Python을 사용하여 Uniswap V3 주문서를 시뮬레이션하는 방법 작성자: Ian Moore 2024년 5월 |

이 기사에서는 DeFi용 Python 제품군인 DeFiPy를 사용하여 Uniswap V3 유동성 풀과 주문서를 시뮬레이션하는 방법을 살펴봅니다. Uniswap V2/V3 작업을 위한 Python 패키지인 UniswapPy의 주요 구성 요소를 사용하여 Uniswap V3 풀이 기하학적 브라운 운동 프로세스의 시뮬레이션된 가격 데이터를 통해 설정됩니다. 시뮬레이션에는 LP 매개변수 및 주문장 배포의 시각화와 함께 유동성 조정, 스왑 및 데이터 캡처 이벤트가 포함됩니다. 시뮬레이션된 주문서는 틱 데이터로 구성되어 다양한 가격의 자산 수요와 공급에 대한 통찰력을 제공합니다. 시뮬레이션 설정은 고급 시스템의 동작, 비영구적 손실 분석, 새로운 프로토콜에 대한 위험 프로파일링을 포함하여 DeFi에 대한 추가 연구를 촉진합니다.

Simulating a Uniswap V3 Order Book in Python: A Guide for Informed Market Analysis

Python으로 Uniswap V3 주문장 시뮬레이션: 정보에 입각한 시장 분석을 위한 가이드

Introduction

소개

Automated market makers (AMMs) play a pivotal role in decentralized exchanges (DEXs), facilitating peer-to-peer trading without the need for intermediaries. Uniswap, a pioneering DEX, introduced Uniswap V3 in May 2021, revolutionizing the AMM landscape with its concentrated liquidity market maker (CLMM) protocol. This upgrade addressed inefficiencies in liquidity distribution, leading to enhanced returns for liquidity providers.

자동화된 시장 조성자(AMM)는 분산형 거래소(DEX)에서 중개자 없이 P2P 거래를 촉진하는 중추적인 역할을 합니다. 선구적인 DEX인 Uniswap은 2021년 5월 Uniswap V3를 출시하여 CLMM(집중 유동성 시장 조성자) 프로토콜을 통해 AMM 환경에 혁명을 일으켰습니다. 이번 업그레이드는 유동성 분배의 비효율성을 해결하여 유동성 공급자의 수익을 향상시켰습니다.

Background: Uniswap V3 Concentrated Liquidity

배경: Uniswap V3 집중 유동성

The CLMM protocol introduced by Uniswap V3 concentrates liquidity within the active trading band, effectively deepening the order book and making more liquidity available for trading. This optimization addresses the problem of lazy liquidity, where funds are inefficiently distributed across all price levels, resulting in potential slippage and less efficient trading.

Uniswap V3에서 도입된 CLMM 프로토콜은 활성 거래 대역 내 유동성을 집중시켜 효과적으로 주문서를 심화하고 거래에 더 많은 유동성을 제공합니다. 이 최적화는 자금이 모든 가격 수준에 걸쳐 비효율적으로 분배되어 잠재적인 미끄러짐과 덜 효율적인 거래를 초래하는 게으른 유동성 문제를 해결합니다.

Simulating Asset Prices Using Brownian Motion

브라운 운동을 사용한 자산 가격 시뮬레이션

To simulate realistic market conditions, we utilize Brownian motion, a stochastic process widely used in modeling financial phenomena. By employing a Geometric Brownian Motion (GBM) process, we can generate asset price data with controllable drift and volatility attributes. This approach allows for experimentation with various market scenarios.

현실적인 시장 상황을 시뮬레이션하기 위해 금융 현상 모델링에 널리 사용되는 확률론적 과정인 브라운 운동을 활용합니다. GBM(Geometric Brownian Motion) 프로세스를 사용하여 제어 가능한 드리프트 및 변동성 속성을 갖춘 자산 가격 데이터를 생성할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 다양한 시장 시나리오를 실험할 수 있습니다.

Setting Up the Uniswap V3 Pool

Uniswap V3 풀 설정

Using the DeFiPy Python suite, we create a simulated Uniswap V3 pool. This framework provides essential components such as liquidity factory, join processes, and helper functions for calibrating tick intervals based on price inputs. The liquidity pool is initialized with a user-defined fee, token pair, and tick spacing.

