DeFi 파생상품 주류 플레이 방식 비교: 실제 자산 지원 VS 합성 자산 거래

출처: Chaos Labs X 계정

저자: Chaos Labs

편집: 심조 TechFlow

연구 분석가 @0xGeeGee 작성

전통 금융 및 암호화폐 분야에서, 파생상품 시장의 규모는 현물 시장을 훨씬 초과합니다. 예를 들어, 현재 비트코인의 일일 현물 거래량은 약 400억 달러이며, 그 파생상품 거래량은 538.9억 달러에 달합니다(데이터 출처: Cryptoquant.com).

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

이러한 추세는 2021년 초부터 가속화되기 시작 하여 현재까지 지속되고 있습니다. 전통 금융의 파생상품 시장은 이미 현물 시장을 초과하였고, 암호화폐의 중앙화 거래소(CEX)에서도 파생상품 시장이 뒤따르고 있습니다. 탈중앙화 금융(DeFi) 분야에서는 파생상품이 탈중앙화 거래소(DEX)의 현물 시장을 초과하지 못하고 있습니다. 예를 들어, 지난 24시간 동안 @Uniswap v3는 130억 달러의 현물 거래를 촉진했으며, @HyperliquidX는 약 100억 달러의 파생상품 거래를 처리했습니다(데이터 출처: Coingecko Data).

그럼에도 불구하고, 격차는 줄어들고 있으며, 생태계의 성숙과 함께 체인 상의 파생상품이 다른 성숙한 시장처럼 결국 현물 시장을 초과할 가능성이 분명해지고 있습니다. 시장 수요가 파생상품 쪽으로 기울고 있지만, 이러한 성장은 안전하고 효율적인 거래 플랫폼과 모델의 지원이 필요합니다.

파생상품 거래량 --- 출처: DefiLlama

파생상품 시장을 지탱하는 다양한 모델을 이해하는 것은 이러한 변화를 지원하는 인프라를 구축하는 데 필수적입니다. 본문에서는 하드 유동성 지원 모델과 합성 모델에 대해 논의하겠습니다.

하드 유동성 지원 모델

하드 유동성 지원 모델에서는 거래자가 유동성 풀에 저장된 실제 자산, 토큰 또는 스테이블코인과 거래합니다. 이러한 자산은 실제로 거래자에게 마진 포지션을 열기 위해 대여됩니다. @GMXIO, @JupiterExchange, @GearboxProtocol의 PURE와 @Contangoxyz는 이러한 방법을 채택한 몇 가지 예입니다.

유동성 제공자(LPs)는 하드 자산을 예치하여 거래 수수료를 얻고, 거래자의 상대방으로서 보상을 받을 수 있습니다. 따라서 LPs의 수익은 풀 내 자산의 성과, 풀의 사용률, 그리고 다수의 매수 및 매도 거래량을 균형 있게 유지할 메커니즘이 없는 모델에서 거래자의 손익에 따라 달라집니다.

장점:

파산 위험이 낮음: 거래에 실제 자산이 지원되므로 시스템 파산의 위험이 적습니다.

DeFi의 조합 가능성: GMX 및 Jupiter와 같은 하드 지원 모델은 유동성 풀 토큰의 재담보를 허용합니다: $GLP 및 $JLP 토큰은 담보로 사용되거나 다른 DeFi 애플리케이션에서 스테이킹할 수 있어 자본 효율성을 높입니다.

낮은 거래/시장 조성 인센티브 요구: LPs가 상대방 또는 시장 조성자로서 역할을 하므로 직접적인 인센티브의 중요성이 줄어듭니다. 초기 단계에서는 LPs가 일반적으로 토큰 인센티브를 통해 보상을 받지만, 장기적으로 유동성을 제공하는 보상은 주로 거래 수수료에서 나오므로 거래 인센티브 계획을 설계하는 난이도가 줄어듭니다.

시장 유동성 심화: 하드 지원 모델은 실제 자산으로 지원되는 유동성 바구니를 요구하여 시장 유동성을 심화시킵니다. 지난 몇 년 동안, GMX와 같은 프로토콜이 현물 자산을 교환하는 가장 효율적인 장소 중 하나가 된 이유는 유동성이 파생상품과 현물 시장 모두에 동시에 서비스를 제공할 수 있는 풀에 집중되었기 때문입니다.

