Top 10 Dune Dashboards für L2-Liquiditätsanalyse

Die Analyse von Liquiditätsflüssen (Liquidity Flows) in Layer-2-Netzwerken ist eine hochtechnologische Jagd nach Alpha, bei der klassische Metriken wie der „oberflächliche“ TVL (Total Value Locked) ausgedient haben. In der Realität einer ausgereiften Multichain-Infrastruktur werden L2-Metriken oft durch Restaking, zyklische Kredite (Looping) innerhalb von DeFi-Protokollen und die nativen Token der Netzwerke selbst künstlich aufgebläht. Echtes institutionelles Kapital und **Smart Money** hinterlassen ihre Spuren an ganz anderen Ecken: in den Contracts nativer Bridges, den Transit-Liquiditätspools von Intent-Protokollen und den Hotspots des Gas-Verbrauchs.

Für professionelle Analysten, Market Maker oder systematische Trader ist **Dune Analytics** (angetrieben von der **DuneSQL**-Engine) längst das absolute Standard-Tool. Hier ist ein Deep Dive in die Top 10 Dune-Dashboards, mit denen sich Kapitalbewegungen zwischen Ethereum (L1) und L2-Ökosystemen dekonstruieren, versteckte Anomalien aufdecken und institutionelle Liquidationen tracken lassen.

1. L2 Bridge Flows & TVL Breakdown (by @neil_zz)

Dieses Dashboard ist der perfekte Einstieg für den Makro-Ansatz. Statt eines aggregierten TVL, der oft in die Irre führt, liefert dieses Tool eine knallharte Aufschlüsselung des Kapitals in drei Kernkategorien: Bridged (reines Kapital, das in L1-Bridge-Smart-Contracts gelockt ist), Native (Token, die direkt auf L2 gemintet wurden) und Externally Bridged (Liquidität, die über Drittanbieter-Infrastrukturen wie LayerZero oder Wormhole reingekommen ist).

Der eigentliche analytische Mehrwert liegt im Tracking von Netto-Zuflüssen (Net Inflows). Wenn die native Bridge einer bestimmten L2 (wie Base oder Arbitrum) innerhalb von 48 Stunden einen massiven Spike bei Stablecoin-Einzahlungen verzeichnet, ist das ein verlässlicher Frühindikator für eine lokale DeFi-Season auf dieser Chain – noch bevor das Handelsvolumen auf den lokalen DEXs diesen Trend überhaupt widerspiegelt.

2. Optimism & Superchain Economic Engine (by @optimismfnd)

Das offizielle Dashboard zur Überwachung der gesamten Superchain-Infrastruktur (OP Mainnet, Base, Mode, Zora etc.). Der Fokus verschiebt sich hier weg von klassischen Transaktionen hin zu den L1 Batch Submission Fees – also den wirtschaftlichen Kosten, die dem L2-Sequencer entstehen, um Daten auf dem Ethereum-Mainnet zu finalisieren.

Technischer Pain Point: Profi-Analysten tracken hier die Marge des Sequencers (Sequencer Revenue minus L1 Data Fees). Wenn nach einem Netzwerk-Upgrade die Kosten für das Einreichen von Batches sinken, während die Transaktionsaktivität der User steigt, wirft das L2-Protokoll reinen ETH-Profit ab. Dieses Dashboard ermöglicht eine fundamentale Bewertung von L2-Governance-Token basierend auf dem tatsächlichen Cashflow (Real Yield) ihrer Infrastruktur statt auf purem spekulativen Hype.

3. Base Ecosystem Deep-Dive (by @salva)

Die Besonderheit des Base-Netzwerks von Coinbase liegt in seiner enormen Retail-Integration. Das Dashboard visualisiert die User-Retention (User Retention Cohorts) und die Struktur der Liquidität.

Ein kurzer, aber geschäftskritischer Insight: Dieses Tool visualisiert das Verhältnis von Transaktionsvolumen zu den via Bridge transferierten Stablecoins. Wenn sich dieses Verhältnis bei einer flachen Kurve einzigartiger Adressen schlagartig in Richtung Stablecoins verschiebt, bedeutet das, dass großes OTC-Kapital von Coinbase-Kunden in den Markt fließt, das darauf wartet, im DeFi-Sektor der Chain allokiert zu werden.

4. Bridge Net Inflow/Outflow Tracker (by @cryptokoryo)

Ein Tool von einem der renommiertesten Dune-Analysten überhaupt. Es löst das fundamentale Problem der Datenasymmetrie, indem es die Liquiditätsströme aller wichtigen Cross-Chain-Bridges (sowohl der nativen als auch von Drittanbietern wie Across, Stargate, Synapse) aggregiert.

