Uniswap 的 ERC-7683：驱动流动性增长

Uniswap 的 ERC7683：驱动流动性增长

探索 Uniswap 的 ERC-7683 标准如何支持加密货币中的流动性增长。 了解 DeFi 中基于意图的协议如何增强跨链互操作性。

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ERC-7683 标准由 Uniswap Labs 和 Across 在 2024 年第二季度提出，它建立了一个统一的框架，用于基于意图的系统来精确地定义跨链行为。 如果该标准获得广泛采用，它可能会从根本上改变 DEX 的动态，而 TVL 最大的 DEX——Uniswap——将成为这场巨变的中心。

介绍

流动性仍然是新兴 blockchain 网络面临的最关键的挑战之一，尤其是在去中心化交易所 (DEX) 中。 尽管锁定的总价值 (TVL) 数据非常可观，但许多网络都在努力维持足够的流动性，这导致了次优的用户体验、更高的交易成本，并最终阻碍了增长和采用。 跨链桥接资产的复杂性和成本进一步加剧了这些挑战，通常导致流动性提供者 (LP) 的激励不足。 在这种背景下，Uniswap Labs 和 Across 推出的 ERC-7683 标准代表了执行跨链行为方式的潜在转变，它利用了基于意图的系统，这些系统可能会对现有的流动性框架产生重大影响。

本研究旨在解决一个关键问题，即 ERC-7683 标准的全球采用以及随后基于意图的协议数量的增加，可能如何影响基于 AMM 的 DEX 中的流动性动态。 具体来说，我们有兴趣探索这些协议是否通过连接交易者和执行者而不利用 LP，可能导致传统 LP 在 Uniswap 等平台上提供的流动性减少。 从 LP 的潜在转变可能会扰乱流动性飞轮，这是一个驱动这些去中心化市场中流动性供应和交易量的基本概念。

我们的初步假设是：

1. 交易成本和桥接复杂性会阻止新区块链上的流动性供应。 高交易成本和跨不同区块链桥接资产所涉及的复杂性是 LP 的重大障碍，阻止他们在较新的网络上提供流动性。
2. 基于意图的原子跨链互换可能会降低较小 DEX 上的流动性。 通过提供一种比传统流动性供应更顺畅且可能成本更低的替代方案，这些互换可能会从较小的 DEX 中吸走交易量，从而降低 LP 为这些平台做出贡献的动机。
3. 这些互换可能比长尾资产更严重地影响高市值资产的链上流动性。 鉴于更高的交易量和更广泛的高市值资产可用性，基于意图的协议可能会更深刻地影响它们的流动性，而对通常依赖链上流动性的长尾资产的影响可能会有所不同。

我们的方法是对以太坊、Arbitrum 和 Base 这三个不同的区块链网络上的链上和基于意图的协议量进行全面和系统的分析。 我们选择了多样化的资产对，包括高市值和长尾资产，以提供这些区块链上交易活动的代表性视图。 该分析涉及几个关键步骤：链上和基于意图的交易量的数据收集、适当资产对的选择，以及通过散点图、皮尔逊相关系数和回归分析进行的详细统计检验。 这种方法使我们能够严格测试我们的假设，并深入了解 ERC-7683 标准对去中心化金融生态系统中流动性供应的潜在影响，从而为在这个不断发展的环境中导航的利益相关者提供有价值的建议。

关键概念

本节简要概述了理解 ERC-7683 标准对 DEX 中流动性的影响至关重要的基本概念。 我们将简要介绍 Uniswap、基于意图的协议、流动性飞轮、ERC-7683 标准本身以及与桥接复杂性和交易成本相关的挑战。 这些概念对于理解我们研究中探讨的动态及其对去中心化金融中流动性供应的未来可能产生的影响至关重要。

Uniswap

Uniswap 是一种 DEX 协议，允许用户直接交易加密货币，而无需依赖中介机构或中央机构。 与传统交易所不同，Uniswap 利用 AMM 系统，流动性提供者向由代币对组成的流动性池贡献资金。 这些池能够基于算法进行代币的去中心化交易，这些算法根据池中代币的比例确定价格。 这种机制确保可以持续进行交易，价格会根据供需动态自动调整。 Uniswap 的创新之处在于它能够在无需信任的环境中促进点对点交易，从而降低交易对手风险并实现更高效和可访问的金融交易。

为了理解 Uniswap 及其不同的产品、流程、功能和其他方面，我们将从 Uniswap V2 开始，分解其版本和组件。

Uniswap V2

Uniswap V2 是 Uniswap 的第二个版本。 Uniswap V2 与其前身的主要区别在于，V2 引入了直接使用任何其他 ERC-20 代币交易任何 ERC-20 代币的能力，而 V1 仅允许在 ERC-20 代币和 ETH 之间进行交易。

Uniswap v2 使用智能合约运行，该智能合约基于“恒定乘积公式”实施自动化流动性协议。 该公式确保流动性池中两种代币的储备金的乘积保持恒定，这在数学上表示为 x * y = k，其中 x 和 y 是两种代币的储备金，k 是常数。

Uniswap V2 通过流动性池系统运行，其中每个交易对都有自己的池，该池由正在交易的两种代币的储备金组成。 流动性提供者 (LP) 向池中贡献等值的两种代币，并作为回报，获得代表他们在池中所占份额的流动性代币。 这些流动性代币可用于提取他们在池中所占的份额，包括任何累积的费用。

当在 Uniswap 上发生交易时，交易者支付 0.30% 的费用，该费用会添加到池中并分配给 LP。 交易会改变代币储备金，并且价格会根据恒定乘积公式进行调整，以确保保持平衡。 Uniswap v2 还包括一个协议费用功能，专为将来使用而设计，可以打开或关闭。 此功能最初处于非活动状态，激活后会对交易收取 0.05% 的费用。 该费用将定向到指定地址，而剩余的 0.25% 的交易费用将继续奖励流动性提供者。

Uniswap 上的价格由池中两种代币储备金的比率决定。 通过利用价格差异，套利者在保持价格与更广泛市场对齐方面发挥着至关重要的作用，直到达到平衡。

可以在 Uniswap v2 上通过三种方式进行交易：

在 Uniswap 上直接互换时，如果你要交易的资产有自己的流动性池，则资产将通过路由合约进行路由。 然后，资产将转移到 LP，并在那里进行互换。 互换后的资产将发送回路由合约并交付给买方，所有费用均归 LP 所有。

