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

Imagina un vasto mercado digital donde la gente intercambia activos digitales sin un banco central ni una bolsa de valores tradicional. En este mundo, las personas comunes pueden actuar como creadores de mercado depositando su dinero en fondos compartidos, ganando una pequeña comisión cada vez que alguien cambia un activo por otro. Durante años, la forma estándar de encontrar los fondos más rentables ha sido observar un único número: el rendimiento porcentual anual generado por las comisiones. Es una métrica simple, fácil de leer en una pantalla, y sugiere que cuanto más volumen de negociación tenga un fondo en relación con el dinero depositado en él, más dinero ganará el proveedor. Se siente como una brújula fiable para cualquiera que intente aumentar su riqueza en este nuevo panorama financiero.

Sin embargo, un nuevo estudio revela que esta brújula apunta exactamente en la dirección opuesta de donde se encuentra el dinero real. La investigación, realizada por Maksym Kovalenko, investiga los ingresos del mundo real de estos proveedores pasivos en tres de las principales redes digitales. El estudio descubre que la métrica popular utilizada para clasificar estos fondos no es solo ruidosa o imperfecta; es activamente engañosa. Cuando los inversores siguen el consejo estándar de elegir los fondos con los mayores rendimientos por comisiones, terminan perdiendo significativamente más dinero que si simplemente hubieran mantenido una mezcla aleatoria de fondos o hubieran evitado el proceso de selección por completo. El documento demuestra que los fondos que parecen más atractivos sobre el papel son en realidad aquellos donde los costos ocultos de la negociación son más altos, drenando efectivamente el capital del proveedor más rápido de lo que las comisiones pueden reponerlo.

Para entender por qué sucede esto, hay que observar la mecánica de cómo funcionan estos fondos. Cuando un proveedor deposita dinero, esencialmente está apostando a que el precio de los activos se mantendrá relativamente estable. Pero en un mercado volátil, los operadores profesionales y los bots automatizados ajustan constantemente sus posiciones para coincidir con los precios cambiantes en otras bolsas. Cada vez que el precio se mueve, el inventario del fondo queda desalineado con el valor real de mercado. La diferencia entre lo que el fondo posee y lo que valdría si se hubiera ajustado perfectamente es una pérdida oculta, conocida en la industria como "pérdida frente al reequilibrio" (loss-versus-rebalancing). Esta pérdida es el precio que paga el proveedor pasivo por la conveniencia de dejar que otros operen contra él. El estudio muestra que la métrica de comisiones estándar no tiene en cuenta este costo. De hecho, los fondos que generan más comisiones son a menudo aquellos donde el precio se mueve más agresivamente en contra del proveedor, causando que las pérdidas ocultas superen los ingresos.

El investigador probó esta teoría rastreando 62 fondos de negociación diferentes durante un período de 37 semanas en 2026. En lugar de confiar en los números de comisiones estándar, el estudio construyó una imagen más precisa comparando cada una de las operaciones en el fondo contra un precio preciso, segundo a segundo, de una importante bolsa centralizada. Esto permitió al equipo calcular exactamente cuánto dinero se ganó en comisiones y exactamente cuánto se perdió debido a los movimientos del mercado. Los resultados fueron contundentes. A través de las tres redes estudiadas, los proveedores pasivos ganaron aproximadamente 120 millones de dólares en comisiones pero perdieron más de 153 millones de dólares debido a estos ajustes de mercado ocultos. El resultado neto fue una pérdida de casi 36 millones de dólares. El estudio encontró que, en la red principal, casi el 76 por ciento de las semanas fueron improductivas para el proveedor promedio, y el par de negociación más popular perdió dinero en cada una de las semanas en que fue observado.

El descubrimiento más sorprendente surgió cuando el investigador probó qué sucedería si un inversor intentara usar la métrica de comisiones estándar para elegir los mejores fondos. El estudio simuló una estrategia en la que un inversor clasificaba todos los fondos por sus rendimientos de comisiones declarados y elegía el grupo superior para invertir durante una semana. Esta estrategia resultó en una pérdida anualizada de casi un 9,4 por ciento. En contraste, mantener simplemente una mezcla aleatoria de todos los fondos resultó en una pérdida menor de aproximadamente un 5,7 por ciento. La métrica no solo falló al encontrar ganadores, sino que seleccionó activamente las peores opciones. Los fondos que parecían más rentables eran en realidad aquellos donde las pérdidas ocultas eran más severas. Este patrón se mantuvo constante en las tres redes probadas, confirmando que el problema no era un error de un solo mercado, sino un fallo fundamental en la forma en que la métrica mide el éxito.

El estudio también exploró si otros factores, como la volatilidad de los precios de los activos o la estructura específica de la liquidez, podrían explicar por qué la métrica de comisiones era tan engañosa. El investigador descubrió que el problema no era simplemente que los fondos volátiles fueran más riesgosos. Incluso teniendo en cuenta cuánto oscilaban los precios, la métrica de comisiones seguía clasificando los fondos en el orden inverso a su rentabilidad real. El estudio también investigó la teoría de que la ubicación física del dinero dentro del fondo —específicamente, qué tan cerca está la liquidez del precio actual— podría ofrecer una pista sobre los ingresos futuros. Si bien los investigadores mapearon exactamente dónde estaba el dinero y cómo se movía, encontraron que esta información espacial no ayudaba a predecir qué fondos serían rentables. El simple hecho de cuánto dinero se perdió debido a los ajustes del mercado siguió siendo el predictor más fuerte del rendimiento futuro.

Otro aspecto del estudio analizó un fenómeno conocido como liquidez "just-in-time", donde operadores sofisticados inyectan dinero brevemente en un fondo para capturar una comisión y luego lo retiran de inmediato, a menudo a expensas de los proveedores pasivos. El estudio midió esta actividad con alta precisión y encontró que, si bien existía, no era la causa principal de las pérdidas. En 2026, esta actividad capturó menos de una décima parte del uno por ciento del total de las comisiones. El verdadero drenaje de capital fue el costo constante e inevitable de que el mercado se moviera en contra del proveedor pasivo, un costo que las cifras de comisiones estándar ignoran por completo.

Las implicaciones de estos hallazgos son significativas para cualquiera que participe en estos mercados digitales. El estudio concluye que la forma estándar de evaluar estas oportunidades de inversión está rota. La métrica que todo el mundo usa para encontrar los mejores rendimientos es, en realidad, una señal de los peores rendimientos. La investigación sugiere que la única forma fiable de predecir el rendimiento futuro es observar el rendimiento pasado de las ganancias netas después de contabilizar todas las pérdidas, en lugar de solo las comisiones. Al utilizar esta visión corregida, un inversor podría haber reducido sus pérdidas a casi cero, mientras que seguir el consejo estándar condujo a un daño financiero sustancial. El estudio no afirma que estos mercados estén rotos de forma irreparable, pero sí muestra que las herramientas utilizadas para navegar en ellos apuntan actualmente en la dirección equivocada. Para el observador curioso, la lección es clara: en este complejo ecosistema financiero, la señal más obvia de éxito es a menudo la señal más fiable de fracaso.