LP Dive를 사용하여 DeFi의 비영구적 손실을 해결하는 방법은 무엇입니까?

원본 기사: https://frogsanon.neworder.network/articles/lp-diving-how-to-hack-impermanent-loss

오늘날 시장에는 DeFi 프로토콜이 부족하지 않으며 유동성을 제공하여 수익을 얻을 수 있는 많은 기회가 있습니다. UniSwap, Balancer 및 Curve 프로토콜은 현재 거의 모든 AMM 프로토콜에서 사용되는 Constant Product Market Maker 공식 및 StableSwap 불변량을 개척했습니다. 그들의 제안은 간단합니다: 사용자는 유동성을 제공하고 풀이 트랜잭션에 사용될 때 각 프로토콜은 다음을 따릅니다. 공식은 수수료를 할당합니다.

그러나 이러한 불변량을 사용하는 LP는 가격 변동으로 인해 손실이 발생하고 수수료를 회수할 수 없는 경우가 많다는 핵심 문제에 주목하게 됩니다. 무형이지만 측정 가능한 이 이익 손실을 비영구적 손실이라고 합니다. 단순히 보유하고 매도함으로써 더 많은 수익을 올릴 수 있는데 왜 유동성을 제공합니까?

그렇다면 초기 손실에서 이익을 얻는다는 생각을 바꿀 수 있다면 이 현상을 더 넓은 롱/숏 전략 내에서 수익성 있는 헤지로 활용할 수 있다면 어떨까요?

이것은 내가 설명하고 싶은 "LP 다이빙"이라고 부르는 기술로 모두 가능합니다. 이 개념을 더 잘 이해하기 위해 먼저 비영구 손실의 기본 사항을 검토해 보겠습니다.

비영구적 손실

비영구적 손실은 매우 간단한 개념이지만 그 의미는 끔찍합니다. 자산을 유동성 풀에 배치하고 수수료를 받는 것보다 자산을 구매하고 보유하는 것이 더 수익성이 있습니다. 이는 유동성 풀의 메커니즘이 두 자산의 가격이 다를 때 손실을 발생시키기 때문입니다. 따라서 비영구 손실은 발산 손실로 더 정확하게 설명됩니다. [1]

예를 들어 LP 풀 K에 있는 두 자산을 예로 들자면 변동 가격 상승은 AMM/LP 자체와는 아무런 관련이 없습니다. 다음과 같이 풀링했다고 상상해 보십시오.

• 500 토큰 A, $1
• 500 B 토큰, $1
• 1,000달러에 1,000개 토큰 입금

이제 상황을 고려하십시오.

• 토큰 A가 $1에서 $5로 증가(500% 증가)
• 토큰 B가 $1에서 $2로 증가(200% 증가)
• $3,500의 최종 가치

합리적인 가정은 예금자들이 나중에 매수 및 보유와 마찬가지로 가격 상승 또는 감가 상각 후 1:1 비율로 예금을 인출할 수 있다는 것입니다. 토큰 A 500, 토큰 B 500.

그러나 이것은 일어나지 않습니다. 풀은 거래가 통과할 때마다 오라클 가격을 기준으로 시장을 형성합니다. 따라서 그 이름은 Constant Product Market Maker입니다.

두 자산이 각각의 가격 델타가 동일할 만큼 충분히 상관관계가 있지 않는 한, 저축자는 가격이 벗어날 때마다 불규칙한 금액을 인출합니다. 실제로 예금자는 다음을 인출합니다.

• $1,581.14 상당의 토큰 A 316.23개
• 790.57의 토큰 B, 가치 $1,581.14
• 예치된 경우 최종 가치는 $3,162.28입니다.

예금자는 9.65%(또는 보유자보다 $337.72 적음)의 비영구적 손실을 입습니다.

이 이익은 유동성을 전혀 제공하지 않아 얻은 이익보다 훨씬 낮습니다. 많은 프로토콜은 예금자 수수료를 지불하는 방법으로 릴리스를 통해 유동성을 장려하려고 시도하지만 거의 항상 이러한 수수료는 가격 차이로 인한 손실을 충당하지 않습니다.

