Fee APR ranks liquidity pools backwards: realized loss-versus- rebalancing and passive returns on Uniswap v3
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि Uniswap v3 लिक्विडिटी पूल्स को फी APR के आधार पर रैंक करना एक भ्रामक मीट्रिक है जो वास्तविक शुद्ध लाभप्रदता के विपरीत सह-संबंध रखता है, क्योंकि यह लॉस-वर्सेस-रीबैलेंसिंग (LVR) और गैस लागतों को ध्यान में रखने में विफल रहता है, जिसके परिणामस्वरूप इस रैंकिंग पर आधारित रणनीतियों में महत्वपूर्ण नकारात्मक रिटर्न प्राप्त होता है।
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एक विशाल, डिजिटल बाज़ार की कल्पना करें जहाँ लोग बिना किसी केंद्रीय बैंक या पारंपरिक एक्सचेंज के डिजिटल संपत्तियों का व्यापार करते हैं। इस दुनिया में, साधारण लोग साझा पूलों (shared pools) में अपना पैसा जमा करके मार्केट मेकर के रूप में कार्य कर सकते हैं, और हर बार जब कोई एक संपत्ति को दूसरी संपत्ति से बदलता है, तो वे एक छोटा सा शुल्क कमाते हैं। वर्षों से, सबसे लाभदायक पूलों को खोजने का मानक तरीका एक एकल संख्या को देखना रहा है: अर्जित शुल्क का वार्षिक प्रतिशत रिटर्न। यह एक सरल मीट्रिक है, जिसे स्क्रीन पर पढ़ना आसान है, और यह सुझाव देता है कि यदि किसी पूल में मौजूद धन के सापेक्ष उसका ट्रेडिंग वॉल्यूम अधिक है, तो प्रदाता अधिक पैसा कमाएगा। यह उन लोगों के लिए एक विश्वसनीय दिशा-सूचक (compass) जैसा महसूस होता है जो इस नए वित्तीय परिदृश्य में अपनी संपत्ति बढ़ाने की कोशिश कर रहे हैं।
हालाँकि, एक नया अध्ययन प्रकट करता है कि यह दिशा-सूचक ठीक उसी दिशा में संकेत कर रहा है जहाँ वास्तव में पैसा नहीं है। मक्सिम कोवलेंको द्वारा किया गया यह शोध, तीन प्रमुख डिजिटल नेटवर्कों में इन निष्क्रिय प्रदाताओं (passive providers) की वास्तविक कमाई की जांच करता है। अध्ययन पाता है कि इन पूलों को रैंक करने के लिए उपयोग किया जाने वाला लोकप्रिय मीट्रिक न केवल शोर भरा या अपूर्ण है; बल्कि यह सक्रिय रूप से भ्रामक भी है। जब निवेशक उच्चतम शुल्क रिटर्न वाले पूलों को चुनने की मानक सलाह का पालन करते हैं, तो वे वास्तव में उस स्थिति से भी अधिक पैसा खो देते, यदि उन्होंने केवल पूलों के एक यादृच्छिक मिश्रण (random mix) को रखा होता या चयन प्रक्रिया से ही बच गए होते। शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि कागज़ पर सबसे आकर्षक दिखने वाले पूल वास्तव में वे हैं जहाँ ट्रेडिंग की छिपी हुई लागत सबसे अधिक है, जो प्रभावी रूप से प्रदाता की पूंजी को उतनी ही तेज़ी से खत्म कर देती है जितना कि शुल्क उसकी भरपाई कर सकता है।
