• Uniswap中ETH/USDT与ETH/USDC的逐笔交易数据覆盖2023年6月至2024年6月，涵盖Uniswap V2和V3不同手续费池，分析时统一到5分钟间隔，剔除极低交易额（<0.01 USD）以避免异常点干扰 [page::2][page::4]

- 价格对数收益率分布呈多峰结构，与手续费大小（0.3%, 0.05%）相关。
- 取Binance中心化交易所数据作为对比标杆。

• 时间序列基本统计指标对比 [page::4]

| 名称 | 交易笔数N | 平均交易间隔(s) | 单笔平均交易量(USD) | 最大交易量(USD) | 5分钟内平均交易量(USD) | 5分钟零收益率占比(%) |
|-------------|-----------|-----------------|---------------------|-----------------|-----------------------|---------------------|
| USDC Uv30.3| 37,457 | 900.26 | 9,903 | 2,358,376 | 3,298 | 0.785 |
| USDC Uv30.05| 765,399 | 47.01 | 11,227 | 7,751,943 | 76,419 | 0.006 |
| USDC Uv2 | 503,569 | 66.97 | 1,856 | 1,254,394 | 8,310 | 0.049 |
| USDT Uv30.3| 151,003 | 223.33 | 3,390 | 3,878,300 | 4,553 | 0.388 |
| USDT Uv30.05| 704,276 | 49.62 | 5,331 | 2,875,000 | 33,395 | 0.009 |
| USDT Uv2 | 748,919 | 45.14 | 1,843 | 1,084,474 | 11,378 | 0.028 |
| USDT Binance| 297,688,280| 0.11 | 1,185 | 9,739,140 | 2,955,093 | 0 |
| USDC Binance| 10,343,176| 3.31 | 73 | 4,265,360 | 72,643 | 0.003 |

- Uniswap单笔交易量普遍高于Binance，但交易笔数和频率远低于Binance，导致区间交易量指标低于Binance。

• 价格和成交量分布特性及尾部指数分析 [page::5]

- 对数收益率绝对值分布遵循幂律，尾指数γ在交易机制更灵活的Uniswap v3中更小，显示尾部更厚。
- 成交量分布尾部更厚且普遍服从拉伸指数分布，Uniswap v3尤为明显。

• 自相关函数(ACF)分析 [page::6]

- 对数收益率绝对值ACF在Binance表现最强，Uniswap v3次之，Uniswap v2最弱。
- 成交量ACF强度Uniswap v2 > Binance > Uniswap v3；尽管Uniswap交易频率低，但成交量序列的长记忆特征明显。

• 多重分形分析（MFDFA）结果：[page::8][page::9][page::10]

- Binance对数收益率显示高质量多尺度幂律，Hurst指数约0.5，体现成熟市场特征。
- Uniswap v3对数收益率多重分形特征仅在大波动（q>0）明显，且H<0.5，符合非成熟市场表现。
- Uniswap v2对数收益率因自相关极弱，无法准确估计多重分形特征。


- 成交量时间序列普遍显示良好的多重分形特征，Hurst指数高于收益率，Uniswap v2成交量H≈0.86。
- 多重分形谱显示明显左偏，表明大幅波动贡献主要多重分形属性。


- 对比随机打乱和傅里叶相位置换伪序列，原序列多重分形特征显著，统计显著性强。

• 波动率与成交量的多重分形交叉相关分析（MFCCA）[page::11][page::12]

- 两者交叉相关主要集中在中大波动（q>0.6），Uniswap相关强度显著低于Binance。
- Detrended交叉相关系数ρ(q=2)随时间尺度增长，Binance趋稳于0.8以上，Uniswap增长快但水平较低(<0.6)。

• 结论总结与研究价值 [page::12][page::13]

- 尽管DEX交易机制和流动性与CEX有显著差异，价格及成交量波动已显现多重分形复杂性，表明其市场正向成熟迈进。
- Uniswap v3表现出价格大波动多重分形，成交量多重分形及成交量-波动率间微弱多重交叉相关。
- 结果提示DEX市场特有的风险与策略制定需求，对投资者适应去中心化环境具有参考价值。
- 未来研究应拓展至更多DEX交易所，深入探讨手续费影响及套利活动对多重分形性质的作用。

详尽分析报告：《Approaching multifractal complexity in decentralized cryptocurrency trading》

