UniswapV3已超越以太坊，进入第2层网络，该网络利用诸如乐观汇总和侧链等扩展技术。使用UniswapV3的流动性提供者(LP)应该问问自己，桥接到第2层网络是否会比留在以太坊上产生更多的费用。为了帮助LP做出决定，我们查看了2022年9月的数据，以确定哪些池的费用回报率最高。
费用回报：比较UniswapV3矿池的衡量标准
每个UniswapV3池都被划分为多个切片，称为分时，设置流动性变化的价格边界。通过促进特定范围内的交易，LP可以放大其基础代币提供的流动性，而不是为所有可能的价格提供流动性。当池的价格超过一个刻度时，流动性被踢入或踢出池的活跃流动性。
StarkWare构建的Layer2 DeFi基础设施CANVAS已上线测试网:9月29日消息，StarkWare构建的Layer2 DeFi基础设施CANVAS已上线测试网，主网将于90天后上线。[2022/9/29 22:40:08]
活跃的流动性会随着价格的变动而频繁变化，但幸运的是，每个池都会跟踪累加器价值中单个活跃流动性单位产生的费用。通过比较一段时间内费用累加器的差异，我们可以计算出单个活跃流动性单位产生的费用。
我们将累积的代币费用转换为单报价代币，然后在月初将其除以流动性单位的价值。我们得出了以基点(BPS)衡量的费用回报，这使我们能够比较按其基础代币敞口分组的不同池的费用产生能力。在这种情况下，我们将回顾UniswapV3上的ETH/USD、ETH/BTC和ETH/UNI暴露组。基本上没有流动性的池不包括在数据集中。
AltLayer将在其游戏专用执行层上托管黑暗森林，并举办黑暗森林社区轮次:8月24日消息，可扩容应用程序专用执行层AltLayer Network宣布将在游戏专用执行层上托管基于零知识证明技术zkSNARKS构建的去中心化实时战略游戏黑暗森林（Dark Forest），计划在2022年9月9日至2022年9月11日（即48小时）期间举办一场黑暗森林游戏的社区轮次，游戏结束时向排行榜中前20名玩家将获得AltLayer OG徽章。[2022/8/24 12:44:42]
以太币/美元
NFT租赁市场Playdex获200万美元种子轮融资，PDAX、OrangeDAO等领投:6月2日消息，加密钱包服务商Coins.ph的创始人推出的NFT租赁市场Playdex获得200万美元种子轮融资，菲律宾加密货币交易所PDAX、Orange DAO和BukoVentures领投，Tinder联合创始人Justin Mateen、Magic联合创始人AaronKemmer、CSVE Ventures管理合伙人NinaTeng、XA Network的YawYeo、Lazada PH主席Ray Alimurung和Wing Vasiksiri等参投。
Playdex是专为玩赚游戏NFT创建的NFT租赁市场，玩家无需购买昂贵的NFT即可立即玩游戏并赚钱。公会现在可以专注于培训和扩展他们的社区，不再为游戏资产的巨额财务成本所负担。[2022/6/2 3:58:46]
.ETH/USD敞口可以通过在UniswapV3上将WrappedETH(WETH)与多种不同的美元稳定币配对来表示。我们使用USDC、USDT和DAI分析了WETH代币对，因为它们在网络中拥有最大的流动性。
2022年9月，Polygon的WETH/USDC0.30%池在ETH/USD敞口组中以76BPS产生了最高的费用回报。以太坊的WETH/USDT0.05%池以68BPS位居第二，并在不同网络上显着击败了同一对。流动性极低且费用等级低的矿池，例如第2层网络上的WETH/DAI0.05%矿池，表现不佳，因为它们可能无法提供足够的交易量。
以太币/比特币
在ETH/BTC敞口组中，Arbitrum的WETH/WBTC0.30%池以28BPS表现最好。其次是以太坊的WETH/WBTC0.05%池，22BPS。Optimism的WETH/WBTC0.05%矿池的费用生成最低，为12BPS，而Polygon的WETH/WBTC0.05%的费用生成几乎相同，为13BPS。
ETH/UNI
对于ETH/UNI暴露组，Arbitrum的WETH/UNI0.30%池以49BPS表现出最佳性能池。Optimism的WETH/UNI0.30%池产生的费用回报最低，为21BPS。
总结：
在决定在哪里部署流动性时，有限合伙人当然应该考虑第2层网络上可用的费用回报。2022年9月，Layer2网络在每个风险敞口组中的费用回报率最高，Polygon领先ETH/USD池，Arbitrum领先ETH/BTC和ETH/UNI池。
我们可以猜测，跨网络和池的性能差异可能是由于交易流的变化。由于交易者的偏好和费用动态，领先的资金池可能会获得额外的自然流量。滞后的矿池通常是低流动性和低费用等级的残酷组合。未来的工作应该使用额外的数据来检查表现优异的原因。
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