이것을 고려하십시오: 프로토콜이 각 예금자에게 차액(위의 예에서 $337.72)을 지불할 수 있는 기능이 있습니까? 일반적으로 수수료로 지불된 토큰은 부풀려진 저비용 공급을 할당하여 보상되며 종종 예금자는 단순히 얻은 한계 이익을 재편성해야 합니다. 무상상실의 피해자들에게 작은 위로!

아이디어 전복

이것이 하나 이상의 자산을 함께 모으는 것이 권장되지 않는 핵심 이유입니다. 이는 시장 조성에 복잡성을 더합니다. 또한 이익을 기반으로 자산을 지속적으로 재배치하면 예금자가 LP 토큰을 청구하여 돈을 돌려받을지 여부를 예측하기 어렵습니다.

그러나 AMM 동작을 보면 고유한 가치 기록을 볼 수 있습니다. 위 예제의 결과를 다시 확인하십시오.

• $1,581.14에 대한 316.23 A 토큰
• $1,581.14에 790.57 B 토큰

A와 B의 가치는 같지만 인출되는 토큰의 양이 다릅니다. 우리가 시작했을 때 우리는 500개의 토큰 B를 가지고 있었고 지금은 790.57을 가지고 있습니다. 자동화된 마켓 메이커의 효과는 예금자가 A의 주식을 B의 주식으로 교환하고 두 자산의 가격이 시간이 지남에 따라 상승한다는 것입니다. 가격이 서로 다르기 때문에 A에 대한 할당을 사용하여 B에 더 많은 주식을 할당합니다.

유동성 풀을 사용하는 사람들은 내가 "LP Dive"라고 부르는 상호 작용에서 재분배 메커니즘을 활용하여 CPMM 기반 LP에서 이익을 얻는 데 보다 정교한 접근 방식을 적용할 수 있습니다.

신규 이민자를 위한 고급 이동성

개념은 매우 간단합니다. 유동성 풀에 입금한 다음 가격이 달라지면 자산을 인출합니다. 그런 다음 거래량이 많은 자산에 대해 롱 포지션을 엽니다.

수익성 있는 다이빙은 발산 손실 현상을 이용하여 발생합니다. 핵심 내기는 분기 후 롱 자산 포지션이 평가되는 비율이 보유 또는 예치보다 더 큰 수익을 만든다는 것입니다. 일반적인 토큰 LP 설정에 대한 두 가지 예가 제공됩니다: 토큰-안정 풀용 압축 다이브 및 토큰-토큰 풀용 트윈 다이브.

예시 1: 토큰 스테이블 풀

Token-Stable Pool은 어느 방향으로든 네이티브 달러 비용 평균화 메커니즘처럼 작동합니다. 이것이 헤징의 핵심입니다. Token-Stable LP를 예치하면 사용자는 상승 또는 하락 과정에서 낮은 수익으로 DCA를 수행하면서 약간의 수수료를 받을 수 있습니다. 이것을 압축 다이빙이라고 합니다.

이 예를 살펴보겠습니다. 투자자 LP가 다음을 가지고 있다고 가정합니다.

• 500 A 토큰과 500 Stable B 토큰, 각각 $1에 구입($1,000 예치금 포함)
• 투자자들은 유연한 롱/숏 전략을 사용하고 있습니다.
• 투자자는 유연하게 롱 A와 숏 B

그런 다음 다음과 같은 일이 발생한다고 가정합니다.

• 토큰 A의 가격은 $0.01로 떨어집니다.
• 안정적인 B 가격은 $1로 유지

투자자는 A에 대한 롱 포지션을 원하기 때문에 가격이 하락하면 유동성 풀 토큰 K를 인출할 수 있습니다. 이 예에서 토큰 A가 $0.01 가격대에 도달하면 투자자는 5,000개의 토큰 A와 50개의 스테이블 B를 남기고 퇴장합니다.

