Historical Loss-versus-Rebalancing (LVR) Data for Blockchain Automated Market Makers (AMMs)

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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
dc.contributor.author Silveira, João Victor Assis da
dc.date.accessioned 2024-08-06T12:16:47Z
dc.date.available 2024-08-06T12:16:47Z
dc.date.issued 2024-07-08
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/256868
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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