comisión cada vez que alguien compra un snack, pero corren un riesgo: si el precio de los snacks cambia mientras ellos están ausentes, podrían perder dinero en comparación con simplemente tener los snacks en su bolsillo.
Los Proveedores JIT son como vendedores ambulantes hiperalerta. No guardan snacks en la máquina todo el día. Observan la máquina, esperan el momento específico en que un gran cliente está a punto de comprar una gran cantidad de snacks y luego instantáneamente llenan la máquina con snacks extra solo para esa transacción. Así, se quedan con una gran parte de la comisión y luego retiran sus snacks de inmediato.

El Problema: El "Sándwich" y el Costo Oculto

El documento se centra en estos proveedores JIT, específicamente en una versión moderna de la máquina expendedora llamada Creador de Mercado de Liquidez Concentrada (CLMM). En esta versión, los proveedores pueden elegir poner sus snacks solo en un rango de precio específico (como vender solo sabores de "chocolate", no de "vainilla").

Los proveedores JIT utilizan una estrategia que a menudo se llama "ataque de sándwich" (sandwich attack):

Ven que viene una gran operación de intercambio.
Añaden su liquidez justo antes de que ocurra la operación.
La gran operación se lleva a cabo y el proveedor JIT recolecta una comisión masiva porque proporcionó la mayor parte de la liquidez para ese momento.
Retiran su liquidez justo después.

La Trampa: El documento argumenta que muchos proveedores JIT están jugando este juego a ciegas. Están tan enfocados en capturar la comisión que olvidan verificar el impacto en el precio.

La Analogía: Imagina que eres un proveedor JIT. Ves que un cliente viene a comprar 100 manzanas. Te apresuras a añadir 100 manzanas al puesto.

La Comisión: Obtienes una comisión por ayudar en la venta.
El Impacto en el Precio: Debido a que añadiste tantas manzanas justo antes de la venta, el precio de las manzanas en el puesto podría cambiar de una manera que te perjudique cuando retires tus manzanas. Si el precio cambia en tu contra, podrías perder dinero en las manzanas mismas, aunque hayas cobrado una comisión.

Lo que el Documento Encontró

Los investigadores construyeron un modelo matemático (un conjunto de reglas) para determinar la estrategia perfecta para estos proveedores JIT. Se preguntaron: "Si sabes exactamente cómo se moverá el precio, ¿cuánto dinero deberías poner y exactamente dónde, para obtener el máximo beneficio?"

Aquí están sus principales descubrimientos, traducidos a un lenguaje sencillo:

1. Los Proveedores "Ciegos" están Dejando Dinero sobre la Mesa
Los investigadores analizaron datos reales del intercambio Uniswap. Encontraron que los proveedores JIT actuales están actuando como conductores que ignoran el GPS. Están realizando operaciones que les hacen perder dinero o que les reportan muy poco.

El Resultado: Si estos proveedores hubieran utilizado la "estrategia perfecta" calculada por el modelo del documento, podrían haber ganado hasta un 69% más de dinero en promedio. Actualmente, no están teniendo en cuenta cómo sus propias acciones cambian el precio.

2. No se Trata de la Comisión; Se Trata del Cambio de Precio
La mayoría de la gente piensa que los proveedores JIT ganan dinero simplemente recolectando la comisión de la transacción. El documento dice no.

El Resultado: Para estos proveedores, el verdadero dinero proviene del impacto en el precio (el cambio en el valor de los tokens que poseen durante la fracción de segundo que están en el mercado). De hecho, aproximadamente el 93% de su beneficio proviene de este movimiento de precios, no de la comisión en sí. Básicamente, están apostando a que el precio se mueva a su favor por un breve instante.

3. La Espada de Doble Filo
El documento también analizó qué sucede con todos los demás si los proveedores JIT comienzan a jugar perfectamente.

Para los Comerciantes (Los Clientes): Es una buena noticia. Cuando los proveedores JIT añaden liquidez de forma perfecta, el "deslizamiento" (slippage, el costo adicional que paga un cliente porque el precio se mueve mientras está comprando) disminuye. La operación se vuelve más fluida y económica para el comprador.
Para los Proveedores Pasivos (Los Tenedores a Largo Plazo): Es una mala noticia. Si los proveedores JIT hacen demasiado bien su trabajo, roban casi todas las comisiones. El documento estima que los proveedores JIT optimizados podrían reducir las ganancias de los proveedores pasivos en hasta un 44% por operación.