यह समझने के लिए कि ऐसा क्यों होता है, हमें इन पूलों के कामकाज के तंत्र को देखना होगा। जब एक प्रदाता पैसा जमा करता है, तो वह अनिवार्य रूप से यह दांव लगा रहा होता है कि संपत्तियों की कीमत अपेक्षाकृत स्थिर रहेगी। लेकिन एक अस्थिर बाजार में, पेशेवर ट्रेडर्स और स्वचालित बॉट्स अन्य एक्सचेंजों पर बदलते मूल्यों के साथ तालमेल बिठाने के लिए लगातार अपनी स्थितियों (positions) को समायोजित करते हैं। हर बार जब कीमत बदलती है, तो पूल का इन्वेंट्री वास्तविक बाजार मूल्य के साथ असंतुलित हो जाता है। पूल के पास जो है और जो होता यदि उसे पूरी तरह से समायोजित किया गया होता, उसके बीच का अंतर एक छिपा हुआ नुकसान है, जिसे उद्योग में "लॉस-वर्सस-रीबैलेंसिंग" (loss-versus-rebalancing) के रूप में जाना जाता है। यह नुकसान वह कीमत है जो निष्क्रिय प्रदाता दूसरों को उनके विरुद्ध व्यापार करने की सुविधा देने के बदले चुकाता है। अध्ययन दिखाता है कि मानक शुल्क मीट्रिक इस लागत को ध्यान में रखने में विफल रहता है। वास्तव में, वे पूल जो सबसे अधिक शुल्क उत्पन्न करते हैं, अक्सर वे होते हैं जहाँ कीमत प्रदाता के विरुद्ध सबसे आक्रामक रूप से चल रही होती है, जिससे छिपे हुए नुकसान, कमाई पर हावी हो जाते हैं।
शोधकर्ता ने इस सिद्धांत का परीक्षण करने के लिए 2026 में 37 सप्ताह की अवधि के दौरान 62 अलग-अलग ट्रेडिंग पूलों को ट्रैक किया। मानक शुल्क संख्याओं पर भरोसा करने के बजाय, अध्ययन ने एक प्रमुख केंद्रीकृत एक्सचेंज से सटीक, प्रति-सेकंड मूल्य की तुलना करके प्रत्येक ट्रेड के विरुद्ध एक अधिक सटीक चित्र बनाया। इसने टीम को यह गणना करने की अनुमति दी कि शुल्क के रूप में वास्तव में कितना पैसा कमाया गया और बाजार की हलचल के कारण वास्तव में कितना नुकसान हुआ। परिणाम स्पष्ट थे। अध्ययन किए गए तीन नेटवर्कों में, निष्क्रिय प्रदाताओं ने लगभग 120 मिलियन डॉलर का शुल्क कमाया लेकिन इन छिपे हुए बाजार समायोजनों के कारण 153 मिलियन डॉलर से अधिक का नुकसान उठाया। शुद्ध परिणाम लगभग 36 मिलियन डॉलर का घाटा था। अध्ययन ने पाया कि मुख्य नेटवर्क पर, लगभग 76 प्रतिशत सप्ताह औसत प्रदाता के लिए घाटे वाले थे, और सबसे लोकप्रिय ट्रेडिंग पे ने देखे गए प्रत्येक सप्ताह में पैसा गंवाया।
सबसे आश्चर्यजनक खोज तब हुई जब शोधकर्ता ने परीक्षण किया कि क्या एक निवेशक सर्वोत्तम पूलों को चुनने के लिए मानक शुल्क मीट्रिक का उपयोग कर सकता है। अध्ययन ने एक रणनीति का अनुकरण (simulate) किया जहाँ एक निवेशक ने सभी पूलों को उनके हेडलाइन शुल्क रिटर्न के आधार पर क्रमबद्ध किया और एक सप्ताह के लिए शीर्ष समूह में निवेश किया। इस रणनीति के परिणामस्वरूप लगभग 9.4 प्रतिशत का वार्षिक घाटा हुआ। इसके विपरीत, सभी पूलों के यादृच्छिक मिश्रण को रखने से केवल 5.7 प्रतिशत का कम नुकसान हुआ। मीट्रिक केवल विजेताओं को खोजने में विफल नहीं हुआ; इसने सक्रिय रूप से सबसे खराब विकल्पों को चुना। जो पूल कागज़ पर सबसे लाभदायक दिख रहे थे, वे वास्तव में वे थे जहाँ छिपे हुए नुकसान सबसे गंभीर थे। यह पैटर्न परीक्षण किए गए तीनों नेटवर्कों में बना रहा, जिससे पुष्टि हुई कि यह समस्या किसी एक बाजार का संयोग नहीं बल्कि सफलता को मापने के तरीके में एक मौलिक दोष था।
