Blockin.ai：LPトラッキング、LPセグメンテーション分析

著者：Blockin.ai

一、統計サンプル

統計サンプルは、Uniswap V3プロトコルの設立から2022年10月27日までの全LP85195件で、そのうち1066件のLPはポジションを初めて注入した後に別のアドレスに転送され、継続してそのポジションを保持していないため、これを除外し、残りのサンプルは84129件となります。

この記事は、オンチェーンメタデータのすべてのポジション関連イベントとLPおよびそのポジションの毎時集計された収益指標に基づき、時間単位のLP特徴指標を導出し、LP特徴分布の統計、LPクラスタリングおよびユーザープロファイリングに使用されます。

二、LP特徴分布統計

（一）LPの歴史的保有最大コインプール数およびポジション数分布
それぞれのLPが同時に保有している最大コインプール数、最大ポジション数、単一コインプールの最大ポジション数を統計した結果、下の図1-1のように、66000件以上のLPが同時に1つのコインプールでのみ市場を形成し、66000件以上のLPが同時に単一コインプールで1つのポジションのみを保持し、57000件以上のLPが同時にUni-V3で1つのポジションのみを保持していることがわかります。これは、大部分のLPが単一コインプールの単一ポジション保持者であり、少数のLPのみが分散投資を選択していることを示しています。

LPを単一ポジション保持者と多ポジション保持者（singleposition / multipositions）に分け、多ポジション保持者の単一コインプール内のポジション分布の例は図1-2の通りです：

LPアドレス：0x741aa7cfb2c7bf2a1e7d4da2e3df6a56ca4131f3；

POOLアドレス：0x8ad599c3a0ff1de082011efddc58f1908eb6e6d8；

図2-1 LPの歴史的保有最大コインプール数、最大ポジション数、単一コインプールの最大ポジション数分布

図2-2 多ポジション保持者の単一コインプール内のポジション分布の例

（二）LPの総マイニング期間および調整頻度の統計分析

総マイニング日数total_daysは、LPが初めてポジションを取得してから最近のすべてのポジションを撤回するまでの時間を示し、総マイニング日数の分布は主に0-100日間に集中しており、長尾分布となっています。統計によると、総マイニング日数が200日を超えるLPは約20000件あり、総マイニング日数が3日以下のLPは約16000件です。

調整回数operate_cntは、LPのポジションに対するmint/burnアクションの回数を示し、統計を容易にするために、単一ポジションのすべての調整アクションはポジションの最終的な所有者に計算されます。図1-3から、調整回数は主に2回、3回に集中しており、調整回数が3回以下のLPは約54000件です。

単一の撤回されたポジションには少なくとも2回の調整アクション（1回の注入と1回の撤回）があるため、operatecnt<=2のLPは単一調整singleoperationと見なし、2<operatecnt<=10のLPは多重調整multioperationsと見なし、operatecnt>10のLPは多くの調整manyoperationsと見なします。調整回数の分類分布は図1-4の通りです。

図2-3 LPの総マイニング期間および調整回数の密度分布

図2-4 調整回数の分類分布

（三）LPの最後の撤回時間と収益率の分布

撤回されたLPの最後の撤回月の分布を見ると、LPは2022年10月に完全に撤回した件数が最も多く、他の月の完全撤回LPの件数は比較的均等で、2022年2月の完全撤回LPの件数が最も少ないことがわかります。

図2-4 最後の撤回月のLP件数分布図

（四）LPポジション区間分布

token1本位のLP各ポジションの区間平均幅と上下区間平均幅を計算することで、LPがポジション区間幅を設定する傾向を観察します。標準幅の計算方法は：上下限と現在価格の価格差/現在価格です。

LPの平均区間幅は二峰性分布を示し、最初のピークは0.15付近にあり、一部のLPはプールの交換価格が15%以内で変動すると考えています。二つ目のピークは1.5付近にあり、一部のLPは比較的広い分布を好み、分布は主に0-2の間に集中しています。

上区間幅が下区間の2倍を超えると価格に対してpositive傾向があり、下区間幅が上区間の2倍を超えると価格に対してnegative傾向があると見なされ、その他は中立neutralとされます。図から、LPが設定した区間は中立が最も多く、positive傾向のLPは中立よりやや少なく、negative傾向のLPは少ないことがわかります。

図2-5 ポジション区間傾向LP件数分布図

三、特徴選択

（一）特徴の多重共線性および相関分析
多重共線性分析を通じて、特徴VIF値を計算し、10を超える最大VIF値の特徴を順次除外しました。除外された特徴は：'hismaxnetvalueualld', 'avgnetvalueu', 'avgposage', 'posage_75percent'です。

数値型変数の相関係数行列を計算し、相関係数ヒートマップを作成し、相関係数が0.7以上のものを高相関特徴と見なし、以降の変数選択では異なるものを選択しません。

図3-1 相関係数ヒートマップ

（二）重要特徴のビン分け

LPの歴史的総年率収益率を[1、0]変数に分け、収益率が正の場合は1、負の場合は0とし、等頻分ビン分けを通じて最終結果を得ます。IV値が0.2以上の特徴を選別し、高相関特徴をフィルタリングした結果、重要な特徴は以下の通りです。

特徴のビン分け結果から、ポジションの純値が大きく、最後の撤回時間が遅く、平均調整時間が短く、調整回数が多いLPグループ内の負収益率の割合が低いことがわかります。特徴のビン分けによる純年率収益率分布の箱体も同様の結論を示しています。

表3-1 特徴ビン分けiv

表3-2 特徴ビン分け結果

図3-2 特徴ビン分けのLP純収益率分布箱体図

フォローするLPの目標に基づき、最近操作があったLPを選択する必要があるため、LPの最近の撤回時間は特徴指標としては使用しません。

残りの3つの特徴について正収益のLP割合を計算し、ヒートマップを描画した結果、調整回数の特徴の区別度は明確ではなく、最大ポジション純値>3631.76 & 平均調整時間<76のLP全体の収益が明らかに良好であり、これはスマートマネーの特徴にも合致します。したがって、今後のLP追跡はこれらの条件を満たすLPから選択します。

上記の条件を満たすLPは合計32117件で、活発なアドレスを探すために、最近の撤回時間が最近15日以内で、累積マイニング日数が30日を超え、プール内の日数が20日を超えるLPは合計2201件です。

図3-3 重要特徴ビン分けのLP正収益分布ヒートマップ

（三）LP操作スタイル特徴のビン分け

図3-3 LP操作スタイルによる分類箱体図