Los Tres Tipos de Operaciones

El documento categoriza las operaciones que enfrentan los proveedores JIT en tres "sabores":

La Operación Sobrevalorada: El precio de mercado es más alto que el precio de la máquina. El proveedor JIT interviene, vende caro y obtiene un beneficio. Este es el escenario de "dinero fácil".
La Operación de Arbitraje: El precio de la máquina es incorrecto y un comerciante lo está corrigiendo. El proveedor JIT interviene, pero el precio se mueve en su contra. Por lo general, pierden dinero aquí a menos que la comisión sea enorme.
La Operación de "Sobreimpulso" (Overshoot): El precio se mueve más allá del valor justo y luego se corrige. El proveedor JIT inteligente solo pone dinero para la parte de la operación en la que ganará, y se mantiene fuera de la parte en la que perderá.

La Conclusión Final

El documento concluye que, si bien los proveedores de liquidez Just-In-Time son una fuerza poderosa que hace que los mercados sean más eficientes para los comerciantes, actualmente están jugando un juego subóptimo. Al utilizar un enfoque más inteligente y basado en las matemáticas para decidir cuándo entrar y cuánto invertir, podrían aumentar drásticamente sus beneficios. Sin embargo, esto vendría a expensas directas de los inversores pasivos a largo plazo que mantienen el sistema funcionando.

Los autores sugieren que el futuro de estos mercados depende de encontrar un equilibrio donde estos proveedores "francotiradores" puedan hacer su trabajo sin devorar por completo las ganancias de los proveedores "agricultores" que mantienen vivo el sistema.

Resumen Técnico: Análisis Estratégico de la Provisión de Liquidez Just-In-Time en Market Makers de Liquidez Concentrada

Planteamiento del Problema

Aunque los Automated Market Makers (AMMs) como Uniswap V3 han logrado una adopción significativa, los incentivos y comportamientos de una clase específica de Proveedores de Liquidez (LPs)—los LPs Just-In-Time (JIT)—permanecen teóricamente poco explorados. A diferencia de los LPs pasivos que mantienen liquidez durante periodos prolongados, los LPs JIT son agentes estratégicos que suministran liquidez momentáneamente para un único intercambio (swap) con el fin de extraer comisiones desproporcionadamente altas. Estos agentes suelen operar mediante "ataques sandwich", insertando una transacción de "añadir liquidez" inmediatamente antes de un trade objetivo y una transacción de "eliminar liquidez" inmediatamente después.

A pesar de su prevalencia y del surgimiento de tecnologías que facilitan su operación (por ejemplo, Flashbots, hooks de Uniswap V4), existe una falta de modelos basados en principios a nivel de transacción que describan el comportamiento JIT en los Market Makers de Liquidez Concentrada (CLMMs). La literatura existente a menudo no logra contabilizar el complejo compromiso entre los ingresos por comisiones y el impacto en el precio (pérdida impermanente) a la granularidad de las transacciones individuales, lo que genera una brecha en la comprensión de las estrategias óptimas de JIT y sus efectos sistémicos en la eficiencia del mercado y la rentabilidad de los LPs pasivos.

Metodología

Los autores desarrollan un modelo formal a nivel de transacción para los LPs JIT dentro del marco de CLMM (ejemplificado por Uniswap V3). La metodología avanza a través de cuatro etapas principales:

Modelado Teórico del Impacto en el Precio: El artículo redefine la "pérdida impermanente" como "impacto en el precio" para abarcar tanto ganancias como pérdidas. Derivan las condiciones necesarias y suficientes (Teorema 3.1) bajo las cuales un movimiento de precio resulta en un impacto en el precio no positivo (una ganancia) para un LP. Este análisis distingue entre trades que mueven el precio del pool lejos del precio del mercado externo (favorable) y aquellos que mueven el precio hacia el precio del mercado (desfavorable).
Formulación de Optimización de la Utilidad: El proceso de toma de decisiones de un LP JIT se modela como un problema de optimización no lineal. El objetivo es maximizar una función de utilidad $U(s; \theta) = F(s; \theta) - C(s; \theta)$ , donde $F$ representa el ingreso por comisiones y $C$ representa el impacto en el precio (costo). El espacio de estrategia $S$ incluye la elección del monto de liquidez $L$ y el rango de precio $(a, b)$ , restringido por un presupuesto $\rho$ .
Solución Algorítmica: Los autores prueban la existencia de una estrategia óptima global (Teorema 4.1) y proponen un algoritmo (Algoritmo 1) para computarla. El algoritmo itera sobre intervalos de precios factibles y resuelve un problema de optimización no cóncavo unidimensional para determinar el nivel de liquidez óptimo $L^*$ para cada intervalo.
Validación Empírica: Utilizando datos on-chain del pool USDC/WETH en Uniswap V3 (enero–junio de 2024), los autores simulan el desempeño de transacciones JIT del mundo real frente a las estrategias óptimas derivadas. Analizan 6,829 swaps identificados como JIT para evaluar las brechas de desempeño actuales y las implicaciones a nivel de mercado.

