Top 10 Dune Dashboards: Analyse Liquidité L2

L'analyse des flux de liquidité (Liquidity Flows) sur les réseaux Layer 2, c'est une chasse à l'alpha ultra-technique où les métriques à l'ancienne comme la TVL (Total Value Locked) "de surface" ne valent plus grand-chose. Aujourd'hui, avec une infrastructure multi-chain mature, les données des L2 sont complètement faussées par le restaking, les boucles de levier (looping) dans les protocoles DeFi и les jetons natifs des réseaux eux-mêmes. Le vrai capital institutionnel et la Smart Money laissent leurs empreintes ailleurs : dans les contrats des bridges natifs, les pools de transit des protocoles basés sur les intents, et là où le gas est consommé.

Pour un analyste pro, un market maker ou un trader systématique, la plateforme Dune Analytics (boostée par DuneSQL) est l'outil de base depuis un bail. Voici un tour d'horizon des 10 meilleurs dashboards Dune pour décortiquer les mouvements de capitaux entre Ethereum (L1) et les L2, spotter les anomalies planquées et traquer les liquidations de baleines.

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

Ce dashboard, c'est la case départ pour de l'analyse macro. Au lieu d'une TVL globale souvent trompeuse, il découpe proprement le capital en trois catégories clés : Bridged (le capital net verrouillé dans les smart contracts des bridges L1), Native (les tokens émis directement sur le L2) et Externally Bridged (la liquidité importée via des solutions tierces comme LayerZero ou Wormhole).

Tout l'intérêt réside dans le tracking des impulsions de flux nets (Net Inflows). Quand le bridge natif d'un L2 spécifique (comme Base ou Arbitrum) enregistre un pic massif de dépôts de gros stablecoins en moins de 48 heures, c'est l'indicateur avancé d'une DeFi season locale avant même que les volumes des DEX du coin ne s'affolent.

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

Le dashboard officiel pour monitorer toute l'infra de la Superchain (OP Mainnet, Base, Mode, Zora, etc.). Ici, on oublie les transactions classiques pour se focus sur les L1 Batch Submission Fees — le coût économique pour le sequencer L2 de valider les données sur le mainnet Ethereum.

Le point technique : Les analystes pro traquent ici la marge nette du sequencer (Sequencer Revenue minus L1 Data Fees). Si après une mise à niveau du réseau, le coût d'envoi des batchs s'effondre alors que l'activité des utilisateurs explose, le protocole L2 se met à générer du pur rendement en ETH. Ce dashboard permet de calculer la valorisation fondamentale des tokens de gouvernance L2 basée sur les flux de trésorerie réels (Real Yield) de leur infrastructure, et non sur de la pure spéculation ou du bruit médiatique.

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

La particularité du réseau Base de Coinbase, c'est son intégration retail absolument massive. Le dashboard montre la rétention des nouvelles adresses (User Retention Cohorts) et la structure profonde de la liquidité.

Un alpha court mais crucial : cet outil met en perspective le ratio volume de transaction / volume de stablecoins déposés. Si ce ratio penche d'un coup sec vers les stablecoins alors que le graphique des adresses uniques reste plat, ça veut dire que du lourd capital OTC en provenance des clients de Coinbase est en train de se positionner, prêt à être déployé dans la DeFi du réseau.

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

Conçu par l'un des analystes les plus respectés de Dune. Il résout le problème de l'asymétrie de l'information en agrégeant les flux de liquidité de tous les principaux bridges cross-chain (les officiels comme les tiers : Across, Stargate, Synapse).

Le dashboard génère une heatmap de la migration des capitaux. Plutôt que de regarder un réseau dans son coin, on a sous les yeux une matrice globale : d'où sort le cash et où il atterrit. Par exemple, on peut spotter $200 millions migrer méthodiquement d'Arbitrum directement vers Base en une semaine, sans repasser par le L1 d'Ethereum. Idéal для réallouer rapidement ses propres fonds vers les pools les plus rentables (meilleur APY) de la chaîne d'accueil.

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

Focus sur le coût des transactions et l'optimisation du block space. Depuis le déploiement de l'EIP-4844 et l'arrivée des "blobs" (Blob space), la structure des coûts des L2 a radicalement changé.

-- Exemple d'un modèle dbt DuneSQL pour calculer la marge nette du sequencer L2
-- Permet de suivre l'efficacité économique du réseau en temps réel
WITH sequencer_revenue AS (
    SELECT 
        block_time,
        -- Nous additionnons tout le gas payé par les utilisateurs sur le L2 в ETH natif
        SUM(gas_used * gas_price) / 1e18 AS l2_revenue_eth
    FROM ethereum_l2_blocks.transactions -- Abstraction de la table des transactions L2
    WHERE block_time >= NOW() - INTERVAL '30' DAY
    GROUP BY 1
),
l1_data_costs AS (
    SELECT 
        block_time,
        -- Calcul des coûts de publication des batchs/blobs sur le L1 (Ethereum)
        SUM(gas_used * gas_price) / 1e18 AS l1_cost_eth
    FROM ethereum.transactions
    WHERE to_address = 0xDEADBEEF... -- Adresse du contrat d'inbox du Rollup L2 spécifique sur le L1
      AND block_time >= NOW() - INTERVAL '30' DAY
    GROUP BY 1
)
SELECT 
    r.block_time,
    r.l2_revenue_eth,
    c.l1_cost_eth,
    -- Profit net conservé par l'opérateur du sequencer
    (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)

Un dashboard signé par un analyste interne de Dune, qui décortique au scalpel les volumes de trading sur les DEX des L2. Une hausse de la TVL ne sert à rien si les capitaux dorment sur des protocoles de lending ; c'est le volume des DEX qui crée le vrai mouvement.