Das Dashboard generiert eine Heatmap (Heatmap) der Kapitalmigration. Statt eine Chain isoliert zu betrachten, liefert es eine Matrix: Wo fließt Kapital ab und wo dockt es an? So lässt sich beispielsweise der Moment abpassen, in dem innerhalb einer Woche $200 Mio. systematisch von Arbitrum direkt zu Base wandern – komplett ohne den Umweg über Ethereum L1. Dadurch kann man das eigene Kapital blitzschnell in die Yield-Pools der Ziel-Chain mit höherem APY umschichten.

5. Gas Alpha & L2 Comparative Gas Fee Analytics (by @cryptokoryo_research)

Konzentriert sich auf Transaktionskosten und die Effizienz der Blockspace-Nutzung. Seit dem EIP-4844-Upgrade und der Einführung von „Blobs“ (Blob space) hat sich die Kostenstruktur von L2s radikal verändert.

-- Beispiel eines DuneSQL dbt-Modells zur Berechnung der L2-Sequencer-Nettomarge
-- Ermöglicht das Echtzeit-Tracking der wirtschaftlichen Effizienz des Netzwerks
WITH sequencer_revenue AS (
    SELECT 
        block_time,
        -- Summiert sämtliche Gas-Gebühren, die User innerhalb von L2 in nativem ETH gezahlt haben
        SUM(gas_used * gas_price) / 1e18 AS l2_revenue_eth
    FROM ethereum_l2_blocks.transactions -- Hypothetische Abstraktion einer L2-Transaktionstabelle
    WHERE block_time >= NOW() - INTERVAL '30' DAY
    GROUP BY 1
),
l1_data_costs AS (
    SELECT 
        block_time,
        -- Berechnung der Kosten für das Posten von Batches/Blobs auf L1 (Ethereum)
        SUM(gas_used * gas_price) / 1e18 AS l1_cost_eth
    FROM ethereum.transactions
    WHERE to_address = 0xDEADBEEF... -- Inbox-Contract-Adresse des jeweiligen L2-Rollups auf L1
      AND block_time >= NOW() - INTERVAL '30' DAY
    GROUP BY 1
)
SELECT 
    r.block_time,
    r.l2_revenue_eth,
    c.l1_cost_eth,
    -- Der Nettoprofit, der beim Sequencer-Betreiber hängen bleibt
    (r.l2_revenue_eth - c.l1_cost_eth) AS net_sequencer_profit_eth
FROM sequencer_revenue r
JOIN l1_data_costs c ON r.block_time = c.block_time
ORDER BY r.block_time DESC;

6. L2 DEX Volume & Market Share Matrix (by @hildobby)

Ein Dashboard vom Dune-Inhouse-Analysten, das das Handelsvolumen dezentraler Börsen auf L2s seziert. Ein steigender TVL ist wertlos, wenn das Kapital als totes Kapital in Lending-Protokollen herumliegt; echtes Leben und Dynamik kommen erst durch DEX-Volumen rein.

Mit diesem Tool lässt sich die Kapitaleffizienz (Capital Efficiency) tracken – definiert als Verhältnis des täglichen Handelsvolumens zum gesamten TVL der Trading-Paare. Wenn auf Arbitrum in den Uniswap-v3-Pools die Kapitaleffizienz stabil über 1.5 liegt, während eine konkurrierende L2 bei 0.2 herumdümpelt, bedeutet das, dass Market Maker im ersten Netzwerk deutlich mehr Fees einsacken. Das wird unweigerlich weitere professionelle Liquidität anziehen.

7. Institutional Liquidation & Lending Market Risk (by @21shares)

Ein professionelles Dashboard des großen Krypto-ETF-Emittenten 21Shares, das die Geldmärkte (Aave, Radiant, Morpho) auf L2s durchleuchtet. Es visualisiert sogenannte „Liquidation Walls“ – sprich das Volumen an Kollateral, das zwangsliquidiert wird, sobald der Kurs von Ethereum oder anderen Basiswerten bestimmte Schwellenwerte triggert.

Technischer Pain Point: Für Market Maker und Wale ist dieses Dashboard unverzichtbar, um das Risiko kaskadierender Liquidationen einzuschätzen. Da die Liquiditätstiefe auf L2-DEXs oft hinter der von Layer 1 hinterherhinkt, kann eine massive Liquidation auf L2-Aave zu einem blitzartigen Squeeze führen, bei dem die Wicks (Slippage) 5–10 % tiefer einschlagen als auf dem Spot-Markt. Durch die Analyse des Kollateralprofils lassen sich Kauflimits strategisch in Zonen extremer Slippage platzieren, um Assets während Panik-Liquidationen mit fettem Discount abzugreifen.

8. Intent-Based Infrastructure Flows: Across & Bridge Aggregators (by @amytong)

Im Jahr 2026 verlieren klassische Bridges rasant Marktanteile an Intent-basierte Architekturen (Intent-based bridges). Hier wartet der User nicht auf Block-Bestätigungen auf L1, sondern erhält seine Liquidität sofort von sogenannten Fillern/Solvern, die das Validierungsrisiko vorstrecken. Dieses Dashboard analysiert das Across-Protokoll und ähnliche Systeme.

