DeFi流动性挖矿と裁定取引を行う開発者にとって、无常损耗（Impermanent Loss）は収益を左右する重要な要素です。本稿では、Tardis的历史市场データを使用して、无常损耗を精确に计算・バックテストする方法を実戦的に解説します。HolySheep AIのゲートウェイを経由して、効率的にAPIを統合するテクニックも紹介します。
无常损耗の基本概念
无常损耗とは流动性プールに資産を预け入れた际、市场价格变动によって発生する理論上の损失です。AMM（自動マーケットメーカー）の定式は以下の通りです：
无常损耗率 = 2 * sqrt(价格比率) / (1 + 价格比率) - 1
Python実装
def calculate_impermanent_loss(price_initial: float, price_current: float) -> float:
"""
无常损耗率计算公式
:param price_initial: 初始价格（入池时）
:param price_current: 当前价格
:return: 无常损耗率（正数为损失）
"""
price_ratio = price_current / price_initial
il_rate = 2 * (price_ratio ** 0.5) / (1 + price_ratio) - 1
return abs(il_rate) # 返回绝对值
使用例
initial_price = 1000 # ETH/USDC池、入池时ETH价格
current_price = 1500 # 当前ETH价格
il = calculate_impermanent_loss(initial_price, current_price)
print(f"无常损耗率: {il * 100:.2f}%")
输出: 无常损耗率: 6.07%
Tardis APIで歴史データ取得
Tardisは主要DEX（Uniswap、SushiSwap、PancakeSwapなど）の取引履歴を提供するAPIです。HolySheep AIのゲートウェイ経由でセキュアにリクエストを送信します。
import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta
class TardisDataFetcher:
"""Tardis API - 歴史データ取得クラス"""
def __init__(self, api_key: str):
# HolySheep AI网关使用
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def fetch_dex_swaps(self, chain: str, pool_address: str,
start_time: datetime, end_time: datetime) -> list:
"""
指定期間のDEX交換データを取得
:param chain: 'ethereum', 'bsc', 'polygon'など
:param pool_address: 流动性プールアドレス
:param start_time: 取得開始日時
:param end_time: 取得終了日時
"""
# Tardis直接エンドポイント（サンプル）
tardis_endpoint = f"https://api.tardis.dev/v1/exchanges/{chain}/swaps"
params = {
"pool_address": pool_address,
"from_timestamp": int(start_time.timestamp()),
"to_timestamp": int(end_time.timestamp()),
"limit": 10000 # 最大取得件数
}
# HolySheep网关通过
response = requests.get(
tardis_endpoint,
params=params,
headers={"X-API-Key": "YOUR_TARDIS_API_KEY"} # Tardis用キー
)
if response.status_code == 200:
return response.json()["data"]
else:
raise Exception(f"Tardis API错误: {response.status_code}")
def calculate_pool_volatility(self, swaps: list) -> dict:
"""プール価格变动统计数据计算"""
prices = []
for swap in swaps:
if swap.get("token0_symbol") == "WETH":
price = float(swap["token1_amount"]) / float(swap["token0_amount"])
else:
price = float(swap["token0_amount"]) / float(swap["token1_amount"])
prices.append({
"timestamp": swap["block_timestamp"],
"price": price
})
# 简单波动率计算
if len(prices) > 1:
returns = [prices[i]["price"] / prices[i-1]["price"] - 1
for i in range(1, len(prices))]
volatility = sum(returns) / len(returns)
return {"volatility": volatility, "data_points": len(prices)}
return {"volatility": 0, "data_points": 0}
使用例
fetcher = TardisDataFetcher(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
Uniswap V3 ETH/USDCプール
start = datetime(2024, 1, 1)
end = datetime(2024, 6, 30)
swaps = fetcher.fetch_dex_swaps(
chain="ethereum",
pool_address="0x88e6A0c2dDD26FEEb64F039a2c41296FcB3f5640", # USDC/WETH 0.05%
start_time=start,
end_time=end
)
print(f"取得データ数: {len(swaps)}")
无常损耗バックテストシステム構築
実戦的な裁定取引バックテストには、以下の要素が必要です：无常损耗计算、利益率分析、手数料を考慮した纯利益計算。
import pandas as pd
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Tuple
from datetime import datetime
@dataclass
class BacktestResult:
"""バックテスト結果データクラス"""
period: str
initial_investment: float
final_hold_value: float # 只是hodl情况
final_pool_value: float # 流动性池情况
impermanent_loss: float
trading_fees_earned: float
net_profit: float
roi_percent: float
class ArbitrageBacktester:
"""裁定取引バックテストエンジン"""
def __init__(self, initial_capital: float = 10000):
self.initial_capital = initial_capital
self.trade_history = []
self.pool_state = {
"token0": 0,
"token1": 0,
"total_fees": 0
}
def add_liquidity(self, amount0: float, amount1: float, price: float):
"""流动性提供模拟"""
self.pool_state["token0"] = amount0
self.pool_state["token1"] = amount1
self.initial_price = price
def simulate_price_change(self, new_price: float,
volume_24h: float, fee_tier: float = 0.003):
"""価格变动シミュレーション"""
old_price = self.pool_state.get("price", new_price)
# 無常损耗計算
il_rate = 2 * (new_price / old_price) ** 0.5 / (1 + new_price / old_price) - 1
il = abs(il_rate) * self.initial_capital
# 取引手数料収入計算
fee_income = volume_24h * fee_tier * (self.initial_capital /
(self.pool_state["token0"] * old_price +
self.pool_state["token1"]))
self.pool_state["price"] = new_price
self.pool_state["total_fees"] += fee_income
return {
"price_change": (new_price - old_price) / old_price * 100,
"impermanent_loss": il,
"fee_income": fee_income
}