Cet outil permet de surveiller l'efficience du capital (Capital Efficiency), calculée via le ratio volume quotidien / TVL totale des paires de trading. Si sur Arbitrum, les pools Uniswap v3 affichent une efficience stable au-dessus de 1.5 alors qu'elle plafonne à 0.2 sur un L2 concurrent, cela signifie que les market makers du premier réseau se gavent de frais. De quoi attirer inévitablement de la liquidité pro supplémentaire.

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

Un dashboard de niveau institutionnel par le géant des ETF 21Shares, qui passe au crible les marchés du crédit (Aave, Radiant, Morpho) sur L2. Il cartographie les "murs de liquidation" — les volumes de collatéral qui seront liquidés de force sur le marché si le cours d'Ethereum ou d'autres sous-jacents atteint certains paliers.

Le point technique : Pour les market makers et les whales, ce dashboard est indispensable pour évaluer le risque de liquidations en cascade. La profondeur de liquidité sur les DEX L2 étant souvent inférieure à celle du L1, une grosse liquidation sur un Aave L2 peut provoquer une mèche (un slippage de prix) 5 à 10 % plus profonde que sur le marché principal. Analyser le profil des collatéraux permet de placer ses buy limits à l'avance dans ces zones de slippage extrême pour ramasser des actifs au rabais pendant les vagues de panique.

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

En 2026, les bridges traditionnels perdent rapidement du terrain face aux modèles basés sur les intentions (Intent-based bridges), où l'utilisateur ne poireaute pas pour la confirmation des blocs L1, mais reçoit sa liquidité instantanément de la part de solvers/fillers qui prennent à leur charge le risque de validation. Ce dashboard analyse le protocole Across et les systèmes similaires.

Il traque les volumes des routes déséquilibrées (imbalanced routes). Si les solvers transfèrent massivement leurs propres fonds vers un réseau spécifique pour répondre à la demande, cela indique une forte traction organique des utilisateurs sur cette chaîne cible, souvent invisible sur les trackers de TVL classiques.

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

Développé par la branche recherche de Blockworks. Au lieu de bêtement lister les soldes des portefeuilles, il intègre la métrique de la Token Velocity (la vitesse de rotation du token ARB dans l'écosystème).

Une vélocité élevée combinée à une baisse des flux nets entrants vers les CEX montre que l'actif tourne activement au sein de la DeFi (comme collatéral, dans les pools de liquidité ou les protocoles de dérivés). C'est un schéma fondamentalement sain qui réduit la pression vendeuse sur le marché.

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

Même si DeFiLlama a sa propre interface, leur dashboard Dune offre beaucoup plus de flexibilité via des requêtes SQL pour évaluer la structure d'émission des stablecoins (USDC, USDT, EURC) sur les L2. Les stablecoins sont le carburant de l'écosystème, et leur dynamique d'émission valide sa maturité.

L'important ici est de surveiller la part de l'USDC natif par rapport à l'USDC bridgé. L'intégration native de Circle élimine le risque systémique lié à l'infra des bridges : si la part de stablecoins natifs sur un réseau L2 dépasse les 80 %, les institutionnels y déploient leurs capitaux beaucoup plus sereinement car le risque de hack du smart contract du bridge L1 est écarté.

Guide pratique : Comment spotter le Wash Trading sur les Layer 2

Pour un analyste pro, il ne suffit pas de contempler des jolis graphiques, il faut savoir auditer la pureté des données. Sur les réseaux L2, la gratuité relative des frais favorise le Wash Trading (manipulation des volumes) pour gonfler artificiellement les métriques des dApps, histoire de séduire les VC ou de simuler de la traction.

Voici un script DuneSQL prêt à l'emploi qui identifie les adresses effectuant des transactions cycliques suspectes sur DEX au sein d'un même réseau, en faisant tourner le volume en boucle entre deux pools de liquidité.

-- Détection du Wash Trading cyclique sur les DEX L2 via DuneSQL
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' -- Analyse du réseau Base comme exemple d'environnement L2 ultra-actif
),
frequent_traders AS (
    -- Filtrage des portefeuilles avec un volume de transactions quotidien anormal
    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 -- Seuil pour les bots de haute fréquence manipulant le volume
)
SELECT 
    t.wallet_address,
    t.tx_hash,
    t.block_time,
    t.project,
    t.token_a_symbol,
    t.token_b_symbol,
    -- Calcul de la différence de temps (time delta) entre la transaction actuelle et la précédente du portefeuille
    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;

Cette requête est un filtre de premier niveau. Si à l'analyse des résultats, le time_delta entre des transactions massives d'un même wallet reste constamment sous la barre des 12 secondes (un ou deux blocs L2) et que les sens des swaps s'inversent en miroir (Token A -> Token B, puis Token B -> Token A), vous êtes face à un script qui fait grimper artificiellement les métriques de liquidité du protocole. Impossible de se fier à la TVL d'une telle dApp.