Es trackt das Volumen unausgeglichener Routen (imbalanced routes). Wenn Solver ihre eigenen Bestände massiv auf eine bestimmte Chain verschieben, um die User-Nachfrage zu bedienen, deutet das auf eine enorme organische Nachfrage auf dieser Ziel-Chain hin – ein Faktor, den Standard-TVL-Tracker schlichtweg übersehen.

9. Arbitrum Ecosystem Tokenomics & Token Velocity (by @blockworks_res)

Ein Produkt von Blockworks Research. Statt stumpf Wallet-Salden zu überwachen, setzt dieses Tool auf die Metrik der Umlaufgeschwindigkeit (Token Velocity des ARB-Tokens innerhalb des Ökosystems).

Eine hohe Umlaufgeschwindigkeit bei gleichzeitig sinkenden Netto-Zuflüssen auf zentralisierte Börsen (CEXs) zeigt, dass das Asset im DeFi-Kreislauf rotiert (als Kollateral, in LP-Pools oder Derivate-Protokollen). Das ist ein fundamental gesundes Muster, das den Verkaufsdruck am Markt dämpft.

10. Stablecoin Supply Dynamics Across L2s (by @defillama)

Obwohl DeFiLlama ein eigenes UI hat, bietet ihr Dune-Dashboard via SQL-Queries weitaus flexiblere Deep Dives in die Emissionsstruktur von Stablecoins (USDC, USDT, EURC) auf L2s. Stablecoins sind das Lebenselixier jedes Ökosystems, und die Art ihrer Emission verrät alles über dessen Reifegrad.

Entscheidend ist hier das Verhältnis von nativem USDC zu ge-bridgetem (bridged) USDC. Eine native Circle-Integration eliminiert das systemische Risiko von Bridge-Infrastrukturen: Liegt der Anteil nativer Stablecoins auf einer L2 bei über 80 %, agiert institutionelles Kapital deutlich mutiger, da das Smart-Contract-Risiko eines L1-Bridge-Custodians für sie wegfällt.

Praxis-Leitfaden: Wie man Wash Trading auf L2s aufdeckt

Für Krypto-Analysten reicht es nicht, bunte Charts anzustarren; man muss Daten auf ihre Integrität prüfen können. Wegen der extrem günstigen Fees auf L2s ist Hocheffizienz-Wash-Trading allgegenwärtig, um dApp-Metriken künstlich aufzupumpen, VC-Geld anzulocken oder Aktivität vorzugaukeln.

Hier ist ein einsatzbereites DuneSQL-Skript, das Wallets trackt, die verdächtige zyklische DEX-Trades innerhalb derselben Chain pushen und Volumen zwischen zwei Pools hin- und herwälzen.

-- Zyklisches Wash Trading auf L2-DEXs via DuneSQL aufspüren
WITH raw_trades AS (
    SELECT 
        block_time,
        tx_hash,
        project,
        trader AS wallet_address,
        token_a_symbol,
        token_b_symbol,
        token_a_amount,
        token_b_amount
    FROM dex.trades
    WHERE block_date >= NOW() - INTERVAL '7' DAY
      AND blockchain = 'base' -- Wir analysieren das Base-Netzwerk als Beispiel für ein hochaktives L2-Umfeld
),
frequent_traders AS (
    -- Filtert Wallets mit einer anomalen Anzahl an Trades pro Tag
    SELECT 
        wallet_address,
        COUNT(DISTINCT tx_hash) AS total_txs,
        COUNT(DISTINCT project) AS platforms_used
    FROM raw_trades
    GROUP BY 1
    HAVING COUNT(DISTINCT tx_hash) > 500 -- Schwellenwert für Hochfrequenz-Manipulationsbots
)
SELECT 
    t.wallet_address,
    t.tx_hash,
    t.block_time,
    t.project,
    t.token_a_symbol,
    t.token_b_symbol,
    -- Berechnet das Zeitdelta zwischen dem aktuellen und dem vorherigen Trade der Wallet
    t.block_time - LAG(t.block_time, 1) OVER (PARTITION BY t.wallet_address ORDER BY t.block_time) AS time_delta
FROM raw_trades t
JOIN frequent_traders f ON t.wallet_address = f.wallet_address
ORDER BY t.wallet_address, t.block_time ASC
LIMIT 100;

Diese Query dient als Basis-Filter. Wenn bei der Analyse herauskommt, dass das time_delta zwischen großen Trades einer Wallet konstant unter 12 Sekunden liegt (was 1–2 L2-Blöcken entspricht) und die Swap-Richtungen spiegelbildlich rotieren (Token A -> Token B, dann sofort Token B -> Token A), läuft hier ein Bot, der das Volumen künstlich aufbläht. Den TVL-Daten einer solchen dApp sollte man unter keinen Umständen vertrauen.