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1. 元数据与概览

• 报告标题：《Approaching multifractal complexity in decentralized cryptocurrency trading》

- 作者：Marcin Wątorek、Marcin Królczyk、Jarosław Kwapień、Tomasz Stanisz、Stanisław Drożdż

• 机构：

- 克拉科夫理工大学计算机科学与电信学院（波兰）
- 波兰科学院核物理研究所复杂系统理论系
- 丹麦都柏林城市大学Adapt中心计算机学院

• 出版信息：2024年，开放获取，Creative Commons Attribution (CC BY)许可

- 研究主题：
- 研究聚焦于去中心化加密货币交易中多重分形（multifractal）复杂性的表现，具体分析以Uniswap这一最大的去中心化交易所（DEX）为例。
- 目的在于揭示DEX上交易的价格与交易量时间序列中多重分形现象，并与最大的集中交易所（CEX）如Binance进行对比。

• 核心论点及结论概览：

- 通过多重分形离散波动分析（MFDFA）等先进方法，发现去中心化交易虽然流动性低于集中交易所，但已显现多重分形特性，且呈现明显的左偏非对称多重分形谱，主要由大幅波动驱动，小波动更接近无关噪声。
- 交易量时间序列的多重分形特征明显强于收益率（价格变动率）时间序列，同时在大幅波动层面两者之间存在多重分形交叉相关。
- 这一发现显示去中心化交易市场虽新兴但表现出成熟市场特征的部分迹象。

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2. 逐节深度解读

1. 引言（Section 1）

• 主要内容总结：

- 阐述加密货币交易所分为两类：集中式交易所（CEX）和去中心化交易所（DEX）。
- CEX特征包括：流动性高、使用便捷、支持法币兑换、客户服务完善，但存在安全风险（黑客攻击、内部人员恶意）及需执行KYC/AML（了解客户与反洗钱）程序，典型代表为Binance、Coinbase等。
- DEX基于社区控制，通过智能合约自动执行交易，无中介参与，用户可匿名交易，交易对更多，包括小众代币。缺点为智能合约安全漏洞、客户支持缺失、操作难度大，以及整体流动性和交易量较低。代表性DEX有Uniswap、SushiSwap等。

• 推理依据：

- DEX的架构确保更高安全性和匿名性，却也带来操作复杂和流动性不足。
- 选择Uniswap作为研究对象，因为其是当前最有影响力和流动性的DEX。

• 关键信息：

- DEX通过智能合约实现自动化，没有中心化控制实体，交易基于区块链技术（以太坊较为主流）。
- DEX最显著的优势是去中心化和匿名性。

• 结论：对比CEX与DEX交易特征，为后续多重分形分析奠定交易机制差异基础[page::0-1]。

2. 去中心化交易所的类型与流动性机制（Section 1补充、第2页）

• 核心论点：

- DEX分为三类：自动做市商（AMM）、委托订单簿型DEX、DEX聚合器。
- AMM利用智能合约和流动性池通过一个恒定乘积定价公式提供流动性，是目前最流行类型。
- 订单簿DEX则类似传统交易所匹配买卖订单，但订单簿可能是链上或链下存储。
- 聚合器整合多个DEX流动性，解决单一DEX流动性不足问题。

• 推理逻辑：

- 详细分类为理解Uniswap属于AMM机制及其特性提供理论框架。
- AMM利用流动性池的资金維持市场流动性，且激励提供流动性者。

• 关键数据：

- AMM技术及流动性池工作原理详述。
- 当前文献中对CEX的多重分形研究丰富，而对DEX研究不足，尤其流动性与价格波动机制的深入分析有限[page::1]。

3. 数据来源与方法（Section 2）

• 数据来源：

- 关注Uniswap的Universal Router合约，覆盖2023年6月6日至2024年6月30日的交易数据。
- 包括Uniswap v2、v3不同手续费等级的ETH/USDT与ETH/USDC的流动性池。
- 数据体现Uniswap的多链支持背景，尽管以太坊是主力区块链。

• 交易机制差异：

- v3引入“集中流动性”和范围订单，使交易出现低量和价格波动剧烈现象，故排除小于0.01美元的交易数据。

• 研究目标：

- 比较Uniswap交易数据与Binance数据的收益率与交易量分布。
- 分析长期相关性与多重分形模式。
- 探讨价格波动与交易量之间的多重分形相关。

• 逻辑依据：

- 数据充分覆盖高频交易层面，采用多重分形分析方法深入挖掘微观市场波动特性[page::2].