通过 ETH 进行互换时，如果你要交易的资产没有自己的 LP，但两者都有 ETH LP，则买方的资产将通过路由合约路由到第一种资产的 ETH LP。 然后将资产换成 ETH，随后将其发送到第二种资产的 ETH LP。 然后将此 ETH 换成第二种资产，该资产将发送回路由合约并交付给买方。 交易完成后，费用将按比例分配给池中的所有 LP。

如果两种资产都没有自己的 LP 或 ETH LP，则交易会遵循自定义路径。 买方的资产从一个 LP 跳到另一个 LP，直到该路径找到预期的输出。 交易完成后，费用将按比例分配给池中的所有 LP。

Uniswap V2 的改进不仅提供了更好的功能和安全性，而且还为 DeFi 生态系统中更高级的用例和集成奠定了基础。

Uniswap V3

Uniswap V3 在其前身 Uniswap V1 和 V2 奠定的基础上，通过引入显着增强功能来提高资本效率、让 LP 拥有更多控制权并提高价格预言机的准确性和便利性。

Uniswap V3 的主要创新之一是集中流动性。 与以前的版本相比，在以前的版本中，流动性沿着恒定乘积曲线均匀分布，而 V3 允许 LP 将其流动性集中在特定价格范围内。 这种有针对性的方法显着提高了资本效率，使 LP 能够通过在最具影响力的流动性方面提供流动性来更有效地赚取费用。

另一个重要功能是 Uniswap V3 中引入的灵活费用结构。 虽然在 V2 中，互换费用固定为 0.30%，但 V3 允许在池初始化期间设置多个费用等级，包括 0.05%、0.30% 和 1%。 这种灵活性更好地适应了不同类型的交易对，从低波动性的稳定币到波动性更大或交易频率较低的代币。 此外，v3 保留了 V2 中的协议费用开关，允许 UNI 治理激活它，并增加了选择将多少百分比的费用分配给协议的灵活性。

为了满足不同交易对的不同需求，Uniswap V3 支持每个交易对的多个池，每个池都有不同的互换费用。 这种结构确保可以根据交易的特定要求优化交易，无论它们需要高资本效率还是可以容忍更高的费用。

Uniswap V3 中的价格预言机已得到增强，以提高准确性和便利性。 V3 预言机允许用户查询最近的价格累加器值，而无需特定的时间检查点。 此外，它跟踪价格的几何平均值而不是算术平均值，从而更准确地表示一段时间内的平均价格。

与 V2 相比的另一个改进是流动性头寸的表示形式。 在 Uniswap V3 中，流动性头寸由 NFT 表示，使其成为不可替代的。 与 v2 中流动性代币可替代且自动复合费用不同，V3 将费用收入与流动性分开，并将它们存储为单独的代币。 这种设计更改反映了自定义流动性供应功能，使 LP 能够更个性化地控制其头寸。

最后，V3 引入了时间加权平均流动性预言机，该预言机提供有关一段时间内可用平均流动性的有价值数据。 此数据对于实施流动性挖矿或其他策略的外部合约特别有用。

这些功能共同使 Uniswap V3 成为一种更通用且高效的 AMM，为流动性提供者和交易者提供更好的工具，同时保持协议的去中心化和无需许可的性质。

Uniswap V4

Uniswap V4 引入了一系列显着的增强功能和新功能，这些功能建立在其前身 V2 和 V3 的基础上，重点是可定制性、gas 效率和原生 ETH 支持。

Uniswap V4 中最显着的变化之一是转换为单例合约模型。 与以前使用工厂模型创建新池合约的版本不同，V4 在单个合约中管理所有池。 这种方法降低了池创建的成本，并提高了多跳交易的效率，使交易过程更加精简和具有成本效益。

Uniswap V4 的另一项重大创新是引入了带有 hooks 的可定制池。 Hooks 是外部部署的合约，可以在池生命周期的特定点执行自定义逻辑。 此功能允许开发人员添加以前无法实现的功能，而无需重新实施整个协议。 可以通过 hooks 实现的示例包括时间加权平均做市商 (TWAMM)、链上限价单、基于波动性的动态费用和自定义预言机实施。

Flash accounting 是 Uniswap V4 中的一种新机制，可确保在交易结束时，池或调用者不欠任何代币。 该系统在操作期间更新内部余额，并且仅在调用的最后确定外部转移。 这种方法降低了 gas 成本，并简化了原子互换和多池交互等复杂操作，使其更高效。

Uniswap V4 还重新引入了对原生 ETH 对的支持，解决了与包装和解包装 ETH 相关的 gas 成本问题。 新的单例和 flash accounting 机制缓解了之前对流动性碎片化和实施复杂性的担忧，使使用原生 ETH 进行交易变得更加容易和便宜。

最后，Uniswap V4 包括对 ERC-1155 代币 accounting 的支持。 此功能允许在单例合约中铸造和销毁 ERC-1155 代币，从而提供额外的代币管理功能。 用户可以更有效地管理代币，而无需频繁的 ERC-20 转移，从而节省 gas 并简化频繁互换者和流动性提供者的操作。

以下是 Uniswap V4 相对于 V2 和 V3 的改进之处：

Uniswap V4 代表了 Uniswap 协议的重大演变，通过 hooks 引入了定制，使用单例合约模型和 flash accounting 提高了 gas 效率，并重新引入了对原生 ETH 的支持。 这些增强功能建立在 Uniswap v3 的创新之上，为 DeFi 生态系统中的开发人员、流动性提供者和交易者提供了更大的灵活性和效率。

UniswapX

UniswapX 是 Uniswap 推出的一项新协议，它扩展了其功能，而不是作为对其先前版本（如 V1、V2、V3 或 V4）的直接升级。 它通过基于荷兰式拍卖的去中心化交易机制提供了一些独特的功能，使其与早期版本区分开来。

UniswapX 的主要创新之一是其基于荷兰式拍卖的交易系统。 与以前的 Uniswap 版本中使用的恒定乘积做市商模型不同，UniswapX 采用荷兰式拍卖机制，其中订单的价格会随着时间的推移而降低。 这在执行订单的执行者（代理）之间创建了一个竞争环境，以确保交易者的最佳价格。 虽然执行互换的用户体验与使用 Uniswap v2 或 v3 类似，但在 UniswapX 中，后端流程涉及设置要接收的最小和最大代币数量，这基于 UI 中设置的滑点，以及确定交易截止日期。

