10 Dashboards Dune para Análise de Liquidez L2

A análise de fluxos de liquidez (Liquidity Flows) em redes Layer 2 é uma caça ao alfa de alta tecnologia, onde métricas clássicas como o TVL (Total Value Locked) superficial já não dizem muita coisa. Na realidade de uma infraestrutura multicadeia madura, as métricas de L2 costumam ser infladas por restaking, empréstimos cíclicos (looping) dentro de protocolos DeFi e pelos próprios tokens nativos dessas redes. O verdadeiro capital institucional e o Smart Money deixam rastros em lugares completamente diferentes: nos contratos de bridges nativas, nas pools de liquidez de trânsito de protocolos de Intent e nos hubs de queima de gas.

Para um analista profissional, market maker ou trader sistemático, o Dune Analytics (rodando no motor DuneSQL) virou a principal ferramenta de trabalho há muito tempo. Abaixo, trazemos um raio-X detalhado dos top 10 dashboards do Dune para desconstruir o movimento de capital entre o Ethereum (L1) e os ecossistemas L2, pescar anomalias ocultas e monitorar liquidações institucionais.

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

Esse dashboard é o ponto de partida para a macroanálise. Em vez do TVL agregado, que costuma induzir ao erro, aqui temos uma decomposição cirúrgica do capital em três categorias fundamentais: Bridged (capital líquido travado nos smart contracts de bridges da L1), Native (tokens emitidos direto na L2) e Externally Bridged (liquidez trazida via soluções de infraestrutura terceiras, como LayerZero ou Wormhole).

O grande valor analítico desse dashboard está em rastrear os impulsos de fluxo líquido (Net Inflows). Quando a bridge nativa de uma L2 específica (como Base ou Arbitrum) registra um pico bizarro de depósitos de stablecoins gigantes em menos de 48 hours, isso funciona como um indicador antecedente de uma DeFi season local nessa rede — bem antes que os volumes de negociação nas DEXs locais comecem a mostrar essa tendência.

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

Dashboard oficial para monitorar toda a infraestrutura da Superchain (OP Mainnet, Base, Mode, Zora, etc.). Aqui, o foco principal sai das transações clássicas e vai direto para as L1 Batch Submission Fees — o custo econômico para o sequencer da L2 cravar os dados na rede principal do Ethereum.

Pain Point Técnico: Analistas profissionais usam isso aqui para monitorar a margem de lucro do sequencer (Sequencer Revenue minus L1 Data Fees). Se após uma atualização da rede o custo de envio dos batches desaba enquanto a atividade dos usuários decola, o protocolo L2 passa a gerar lucro puro em ETH. Esse dashboard permite calcular o valor fundamental dos tokens de governança de redes L2 com base no fluxo de caixa real (Real Yield) gerado pela infraestrutura, e não em puro hype especulativo.

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

O grande diferencial da rede Base, da Coinbase, é a sua integração bizarra com o ecossistema de varejo. O dashboard escancara a dinâmica de retenção de novos endereços (User Retention Cohorts) e a estrutura da liquidez.

Um insight curto, mas que vale ouro: essa ferramenta bota na tela a proporção entre o volume de transações e o volume de stablecoins que entraram via bridge. Se essa proporção gira bruscamente a favor das stablecoins enquanto o gráfico de endereços únicos continua de lado, significa que tem capital pesado de balcão (OTC) vindo de clientes da Coinbase se posicionando no mercado, pronto para ser alocado no setor DeFi da rede.

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

Uma ferramenta criada por um dos analistas mais brabos do Dune. Ela resolve o problema crônico da assimetria de dados ao consolidar os fluxos de liquidez de todas as principais pontes cross-chain (tanto as canônicas quanto as de terceiros: Across, Stargate, Synapse).

O dashboard monta um mapa de calor (Heatmap) da migração de capital. Em vez de ficar olhando para uma rede de forma isolada, você ganha uma matriz: de onde o dinheiro está saindo e para onde está derretendo. Dá para pescar, por exemplo, o exato momento em que $200 milhões migram sistematicamente da Arbitrum direto para a Base em uma semana, sem passar pela L1 do Ethereum. Isso permite rotacionar o seu próprio capital para as pools de liquidez da rede receptora com taxas de rendimento (APY) bem mais atraentes.

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

Focado no custo das transações e na eficiência de uso do blockspace. Após o upgrade EIP-4844 и a chegada dos "blobs" (Blob space), a estrutura de custos das L2s mudou drasticamente.

-- Exemplo de modelo dbt em DuneSQL para calcular a margem líquida do sequencer de uma L2
-- Permite monitorar em tempo real a eficiência econômica da rede
WITH sequencer_revenue AS (
    SELECT 
        block_time,
        -- Somando todo o gas pago pelos usuários dentro da L2 em ETH nativo
        SUM(gas_used * gas_price) / 1e18 AS l2_revenue_eth
    FROM ethereum_l2_blocks.transactions -- Abstração hipotética da tabela de transações L2
    WHERE block_time >= NOW() - INTERVAL '30' DAY
    GROUP BY 1
),
l1_data_costs AS (
    SELECT 
        block_time,
        -- Cálculo dos custos de publicação de batches/blobs na L1 (Ethereum)
        SUM(gas_used * gas_price) / 1e18 AS l1_cost_eth
    FROM ethereum.transactions
    WHERE to_address = 0xDEADBEEF... -- Endereço do contrato de inbox da Rollup L2 específica na L1
      AND block_time >= NOW() - INTERVAL '30' DAY
    GROUP BY 1
)
SELECT 
    r.block_time,
    r.l2_revenue_eth,
    c.l1_cost_eth,
    -- Lucro líquido que sobra para o operador do 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)

Dashboard do analista interno do Dune, dissecando cirurgicamente os volumes de negociação nas exchanges descentralizadas dentro das L2s. Crescimento de TVL não serve para nada se o capital fica mofando em protocolos de lending; quem gera movimento de verdade são os volumes nas DEXs.