4. 初步统计分析与交易特征（Section 2.1、3、4）

• 价格变动与手续费关联（图1，Fig.1）：

- 快速采样间隔12秒下，换手率的对数收益率分布显示与手续费的2倍（最小可盈利套利价格变动）存在集中峰值，手续费为0.3%和0.05%的池均体现该现象。
- 图1柱状图清晰反映手续费对价格跳动的“离散”影响。

• 交易频率与量级（表1，Table 1）：

- Uniswap平均单笔交易量高于Binance，但交易频率远低于Binance（Binance最短交易间隔0.11秒，Uniswap则最低为45秒）。
- Uniswap v3 0.3%手续费池交易间隔显著更长，v2 0.3%手续费相对更活跃。
- 5分钟聚合数据避免零收益率比例过高，结合高佣池与低佣池数据增强统计有效性。

• 交易量与收益率的尾部分布（图2，Fig.2）：

- 收益率绝对值的CCDF表现为幂律尾部，符合知名的“反三次方”法则，但Uniswap v3的幂律指数γ略小，尾部更“厚”，反映交易机制灵活性带来的更大波动。
- 交易量分布尾巴更肥厚，Binance的ETH/USDT交易量用拉伸指数函数拟合良好，Uniswap v3中ETH/USDT尾指数γ接近1.95，显示更高的极端交易量波动。

• 时间序列自相关特性（图3，Fig.3）：

- 对数收益率绝对值在Binance及Uniswap v3中表现出显著的幂律自相关，反映长期记忆性质。
- Uniswap v2的自相关显著较弱，尤其是收益率波动，暗示市场尚不成熟。
- 交易量自相关中Uniswap v2反而表现强于v3，且均高于Binance，显示Uniswap场内的交易量持续性较强。

• 理论与机制解析：

- 长期自相关是多重分形和复杂市场动态的根本来源。
- 不同手续费和流动性池机制影响价格和交易量波动结构[page::3-6]。

5. 多重分形分析方法详解（Section 2.2）

• 多重分形与MFCCA方法介绍：

- 多重分形描述时间序列中不同幅度波动的异质性，体现金融市场非线性复杂动态。
- MFCCA为分析两序列间多重分形交叉相关的先进方法，基于MFDFA及DCCA扩展。

• 数学步骤具体阐述：

- 时间序列切分、积累求和、去趋势（多项式拟合，选用二次多项式$ m=2 $）。
- 计算分段方差与协方差，推出波动函数族$F{ZZ}(q,s)$和协方差函数$F{XY}(q,s)$。
- 通过指数函数的尺度幂律关系得出泛化Hurst指数$h(q)$与交叉相关指数$\lambda(q)$。
- 引入基于$q$的去趋势交叉相关系数$\rho(q,s)$，过滤不同波动规模影响，增强相关强度分析的选择性与准确性。

• 目的：

- 评估单变量时间序列的多重分形性质，并衡量两个序列之间非线性、多尺度的交叉相关性[page::6-7]。

6. 多重分形分析结果：收益率和交易量序列（Section 3.1，Fig.4-6）

• 收益率多重分形特性：

- Binance收益率时间序列展现良好多尺度幂律，泛化Hurst指数$h(q)$随$q$明显变化，确认多重分形结构，Hurst指标接近0.5（市场成熟体现）。
- Uniswap v3收益率多重分形仅在正$q$（中大型波动）区间存在，对应成熟度较低市场特征，且$H<0.5$，暗示市场波动存在一定的反持久性。
- Uniswap v2收益率的多重分形难以估计，波动函数存在两个截然不同的尺度区间，反映极弱自相关，表明市场显著不成熟，与对应的强交易机制限制紧密相关。

• 交易量多重分形特性：

- 交易量时间序列多重分形较为发达，泛化Hurst$h(q)$随$q$变化明显，且Hurst指数显著高于收益率，显示交易量波动更为集群化和持久化。
- Uniswap v2交易量的Hurst指数最高（约0.86），v3约为0.72，符合其对应自相关的评价。
- Volume多重分形表现不明显地区分集中交换所与去中心化交易所，表现较为一致。

