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

Imagine um vasto mercado digital, onde pessoas negociam ativos digitais sem um banco central ou uma corretora tradicional. Neste mundo, pessoas comuns podem atuar como formadores de mercado ao depositar seu dinheiro em pools compartilhados, ganhando uma pequena taxa toda vez que alguém troca um ativo por outro. Durante anos, a forma padrão de encontrar os pools mais lucrativos tem sido observar um único número: o retorno percentual anual gerado pelas taxas. É uma métrica simples, fácil de ler em uma tela, e sugere que, quanto maior o volume de negociação de um pool em relação ao dinheiro depositado nele, mais dinheiro o provedor ganhará. Parece uma bússola confiável para qualquer pessoa tentando aumentar sua riqueza neste novo cenário financeiro.

No entanto, um novo estudo revela que esta bússola está apontando exatamente para a direção oposta de onde o dinheiro realmente está. A pesquisa, conduzida por Maksym Kovalenko, investiga os ganhos reais desses provedores passivos em três grandes redes digitais. O estudo descobre que a métrica popular usada para classificar esses pools não é apenas ruidosa ou imperfeita; ela é ativamente enganosa. Quando os investidores seguem o conselho padrão de escolher pools com os maiores retornos de taxas, eles acabam perdendo significativamente mais dinheiro do que se tivessem simplesmente mantido uma mistura aleatória de pools ou evitado o processo de seleção inteiramente. O artigo demonstra que os pools que parecem mais atraentes no papel são, na verdade, aqueles onde os custos ocultos de negociação são mais altos, drenando o capital do provedor mais rapidamente do que as taxas podem repô-lo.

Para entender por que isso acontece, deve-se observar a mecânica de como esses pools funcionam. Quando um provedor deposita dinheiro, ele está essencialmente apostando que o preço dos ativos permanecerá relativamente estável. Mas em um mercado volátil, traders profissionais e bots automatizados ajustam constantemente suas posições para corresponder aos preços de mudança em outras corretoras. Cada vez que o preço se move, o inventário do pool torna-se desalinhado com o valor real de mercado. A diferença entre o que o pool detém e o que valeria se tivesse sido perfeitamente ajustado é uma perda oculta, conhecida na indústria como "perda versus rebalanceamento" (loss-versus-rebalancing). Esta perda é o preço que o provedor passivo paga pela conveniência de deixar outros negociarem contra ele. O estudo mostra que a métrica de taxa padrão falha em contabilizar este custo. De fato, os pools que geram mais taxas são frequentemente aqueles onde o preço está se movendo de forma mais agressiva contra o provedor, fazendo com que as perdas ocultas sobrecarreguem os ganhos.

O pesquisador testou esta teoria rastreando 62 diferentes pools de negociação durante um período de 37 semanas em 2026. Em vez de depender dos números de taxas padrão, o estudo construiu um quadro mais preciso comparando cada negociação no pool contra um preço preciso, segundo a segundo, de uma grande corretora centralizada. Isso permitiu à equipe calcular exatamente quanto dinheiro foi ganho em taxas e exatamente quanto foi perdido para movimentos de mercado. Os resultados foram drásticos. Nas três redes estudadas, os provedores passivos ganharam aproximadamente 120 milhões de dólares em taxas, mas perderam mais de 153 milhões de dólares devido a esses ajustes de mercado ocultos. O resultado líquido foi uma perda de quase 36 milhões de dólares. O estudo descobriu que, na rede principal, quase 76 por cento das semanas foram não lucrativas para o provedor médio, e o par de negociação mais popular perdeu dinheiro em todas as semanas em que foi observado.

A descoberta mais surpreendente veio quando o pesquisador testou o que aconteceria se um investidor tentasse usar a métrica de taxa padrão para escolher os melhores pools. O estudo simulou uma estratégia onde um investidor classificava todos os pools por seus retornos de taxas de destaque e escolhia o grupo superior para investir por uma semana. Esta estratégia resultou em uma perda anualizada de quase 9,4 por cento. Em contraste, manter uma mistura aleatória de todos os pools resultou em uma perda menor, de cerca de 5,7 por cento. A métrica não apenas falhou em encontrar vencedores; ela selecionou ativamente as piores opções. Os pools que pareciam mais lucrativos eram, na verdade, aqueles onde as perdas ocultas eram mais severas. Este padrão se manteve em todas as três redes testadas, confirmando que o problema não era uma flutuação de um único mercado, mas uma falha fundamental na forma como a métrica mede o sucesso.

O estudo também explorou se outros fatores, como a volatilidade dos preços dos ativos ou a estrutura específica da liquidez, poderiam explicar por que a métrica de taxa era tão enganosa. O pesquisador descobriu que o problema não era simplesmente que os pools voláteis eram mais arriscados. Mesmo ao considerar o quanto os preços oscilavam, a métrica de taxa ainda classificava os pools na ordem inversa de sua lucratividade real. O estudo também investigou uma teoria de que o posicionamento físico do dinheiro dentro do pool — especificamente, quão próxima a liquidez estava do preço atual — poderia oferecer uma pista sobre ganhos futuros. Embora os pesquisadores tenham mapeado exatamente onde o dinheiro estava sentado e como ele se movia, descobriram que essa informação espacial não ajudou a prever quais pools seriam lucrativos. O simples fato de quanto dinheiro foi perdido para ajustes de mercado permaneceu como o preditor mais forte do desempenho futuro.

Outro aspecto do estudo observou um fenômeno conhecido como liquidez "just-in-time", onde traders sofisticados injetam dinheiro brevemente em um pool para capturar uma taxa e depois o retiram imediatamente, muitas vezes às custas dos provedores passivos. O estudo mediu esta atividade com alta precisão e descobriu que, embora existisse, não era a causa primária das perdas. Em 2026, esta atividade capturou menos de um décimo de um por cento do total das taxas. O verdadeiro dreno de capital foi o custo constante e inevitável do mercado movendo-se contra o provedor passivo, um custo que os números de taxas padrão ignoravam completamente.

As implicações destas descobertas são significativas para qualquer pessoa que participe destes mercados digitais. O estudo conclui que a forma padrão de avaliar estas oportunidades de investimento está quebrada. A métrica que todos usam para encontrar os melhores retornos é, na verdade, um sinal para os piores retornos. A pesquisa sugere que a única maneira confiável de prever o desempenho futuro é olhar para o desempenho passado dos ganhos líquidos após contabilizar todas as perdas, em vez de apenas as taxas. Ao usar esta visão corrigida, um investidor poderia ter reduzido suas perdas para quase zero, enquanto seguir o conselho padrão levou a danos financeiros substanciais. O estudo não afirma que estes mercados estão quebrados além de reparo, mas mostra que as ferramentas usadas para navegá-los estão atualmente apontando para a direção errada. Para o observador curioso, a lição é clara: neste ecossistema financeiro complexo, o sinal mais óbvio de sucesso é frequentemente o sinal mais confiável de fracasso.