UniswapX 的另一个重要功能是它能够汇总来自链上和链下来源的流动性。 订单通过 Uniswap 路由器进行路由，其中包括来自 V2、V3 和 V4 中 LP 的流动性，以及执行者和报价者。 这种路由机制确保为交易者提供最佳的可能价格，因为执行者必须提供比现有流动性池中可用的更好的价格； 否则，订单将通过这些 LP 执行。 这种更广泛的流动性访问提高了交易者的执行质量。

UniswapX 还引入了免 gas 互换，这是一项增强用户便利性的功能。 在此系统中，交易者不直接支付 gas 费用。 相反，执行者承担 gas 成本，然后将其计入互换的执行价格中。 这意味着用户无需维护链原生代币的余额，从而简化了交易过程。

该协议还内部化了矿工可提取价值 (MEV)，将订单产生的任何盈余作为价格改进返还给交易者。 这种方法最大限度地减少了因 MEV 而损失的价值，MEV 是 AMM 中的一个常见问题，矿工和其他网络参与者可以利用套利机会。

此外，UniswapX 旨在支持跨链互换，使用户能够在单个操作中交易不同区块链上的资产。 此功能结合了互换和桥接，简化了该过程并降低了通常与跨链交易相关的复杂性。

当用户想要使用 UniswapX 上集成的资产进行互换时，流程如下：

1. 订单启动：

• 报价请求： 交易者向多个执行者请求报价。
• 报价响应： 执行者以他们的报价做出响应，其中包括他们愿意提供多少输出代币以换取输入代币。

2. 订单签名：

• 选择： 交易者选择最有利的报价。
• 订单签名： 交易者签署一个订单，其中指定输入代币、输出代币、最大输出量、最小输出量和其他相关参数。

3. 订单履行：

• 执行者的操作： 选择的执行者可以使用自己的流动性来履行订单，或者通过各种链上流动性来源路由交易者的输入代币。
• 直接履行： 执行者将输出代币发送给交易者，以换取输入代币。

4. 如果订单未履行，则进行订单调整：

• 后备机制： 如果初始执行者未能履行订单，它会自动调整为下一个最佳可用报价。
• 区块到期： 订单价格会随着时间的推移而更新，这基于预定义的衰减函数，直到达到最小可接受值。 如果没有人履行订单，则互换将通过 Uniswap AMM 池执行。

5. 价格改进和执行：

• 执行者的决定： 如果其他执行者可以通过从多个场所采购流动性来获利，他们可能会决定履行订单。
• 执行： 执行者通过不同的流动性平台路由输入代币，收集输出代币，然后将商定的金额发送给交易者，并将任何盈余保留为利润。

除了可以选择激活协议费用（与其他版本的 Uniswap 一样）之外，UniswapX 上的交易没有其他相关费用。 交易者唯一需要支付的额外费用是执行者收取的利润。

流动性-费用飞轮

最后，要充分理解 Uniswap 在去中心化交易所市场的成功和主导地位，必须了解“流动性-费用飞轮”的概念。 这种自我增强的循环是 Uniswap 增长的基石，它可以驱动其流动性、交易量和整体市场份额。 以下是一个简明的细分：

1. 高流动性吸引交易者：
   • 流动性是指 Uniswap 池中可用的资金量。 流动性越高，交易者执行大型交易就越容易和快捷，而不会显着影响价格。
   • 当流动性较高时，交易者更有可能使用 Uniswap，因为他们可以获得更优惠的价格并更有效地执行交易。
2. 交易量产生费用：
   • 每次在 Uniswap 上进行交易时，都会收取少量费用。 此费用通常是交易价值的百分之一。
   • 这些费用会被收集并分配给为流动性池提供资金的 LP。
   • 此外，最近还实施了一项费用，用于使用 Uniswap 前端或其移动钱包。 此费用为 0.25%，不会分配给 LP，而是分配给 Uniswap Labs。
3. 费用吸引流动性提供者：
   • 由于流动性提供者可以赚取这些交易费用，因此提供流动性成为一种有吸引力的赚取被动收入的方式。
   • 随着交易量产生更多的费用，更多的人会受到激励，将他们的资金添加到流动性池中，以赚取这些费用的一部分。
4. 更多的流动性吸引更多的交易者：
   • 随着越来越多的人增加流动性，池会变得更大。 更大的池意味着交易者更好的交易条件。
   • 这会吸引更多的交易者加入 Uniswap，从而增加交易量，产生更多的费用，并继续循环。

基于意图的协议

为了理解这项研究，首先必须掌握基于意图的协议及其跨链解决方案的概念，包括它们如何运作、其必要性的起源以及目前提出的解决方案。

当前的区块链格局是分散的，有许多活跃的区块链，每个区块链都包含自己的流动性池。 这种碎片化给用户体验 (UX) 带来了重大挑战，因为用户在尝试跨不同链转移资产时，通常会面临复杂而繁琐的流程。 最初的解决方案（例如桥）是为了解决这些问题而引入的。 然而，这些早期方法被证明是不够的，因为它们通常需要多次用户交互，耗时，并且缺乏成本效益和安全性。

为了应对这些挑战，随着时间的推移，出现了各种解决方案来改善跨链流动性转移中的用户体验。 最初，桥是实现区块链之间资产转移的主要方法。 然而，这种方法导致过多的用户交互，从而导致高摩擦和用户不满意。 为了解决这些缺点，已经开发出更新的解决方案，重点是最大限度地减少用户输入并简化转移过程，从而增强整体用户体验。

该领域最新的进展之一是 CAKE（链抽象关键要素）框架的引入，该框架概述了实现链抽象和改善跨链环境中用户体验的关键方法。 CAKE 框架的一个重要方面是它专注于基于意图的跨链解决方案，这正是本研究的中心焦点。

基于意图的跨链解决方案旨在通过允许用户指定他们期望的结果（或“意图”），而不是手动处理每个技术步骤，来简化跨链交易。 例如，用户可以表明他们希望将代币从一个区块链交换到另一个区块链的意图，并且系统将在后台管理技术复杂性。 这种方法大大减少了与跨链交易相关的摩擦，从而改善了整体用户体验。

这些协议的运作方式是要求每个意图都由交易对手来履行，这些交易对手根据协议的不同，被称为求解器或执行者。 这些交易对手是专门提供比 AMM 更好价格的个人或实体。 求解器基于速度和价格相互竞争，通常充当专业做市商。 虽然基于意图的跨链协议因其效率而受到关注，但它们并不是唯一的解决方案。 最初，开发此类协议是为了在单个区块链中提供更有效的定价，通常作为 DEX 聚合器运行。 这些聚合器利用 DEX 作为流动性来源，并合并自己的报价请求 (RFQ) 系统，允许不同的参与者根据意图履行订单。 如果这些参与者提供的价格优于其他流动性来源，他们将完成订单并获得费用作为奖励。