그 결과 예금자 손실이 증가합니다! LP는 그들에게 총 $100를 남겼고 그들이 방금 보유했다면 $505를 갖게 되었을 것입니다. 이것은 유동성 풀의 예금자에게 매우 나쁜 경우로 보이며 발생액은 그렇게 큰 손실을 감당할 수 없습니다.

이 예에서 비영구적 손실은 80.2%로 계산되며 예금자가 자신의 포지션을 모니터링하지 않으면 순 손실이 놀라울 정도로 높습니다! 예금자들은 손실이 너무 커서 예금을 삭감하고 싶은 유혹을 느낄 수 있습니다.

이것은 유동성 풀에서 우리가 "다이빙"하는 곳입니다. 풀(출금예금)의 가격이 하락하더라도 A의 수는 기하급수적으로 늘어납니다. 그들이 알든 모르든, 저축자들은 가격이 떨어질 때 더 많은 A를 사기 위해 Stable B를 사용합니다.

여기에 LP 다이빙의 중심 전제가 있습니다. 비영구적 손실을 초기 가격으로 돌아갈 것이라는 믿음으로 토큰의 재분배로 재정의하는 것입니다. 투자자는 토큰 A의 포지션을 포기하는 것이 아니라 롱 포지션을 종료합니다. 이 롱 포지션을 유지함으로써 투자자는 손익분기 가격을 효과적으로 낮출 수 있습니다!

• 예금자는 5,000개의 토큰 A를 소유합니다.
• 예금자는 $850의 비영구적 손실이 있습니다($900 손실 – Stable B에서 남은 $50).
• IL을 Token A 수량으로 나눈 값 (850 / 5,000)
• 토큰 A = $0.17인 경우에도 예금자 손익

기하 급수적 인 성장이 일어나는 곳입니다. 이 예에서 토큰 A가 $0.17 이상으로 상승하면 롱 포지션의 위험 보상 비율도 기하급수적으로 증가합니다.

이제 기민한 관찰자는 유동성 풀이 없는 이 전략을 고려할 수 있습니다. $1,000를 예치하는 대신 초기 $1,000의 절반 또는 전부를 사용하여 10,000개의 토큰 중 10A를 구입합니다. 트레이더가 추가 도구 없이 시장을 만들기 때문에 이 전략은 LP 없이 더 잘 작동합니다.

이것은 마이크로 바닥이 가장 수익성이 높은데 왜 다이빙 전략을 사용하는지 질문을 던집니다. 다이빙 전략을 사용하면 투자자가 기능적으로 LP를 헤징 도구로 사용할 수 있습니다. 하향 위험은 AMM의 메커니즘을 통해 자연스럽게 보호됩니다. 마이크로 바닥 타이밍이 말처럼 쉽지 않기 때문입니다.

수익률을 위해 토큰 가격을 압축하기 위한 통합

기본 시장 조성자로부터 아이디어를 빌려 다이빙 전략에 구현함으로써 위험 할당의 균형을 재조정할 수 있습니다. 그렇다면 압축은 유연한 숏 포지션을 행사하는 것입니다.

다이버는 Stable B 포지션을 사용하여 즉시 종료 후 현물 가격으로 Token A를 구매함으로써 Stable B 포지션을 통합할 수 있는 옵션이 있습니다. 초기 가격으로의 복귀를 전제로, 이것은 다이빙 전략의 이익을 더욱 확대합니다. 공교롭게도 이는 예금 손익 분기점 이후 토큰 A의 가격이 기하급수적으로 증가하는 임계값을 낮춥니다.

요약하다:

• 50 Stable B를 사용하여 5,000 A 토큰으로 위치를 높입니다.
• 예금자는 이제 10,000개의 A 토큰을 보유합니다.

우리는 여전히 이것이 중앙 집중식 유동성 포지션을 사용하지 않는 LP라고 가정합니다.