DeFiPy Python 제품군을 사용하여 시뮬레이션된 Uniswap V3 풀을 생성합니다. 이 프레임워크는 유동성 팩토리, 조인 프로세스, 가격 입력을 기반으로 틱 간격을 보정하기 위한 도우미 기능과 같은 필수 구성 요소를 제공합니다. 유동성 풀은 사용자 정의 수수료, 토큰 쌍 및 틱 간격으로 초기화됩니다.

Simulating Liquidity Pool Dynamics

유동성 풀 역학 시뮬레이션

The simulation comprises a series of events that mimic real-world market activity. These events include:

시뮬레이션은 실제 시장 활동을 모방하는 일련의 이벤트로 구성됩니다. 이러한 이벤트에는 다음이 포함됩니다.

• Recalculating pool reserves: Adjusting reserves to reflect market price changes
• Determining tick intervals: Updating tick intervals based on price fluctuations
• Adding liquidity: Randomly depositing tokens into the pool to maintain liquidity
• Swapping tokens: Simulating token swaps with random amounts and directions
• Data capture: Collecting metrics such as pool prices, liquidity, and swap volumes

Constructing Order Book

풀 예치금 재계산: 시장 가격 변화를 반영하도록 준비금 조정 틱 간격 결정: 가격 변동에 따라 틱 간격 업데이트유동성 추가: 유동성을 유지하기 위해 풀에 토큰을 무작위로 예치 토큰 교환: 임의 금액 및 방향으로 토큰 스왑 시뮬레이션데이터 캡처: 풀 가격과 같은 지표 수집 , 유동성, 스왑 거래량오더북 구축

An order book is a record of open buy and sell orders, providing insights into market supply and demand. We construct an order book from the tick data obtained during the liquidity pool simulation. The process involves:

주문서는 시장 공급과 수요에 대한 통찰력을 제공하는 공개 매수 및 매도 주문 기록입니다. 유동성 풀 시뮬레이션 중에 얻은 틱 데이터로 주문장을 구성합니다. 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

• Extracting tick positions and corresponding liquidity values
• Converting tick positions to prices
• Sorting the liquidity positions by price
• Categorizing tick positions into bids (lower than center) and asks (higher than center)

Reviewing Output: Scatterplot and Depth Chart

틱 포지션 및 해당 유동성 값 추출틱 포지션을 가격으로 변환유동성 포지션을 가격별로 정렬틱 포지션을 매수(중앙보다 낮은) 및 매도(중앙보다 높은)로 분류 결과 검토: 산점도 및 깊이 차트

The constructed order book data is visualized using a scatterplot, displaying the relationship between token price and liquidity. This visualization helps identify areas of high and low liquidity at different price levels.

구성된 주문장 데이터는 산점도를 사용하여 시각화되어 토큰 가격과 유동성 간의 관계를 표시합니다. 이 시각화는 다양한 가격 수준에서 유동성이 높은 영역과 낮은 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.

Additionally, we generate a depth chart, a representation of the distribution of liquidity across price levels. The depth chart allows for analysis of market demand and supply. By observing the depth chart, traders can make informed decisions about optimal trade prices and order sizes to minimize slippage.

또한 가격 수준에 따른 유동성 분포를 나타내는 깊이 차트를 생성합니다. 심도 차트를 통해 시장 수요와 공급을 분석할 수 있습니다. 깊이 차트를 관찰함으로써 거래자는 최적의 거래 가격과 주문 규모에 대해 정보에 입각한 결정을 내려 슬리피지를 최소화할 수 있습니다.

Summary and Applications

요약 및 응용

This simulation provides a framework for analyzing the behavior of Uniswap V3 liquidity pools and order books. The insights gained can be used for:

이 시뮬레이션은 Uniswap V3 유동성 풀 및 주문장의 동작을 분석하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 얻은 통찰력은 다음 용도로 사용될 수 있습니다.

• Evaluating liquidity distribution and market efficiency
• Studying the impact of impermanent loss on liquidity providers
• Analyzing the risk-return profile of liquidity pools
• Optimizing trading strategies to minimize slippage and maximize returns

The code for this simulation is available on the DeFiPy GitHub repository.

유동성 분배 및 시장 효율성 평가유동성 공급자에 대한 비영구적 손실의 영향 연구유동성 풀의 위험-수익 프로필 분석실패 최소화 및 수익 극대화를 위한 거래 전략 최적화이 시뮬레이션의 코드는 DeFiPy GitHub 저장소에서 사용할 수 있습니다.