Essa ferramenta permite acompanhar o coeficiente de eficiência de capital (Capital Efficiency), calculado pela razão entre o volume diário de negociação e o TVL total dos pares de troca. Se na Arbitrum, dentro das pools da Uniswap v3, o coeficiente de eficiência se mantiver firme acima de 1.5 enquanto em uma L2 concorrente ele patina em 0.2, significa que os market makers da primeira rede estão forrando o bolso com taxas muito maiores, o que inevitavelmente vai atrair ainda mais liquidez profissional para lá.

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

Dashboard de nível profissional criado pela 21Shares, uma gigante emissora de ETFs, mapeando os mercados de crédito (Aave, Radiant, Morpho) nas L2s. Ele visualiza as chamadas "paredes de liquidação" — o volume de colaterais que serão liquidados à força no mercado caso o preço do Ethereum ou de outros ativos de base atinjam certos patamares.

Pain Point Técnico: Para market makers e grandes traders, esse dashboard é vital para medir o risco de liquidações em cascata. Como a profundidade de liquidez nas DEXs de L2 costuma ficar atrás da Layer 1 (L1), uma liquidação pesada na Aave de uma L2 pode causar uma agulhada de preço (slippage) imediata de 5% a 10% mais profunda do que no mercado principal. Analisar o perfil desses colaterais permite deixar ordens limite de compra armadas nessas zonas de slippage extremo, capturando ativos com um belo desconto no meio do pânico.

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

Em 2026, as bridges clássicas estão perdendo market share bizarramente para os protocolos baseados em intenção (Intent-based bridges), onde o usuário não precisa mofar esperando a confirmação dos blocos na L1; ele recebe a liquidez instantaneamente de preenchedores (fillers/solvers) que assumem o risco da validação. Este dashboard destrincha o protocolo Across e sistemas similares.

Ele rastreia o volume de "rotas desbalanceadas" (imbalanced routes). Se os solvers estão movendo fundos próprios massivamente para uma rede específica para dar conta da demanda da ponta final, isso sinaliza uma tração orgânica brutal dos usuários nessa rede de destino — algo que os rastreadores padrão de TVL deixam passar batido.

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

Um produto do braço de análise da Blockworks. Em vez de só monitorar saldo de carteira, aqui eles implementaram a métrica de velocidade do token (Token Velocity — a velocidade com que o token ARB circula dentro do ecossistema).

Uma velocidade de circulação alta combinada com uma queda no fluxo líquido de envio do token para exchanges centralizadas (CEXs) mostra que o ativo está girando forte dentro da máquina do DeFi (como colateral, em pools de liquidez ou protocolos de derivativos). Esse é um padrão fundamentalmente saudável que alivia a pressão de venda no mercado spot.

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

Embora o DeFiLlama tenha sua própria interface, o dashboard deles no Dune abre caminhos muito mais maleáveis via queries SQL para avaliar a estrutura de execução de stablecoins (USDC, USDT, EURC) nas L2s. Stablecoins são o sangue do ecossistema, e o comportamento da sua emissão dita o nível de maturidade da rede.

Aqui a sacada é olhar para a fatia de USDC nativo em comparação com o USDC que veio de ponte (bridged) USDC. A integração nativa da Circle corta pela raiz o risco sistêmico da infraestrutura de pontes: se a dominância da stablecoin nativa na rede L2 passa dos 80%, o capital institucional entra com muito mais apetite, já que o risco de hack no smart contract de custódia da ponte na L1 deixa de existir para eles.

Guia Prático: Como identificar manipulação de volume (Wash Trading) em L2s

Para um analista profissional, não basta ficar olhando gráfico pronto; é preciso saber auditar a pureza dos dados. Nas redes L2, por conta das taxas que custam centavos, rola muito Wash Trading (manipulação de volume) para inflar artificialmente as métricas de dApps, com o objetivo de fisgar capital de risco (VCs) ou simular atividade.

Abaixo está um script pronto para o combate em DuneSQL que caça carteiras fazendo transações cíclicas suspeitas em DEXs dentro da mesma rede, jogando volume de um lado para o outro entre duas pools de liquidez.

-- Caçando Wash Trading cíclico em DEXs L2 com 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' -- Analisando a rede Base como exemplo de ambiente L2 hiperativo
),
frequent_traders AS (
    -- Filtrando carteiras com quantidade bizarra de trades por dia
    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 -- Ponto de corte para bots manipuladores de alta frequência
)
SELECT 
    t.wallet_address,
    t.tx_hash,
    t.block_time,
    t.project,
    t.token_a_symbol,
    t.token_b_symbol,
    -- Calculando o delta de tempo entre a transação atual e a anterior da carteira
    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;

Esse query é o filtro básico. Se ao analisar os resultados o time_delta entre trades pesados de uma mesma carteira for consistentemente menor que 12 segundos (um ou dois blocos de L2) e as direções das trocas forem espelhadas (Token A -> Token B, e logo em seguida Token B -> Token A), você está olhando para um script rodando no talo para inflar as métricas de liquidez do protocolo. Não dá para confiar nas métricas de TVL de um dApp desses.