이것은 C-Dive의 가장 매력적인 측면입니다. 최종 총 포지션은 $10,000입니다. 초기 예치 후 $9,000의 이익입니다. 유동성 풀에서 스퀴즈 다이브 전략을 사용하면 토큰 A 포지션을 헤지하고 시간 초과 지역 또는 마이크로 바닥과 유사한 이익을 수집할 수 있습니다.

예 2: 토큰-토큰 풀 다이브

진짜 마법은 두 개의 휘발성 동전으로 시작할 때입니다. 올바르게 사용하면 LP는 현재 가장 좋아하는 헤징 도구입니다. 토큰-토큰 풀을 사용하여 하나의 자산을 다른 자산과 압축하여 여러 배의 수익을 얻음으로써 레버리지 다이빙 전략을 도입하십시오.

투자자가 이전과 동일한 정보를 입력했다고 가정해 보겠습니다.

• 500 토큰 A, 500 토큰 B - 각 $1
• $1,000 초기 예치금
• 투자자들은 유연한 롱/숏 전략을 사용하고 있습니다.
• 투자자는 유연하게 롱 A와 숏 B

그런 다음 다음과 같은 일이 발생한다고 가정합니다.

• 토큰 A의 가격은 $0.01로 떨어집니다.
• 토큰 B의 가격이 $2로 상승

다이빙 철회 요약:

• 7071.07 토큰 A
• 35.36 토큰 B
• 1,005달러 보유
• LP에 예치된 경우 $141.42

이 경우 비영구적 손실은 Token-Stable 풀의 IL보다 85.93% - 5.73% 높게 계산됩니다! 이 유리한 지점에서 발산 손실은 완전히 무섭게 보입니다.

손익분기점을 평가해 보겠습니다.

• 토큰 A의 7,071.07은 초기 보증금 손실의 -$858.58를 보상해야 합니다.
• 예금자는 35.36 토큰 B 또는 $70.72를 소유합니다.
• 우리는 손익분기점을 계산하기 위해 정량화된 IL 손실(즉, 토큰)에 대해 토큰 B를 보상하고자 합니다.
• 예치금 가치(1,000 - 70.72)에서 토큰 B 보유량을 뺍니다.
• 이 IL 보상 값을 Token A 수량으로 나누기 (929.28 / 7,071.07)
• 토큰 A = ~$0.13142인 경우 예금자 손익분기점

또한 예금자는 출금 직후 매수를 통해 숏 포지션을 행사할지 여부를 선택할 수 있습니다. 원래 압축 다이빙 방법에서 했던 것처럼 철수 시간에 B의 값을 가져와 악용하는 데 사용할 수 있습니다. 이로써 우리의 토큰 보유량은 14,143.07로 두 배가 되었습니다.

보시다시피 Twin Dive를 사용하는 것은 B의 레버리지 구매력을 기반으로 한 Compression Dive를 활용하는 형태입니다. 이것은 토큰-토큰 풀보다 다이빙 방법을 사용하는 확실한 이점입니다. 토큰-토큰 더블 홉 전략에 사용할 수 있는 기본 레버리지를 계산하는 가장 쉬운 방법은 레버리지 토큰 또는 토큰 B(이 경우 토큰 A의 가격)를 나누는 것입니다.

예를 들어:

• 토큰 B는 인출 시점에 $2로 가격이 책정됩니다.
• Token A의 출금 가격은 $0.01입니다.
• 기본 레버리지는 총 가격 차이를 기준으로 200 또는 간단히 2.00배입니다.

이 전략은 종종 유동성 "뱀파이어"라고 불립니다. 유동성은 토큰 수량에 따라 예금자로부터 효과적으로 차용되고 레버리지를 기반으로 다이버에게 전달되기 때문입니다. 일반적으로 이 유동성은 단순히 MEV를 기준으로 추출되므로 효과적인 숏 도구입니다.