• 多重分形谱（$f(\alpha)$）的左偏不对称：

- 所有分析的时间序列的多重分形谱均表现出左侧拉长，即大波动对应更复杂的分形结构，小波动近似噪声。
- Binance收益率谱最宽，Uniswap v3收益率谱只体现大波动多重分形，Uniswap v2因统计质量差谱无法确定。
- 交易量谱中，Uniswap v3 ETH/USDT的谱左侧最长（重尾分布影响），Uniswapv2较窄，但仍表现非单一分形特性。

• 统计显著性验证：

- 采用Fourier和随机重排代理序列验证，摧毁相关结构后谱宽显著收缩，确认多重分形来源于时间序列的非线性和非高斯动态。

• 整体解读：

- 虽然Uniswap市场尚不成熟，但v3的特征表明其市场正在向成熟趋近，尤其是在交易量方面[page::7-10]。

7. 波动率与交易量之间的多重分形交叉相关（Section 3.2，Fig.7-8）

• 研究目的：

- 探讨波动率（绝对收益率）与交易量之间的多重分形相关性，金融市场中此关系已被充分研究，反映信息传导和波动成因机制。

• 主要发现：

- Uniswap如同Binance一样，波动率与交易量在中等及大规模波动中存在多重分形交叉相关，且表现为$q$依赖的多尺度幂律。
- Uniswap的尺度指数$\lambda(q)$与两序列平均Hurst指数之间差距大于Binance，表明交叉相关强度弱于Binance。
- 交叉相关系数$\rho(q=2,s)$在小尺度对Uniswap尤为低（<0.1），远比Binance显著（约0.4-0.5），但随着尺度增长均有提升，趋向稳态。
- Binance的波动率-交易量交叉相关更强且稳定，体现其市场成熟度和流动性。

• 分析解读：

- Uniswap在波动率与交易量的多重分形交叉相关方面仍处于发展阶段，可能受限于其较低的交易频率和独特的流动性机制。
- 该结果揭示了去中心化市场复杂性及市场成熟度的差别，也是支持投资策略调整的重要依据[page::11-12]。

8. 结论总结（Section 4）

• 总结核心点：

- 尽管Uniswap采用截然不同的去中心化交易机制，其交易数据在收益率和交易量特征上已展现部分类似集中交易所（Binance）的表现。
- 但Uniswap收益率序列的自相关较弱，尤其是v2版本，导致其多重分形特征不明显，与市场尚未成熟相符。
- 相比之下，交易量序列的多重分形表现无显著差异，反映两市场资金流动维度的某种一致性。
- 交叉相关分析揭示Uniswap波动与交易量关系明显弱于Binance，提示流动性、频率和机制差异影响了市场的波动传播机制。

• 研究贡献：

- 首次系统揭示去中心化交易所中多重分形复杂性，展示其与传统集中交易所的异同。
- 为投资者和市场分析师调整在DEX环境下的策略提供理论参考。

• 局限性与未来方向：

- 数据仅来自Uniswap，尚未覆盖其他DEX，后续计划扩展至更多交易所和池子。
- 高频交易中手续费对收益率分布的影响值得更深入研究。

• 总体判断：Uniswap市场虽新兴但展现出向成熟市场过渡的多重分形特征，研究为理解DEX发展路径提供量化工具和依据[page::12-13]。

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3. 重要图表深度解读

图1：收益率分布（页3）

• 内容描述：

- 展示Uniswap v2与v3不同手续费池（0.3%与0.05%）的ETH/USDT和ETH/USDC对数收益率（$R{\Delta t=12s}$）概率分布柱状图。
- 其中0.3%手续费池收益率分布在$\pm0.006$处出现明显峰值，0.05%手续费池峰值在$\pm0.001$附近。

• 数据解读：

- 峰值位置与手续费相关，是套利交易盈利门槛，表现出市场微观结构特征。
- 分布中心明显聚集于零，符合金融市场收益率的“零均值”常规。

• 联系文本：

- 该图体现Uniswap手续费直接影响价格跳动特征，是其市场结构的典型特征，区别于传统集中交易机制。

[page::3]

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表1：时间序列基本统计（页4）

• 内容描述：

- 包括各交易对的总交易次数（$N$）、平均交易时间间隔（$\delta t$）、平均交易量（$\langle V \rangle$）、最大交易量（$V{\max}$）、5分钟内平均交易量（$\langle V{\Delta t} \rangle$）、0收益率比例（$\%0R{\Delta t}$）。