基于意图的协议和传统 AMM 之间的关键区别在于它们的费用方法。 在传统 AMM 中，会发生“流动性飞轮”效应，其中 LP 添加流动性以换取交易者支付的费用。 随着交易对中的交易量增加并产生更多费用，LP 有更大的激励提供流动性，通常会导致更多可用的流动性。 相比之下，基于意图的协议涉及不同的费用结构，其中交易对手不是 LP 而是个人或实体。 AMM 中费用的等价物是给予求解器或执行者的奖励，激励他们最大限度地提高速度和价格方面的效率。 这在这些协议中创建了一种不同类型的“流动性飞轮”：随着更多订单通过 RFQ 系统路由，更多奖励变得可用，从而导致求解器或执行者之间竞争加剧。 即使总体流动性不一定增加，这种竞争也会推动更好的定价和执行速度。

尽管基于意图的解决方案具有优势，但仍有许多需要解决的重大挑战，特别是不同项目之间缺乏标准化。 CAKE 框架突出了这个问题，指出每个项目通常都开发自己的标准。 这种缺乏一致性会导致流动性降低、成本更高和交易速度变慢，这突显了需要通用标准来确保 DeFi 生态系统中基于意图的协议的效率和有效性。

ERC-7683 标准

为了响应跨链交易中日益增长的标准化需求，Uniswap 和 Across 合作开发了 ERC-7683 标准，标题为“跨链交易执行系统的接口”。 该标准的主要目标是通过降低复杂性并确保充足的流动性和积极参与来简化和增强跨链资产交易的用户体验。

ERC-7683 标准引入了几个关键功能来解决这些挑战。 它定义了一个名为 CrossChainOrder 的标准化数据结构，其中包含基本信息，例如用户的地址、订单结算的合约地址、涉及的代币和交易截止日期。 这种数据结构标准化对于实现更顺畅、更可靠的跨链交易至关重要。

此外，ERC-7683 概述了一个名为 ISettlementContract 的智能合约接口，该接口有助于跨各种区块链启动和结算订单。 该接口通过遵守一组通用规则来确保不同跨链系统之间的互操作性，从而使不同平台可以更轻松地无缝交互。

为了进一步增强互操作性，该标准包括一种将特定跨链订单转换为通用格式的机制，该格式称为 ResolvedCrossChainOrder。 这种转换允许不同的系统理解和执行订单，即使这些订单的细节有所不同，从而提高了跨平台的灵活性和兼容性。

虽然 ERC-7683 提供了一个通用框架，但它也允许自定义。 开发人员可以定制诸如定价模型、履行约束和结算程序之类的各种方面，以满足特定需求。 这种标准化和灵活性之间的平衡使该标准具有通用性和适应性，可以满足广泛的用例，而无需对底层框架进行重大修改。

通过在 ERC-7683 标准中集成一个名为 Permit2 的工具，可以进一步提高安全性和效率。 Permit2 简化了代币转账批准和订单签名的过程，减少了所需的签名数量，并将代币转账直接与订单的成功启动联系起来。 这种集成最大限度地减少了摩擦并简化了交易过程，使其更加用户友好和安全。

在可实施性方面，ERC-7683 标准因其对互操作性和灵活性的强烈关注而脱颖而出。 它引入的标准化数据结构和接口，例如 CrossChainOrder 和 ISettlementContract，大大降低了与集成多个流动性来源相关的复杂性。 这种标准化有助于开发人员更容易地采用，并确保不同的系统可以无缝交互，这对于广泛实施至关重要。 尽管 ERC-7683 采用了标准化方法，但它允许在定价模型和结算程序等领域进行自定义。 这种灵活性确保了该标准可以适应各种用例，而无需进行重大修改，从而降低了实施的门槛。 通过减少所需的用户交互、最大限度地减少摩擦并使标准更易于用户和开发人员采用，Permit2 的加入增强了安全性和简化了订单启动和执行的过程。

与 CAKE 框架中提出的可能涉及更复杂或分散方法的其他解决方案相比，ERC-7683 提供了一条更简化的实施路径。 诸如桥接或多步骤互换机制之类的替代方案通常需要复杂的协调和多个智能合约，从而导致更高的实施成本和更大的集成问题风险。

流动性问题

尚未获得足够关注的区块链面临的主要挑战之一是其 DEX 中缺乏流动性。 这个问题会产生负反馈循环，与“流动性飞轮”效应相反。 由于流动性有限，互换会遇到严重的滑点，导致交易者更喜欢流动性更高的网络。 因此，交易量往往会随着时间的推移而减少，从而导致费用降低，这反过来又降低了 LP 添加流动性的积极性。

文献综述

新区块链上 AMM 的冷启动问题一直是一个重大挑战，通常会阻碍这些平台的增长和采用，因为没有足够的流动性。 解决此问题的一种潜在解决方案是引入原子跨链互换。 原子互换于 2013 年由 Tier Nolan 首次概念化，直到 2017 年才看到实际实施，当时莱特币创始人 SatoshiLite 使用 HTLC（A7）成功执行了 LTC 和 BTC 之间的跨链原子互换。

原子互换已经从各个角度进行了广泛的研究，研究人员提出了一系列解决方案。 这些解决方案通常分为以下几类。

哈希时间锁定合约 (HTLC)

一种智能合约，旨在确保各方之间安全且有条件的资产转移。 通过使用加密哈希锁定资产并设置截止日期，HTLC 启用了跨链互换，前提是接收者在截止日期之前显示正确的密钥。

然而，HTLC 并非没有缺点。 它们容易受到抢先交易攻击，需要更高的 gas 费用来设置和执行，并且当需要匹配多个订单时，它们会变得越来越复杂 (A9)。 Dan Robinson 批评 HTLC 容易受到“恶意攻击”，在这种攻击中，恶意行为者可以故意锁定多个渠道的流动性，从而导致延迟和效率低下 (A10)。 此外，HTLC 引入了不必要的复杂性，并且可能会授予接收者“免费选择权”，以便根据变化的情况取消交易，从而在多资产交易中构成风险 (P3)。

任意消息传递桥 (AMB)

