Fee APR ranks liquidity pools backwards: realized loss-versus- rebalancing and passive returns on Uniswap v3
本文表明，按费用年化收益率（APR）对 Uniswap v3 流动性池进行排名是一个具有误导性的指标，因为它与实际净利润呈负相关，且未能考虑到损失与再平衡（LVR）以及 Gas 成本，从而导致基于该排名制定的策略产生显著的负回报。
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想象一个广阔的数字市场，人们在那里交易数字资产，而没有中央银行或传统的交易所。在这个世界里，普通人可以通过将资金存入共享池来充当做市商，每当有人将一种资产兑换为另一种资产时，他们就能赚取一小笔费用。多年来，寻找最有利可图的资金池的标准方法是观察一个单一数字：产生的年化收益率。这是一个简单的指标，易于在屏幕上阅读，它表明，相对于存入其中的资金，资金池的交易量越大，提供者赚取的钱就越多。对于任何试图在这个新金融景观中积累财富的人来说，这感觉像是一个可靠的指南针。
然而，一项新的研究显示，这个指南针指向的方向与资金实际所在的方向完全相反。由 Maksym Kovalenko 进行的研究调查了这些主要数字网络中这些被动提供者的真实收益。研究发现，用于对这些资金池进行排名的流行指标不仅充满了噪音或并不完美；它实际上具有误导性。当投资者遵循选择最高费用回报资金池的标准建议时，他们最终损失的钱比仅仅持有随机组合的资金池或完全避免选择过程时要多得多。论文证明，那些在纸面上看起来最有吸引力的资金池，实际上是那些隐藏交易成本最高的资金池，这些成本有效地抽干了提供者的资本，其速度甚至超过了费用补充资金的速度。
要理解为什么会发生这种情况，必须了解这些资金池运作的机制。当提供者存入资金时，他们本质上是在赌资产价格会保持相对稳定。但在波动的市场中，专业交易员和自动化机器人不断调整他们的头寸，以匹配其他交易所的价格变化。每当价格变动时，资金池的库存就会与真实的市场价值发生失衡。资金池持有的资产与如果它被完美调整后应有的价值之间的差异，是一种隐藏的损失，在业内被称为“相对于再平衡的损失”（loss-versus-rebalancing）。这种损失是被动提供者为让其他人能够针对他们进行交易而支付的便利成本。研究表明，标准的费用指标未能考虑到这一成本。事实上，产生最多费用的资金池，往往是价格剧烈变动最剧烈的资金池，这导致隐藏的损失压倒了收益。
研究人员通过追踪 22 个不同交易资金池在 2026 年 37 周内的表现来测试这一理论。研究人员没有依赖标准的费用数字，而是通过将资金池中的每一笔交易与来自主要中心化交易所的精确到秒的价格进行对比，构建了一个更准确的图景。这使得团队能够精确计算出赚取了多少费用，以及由于市场波动损失了多少钱。结果非常惊人。在研究的三个网络中，被动提供者赚取了约 1.2 亿美元的费用，但因这些隐藏的市场调整损失了超过 1.53 亿美元。净结果是损失了近 3600 万美元。研究发现，在主要网络上，近 76% 的周次对于平均提供者来说都是亏损的，而且观察到的最受欢迎的单一交易对在每一周都处于亏损状态。
最令人惊讶的发现是，当研究人员测试如果投资者试图使用标准费用指标来挑选最佳资金池时会发生什么。研究模拟了一种策略：投资者根据标题显示的费用回报对所有资金池进行排序，并挑选出排名靠前的组进行为期一周的投资。这种策略导致了近 9.4% 的年化损失。相比之下，仅仅持有所有资金池的随机组合，损失仅为约 5.7%。该指标不仅未能找到赢家，反而积极地选择了最差的选择。那些看起来利润最高的资金池，实际上是隐藏损失最严重的资金池。这一模式在所有测试的三个网络中都成立，证实了这并非单一市场的偶然现象，而是衡量指标存在根本性缺陷。
研究还探讨了其他因素，例如资产价格的波动性或流动性的特定结构，是否可以解释为什么费用指标如此具有误导性。研究人员发现，问题不仅仅在于波动较大的资金池风险更高。即使在考虑了价格波动程度之后，费用指标仍然以相反的顺序对资金池进行排名。研究还调查了一个理论，即资金在池中的物理分布——具体而言，流动性距离当前价格有多近——是否可能为未来的收益提供线索。虽然研究人员绘制出了资金所在的精确位置及其移动方式，但他们发现，这种空间信息并不能帮助预测哪些资金池会盈利。事实证明，由于市场调整而损失的金额仍然是预测未来表现的最强预测因子。
研究的另一个方面关注了一种被称为“准时”（just-in-time）流动性的现象，即精明的交易者会短暂地向资金池注入资金以获取费用，然后立即撤出，这往往是以牺牲被动提供者为代价的。研究通过高精度测量了这一活动，并发现虽然这种现象确实存在，但它并不是造成损失的主要原因。在 2026 年，这种活动捕获的费用不到总费用的十分之一。真正的资本流失来自于市场朝着相反方向移动时那持续且不可避免的成本，而标准的费用数字完全忽略了这一成本。
这些发现的意义对于参与这些数字市场的人来说非常重大。研究结论认为，评估这些投资机会的标准方式已经失效了。每个人都用来寻找最高回报的指标，实际上是寻找最差回报的信号。研究表明，预测未来表现的唯一可靠方法是查看扣除所有损失后的净收益的历史表现，而不是仅仅看费用。通过使用这种修正后的视角，投资者可以将损失降至接近于零，而遵循标准建议则会导致重大的财务损失。该研究并不声称这些市场已经坏掉无法修复，但它确实表明，目前用于导航这些市场的工具正指向错误的方向。对于好奇的观察者来说，教训是明确的：在这个复杂的金融生态系统中，最明显的成功迹象往往是最可靠的失败迹象。
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