탈중앙화 금융 파생상품: 1조 달러 규모의 금융 시장에서 게임의 룰을 바꾸는 방법은?

전통 금융과 암호화폐 모두에서 파생상품 시장은 현물 시장보다 훨씬 더 크며, 종종 후자의 몇 배에 달합니다. 예를 들어, 현재 비트코인의 일일 현물 거래량은 약 40억 달러인 반면, 파생상품 거래량은 무려 538억 9천만 달러에 달합니다(Cryptoquant.com 데이터).

비트코인: 거래량 비율(현물 대 파생상품) ) - 출처: CryptoQuant

이러한 추세는 2021년 초부터 가속화되었으며 현재도 계속되고 있습니다. 전통적인 금융에서는 파생상품 시장이 현물 시장을 앞지른 지 오래이며, 중앙화된 암호화폐 거래소(CEX)의 파생상품이 그 뒤를 따르고 있습니다. 그러나 탈중앙화 금융(DeFi) 영역에서는 아직 탈중앙화 거래소(DEX)의 파생상품이 현물 시장을 추월하지 못하고 있습니다. 예를 들어, 유니스왑 v3는 지난 24시간 동안 13억 달러의 현물 거래를 촉진했고, 하이퍼리퀴드는 약 10억 달러의 파생상품 거래를 처리했습니다(Coingecko 데이터).

그럼에도 불구하고 그 격차는 좁혀지고 있습니다. 생태계가 성숙해짐에 따라 다른 성숙한 시장과 마찬가지로 온체인 파생상품이 현물 시장을 추월할 것으로 예상됩니다. 파생상품으로 수요가 이동하고 있지만, 이러한 성장은 안전하고 효율적인 거래 장소와 모델이 뒷받침되어야 합니다.

파생상품 거래량 --데이터 출처: DefiLlama

파생상품 시장을 뒷받침하는 다양한 모델을 이해하는 것은 이러한 변화를 지원하는 데 필요한 인프라를 구축하는 데 매우 중요합니다. 이 글에서는 경성 유동성 지원 모델과 합성 모델에 대해 설명합니다.

경성 유동성 지원 모델

경성 유동성 지원 모델에서 트레이더는 유동성 풀에 예치된 토큰이나 합성자산과 같은 실물 자산과 상호 작용합니다. 유동성 풀에 예치된 토큰이나 스테이블코인 등의 자산과 상호작용합니다. 이러한 자산은 실제로 마진 거래 포지션을 설정하기 위해 트레이더에게 대여됩니다.

GMX, 주피터, 기어박스, 퓨어, 콘탱고 모두 이 방식을 사용합니다. 하드 자산을 예치하는 유동성 공급자(LP)는 거래 수수료를 통해 또는 트레이더의 거래 상대방으로서 보상을 받습니다. 따라서 LP에게 돌아가는 수익은 풀에 있는 자산의 성과, 풀의 활용도에 따라 달라집니다(풀에 롱과 숏의 균형을 유지하는 메커니즘이 없는 경우, LP에게 돌아가는 수익은 트레이더의 손익에 따라 달라집니다).

장점

1. 부실 위험 감소: 거래가 실물 자산으로 뒷받침되므로 시스템 부실의 위험이 적습니다. .

2. 디파이 생태계에서의 구성 가능성: 예를 들어, GMX와 Jupiter의 모델은 유동성 풀 토큰의 재가설을 지원합니다: $GLP와 $JLP 토큰은 담보로 사용하거나 다른 디파이 애플리케이션에서 담보 또는 담보로 사용할 수 있습니다. 담보로 사용하거나 다른 탈중앙 금융 애플리케이션에 담보로 제공함으로써 자본 효율성을 개선할 수 있습니다.

3. 거래 및 시장 조성 인센티브의 필요성 감소: LP가 거래 상대방 및/또는 시장 조성자 역할을 하기 때문에 직접적인 인센티브는 덜 중요해집니다. LP는 초기에는 토큰 인센티브를 통해 보상을 받기도 하지만, 장기적으로는 유동성 제공에 대한 보상이 주로 거래 수수료에서 나오기 때문에 균형 잡힌 거래 인센티브 프로그램을 개발해야 하는 어려움이 사라집니다.