DefiLlama의 스크린샷에서 GLP 및 JLP 수익을 포함한 프로토콜 및 풀의 수를 확인할 수 있습니다.

이 범주에서는 유동성 확보 및 공유 방식에 따라 다양한 하위 모델이 등장했습니다:

GMX v1 및 Jupiter: 이러한 프로토콜은 글로벌 공유 유동성 풀을 채택하여 모든 자산이 함께 집중되어 있습니다. 이 모델은 깊은 유동성을 보장하고 유동성 제공자가 다양한 DeFi 프로토콜에서 단일 토큰을 사용할 수 있도록 하여 조합 가능성을 강화합니다.

GMX v2 및 Gearbox의 PURE: 모듈화된 아키텍처의 격리된 유동성 풀을 도입하여 각 자산 또는 시장에 전용 유동성 풀이 있습니다. 이는 프로토콜의 시스템적 위험을 줄여 더 긴 꼬리 및 높은 위험 자산을 지원할 수 있게 합니다. 각 자산의 위험과 수익은 독립적이며, 단일 자산이 전체 프로토콜의 유동성에 영향을 미치지 않도록 하여 서로 다른 위험/수익 특성을 형성합니다.

이 "하드 유동성 지원" 모델에서 우리는 Contango의 작동 방식도 볼 수 있습니다. 비록 독립적인 모델은 아니지만, Contango는 기존의 대출 프로토콜(예: Aave) 위에서 운영되며, 마진 탈중앙화 거래소의 경험을 제공합니다. 그것은 대출 풀에서 빌린 실제 자산과 플래시 론 기능을 활용하여 레버리지 포지션을 생성합니다.

합성 모델

하드 유동성 지원 모델이 실제 자산을 담보로 요구하여 안전성과 조합 가능성을 보장하는 반면, 합성 모델은 다른 접근 방식을 취합니다.

합성 모델에서는 거래가 일반적으로 실제 자산에 의존하지 않으며, 대신 이러한 시스템은 주문서 매칭, 유동성 보험금고 및 가격 오라클에 의존하여 포지션을 생성하고 관리합니다.

합성 모델의 설계는 다양합니다. 일부는 피어 투 피어 주문서 매칭에 의존하며, 활발한 시장 조성자가 유동성을 제공합니다. 이러한 시장 조성자는 전문적일 수도 있고 알고리즘 보험금고를 통해 관리될 수도 있으며, 유동성은 글로벌 공유되거나 시장에서 격리될 수 있습니다. 또한, 일부는 순수한 합성 방법을 채택하여 프로토콜 자체가 상대방 역할을 합니다.

유동성 보험금고란 무엇인가?

합성 파생상품 모델에서 유동성 보험금고는 거래에 필요한 자금 출처를 제공하는 집중된 유동성 메커니즘으로, 합성 포지션을 직접 지원하거나 시장 조성자 역할을 할 수 있습니다. 서로 다른 프로토콜의 유동성 보험금고 구조는 약간 다를 수 있지만, 그 주요 목적은 거래에 유동성을 제공하는 것입니다.

이러한 유동성 보험금고는 일반적으로 전문 시장 조성자(예: Bluefin 스테이블코인 풀) 또는 알고리즘(예: Hyperliquid, dYdX unlimited, Elixir 풀)에 의해 관리됩니다. 특정 모델에서는 순수한 수동 상대방 풀(예: Gains Trade)로 존재합니다. 일반적으로 이러한 풀은 대중에게 개방되어 있으며, 대중이 유동성을 제공하고 플랫폼 활동에 참여하여 보상을 받을 수 있습니다.

유동성 보험금고는 Hyperliquid와 같은 나열된 시장에서 공유되거나, @dYdX unlimited, @SynFuturesDeFi 및 @bluefinapp와 같이 부분적으로 격리될 수 있으며, 이러한 방법은 앞서 언급한 위험 및 수익과 유사한 특성을 가집니다.

일부 프로토콜, 예를 들어 Bluefin은 혼합 모델을 채택하여 시장 조성자가 관리하는 글로벌 유동성 보험금고와 격리된 알고리즘 풀을 결합합니다.