• 数据解读：

- Binance交易频率极高（0.11秒），且5分钟交易量远大于Uniswap。
- Uniswap平均单笔交易量高，但交易次数远低于Binance，说明其低频大额交易特征。
- 0收益率比例表明Uniswap v3 0.3%池因低交易频率导致统计废数据较多。

• 潜在影响：

- 低交易频率和大单量特征影响多重分形性质，解释后续收益率序列自相关差异。

[page::4]

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图2：收益率与交易量的CCDF（页5）

• 内容描述：

- (a) 绝对对数收益率的CCDF及其幂律斜率；
- (b) 标准化交易量的CCDF及拟合的幂律/拉伸指数。

• 数据解读：

- Binance收益率衰减指数约2.7，符合既往成熟市场表现；
- Uniswap v3收益率衰减略慢（$\gamma \approx 2.5-2.8$），暗示极端波动风险相对较高；
- 交易量尾部以拉伸指数形式出现，尤以Uniswap v3 ETH/USDT显示较厚尾巴（$\gamma \approx 1.95$），极端交易量事件频繁。

• 联系文本：

- 图示确认了Uniswap v3因其机制灵活性带来的更激烈的波动和更复杂的体量分布特性。

[page::5]

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图3：自相关函数（页6）

• 内容描述：

- (a) 绝对收益率的自相关函数$Ar(\tau)$；
- (b) 交易量的自相关函数$AV(\tau)$。

• 数据解读：

- Binance与Uniswap v3收益率显示强幂律衰减，体现持久记忆；
- Uniswap v2收益率自相关极弱；
- 交易量方面，Uniswap v2自相关比v3和Binance更强，显示交易量更持续。

• 联系文本：

- 自相关强弱本质上决定多重分形分析的可行性及市场成熟度评判。

[page::6]

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图4：收益率波动函数及广义Hurst指数（页8-9）

• 内容描述：

- 不同$q$值下，波动函数$F{RR}(q,s)$随尺度$s$的变化（示意幂律关系）；
- 插图为对应的$h(q)$曲线。

• 重要发现：

- Binance的收益率波动函数表现出良好的尺度幂律，$h(q)$变化明显，且$H \approx 0.5$，显示其市场处于成熟状态。
- Uniswap v3收益率的多重分形仅在$q>0$区域明显，$H < 0.5$，对应未成熟市场特点。
- Uniswap v2收益率缺乏清晰幂律关系，且出现两个截然不同的幂律区间，反映弱自相关和市场机制的限制。

[page::8-9]

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图5：交易量波动函数及广义Hurst指数（页9）

• 内容介绍：

- 与图4类似，但对象为交易量$V$。

• 关键信息：

- 交易量波动函数在各交易所表现良好，$h(q)$变化明显，多重分形结构强。
- Uniswap v2的Hurst指数最高，交易量波动持久性更强。
- 交易量与收益率多重分形特性的差异反映两类时间序列的根本性质差别。

[page::9]

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图6：多重分形谱$f(\alpha)$（页10）

• 内容描述：

- 上半面板为原序列上收益率（左）及交易量（右）的多重分形谱；
- 下半面板为傅里叶及随机重排代理序列的谱，用以验证非线性相关效应。

• 观察结果：

- 原始数据的多重分形谱均表现出明显的左侧非对称性，且宽度远大于代理序列。
- Binance收益率谱宽且对称，Uniswap v3收益率谱左侧有限，Uniswap v2收益率谱缺失；
- 交易量谱Uniswap v3宽度最大，反映极端交易量事件频发。

• 结论：

- 多重分形谱确认金融时间序列复杂动态结构，脚本中的左偏指示大幅波动主导信息[page::10]

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图7-8：波动率与交易量交叉相关分析（页11-12）

• 内容描述：

- 图7展示波动率与交易量的多重分形交叉波动函数$F{|R|V}(q,s)$及其幂律指数$\lambda(q)$；
- 图8展示基于$q=2$的去趋势交叉相关系数$\rho(q,s)$。

• 分析信息：

- 两类交易所均呈现正$q$范畴中交叉多重分形相关性，Uniswap尤为显著。
- 不过，Uniswap交叉相关度远低于Binance，且波动率-交易量的协同增稳更迟缓。
- 小时间尺度段内相关系数非常低，反映市场信息传递及价格发现机制尚未完善。

