该系列的前一篇文章介绍了 Chainlink 价格预言机的使用，其目前也被大部分 DeFi 应用所使用，但依然存在局限性。首先是所支持的 Token 的覆盖率还不全，尤其是长尾资产，大多还未支持，比如 SHIB，目前只在 BSC 主网有 SHIB/USD 的 Price Feed，而其它网络的都还没有，连 Ethereum 的都还没支持。其次，有些资产的偏差阈值较大，价格更新也比较慢，可能长达十几二十个小时才会更新价格，比如 BNT。
这时候就需要考虑其它价格预言机了，而 UniswapV2 和 UniswapV3 都是不错的选择。
本篇先来聊聊如何使用 UniswapV2 作为价格预言机。
UniswapV2 使用的价格预言机称为 TWAP（Time-Weighted Average Price），即时间加权平均价格。不同于链下聚合的 Chainlink 取自多个不同交易所的数据作为数据源，TWAP 的数据源来自于 Uniswap 自身的交易数据，价格的计算也都是在链上执行的，因此，TWAP 属于链上预言机。
TWAP 的原理比较简单，首先，在 UniswapV2Pair 合约中，会存储两个变量 price0CumulativeLast 和 price1CumulativeLast，在 _update() 函数中会更新这两个变量，其相关代码如下：
派盾：Sturdy Finance被攻击根本原因在于cB-stETH-STABLE价格预言机存在漏洞:6月12日消息，据派盾分析，Sturdy Finance被攻击的根本原因在于计算cB-stETH-STABLE资产价格的价格预言机存在漏洞。
今日早些时候消息，据派盾监测，DeFi借贷协议Sturdy遭黑客攻击，此次攻击或通过价格操纵实行，攻击者已将442.6枚ETH（价值约77万美元）转至Tornado Cash。[2023/6/12 21:31:15]
price0CumulativeLast 和 price1CumulativeLast 分别记录了 token0 和 token1 的累计价格。所谓累计价格，其代表的是整个合约历史中每一秒的 Uniswap 价格总和。且只会在每个区块第一笔交易时执行累加计算，累加的值不是当前区块的第一笔交易的价格，而是在这之前的最后一笔交易的价格，所以至少也是上个区块的价格。取自之前区块的价格，可以大大提高操控价格的成本，所以自然也提高了安全性。
如上图所示，合约的第一个区块为 Block 122，这时候，价格和时间差都为 0，所以累计价格也为 ?0。到了下一个区块 Block 123，这时候取自上个区块的最后一口价格 10.2，且经过的时间差为 7，因此就可以计算出累计价格 priceCumulative = 10.2 * 7 = 71.4。再到下个区块 Block 124，取自上一口价格 10.3，两个区块间的时间差为 8，那此时的累计价格就变成了 71.4 + (10.3 * 8) = 153.8。Block 125 的时候也同理，上口价格为 10.5，区块时间差为 5，所以最新的累计价格就变成了 153.8 + (10.5 * 5) = 206.3。
马克·库班：“超级看好”以太坊但拒绝做具体价格预测:金色财经报道，NBA 达拉斯独行侠队老板、亿万富豪马克·库班在接受《财富》杂志采访时表示，自己依然“超级看好”（super bullish）以太坊，但他拒绝做出具体价格预测。马克·库班表示，即将到来的合并会将以太坊能耗减少 1000 倍，这是一个“重要因素”；其次，以太坊区块链上的应用程序足够多，可以推动其采用，以太坊会因为实用性在加密市场占据上风。此外，马克·库班对 Cardano 区块链持高度怀疑态度，他表示 Cardano 已经推出很长时间了，但实用性甚至不如狗狗币。[2022/8/25 12:47:43]
有了这个基础之后，就可以计算 TWAP 了。
计算 TWAP 的原理也是非常简单，如上图所示，这是计算时间间隔为 1 小时的 TWAP，取自开始和结束时的累计价格和两区块当时的时间戳，两者的累计价格相减，再除以两者之间的时间差，就算出这 1 小时内的 TWAP 价格了。
这是 TWAP 最简单的计算方式，也称为固定时间窗口的 TWAP。下面来讲讲具体如何实现。
Uniswap 官方也有提供了一个示例代码来计算固定时间窗口的 TWAP，其代码放在 v2-periphery 项目中：
合成资产协议 ARCx 采用 Chainlink 作为资产价格预言机:合成资产协议 ARCx 宣布将采用 Chainlink 作为预言机。ARCx 表示，通过集成 Chainlink 预言机，可以确保这些资产的价格可以在链上持续且安全的获得。[2021/2/25 17:52:31]
https://github.com/Uniswap/v2-periphery/blob/master/contracts/examples/ExampleOracleSimple.sol
该示例代码也比较简单，我们直接贴上代码看看：
PERIOD 指定为了 24 小时，说明这个示例计算 TWAP 的固定时间窗口为 24 小时，即每隔 24 小时才更新一次价格。
该示例也只保存一个交易对的价格，即 token0-token1 的价格。price0Average 和 price1Average 分别就是 token0 和 token1 的 TWAP 价格。比如，token0 为 WETH，token1 为 USDC，那 price0Average 就是 WETH 对 USDC 的价格，而 price1Average 则是 USDC 对 WETH 的价格。
update() 函数就是更新 TWAP 价格的函数，这一般需要链下程序的定时任务来触发，按照这个示例的话，就是链下的定时任务需要每隔 24 小时就定时触发调用 update() 函数。
标普下调今年美、布两油价格预期:标普全球评级3月22日的一份声明称，将2020年WTI原油和布油价格预期分别下调10美元至25美元/桶和30美元/桶，维持2021年和2022年的油价预期不变。这是标普评级一个月内第二次下调2020年油价预期。其预计俄罗斯和沙特不会重返谈判桌，尽管油价暴跌。欧佩克和俄罗斯的价格战显然将针对成本较高的美国产油商。目前的问题是沙特的产量会有多高，能持续多久。标普预计美国产量不会立即下降，因为对冲操作和之前已钻探了油井。相反，随着支出水平下降，产量应该会在今年年底和明年开始受到很大影响。[2020/3/22]
