Yearn Strategy Brownie Mix 使用教程
2025-04-17 21:19:25作者:裴麒琰
1. 项目介绍
Yearn Strategy Brownie Mix 是一个基于 Brownie 框架的 Yearn 策略实现模板。它提供了创建自定义 Yearn 策略的基本 Solidity 智能合约、与 Ethereum 主网上常用 DeFi 协议交互的接口、以及一个在主网分支上运行的测试套件。此模板旨在简化 Yearn 策略的开发和部署过程。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了 Brownie 和 Ganache,并且它们的版本兼容。同时,你需要在 Infura 和 Etherscan 上注册并获取相应的 API 密钥。
# 安装 Brownie
pip install brownie
# 安装 Ganache
# 请访问 Ganache 官方网站下载并安装
配置环境变量
export WEB3_INFURA_PROJECT_ID=YourProjectID
export ETHERSCAN_TOKEN=YourApiToken
下载项目
# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/yearn/brownie-strategy-mix.git
# 进入项目目录
cd brownie-strategy-mix
# 复制 .env.example 文件为 .env 并填写相应信息
cp .env.example .env
部署策略合约
# 打开 Brownie 控制台
brownie console
# 加载 Yearn Vault 和 Want Token 地址
from brownie import project
yearnvaults = project.load(config['dependencies'][0])
Vault = yearnvaults.Vault
Token = yearnvaults.Token
vault = Vault.at("0xdA816459F1AB5631232FE5e97a05BBBb94970c95")
token = Token.at("0x6b175474e89094c44da98b954eedeac495271d0f")
# 部署 Strategy.sol 合约
strategy = Strategy.deploy(vault, {"from": accounts[0]})
# 将策略添加到 Vault 中
vault.addStrategy(strategy, 1000, 0, 2**256-1, 1_000, {"from": gov})
Harvest 操作
# 执行 Harvest 操作
harvest_tx = strategy.harvest({"from": accounts[0]})
3. 应用案例和最佳实践
在创建自定义 Yearn 策略时,你应该在 contracts/Strategy.sol 中实现以下逻辑:
- 通过
Strategy.name()为你的策略创建一个描述性名称。 - 通过
Strategy.adjustPosition()投资你的 want 令牌。 - 通过
Strategy.prepareReturn()实现收益提取和损失报告。 - 通过
Strategy.liquidatePosition()解除足够头寸以偿还提款。 - 通过
Strategy.exitPosition()解除所有头寸。 - 实现
Strategy.estimatedTotalAssets()估算策略管理的 want 令牌总数。 - 通过
Strategy.prepareMigration()迁移策略管理的所有头寸。 - 列出所有应对抗移动的持仓令牌,通过
Strategy.protectedTokens()。
4. 典型生态项目
Yearn 生态系统中有许多项目,以下是一些典型的项目:
- Yearn Vaults: Yearn 的核心产品,提供简单易用的收益生成工具。
- yEarn: Yearn 的原始收益优化策略。
- yUSD: Yearn 的稳定币,旨在提供一种去中心化的稳定价值存储手段。
以上就是关于 Yearn Strategy Brownie Mix 的使用教程。希望对您的开发工作有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0180- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
snackjson新一代高性能 Jsonpath 框架。同时兼容 `jayway.jsonpath` 和 IETF JSONPath (RFC 9535) 标准规范(支持开放式定制)。Java00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
598
4.01 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
436
525
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
918
759
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
365
245
暂无简介
Dart
843
204
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.46 K
814
昇腾LLM分布式训练框架
Python
130
154
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
112
167
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
128
174