通过发送消息来锁定和解锁不同区块链上的代币，从而促进安全的跨链代币转账。 与 HTLC 相比，此方法通常更易于实施并提供更高的安全性。 然而，AMB 有其自身的一系列挑战，包括由于桥和 gas 费用而导致的高运营成本，以及消息传递失败的风险，这需要重试和额外处理 (A9)。 一些实施使用中心化服务器来监控跨链消息并匹配订单，从而降低 gas 费用并加快执行速度。 然而，这种对中心化的依赖引入了潜在的漏洞，并与区块链技术的去中心化精神相冲突 (A9)。

链抽象

旨在通过为跨不同区块链的交互建立通用标准来简化跨链意图并改善用户体验 (UX)(A4)。 CAKE 框架为有效的链抽象引入了三个层次：

1. 权限层： 这一层保存用户的私钥，并负责代表用户签署消息。 它支持各种类型的帐户，包括外部拥有的帐户 (EOA)、帐户抽象钱包和基于策略的代理 (A4)。
2. 求解器层： 求解器层估计跨链交易的成本和所需时间，确保它们在不同的区块链上高效可靠地执行。 它在优化交易执行方面起着至关重要的作用 (A4)。
3. 结算层： 这一层确保跨链交易的最终确定。 它涉及将资产转移到目标链并在用户批准后安全有效地完成交易。 结算层对于确保跨链活动的完整性和安全性至关重要 (A4)。

CAKE 框架还提出了六种链抽象的独立实施 (A4)：

该框架内的一个值得注意的应用是 UniswapX，它被框架在求解器价格竞争解决方案中 (A4)。 链抽象简化了用户与区块链的交互，允许他们使用任何产品和资产，而无需管理多个钱包、桥或底层基础设施。 简而言之，用户可以无缝地与多个区块链进行交互，而无需了解或关心他们正在使用哪个特定的区块链，例如 Arbitrum 或任何其他 (A6)。

CAKE 框架的主要贡献在于标准化跨链意图，这简化了用户在区块链上的交互。 最大限度地减少对多个钱包和复杂桥接的需求有助于简化用户体验，并支持开发更集成和高效的 DeFi 生态系统，从而可能有助于采用跨链应用程序。

以意图为中心

像 SUAVE 或 Anoma 这样的协议代表了一种更去中心化的 CoW 匹配和执行方法。这些协议专注于交易背后的意图，从而实现更无缝和无需信任的跨链交换。虽然前景广阔，但这些解决方案仍在开发中，尚未得到广泛应用。诸如 zk 或欺诈证明之类的替代方案可以提供跨链资产存款的无需信任验证，但这些方案也处于早期研究或开发阶段 (A9)。

为了使跨链互操作性在更广泛的范围内取得成功，人们日益达成共识，认为有必要制定一种新的、普遍接受的标准——一种每个网络都可以采用的标准。这将创建一个更大的 意图 履行者（fulfillers）市场（履行意图的实体），并有助于生态系统内更大的去中心化 (A3)。为了响应这一需求，Uniswap Labs 和 Across Protocol 开发了 ERC-7683 标准，专门用于统一基于 意图 的互操作性解决方案。该标准目前正在审查中，旨在提供一个有凝聚力的框架，可以在各种网络上广泛采用，从而提高兼容性和易用性。有关此标准的更多详细信息，请访问他们的网站 ERC-7683 (A3)。

利用此标准的关键举措之一是跨链 意图（以前称为跨链 UniswapX），它旨在与 UniswapX 使用相同的标准。这确保了不同基于 意图 的解决方案之间的平稳集成和互操作性 (A3)。意图 在解决加密货币交互中的几个长期存在的问题方面发挥着至关重要的作用。例如，它们提高了执行质量，并有助于减轻最大可提取价值 (MEV) 和其他提取行为。此外，意图 通过抽象复杂的任务来简化用户体验，从而降低了新用户的入门门槛，并使生态系统更易于访问 (P2)。

然而，意图 解决者（solvers）（负责执行这些 意图 的实体）的兴起带来了新的挑战。其中包括与潜在的中心化、审查阻力问题以及对链下流动性的持续依赖相关的风险。还存在委托代理问题，如果解决者没有得到适当的监管，他们可能不会以用户的最佳利益行事 (P2)。为了降低这些风险，人们提出了各种策略，包括开发通用的 意图 标准、创建用于协作解决的解决者 DAO（去中心化自治组织）以及实施问责制框架，以确保解决者与用户的利益保持一致 (P2)。

除了这些新兴协议外，deBridge 堆栈还采用了原子跨链 意图 技术，突出了其在安全高效的跨链交易方面的潜力 (A12)。基于 意图 的去中心化交易所 (DEX) 解决方案尤其有希望，与传统的自动做市商 (AMM) 解决方案相比，它们提供了更好的定价 (A13)。这主要是因为它们能够更有效地聚合流动性，并以最大化用户价值的方式执行交易。

虽然这些以 意图 为中心的解决方案很有希望，但重要的是要注意，它们仍在开发中，尚未得到广泛应用。诸如 zk 证明或欺诈证明之类的替代方案也可以提供跨链资产存款的无需信任验证，但这些方案也处于早期研究或开发阶段 (A9)。尽管如此，该领域正在进行的进步为跨链交易的更去中心化和高效的未来奠定了基础。

Uniswap V4 Hooks

迄今为止，只开发了一个专门用于解决原子跨链交换的 hook：Crosschain Liquidity Hook。这个提议的解决方案利用 Axelar 自动在链上重新分配流动性，旨在平衡流动性、增加收益并减少滑点，尤其是在较小的链上。

THORChain

ThorChain 经常被误解为原子交换解决方案，它依赖于流动性池，而不是真正的原子交换。它通过首先将 ETH 转换为 RUNE，然后将 RUNE 转换为 BTC 来交换 ETH 等资产，从而使该过程暴露于来自流动性池漏洞的潜在风险。(A7)

影响 DeFi 生态系统采用的关键因素

虽然 ERC-7683 标准解决了跨链互操作性挑战，例如新区块链上缺乏流动性。但它的实施和采用的成功或失败将取决于现有 DeFi 生态系统中的各种因素。这些因素已在当前的去中心化交易所和流动性提供领域观察到，将影响任何新标准的有效性和采用率。主要考虑因素包括