update() 函数的实现逻辑也和上面所述的公式一致：
读取出当前最新的累计价格和当前的时间戳；
计算出当前时间和上一次更新价格时的时间差 timeElapsed，要求该时间差需要达 24 小时；
根据公式 TWAP = (priceCumulative - priceCumulativeLast) / timeElapsed 计算得到最新的 TWAP，即 priceAverage；
更新 priceCumulativeLast 和 blockTimestampLast 为当前最新的累计价格和时间戳。
不过，有一点需要注意，因为 priceCumulative 本身计算存储时是做了左移 112 位的操作的，所以计算所得的 priceAverage 也是左移了 112 位的。
声音 | Alistair Milne：持有者价格预期将继续推动比特币突破20000美元:据bitcoinexchangeguide报道，数字货币基金首席信息官Alistair Milne最近表示，比特币今后采用的每一波浪潮将至少比“上一次”大一个数量级。不仅如此，随着小币种市场的支持者日益增多，Milne认为，比特币持有者的价格预期将继续推动比特币突破20000美元大关。[2019/1/22]
consult() 函数则可查询出用 TWAP 价格计算可兑换的数量。比如，token0 为 WETH，token1 为 USDC，假设 WETH 的价格为 3000 USDC，查询 consult() 时，若传入的参数 token 为 token0 的地址，amountIn 为 2，那输出的 amountOut 则为 3000 * 2 = 6000，可理解为若支付 2 WETH，就可根据价格换算成 6000 USDC。
固定时间窗口 TWAP 的原理和实现，比较简单，但其最大的不足就是价格变化不够平滑，时间窗口越长，价格变化就可能会越陡峭。因此，在实际应用中，更多其实是用滑动时间窗口的 TWAP。
所谓滑动时间窗口 TWAP，就是说，计算 TWAP 的时间窗口并非固定的，而是滑动的。这种算法的主要原理就是将时间窗口划分为多个时间片段，每过一个时间片段，时间窗口就会往右滑动一格，如下图所示：
上图所示的时间窗口为 1 小时，划分为了 6 个时间片段，每个时间片段则为 10 分钟。那每过 10 分钟，整个时间窗口就会往右滑动一格。而计算 TWAP 时的公式则没有变，依然还是取自时间窗口的起点和终点。如果时间窗口为 24 小时，按照固定时间窗口算法，每隔 24 小时 TWAP 价格才会更新，但使用滑动时间窗口算法后，假设时间片段为 1 小时，则 TWAP 价格是每隔 1 小时就会更新。
Uniswap 官方也同样提供了这种滑动时间窗口 TWAP 实现的示例代码，其 Github 地址为：
https://github.com/Uniswap/v2-periphery/blob/master/contracts/examples/ExampleSlidingWindowOracle.sol
我们也贴上代码看看：
要实现滑动时间窗口算法，就需要将时间分段，还需要保存每个时间段的 priceCumulative。在这实现的示例代码中，定义了结构体 Observation，用来保存每个时间片段的数据，包括两个 token 的 priceCumulative 和记录的时间点 timestamp。还定义了 pairObservations 用来存储每个 pair 的 Observation 数组，而数组实际的长度取决于将整个时间窗口划分为多少个时间片段。
windowSize 表示时间窗口大小，比如 24 小时，granularity 是划分的时间片段数量，比如 24 段，periodSize 则是每时间片段的大小，比如 1 小时，是由 windowSize / granularity 计算所得。这几个值都在构造函数中进行了初始化。
触发 update() 函数则更新存储最新时间片段的 observation，如时间片段大小为 1 小时，即每隔 1 小时就要触发 update() 函数一次。因为这个示例中是支持多个 pair 的，所以 update() 时需要指定所要更新的两个 token。
而查询当前 TWAP 价格的计算就在 consult() 函数里实现了。首先，先获取到当前时间窗口里的第一个时间片段的 observation，也算出当前时间与第一个 observation 时间的时间差，且读取出当前最新的 priceCumulative，之后就在 computeAmountOut() 函数里计算得到最新的 TWAP 价格 priceAverage，且根据 amountIn 算出了 amountOut 并返回。
本文我们主要介绍了被广泛使用的一种链上预言机 TWAP（时间加权平均价格），且介绍了固定时间窗口和滑点时间窗口两种算法的 TWAP。虽然，TWAP 是由 Uniswap 推出的，但因为很多其他 DEX 也采用了和 Uniswap 一样的底层实现，如 SushiSwap、PancakeSwap 等，所以这些 DEX 也可以用同样的算法计算出对应的 TWAP。
但使用 UniswapV2 的 TWAP，其主要缺陷就是需要链下程序定时触发 update() 函数，存在维护成本。UniswapV3 的 TWAP 则解决了这个问题，下一篇会来聊聊其具体是如何实现的。
文章首发于「Keegan小钢」公众号：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5OTI1NDE0Mw==&mid=2652494441&idx=1&sn=57a97690390b93770c5a906dce4157c8&chksm=8b685079bc1fd96f9ab60cc1b41b8642abf807a13a37c12f05a280be2e03f3a9288a047b5739&token=1584634265&lang=zh_CN#rd
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。