4. 시장 유동성 심화: 실물자산 기반 모델은 유동성 바스켓을 생성하기 위해 실물자산을 뒷받침하도록 요구함으로써 시장 유동성을 심화시키는 데 도움이 됩니다. 최근에는 파생상품과 현물 시장 모두에 서비스를 제공할 수 있는 유동성 풀에 유동성을 모아 거래의 깊이와 시장 효율성을 크게 높임으로써 GMX와 같은 프로토콜이 현물 자산을 교환하는 가장 효율적인 장소로 자리 잡기도 했습니다.

풀을 보여주는 DefiLlama 스크린샷. 풀의 수와 GLP 및 JLP 이득을 위한 프로토콜 수

실물자산 지원 모델은 주로 유동성에 기반한 접근성과 공유 방식의 차이에 따라 프로토콜마다 다르게 구현되며, 크게 두 가지 하위 모델로 나눌 수 있습니다:

GMX v1 & Jupiter: 이러한 프로토콜은 글로벌 공유 유동성 풀을 사용하여 모든 자산이 함께 풀링됩니다. 이 모델은 LP가 DeFi 프로토콜에서 단일 토큰을 사용할 수 있도록 하여 풍부한 유동성을 보장하고 구성성을 향상시킵니다.

GMX v2 & Gearbox  PURE: 각 자산 또는 풀이 함께 풀링되는 모듈식 아키텍처로 분리된 유동성 풀을 도입합니다.

PURE

: 각 자산 또는 시장에 고유한 전용 유동성이 있는 모듈식 아키텍처의 격리 유동성 풀을 도입합니다. 이를 통해 프로토콜의 시스템 리스크를 줄이고 롱테일, 고위험 자산을 지원할 수 있습니다. 각 자산의 위험(및 수익)이 분리되어 개별 자산이 전체 프로토콜의 유동성에 영향을 미치지 않도록 하고, 다양한 위험/수익 조합을 제공하여 다양한 위험 성향을 가진 LP를 유치합니다.

이 '실물 자산 기반 " 모델에는 콘탱고와 같은 프로토콜도 포함할 수 있습니다. 독립적인 모델은 아니지만, 콘탱고는 에이브와 같은 기존 대출 프로토콜 위에 운영되며 실물 자산을 빌리고 플래시 대출을 사용해 탈중앙화된 레버리지 거래 경험을 가능하게 합니다.

합성 자산 모델

실물 자산을 거래의 담보로 요구하여 보안과 구성 가능성을 우선시하는 실물 자산 지원 모델과 달리 합성 자산 모델은 다른 접근 방식을 취합니다.

합성자산 모델에서 거래는 일반적으로 실물 자산으로 뒷받침되지 않으며, 대신 오더북 매칭, 유동성 금고, 가격 예측자에 의존해 포지션을 생성하고 관리합니다.

합성자산 모델은 일률적인 것이 아니며, P2P 주문장 매칭에 더 의존하는 모델(전문화된 시장 조성자 또는 알고리즘 풀에 의해 유동성이 제공될 수 있는 알고리즘에 따라 자동으로 관리되는 유동성 풀로, 전 세계적으로 공유되거나 시장이 분리될 수 있음) 또는 순전히 합성 방식(프로토콜 자체가 거래 상대방 역할을 함)으로 운영되는 모델입니다.

유동성 볼트란 무엇인가요?

합성 파생상품 모델링에서 유동성 볼트는 합성 포지션을 직접 지원하거나 시장 조성자 역할을 함으로써 거래를 용이하게 하는 자금원으로 유동성을 풀링하는 메커니즘입니다. 유동성 풀의 구조는 프로토콜마다 조금씩 다를 수 있지만, 일반적으로 거래에 유동성을 공급하는 데 사용됩니다.

이러한 유동성 풀은 일반적으로 전문 시장 메이커가 관리하거나(예: 블루핀 스테이블코인 풀), 알고리즘이 관리합니다(예: 하이퍼리퀴드, dYdX 무제한, 엘릭서 풀). 일부 다른 모델에서는 순전히 수동적인 거래 상대방 풀(예: 게인즈 트레이드)이기도 합니다. 일반적으로 이러한 풀은 대중에게 공개되며, 플랫폼에 참여하여 생성된 보상과 교환하여 유동성을 제공할 수 있습니다.

