Historical Loss-versus-Rebalancing (LVR) Data for Blockchain Automated Market Makers (AMMs)
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dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Pinto, Alex Sandro Roschildt |
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dc.contributor.author |
Silveira, João Victor Assis da |
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dc.date.accessioned |
2024-08-06T12:16:47Z |
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dc.date.available |
2024-08-06T12:16:47Z |
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dc.date.issued |
2024-07-08 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/256868 |
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dc.description |
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia de Controle e Automação. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Decentralized Finance (DeFi) has emerged as a rapidly growing sector within the
blockchain ecosystem, enabling financial services without the need for centralized inter-
mediaries. One of the key components of DeFi is Automated Market Makers (AMMs),
which facilitate decentralized trading of cryptocurrencies and other digital assets.
Most AMMs, such as Uniswap, Balancer, and Cowswap, rely on so-called "liquidity
pools" composed of two or more assets. These pools enable traders to swap tokens
without the need for an order book or counterparty. However, as trading activity occurs,
the pools can become unbalanced, leading to potential losses for liquidity providers.
The concept of Loss-versus-Rebalancing (LVR) seeks to analyze and quantify the trade-
off between the potential losses due to arbitrage and the costs associated with frequent
rebalancing operations. By understanding this relationship, liquidity providers and AMM
developers can make informed decisions regarding pool management strategies, asset
allocation, and potential optimizations.
The main aim of this thesis project is to apply methods for calculating historical LVR
within a specific AMM protocol. The development of a backend and frontend application
serves primarily as a tool to display these findings. This approach not only clarifies the
core focus of the research—analyzing LVR—but also enhances the application’s utility
for liquidity providers and researchers interested in exploring the implications of LVR. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
As Finanças Descentralizadas (DeFi) surgiram como um setor de rápido crescimento
dentro do ecossistema blockchain, permitindo serviços financeiros sem a necessidade
de intermediários centralizados. Um dos principais componentes do DeFi são os Forma-
dores de Mercado Automatizados (AMMs), que facilitam a negociação descentralizada
de criptomoedas e outros ativos digitais.
A maioria dos AMMs, como Uniswap, Balancer e Cowswap, depende dos chamados
"pools de liquidez"compostos por dois ou mais ativos. Esses pools permitem que os
negociadores troquem tokens sem a necessidade de um livro de ordens ou contraparte.
No entanto, à medida que a atividade de negociação ocorre, os pools podem se
desequilibrar, levando a possíveis perdas para os provedores de liquidez.
O conceito de Perda versus Rebalanceamento (LVR) busca analisar e quantificar a
compensação entre as potenciais perdas devido à arbitragem e os custos associados
às operações frequentes de rebalanceamento. Ao entender essa relação, os provedo-
res de liquidez e os desenvolvedores de AMM podem tomar decisões informadas sobre
estratégias de gerenciamento de pools, alocação de ativos e possíveis otimizações.
O principal objetivo deste projeto de tese é aplicar métodos de cálculo de LVR histórico
dentro de um protocolo AMM específico. O desenvolvimento de uma aplicação backend
e frontend serve principalmente como uma ferramenta para exibir essas descobertas.
Esta abordagem não apenas esclarece o foco principal da pesquisa – a análise do
LVR – mas também aumenta a utilidade da aplicação para provedores de liquidez e
pesquisadores interessados em explorar as implicações do LVR. |
pt_BR |
dc.language.iso |
en |
pt_BR |
dc.publisher |
Florianópolis, SC. |
pt_BR |
dc.rights |
Open Access. |
en |
dc.subject |
LVR |
pt_BR |
dc.subject |
AMM |
pt_BR |
dc.subject |
Pool |
pt_BR |
dc.subject |
Provedor de Liquidez |
pt_BR |
dc.title |
Historical Loss-versus-Rebalancing (LVR) Data for Blockchain Automated Market Makers (AMMs) |
pt_BR |
dc.type |
TCCgrad |
pt_BR |
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