अध्ययन ने यह भी पता लगाया कि क्या संपत्ति की कीमतों की अस्थिरता या लिक्विडिटी की विशिष्ट संरचना जैसे अन्य कारक यह समझा सकते हैं कि शुल्क मीट्रिक इतना भ्रामक क्यों था। शोधकर्ता ने पाया कि समस्या केवल यह नहीं थी कि अस्थिर पूल अधिक जोखिम भरे थे। यह गणना करने के बाद भी कि कीमतें कितनी तेजी से बदल रही थीं, शुल्क मीट्रिक ने अभी भी पूलों को उनकी वास्तविक लाभप्रदता के विपरीत क्रम में रैंक किया। अध्ययन ने इस सिद्धांत की भी जांच की कि पूल के भीतर धन का भौतिक स्थान—विशेष रूप से, वर्तमान मूल्य के कितने करीब लिक्विडिटी है—भविष्य की कमाई के लिए सुराग दे सकता है। जबकि शोधकर्ताओं ने मानचित्रित किया कि पैसा कहाँ बैठा था और कैसे चला, उन्होंने पाया कि इस स्थानिक जानकारी (spatial information) ने यह अनुमान लगाने में मदद नहीं की कि कौन से पूल लाभदायक होंगे। बाजार समायोजनों के कारण कितना पैसा खो गया, यह तथ्य भविष्य के प्रदर्शन का सबसे मजबूत संकेतक बना रहा।
अध्य Studien के एक अन्य पहलू ने "जस्ट-इन-टाइम" लिक्विडिटी नामक घटना की जांच की, जहाँ परिष्कृत ट्रेडर्स शुल्क प्राप्त करने के लिए थोड़े समय के लिए एक पूल में पैसा डालते हैं और फिर तुरंत उसे निकाल लेते हैं, जो अक्सर निष्क्रिय प्रदाताओं की कीमत पर होता है। अध्ययन ने उच्च सटीकता के साथ इस गतिविधि को मापा और पाया कि हालांकि यह मौजूद थी, लेकिन यह नुकसान का प्राथमिक कारण नहीं थी। 2026 में, इस गतिविधि ने कुल शुल्क का एक-दशवें प्रतिशत से भी कम हिस्सा हासिल किया। पूंजी का वास्तविक क्षरण बाजार के प्रदाता के विरुद्ध लगातार होने वाला अनिवार्य खर्च था, एक ऐसी लागत जिसे मानक शुल्क संख्याएं पूरी तरह से अनदेखा कर देती हैं।
इन निष्कर्षों के निहितार्थ इन डिजिटल बाजारों में भाग लेने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए महत्वपूर्ण हैं। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि इन निवेश अवसरों के मूल्यांकन का मानक तरीका टूट गया है। वह मीट्रिक जिसका उपयोग हर कोई सर्वोत्तम रिटर्न खोजने के लिए करता है, वास्तव में सबसे खराब रिटर्न का संकेत है। शोध का सुझाव है कि भविष्य के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने का एकमात्र विश्वसनीय तरीका सभी नुकसानों को ध्यान में रखने के बाद शुद्ध आय के पिछले प्रदर्शन को देखना है, न कि केवल शुल्कों को। इस संशोधित दृष्टिकोण का उपयोग करके, एक निवेशक अपने नुकसान को लगभग शून्य तक कम कर सकता था, जबकि मानक सलाह का पालन करने से पर्याप्त वित्तीय क्षति हुई। अध्ययन यह दावा नहीं करता है कि ये बाजार मरम्मत के योग्य नहीं हैं, लेकिन यह दिखाता है कि जिन उपकरणों का उपयोग उन्हें नेविगेट करने के लिए किया जाता है, वे वर्तमान में गलत दिशा में संकेत कर रहे हैं। जिज्ञासु पर्यवेक्षक के लिए, सबक स्पष्ट है: इस जटिल वित्तीय पारिस्थितिकी तंत्र में, सफलता का सबसे स्पष्ट संकेत अक्सर विफलता का सबसे विश्वसनीय संकेत होता है।
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