• Gas 费用 会显著影响不同区块链环境中的流动性提供和交易行为。在 Arbitrum 和 Polygon 等扩展解决方案上，较低的 gas 费用可以更频繁地更新 Uniswap V3 中的仓位，从而提高市场价格周围的流动性集中度。这种集中度通过减少滑点和降低执行成本使小型交易者受益 (P14)。相反，由于以太坊主网具有卓越的安全性和更深的流动性池，因此较大的交易者和流动性提供者 (LP) 倾向于选择以太坊主网，尽管费用较高 (P14)。
• LP 行为 表现出明显的模式。大多数 LP 表现出谨慎的态度，通常只投资于一个池。超过 70% 的提供者只投资于一个池，这表明即使随着 LP 数量的增加，保守的策略仍然存在 (P15)。池之间的流动性迁移主要由外部激励因素驱动（例如流动性挖矿奖励），而不是常规的市场波动 (P15)。不同池类型的回报差异很大。稳定币池提供接近无风险的回报，主要来自交易费用。涉及 ETH 和 BTC 等主要加密货币的普通池由于价格波动而经历波动回报。以高度波动的代币为特征的奇异池通常会导致重大损失 (P15)。
• 市场碎片化，尤其是不同费用级别的市场碎片化，对整个生态系统都有好处。它鼓励更多的 LP 参与并促进竞争，尤其是在低费用池中 (P17)。这种碎片化通过适应不同的 LP 需求来提高市场质量。高 gas 价格对流动性分配产生重大影响，通常将流动性从低费用池转移到高费用池 (P17)。
• 二层解决方案 既提供好处，也带来挑战。L2 上较低的 gas 费用有助于更有效地利用流动性，并通过更频繁的仓位重新平衡来提高 LP 的回报 (P18)。但是，挑战仍然存在，包括中心化排序器和不同 L2 之间的流动性碎片化。在 L2 和主网之间桥接资金的过程仍然成本高昂且耗时 (P18)。
• Uniswap 的 发展反映了区块链可扩展性的变化格局。虽然 Uniswap V3 针对以太坊主网进行了优化，但即将推出的 Uniswap V4 可以利用更便宜的链来实现更复杂的 hook 并增强用户体验，尤其是在 L2 上 (P18)。这种调整突出了在去中心化交易所协议中平衡效率、成本效益和用户可访问性的持续努力。
• 交易者行为。 交易者行为主要受“思考时间”或特征时间的影响，这是用户满意度的最关键预测指标之一。在此之后，任务完成率和“点击时间”或偏移时间也起着重要作用。为了提高用户满意度，必须最大限度地减少交易者花费在考虑上的时间和花费在点击完成任务上的时间。(P19)

结论和含义

之前的研究支持我们的假设，即原子跨链交换可以解决新区块链上 AMM 的冷启动问题。虽然原子交换通过启用从已建立的链到新链的资产转移提供了一种潜在的解决方案 (A4, A7)，但 HTLC 和 AMB 等现有解决方案存在复杂性、高成本和中心化风险等限制 (A9, A10, A17)。

我们的研究应侧重于克服这些限制。通过探索以 意图 为中心的协议和标准（如 ERC-7683），我们可以开发更用户友好和去中心化的原子交换解决方案 (A3, A12, A13)。优先考虑用户体验、降低成本和解决中心化风险是要探索的关键领域 (P2)。此外，分析 gas 费用、LP 行为和交易者行为等因素将有助于我们设计符合用户需求和更广泛的 DeFi 生态系统的解决方案 (P14, P15, P17, P18, P19)。

方法

为了测试我们的假设，我们对三个不同区块链上的三个不同资产对的链上交易量以及基于 意图 的协议的交易量进行了彻底的分析。主要目标是确定基于 意图 的协议的交易量的增加是否与这些资产对的链上交易量的相应减少相关。这种减少可能会导致链上流动性减少，因为流动性飞轮可能会受到影响。

虽然考虑整个链下交易量范围（包括所有链下进行的交易，包括在 CEX 和基于 意图 的协议上的交易）似乎是合乎逻辑的，但本研究有意将其重点缩小到源自基于 意图 的协议的交易量。这种关注背后的理由在于我们正在研究的特定用户市场：与专门在 CEX 中运营的链下用户相比，与基于 意图 或传统 DEX 交互的链上用户。

我们的分析以系统的方式进行，包括四个关键步骤，旨在确保对所选区块链和资产对进行全面评估。这种方法使我们能够严格测试该假设，并提供对链上和基于 意图 的协议交易量之间相互作用的见解。

步骤 1：区块链选择

我们的方法的第一步涉及选择最适合案例研究的区块链。我们首先从 deBridge 获取流入流出数据，重点关注累计 180 天的时间段。使用 https://dune.com/queries/3971774 上的查询提取数据。通过这些数据，我们根据其累计流入流出量编制了前 10 个区块链的列表。

接下来，我们确定了满足以下标准的区块链：deBridge 上有足够的累计 180 天交易量，并且没有正在进行的空投活动。通过此分析，选择了三个区块链：以太坊、Arbitrum 和 Base。选择以太坊是因为它在流入流出量中排名第二，使其成为强大的基础层区块链。选择排名第五的 Arbitrum 是因为其作为没有正在进行的空投的替代层的位置已经巩固。选择排名第四的 Base 是因为其作为非巩固替代层，也没有正在进行的空投（至少是公开的）。

步骤 2：deBridge 数据收集（180 天）

在第二步中，我们专注于收集分析所需的 deBridge 数据。具体来说，我们收集了所选区块链上所有交换资产对的 180 天的累计流入流出量。通过以下查询获取数据：对于以太坊，查询位于 https://dune.com/queries/3971932；对于 Arbitrum，位于 https://dune.com/queries/4000142；对于 Base，位于 https://dune.com/queries/4008397。

收集数据后，我们确定了每个区块链上交易量最大的资产对，并根据其特征对其进行分类。我们选择了一个流动性高且已经巩固的一对，另一个不太巩固的一对，以及第三个未在 CEX 上列出的一对。

本次分析选择的配对如下：

接下来，我们检索了所选区块链上这些选定资产对的累计和每日流入流出量。

步骤 3：链上和链下数据收集（180 天）

第三步涉及收集相同 180 天期间内这些资产对的链上和链下数据。最初，我们确定了所选区块链上的主要 DEX 和基于 意图 的 DEX。

对于链上数据，我们使用以下查询收集了累计和每日交易量：对于以太坊，查询位于 https://dune.com/queries/4001734；对于 Arbitrum，位于 https://dune.com/queries/4001769；对于 Base，位于 https://dune.com/queries/4001799。同样，对于链下数据，我们使用以下查询检索了累计和每日交易量：对于以太坊，查询位于 https://dune.com/queries/4001750；对于 Arbitrum，位于 https://dune.com/queries/4001827；对于 Base，位于 https://dune.com/queries/4001814。