합성 모델에서는 유동성이 일반적으로 활발한 사용자(피어 투 피어 매칭), 유동성 보험금고(백업 역할) 및 주문서에서 매수 및 매도 호가를 제공하는 시장 조성자에 의해 공동으로 제공됩니다. 앞서 언급한 바와 같이, 일부 순수한 합성 모델에서는 @GainsNetwork_io와 같이 유동성 보험금고 자체가 모든 거래의 상대방 역할을 하여 직접적인 주문 매칭이 필요하지 않습니다.

장점:

합성 모델의 균형은 하드 유동성 지원 모델과 다르지만, 여러 가지 장점을 제공합니다:

자본 효율성: 합성 모델은 직접적인 1:1 실물 자산 지원이 필요하지 않기 때문에 자본 효율성이 높습니다. 활성 거래의 잠재적 결과를 커버할 수 있는 충분한 유동성이 있다면 시스템은 적은 자산으로 운영될 수 있습니다.

자산 유연성: 이러한 시스템은 거래 자산에 대해 더 큰 유연성을 제공합니다. 포지션이 합성되기 때문에 각 자산에 대해 직접적인 유동성을 제공할 필요가 없으며, 이는 거래 쌍을 더욱 다양화하고 더 빠르게, 심지어 반허가제로 새로운 자산을 상장할 수 있게 합니다.

이 점은 Hyperliquid의 프리 릴리스 시장에서 특히 두드러지며, 이러한 시장에서 거래되는 자산은 실제로 존재하지 않을 수도 있습니다.

더 나은 가격 실행: 거래가 순수하게 합성되기 때문에, 시장 조성자가 주문서에서 활발히 활동할 때 더 나은 가격 실행을 달성할 수 있는 가능성이 있습니다.

그러나 이러한 모델은 몇 가지 뚜렷한 단점도 존재합니다:

오라클 의존성: 합성 모델은 가격 오라클에 높은 의존성을 가지므로, 오라클 조작이나 지연과 같은 관련 문제에 더 취약합니다.

유동성 기여 부족: 하드 지원 모델과 달리, 합성 거래는 자산의 글로벌 현물 유동성에 기여하지 않으며, 유동성은 오직 파생상품의 주문서에만 존재합니다.

탈중앙화 거래소는 중앙화 거래소에 비해 전체 영구 계약 거래량에서 차지하는 비율이 여전히 작지만(약 2%의 시장 점유율), 다양한 모델이 미래의 실제 성장을 위한 기반을 마련하고 있습니다. 이러한 모델의 결합과 자본 효율성 및 위험 관리의 지속적인 개선은 탈중앙화 거래소가 파생상품 시장에서 점유율을 확대하는 데 중요한 요소가 될 것입니다.

영구 계약 거래량 분포 ------ 출처: GSR 연례 보고서

Chaos Labs의 기여

Chaos Labs는 하드 지원 유동성과 합성 모델의 위험 관리에서 중요한 역할을 하며, @GMX_IO, @dYdX, @SynFuturesDeFi, @JupiterExchange, @OstiumLabs 및 @Bluefinapp와 같은 협력 플랫폼의 특정 요구를 충족합니다.

장기적인 위험 분석 제공자로서 Chaos Labs는 실시간 위험 평가 및 시뮬레이션을 통해 프로토콜이 레버리지 제한, 청산 임계값, 담보 요구 사항 및 전체 플랫폼 건강 상태를 관리하는 데 도움을 줍니다.

Chaos Labs의 최신 제품 Edge Network는 탈중앙화된 오라클 시스템을 도입하여 오라클 관련 위험을 줄이고, 합성 및 하드 지원 모델이 실시간, 정확한 가격 데이터의 혜택을 받을 수 있도록 합니다. Edge는 Jupiter와 같은 유명 플랫폼에서 주요 오라클로 사용되고 있습니다.

Chaos Labs는 또한 파트너와 협력하여 최적화된 유동성 인센티브 계획을 수립하여 거래 경험의 원활함을 보장하고 더 많은 유동성을 유치합니다.

마지막으로, Chaos Labs는 GMX, Jupiter, Bluefin 및 dYdX와 같은 플랫폼의 위험 매개변수를 모니터링하기 위한 공개 대시보드를 제공합니다.