Contribuciones Clave

1. Caracterización del Paisaje del Impacto en el Precio

El artículo caracteriza formalmente las condiciones bajo las cuales la provisión de liquidez genera ganancias o pérdidas. Establece que:

Precios Divergentes: Si un trade mueve el precio del AMM lejos del precio del mercado externo ( $q \to q'$ tal que la distancia aumenta), el LP experimenta un impacto en el precio no positivo (una ganancia).
Precios Convergentes: Si un trade mueve el precio del AMM hacia el precio del mercado externo, el LP experimenta un impacto en el precio positivo (una pérdida).
Comportamiento Límite: A medida que $L \to \infty$ , el impacto en el precio está gobernado por el desalineamiento entre los precios del pool y del mercado; a medida que $L \to 0$ , el impacto en el precio desaparece.

2. Formulación de la Optimización de la Utilidad JIT

Los autores definen una función de utilidad a nivel de transacción que captura el compromiso entre el ingreso por comisiones y el impacto en el precio. Clasifican el comportamiento óptimo de JIT en tres arquetipos estratégicos basados en la dirección del trade:

Trades Sobrevalorados (Overpriced): El precio del pool se aleja del precio del mercado. Estos son altamente rentables para los LPs JIT, ya que capturan comisiones y un impacto de precio favorable.
Trades de Arbitraje: El precio del pool se mueve hacia el precio del mercado. Estos son generalmente no rentables para los LPs JIT, a menos que las comisiones sean lo suficientemente altas como para compensar la pérdida por impacto en el precio.
Trades de Sobreimpulso (Overshoot): El trade cruza el precio de mercado. Las estrategias óptimas implican concentrar la liquidez solo en el segmento "favorable" del trade (donde el impacto en el precio es no positivo) en lugar de todo el rango.

3. Estrategia Algorítmica y Prueba de Existencia

El artículo demuestra la existencia de una estrategia óptima para cualquier dado swap y proporciona un método computacional para encontrarla. El algoritmo demuestra que las estrategias óptimas a menudo implican asignar todo el presupuesto a rangos de ticks específicos donde el impacto en el precio es favorable, en lugar de dispersar la liquidez ampliamente.

4. Perspectivas Empíricas sobre el Desempeño en el Mundo Real

Al ajustar la solución óptima a los datos del mundo real, el estudio revela:

Comportamiento Actual Subóptimo: Los LPs JIT existentes a menudo no tienen en cuenta el impacto en el precio, lo que lleva a la participación en trades no rentables. Los autores estiman que adoptar la estrategia óptima podría aumentar las ganancias de JIT hasta en un 69% en promedio sobre pequeñas ventanas de tiempo.
Impulsor de Rentabilidad: Contrario al supuesto de que las comisiones son el principal motor, el 93.7% de los ingresos de JIT en el conjunto de datos estudiado proviene de las ganancias por impacto en el precio, no de la extracción de comisiones de los LPs pasivos.
Impacto en el Mercado: Aunque la participación actual de JIT es baja (<2% de las comisiones), las simulaciones sugieren que las estrategias JIT optimizadas podrían reducir los ingresos por comisiones de los LPs pasivos hasta en un 44% por trade. Por el contrario, este aumento de liquidez reduce el slippage para los traders, mejorando la eficiencia del mercado.

Significancia y Reivindicaciones

El artículo afirma proporcionar el primer modelo formal a nivel de transacción de la provisión de liquidez JIT para CLMMs. Su significancia radica en:

Cerrar la Brecha Teórica: Va más allá del análisis general de incentivos de LP para modelar específicamente el comportamiento estratégico de alta frecuencia de los agentes JIT.
Corregir Conceptos Erróneos: Demuestra que las estrategias JIT actuales son a menudo subóptimas porque ignoran la dinámica del impacto en el precio, y que el impacto en el precio, no la extracción de comisiones, es la principal fuente de las ganancias de JIT.
Implicaciones Sistémicas: El trabajo destaca una tensión en el ecosistema de los AMM: mientras que la liquidez JIT estratégicamente optimizada mejora la eficiencia del capital y reduce el slippage de los traders, actúa como una fuerza de fricción que erosiona la rentabilidad de los LPs pasivos.
Utilidad Práctica: El algoritmo propuesto ofrece una herramienta concreta para que los agentes maximicen su utilidad, sugiriendo que el "ruido" actual en la rentabilidad de JIT se debe a una falta de optimización más que a una ineficiencia inherente del mercado.

Los autores concluyen que, si bien los LPs JIT operan actualmente con un margen significativo de mejora, su despliegue estratégico puede mejorar la estructura del mercado al reducir las dislocaciones de precios, siempre que se reconozca el compromiso con los retornos de los LPs pasivos. Se sugiere como trabajo futuro explorar diseños de protocolos que equilibren estos intereses contrapuestos.