• 意义：

- 跨尺度波动率与交易量的弱交叉相关性体现DEX市场当前发展的阶段性限制，值得后续跟踪研究[page::11-12]。

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4. 估值分析

注：本报告为金融市场微观结构和时间序列性质研究，未涉及传统意义上的估值方法（如DCF、P/E等）。

报告通过统计物理和多重分形模型评估数据特征与动态，属于“特征定量分析”，而非公司估价分析，因而无经典估值章节。

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5. 风险因素评估

报告未特意设立风险分析章节，但以下内容提示了潜在风险与限制：

• 去中心化交易所流动性不足，导致数据波动与微结构复杂。

- Uniswap v2交易机制的固有限制（无法预挂单），促使市场不成熟表现。

• 交易量与收益率的多重分形特征尚不稳定，影响投资策略的有效应用。

- 仅分析Uniswap，其他DEX可能有不同表现，结论有一定局限。

• 高频极端波动事件对统计分析过程的潜在影响（如重尾分布引发数值不稳定）。

- 数据时间跨度较短，市场结构快速变化可能影响结果稳定性。

• 未来需扩大数据范围，纳入更多DEX与市场环境进行比较。

风险对应的缓解策略包括更宽范围数据采集、更复杂模型引入及长期追踪分析[page::12-13]。

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6. 批判性视角与细微差别

• 偏向与不足：

- 报告客观严谨，利用先进数学方法分析，极少主观判断。
- 但至少存在以下不确定性：
- Uniswap为唯一DEX代表，结论或难推广至所有去中心化交易所。
- v2与v3市场差异巨大，合并低手续费与高手续费池以增强统计的做法可能掩盖部分细节。
- 去趋势多重分形分析本身对极端事件敏感，重尾分布引发的数值不稳定可能影响谱宽估计。
- 缺乏交易策略实证测试，理论结果对实际投资参考价值尚待验证。
- 缺少对其他市场环境变量（如宏观经济、监管影响）影响的讨论。

• 方法论注意点：

- 使用MFDFA和MFCCA虽先进，但对异常值清洗和数据质量要求极高。
- 5分钟聚合处理避免零收益影响，但或丢失部分高频微观动态。

• 内部一致性：

- 报告整体逻辑连贯，数据支撑充分，模型与结果吻合，未见明显矛盾。

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7. 结论性综合

本报告系统深入地剖析了去中心化交易平台Uniswap的价格和交易量时间序列中的多重分形复杂性，首次尝试将此与集中交易平台Binance对比。主要结论包括：

• 去中心化DEX已显露成熟市场的部分统计物理特征，尤其体现在价格和交易量波动的非线性多重分形结构上。

- 与Binance相比，Uniswap的收益率序列表现出较弱的自相关和多重分形结构，v2版本尤甚，显示市场机制与交易模式抑制了成熟市场特征的展现。

• 交易量时间序列的多重分形特征较为健全，且Uniswap的交易量持续性较Binance更强，反映低交易频率与高单笔额特性。

- 波动率与交易量的多重分形交叉相关存在但较弱，Uniswap交叉相关显著低于Binance，且在小尺度上表现尤为差异，暗示去中心化交易所市场结构及信息传递仍待完善。

• 重尾分布、手续费机制、流动性结构等因素均深刻影响交易特征及多重分形表现。

- 统计显著性通过代理序列方法得到有力验证，确认非随机特征的存在。

• 报告结果对科研和实际投资策略的制定均具启发意义，特别是在适应DEX与CEX不同结构的交易环境上。未来研究将扩展DEX类型和交易对，深化对手续费影响及价格机制的理解。

本研究实证指出，去中心化交易所正逐步显示金融市场复杂性的新范式，但仍区别于传统集中交易平台，需要投资者和分析师审慎考量其独特风险与机会。[page::0-13]

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总结

本报告以丰富高质量的实证分析和严谨多重分形方法，首次构建起去中心化交易所（以Uniswap为代表）复杂性多尺度动态的详细全景。作者系统揭示了与集中交易所（Binance）存在的相似与差异，兼顾统计、微观结构与交易机制，具有较高学术价值和实用意义。需持续关注不同交易平台及市场机制对价格波动和交易量波动多重分形特性的影响，为未来动态金融环境中去中心化金融的理论和实践创新提供坚实基础。

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（全文内容均已标明页码，便于后续溯源与审阅。）

报告