步骤 4：分析

最后一步涉及对所选资产对的链上和链下交易量进行全面分析。我们的主要目标是确定每个资产对的链下交易量的增加是否与链上交易量的减少之间存在相关性。

分析按如下方式进行。首先，我们对链上交易量、链下交易量和活跃地址数据应用对数变换，以解决偏度并稳定方差。然后，我们采用普通最小二乘法 (OLS) 回归模型来分析链上交易量（因变量）与两个自变量之间的关系：链下交易量和活跃地址。这些模型分别应用于每个区块链上的每个代币对。

我们使用 p 值评估链下交易量对链上交易量的影响的统计显著性，考虑 p < 0.05 的阈值表示显著性。此外，还计算了 Pearson 相关系数，以评估链上和链下交易量之间线性关系的强度。为了可视化这些关系，生成了回归图，其中包括 Pearson 相关系数。

在我们的时间序列分析中，我们检查了链上交易量、链下交易量和活跃地址随时间变化的关系。我们应用了 Augmented Dickey-Fuller (ADF) 测试，以确保时间序列数据的平稳性。随后，使用向量自回归 (VAR) 模型来探索这些变量之间的相互依赖关系。VAR 模型的最佳滞后选择基于 AIC 系数确定，其中滞后数量是根据在分析的 15 个滞后中显示最低滞后系数的滞后选择的。这种方法提供了一个强大的框架来探索变量之间的相互依赖关系。

进行了 Granger 因果关系测试（包括正常测试和反向测试），以确定链下交易量是否可以预测链上交易量，反之亦然，从而表明潜在的因果关系。

最后，我们还进行了求解器分析，创建了一个热图，以比较求解器的活动（作为链下交易量与链上交易量的比率），基于小时和天。这种综合方法使我们能够测试该假设，即链下交易量的增加在统计上与所选资产对的链上交易量的减少相关。此外，我们检查了 意图 履行者（fillers）的活动，并将他们的交易量与链上交易量进行比较，以评估基于 意图 的协议在这种情况下是否是一种实用且有效的解决方案。

经验结果

本节介绍了我们的分析结果，考察了基于 意图 的协议对不同区块链和资产对的链上流动性的影响。通过系统地测试我们的假设并探索关键变量，我们发现了对链下和链上活动之间关系的重要见解。这些结果凸显了影响方面的差异，具体取决于所研究的区块链（以太坊、Arbitrum、Base）和资产对，为理解基于 意图 的协议的兴起如何重塑去中心化交易所的流动性动态提供了有价值的数据。

从数据分析的前 4 个步骤获得的数值结果总结在下表中：

皮尔逊系数及其 p 值

为了提供更多背景信息，我们在下面包含了每个分析资产对的图表：

以太坊上 USDC-WETH 的每日交易量和回归图

以太坊上 PEPE-WETH 的每日交易量和回归图

以太坊上 APU-WETH 的每日交易量和回归图

Arbitrum 上 USDC-WETH 的每日交易量和回归图

Arbitrum 上 ARB-WETH 的每日交易量和回归图

Arbitrum 上 MIM-WETH 的每日交易量和回归图

Base 上 USDC-WETH 的每日交易量和回归图

Base 上 BRETT-WETH 的每日交易量和回归图

Base 上 USD+-USDC 的每日交易量和回归图

观察到，对于所有对，都存在显着的正相关关系，除了那些纯粹在链上的对（USD+-USDC 和 MIM-WETH）。此外，这种相关性在以太坊上比在 Arbitrum 和 Base 上明显更强。

ADF 测试

Granger 测试的数值结果表明，根据分析的滞后，结果在不同的资产对之间有所不同。该数据总结在下表中：

以太坊的 Granger 测试结果

Arbitrum 的 Granger 测试结果

Base 的 Granger 测试结果

Granger 因果关系测试揭示了链下交易量和链上交易量之间的显着预测关系，对于某些资产，反之亦然，p 值表明存在潜在的强因果关系。这表明一种交易量的变动可以可靠地预测另一种交易量的变动，突出了链上和链下活动之间的动态交互。

对于其他资产，这种关系仅暗示一个方向的关联——从链下到链上，或从链上到链下。对于流动性较差的资产对，已确认相关性不显着。

最后，我们还分析了求解器的典型工作时间，并将他们的交易量与链上交易量进行比较，以评估实际上，基于他们的解决方案是否有效，以及他们是否在一天的所有时间都处于活跃状态。

在热图中，可以观察到，尽管求解器主要是机构或做市商，但他们在一周中的任何时间的活动都不会显着减少，甚至在交易量减少的时期（例如周末晚上）更高。

讨论

根据分析，链下交易量与链上交易量之间的关系因特定的区块链、代币对以及资产对的类型（在 CEX+DEX 上交易与仅在 DEX 上交易）而异：

• USDC-WETH：分析显示链下交易量与链上交易量之间存在显着的正相关关系（系数 = 0.698，p 值 < 0.001）。这表明链下交易量的增加与链上交易量的显着增加有关。VAR 模型结果表明从链下交易量到链上交易量存在很强的预测关系，Granger 因果关系测试证实了这种双向影响。这对在 CEX 和 DEX 平台上的高流动性突出了这种关系的稳健性，表明链下活动可能会驱动或反映链上交易中的类似趋势。
• PEPE-WETH 和 APU-WETH：这两个对都表现出很强的正相关关系，系数分别为 0.828 和 0.756，并且 p 值非常低。这些对的 VAR 分析还表明链下交易量对链上活动有显着影响，特别是对于 PEPE-WETH，Granger 因果关系测试表明链下交易量显着预测链上交易量。这些发现表明，即使对于不太突出的对，链下交易量也是链上活动的重要预测指标。

Base

• USDC-WETH：正但较小的系数（0.186，p 值 < 0.001）表明链下交易量与链上交易量之间存在较弱但显着的关系。该对的 VAR 分析表明，虽然存在正相关关系，但与以太坊相比，预测能力较弱。这些差异可能源于市场成熟度、流动性或基础设施的差异。Granger 因果关系测试未发现强大的因果关系，表明这些交易量之间的相互作用在 Base 上可能更复杂。
• USD+-USDC：这对在链下交易量和链上交易量之间显示出不重要且略微负面的关系（系数 = -0.011，p 值 = 0.433）。结果表明，对于 USD+-USDC，链下活动可能不是链上交易量的可靠预测指标，反之亦然。
• BRETT-WETH：虽然交易量低于 USDC-WETH，但 BRETT-WETH 仍然显示出正相关关系（系数 = 0.152，p 值 < 0.001）。VAR 分析表明，即使对于 Base 上较小的对，链下交易量也可以适度地预测链上活动，尽管这种关系不如流动性较强的对那么稳健。