LP 다이브의 장점과 단점

가격 예측이 롱/숏 투자자 접근 방식을 선호하고 수수료 수익률 토큰이 가치가 있다고 가정하면 Dive 접근 방식을 사용하여 비영구적 손실을 완화하고 저축자의 이익을 높일 수 있습니다. 모든 투자자는 CPMM 불변량 또는 일부 파생 상품(StableSwap 포함)을 활용하는 모든 LP에서 이 전략을 사용할 수 있습니다. 집중된 LP 포지션에 이 접근 방식을 사용하는 데는 추가적인 뉘앙스가 있으며 일반적인 효과는 개별 계약에 따라 다릅니다.

단순한 매수, 보유, 매도에 비해 LP Dive는 프로토콜 기능에서 허용하는 표준 작업에 비해 자연스럽게 기하급수적인 수익을 창출합니다. 소규모 예금자는 이런 방식으로 더 많은 수익을 올릴 수 있으며 더 저렴한 체인에서 테스트하기가 더 쉽습니다.

AMM 및 관련 LP를 수익률을 얻기 위한 예치 수단이 아니라 지역 헤징 수단으로 생각하는 것이 더 쉽습니다. 이 도구가 이점으로 제공하는 것은 하나의 자산을 다른 자산에 대해 로컬로 숏하는 프로세스이며, 가치를 낮추고, 수익률을 낮추고, 장단기 헤징 전략을 자동화하는 것입니다. 델타 기반 헤징 전략을 사용하는 펀드 또는 투자자는 가격 변동을 델타로, LP 가격/거래량 변동을 감마로 볼 수 있습니다.

이 조치의 부정적인 영향은 일반적으로 다이버를 제외한 다른 모든 참가자에게 높습니다. 더 넓은 시장 맥락에서 이를 지속적으로 수행하면 가격 압축 또는 일시적인 가격 패리티가 발생하고 다이버가 잠수하는 자산에 대한 위험을 감수한 것에 대한 보상으로 더 많은 토큰이 다이버에게 할당됩니다. 즉, 모든 현물 가격은 모든 풀에 있는 모든 자산의 최저 균형 가치로 이동합니다. 이 시간 동안 다이버는 LP를 로컬 헤징 도구로 사용하여 풀의 TVL을 덜 점성이 있게 만들거나 "뱀파이어"(MEV 추출)에 더 취약하게 만드는 레버리지를 활용할 수 있습니다.

잠수 예치금이 없는 투자자의 경우 일반적으로 풀 APR은 계약의 토큰으로 일정 금액의 수수료를 발생시키며 최대 수익은 아니지만 잠수보다는 위험 부담이 적습니다. LP다이빙 방식을 활용해 증액하면 예금주 입장에서는 풍부한 유동성을 통해 자본을 결집해 수수료를 얻는 게 더 유리하다.

둘 사이의 가격 행동에 위험을 연결한다는 것은 자산이 AMM과 쌍을 이룰 때 변동성이 적다는 것을 의미합니다. 다이빙 전략, 특히 레버리지 C 또는 T 다이빙을 지속적으로 사용하면 레버리지 다이빙의 효율성을 떨어뜨리는 변동성을 더욱 줄일 수 있습니다.

결론적으로

유동성 채굴이 수익성이 없다는 가정은 정확합니다. 다이버는 장단기 위험을 감수하고 단기적으로 예금자보다 더 많은 돈을 벌 수 있습니다. CPMM 기반 불변량을 사용하는 현재 LP는 다이버가 불변량에서 사용하는 메커니즘의 부산물인 이러한 소프트 홀을 악용할 위험이 있습니다. 반면에 이것은 특히 자동화된 DEX와 관련된 AMM 및 LP에 대한 구현 및 연구의 새로운 영역을 열어줍니다. 이러한 개념에 대한 지식을 수집함으로써 이러한 프로토콜에서 온체인 유동성을 심화할 수 있으며 유동성 풀을 중심으로 보다 강력한 기능을 개발할 수 있습니다.