유동성 풀은 하이퍼리퀴드처럼 상장된 시장 간에 전 세계적으로 공유하거나 앞서 언급한 것과 유사한 위험과 보상을 제공하는 dYdX 무제한, SynFutures, 블루핀처럼 부분적으로 분리되어 있을 수도 있습니다. 앞서 언급한 것들도 비슷합니다.

블루핀과 같은 일부 프로토콜은 마켓 메이커가 관리하는 글로벌 유동성 풀과 고립된 알고리즘 풀을 모두 사용하는 하이브리드 모델을 사용합니다.

합성자산 모델에서 유동성은 일반적으로 활성 사용자(P2P 매칭용), 유동성 풀(백업용), 시장 메이커(오더북 주문)의 조합을 통해 제공됩니다. 앞서 언급한 바와 같이, 게인스 네트워크와 같은 일부 순수 합성자산 모델에서는 유동성 볼트가 모든 거래의 상대방 역할을 하므로 직접 주문을 매칭할 필요가 없습니다.

장점

합성자산 모델링의 트레이드오프는 실물자산 지원 모델과 다르지만 여러 장점도 있습니다.

1. 자본 효율성: 합성자산 모델은 직접적인 1:1 실물 자산의 뒷받침이 필요하지 않으므로 자본 효율적입니다. 활발한 거래로 발생할 수 있는 결과를 감당할 수 있는 유동성만 충분하다면 적은 자산으로도 시스템을 운영할 수 있습니다.

2. 자산 유연성: 이러한 시스템은 포지션이 합성이기 때문에 거래 가능한 자산 측면에서 더 유연합니다. 모든 자산에 대한 직접적인 유동성 지원이 필요하지 않으므로 더 다양한 거래 쌍을 제공하고 새로운 자산을 더 빠르게(심지어 반허가 없이) 상장할 수 있습니다. 이는 거래되는 자산이 아직 존재하지 않는 하이퍼리퀴드의 프리 상장 시장에서 특히 두드러집니다.

3. 더 나은 가격 체결: 거래는 순수 합성 거래이므로 특히 마켓 메이커가 오더북에서 활발히 활동할 때 더 나은 가격 체결이 가능합니다.

단점

그러나 이러한 모델에는 다음과 같은 중요한 단점도 있습니다:

< strong>1. 예측지표에 대한 의존도: 합성자산 모델은 가격 예측지표에 크게 의존하기 때문에 예측지표 조작이나 지연과 같은 관련 문제에 더 취약할 수 있습니다.

2. 유동성 기여 없음: 실물 자산 기반 모델과 달리 합성자산 거래는 파생상품 오더북에만 유동성이 제공되므로 자산의 글로벌 현물 유동성에는 기여하지 않습니다.

탈중앙화 거래소는 아직 중앙화 거래소에 비해 전체 무기한 계약량에서 극히 일부(시장의 약 2%)만을 차지하지만, 다양한 모델이 존재한다는 것은 향후 실질적인 성장을 위한 토대를 마련하는 것입니다. 이러한 모델들의 조합은 지속적인 자본 효율성과 리스크 관리의 지속적인 개선과 함께 탈중앙화 거래소가 파생상품의 점유율을 높이는 데 핵심이 될 것입니다.

영구계약량 분포도 -출처: GSR 연례 보고서

요약하자면, 탈중앙화 금융 생태계가 계속 진화함에 따라 실물 자산 기반 모델(PABM)과 합성 자산 기반 모델(SABM)은 탈중앙화 파생상품 시장에서 서로 다른 성장 경로를 제공합니다. 실물자산 기반 모델은 보안과 자본 효율성에 중점을 두는 반면, 합성자산 모델은 유연성과 잠재적 자본 효율성에 중점을 두는 등 두 모델 모두 각자의 장점이 있습니다. 앞으로 파생상품 시장의 성공 여부는 두 모델의 효과적인 조합과 지속적인 최적화를 통해 진화하는 요구와 과제를 충족하는 데 달려 있습니다.