Arbitrum

• USDC-WETH： 链下交易量与链上交易量之间的关系适中但显着（系数 = 0.404，p 值 < 0.001）。但是，ADF 测试表明，链上交易量、链下交易量和活跃地址的时间序列不稳定，这引起了人们对在此上下文中应用的 VAR 模型和 Granger 因果关系测试的有效性的担忧。尽管 VAR 模型表明链下交易量会影响链上交易量，但由于数据的不稳定性，这种关系可能不太稳健。Granger 因果关系测试证实了某种程度的影响，突出了即使在 Arbitrum 等不太成熟的生态系统中，链下和链上活动的互连性。但是，鉴于由不稳定数据中的潜在虚假关系引起的问题，应谨慎解释这些结果。可能需要进一步的预处理或其他建模方法来获得更可靠的见解。
• ARB-WETH：影响较弱（系数 = 0.173，p 值 < 0.001），但仍然显着，表明链下活动会影响链上交易量，但与流动性较强的对相比，影响较小。VAR 分析也支持这一发现，表明链下交易量对链上活动有适度的影响。
• MIM-WETH： 这对显示出最弱的关系（系数 = 0.022，p 值 = 0.337），VAR 模型和 Granger 因果关系测试表明链下交易量和链上交易量之间缺乏显着的相互作用。结果表明，对于 MIM-WETH，链下活动可能不是链上交易量的可靠预测指标，反之亦然。

跨区块链的比较见解

• 以太坊作为基准： 以太坊仍然是链下交易量对链上活动影响最大的区块链。这些关系的稳健性，特别是对于 USDC-WETH，使以太坊成为理解链下和链上交易之间动态的重要基准。随着其他区块链发展并发展其市场结构，这些见解可以为策略提供信息。
• 较低流动性网络中的差异： Base 和 Arbitrum 的结果表明，链下交易量与链上交易量之间的关系可能因每个区块链的流动性和交易环境而异。在这些区块链上，链下活动对链上交易量的影响不太明显，这可能是由于市场基础设施或流动性提供策略的差异造成的。

尽管我们最初的假设表明，基于 意图 的协议可能对链上流动性产生负面影响，但我们的研究结果表明，大多数对和区块链之间存在正相关关系。一个关键原因可能是这种链下交易量（由求解器产生）仍然非常低——约占链上交易量的 4.63%——未能达到显着影响流动性池 APY 所需的临界阈值。

此外，这种关系的强度差异很大。这种影响在高流动性对（例如以太坊上的 USDC-WETH）中更为明显，而在主要在 DEX 上交易或流动性较低的对中则减弱。这可能表明求解器对填写仅来自 DEX 代币的订单不感兴趣。我们的主要假设表明，这是因为这些代币无法通过 CEX 进行套利，因此很难提供比 AMM LP 提供的价格更好的报价。但是，这只是一个假设，应进一步调查以获取确凿的数据。

关于所有汇总数据的时间序列，其分析（由 ADF 测试支持）证实了大多数关键变量是稳定的，从而确保了观察到的关系是可靠的，并且不受潜在趋势的驱动。

考虑到最显着的滞后（不同对滞后从 1 到 10），VAR 模型分析表明，链上和链下交易量的过去值确实会随时间影响当前的交易量。但是，这些市场中的复杂性和交互作用非常依赖于特定的资产对和区块链，在不同的滞后中观察到不同程度的影响。

Granger 因果关系测试显示了链下交易量与链上交易量之间关系的混合结果。对于某些对，存在很强的双向关系，这表明链下和链上活动紧密相连，彼此影响。但是，对于其他对，这种关系较弱甚至不显着，这表明链下和链上活动之间的动态可能因具体情况而异。

关于求解器活动，尽管他们在周末填充的交易量较少，但与链上交易量进行比较表明，他们每天每时每刻都在填充订单，这表明基于 意图 的协议目前是基于 AMM 的 DEX 的良好替代方案。

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结论

在进行这项研究之前，我们提出了三个假设：

1. 交易成本和桥接复杂性阻碍了新区块链上的流动性提供。

正确：研究表明，交易者行为主要受到“思考时间”（在本例中，用户花费在考虑如何桥接资金上的时间）的影响，这是用户满意度的最关键预测指标之一。此外，任务完成率和“点击时间”（或偏移时间）也起着重要作用。交易成本和桥接复杂性迫使用户考虑桥接资金以增加流动性的最快、最安全和最便宜的方式，从而导致更长的思考时间和降低用户满意度。这导致选择将资金桥接到新区块链的用户减少。

这些并不是驱动这种行为的唯一因素；新区块链上的激励措施和较低的安全性也是用户可能避免桥接资金和提供流动性的相关原因。

2. 基于意图的原子跨链交换可能会减少较小 DEX 上的流动性。

部分错误： 数据分析表明，虽然假设基于 意图 的原子跨链交换会减少较小 DEX 上的流动性，但情况并非完全如此。相反，链下交易量与链上交易量之间存在正相关关系，表明交易链下活动可以增强链上流动性，因为流动性飞轮（更多的交易量导致更多的费用，从而导致更多的流动性）。这表明，链下交易量可能补充和支持不同资产和区块链上的链上交易活动，而不是减少 DEX 上的流动性。

3. 与长尾资产相比，这些交换可能会对高市值资产的链上流动性产生更大的负面影响。

重要的是要记住，相关性并不意味着因果关系。虽然通过 Granger 因果关系测试分析的结果表明这些相关性可能反映出因果关系，但仅凭此证据不足以确认因果关系。Granger 测试表明变量之间存在潜在的可预测性，但它无法解释驱动这些关系的所有可能的外部因素或潜在机制。因此，虽然这些发现有力地表明存在因果联系，但需要进一步调查和额外的方法来确定因果关系。

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致谢

我们要衷心感谢 @IrishLatte_19 在进行查询方面提供的宝贵帮助，这使得这项研究成为可能。此外，我们非常感谢 Anthias Labs 在整个工作过程中提供的监督和指导，这对于塑造其方向和结论起到了重要作用。

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