DeFiデリバティブの主流な運用方法の比較：実物資産担保 vs シンセティック資産取引
TechFlow厳選深潮セレクト
DeFiデリバティブの主流な運用方法の比較：実物資産担保 vs シンセティック資産取引
本稿では、ハード流動性支援モデルと合成モデルについて議論する。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Chaos Labs
翻訳：TechFlow
執筆：リサーチアナリスト @0xGeeGee 氏
伝統的な金融市場と暗号資産の両分野において、デリバティブ市場の規模は現物市場を大きく上回っている。たとえば、現在のビットコインの日次現物取引高は約40億ドルであるのに対し、デリバティブの取引高は538.9億ドルに達している（出典：Cryptoquant.com）。
ビットコイン：取引量比率（現物 vs デリバティブ）— 出典：CryptoQuant
この傾向は2021年初頭から加速しており、現在も継続している。従来の金融市場では既にデリバティブ市場が現物市場を凌駕しており、暗号資産の中心化取引所（CEX）でも同様の流れが見られる。一方で、分散型金融（DeFi）分野では、まだDEXにおける現物取引をデリバティブが超えていない。例えば過去24時間のうち、@Uniswap v3 は13億ドルの現物取引を成立させたのに対し、@HyperliquidX は約10億ドルのデリバティブ取引を処理した（出典：Coingecko Data）。
とはいえ、その差は徐々に縮まっており、エコシステムの成熟とともに、チェーン上のデリバティブ市場も他の成熟市場と同様に最終的に現物市場を上回る可能性が高いことが明らかだ。需要はすでにデリバティブに向かっているが、その成長を支えるには安全かつ効率的な取引プラットフォームとモデルが必要となる。
デリバティブ取引量 — 出典：DefiLlama
こうした変化を支えるインフラを構築するには、デリバティブ市場を支えるさまざまなモデルを理解することが不可欠である。本稿ではハード流動性支援モデルと合成モデルについて解説する。
ハード流動性支援モデル
ハード流動性支援モデルでは、トレーダーは流動性プールに預けられた実際の資産、トークン、またはステーブルコインと取引を行う。これらの資産は実際にトレーダーに貸し出され、マージンポジションの開設に使用される。@GMX_IO、@JupiterExchange、@GearboxProtocol の PURE、および @Contango_xyz などがこのアプローチを採用している例である。
流動性提供者（LPs）はハード資産を預けることで取引手数料を獲得でき、トレーダーの対価方として報酬を得ることもある。したがって、LPsの収益はプール内の資産パフォーマンス、プールの利用率、およびロングとショートの取引量をバランスさせる仕組みがないモデルではトレーダーの損益にも左右される。
利点：
破産リスクが低い：取引が実際の資産によって裏付けられているため、システムの破産リスクは小さい。
DeFiのコンポーザビリティ：GMX や Jupiter などのハード支援モデルでは、流動性プールトークンの再担保が可能である。たとえば $GLP や $JLP といったトークンは、他のDeFiアプリケーションでの担保やステーキングに利用でき、資本効率を高める。
取引／マーケットメイキングインセンティブの必要性が低い：LPsが対価方またはマーケットメーカーとして機能するため、直接的なインセンティブの重要性が低下する。初期段階では通常、LPsはトークン報酬によって報酬を得るが、長期的には流動性提供のリターンは主に取引手数料に依存するため、取引インセンティブ計画の設計負担が軽減される。
市場流動性の強化：ハード支援モデルは、実際の資産によって支援された流動性バスケットを要求することで、市場流動性の深化を促進する。ここ数年で、GMXのようなプロトコルは、デリバティブと現物の両方の市場にサービスを提供できるプールに流動性が集中するため、現物資産の交換先として最も効率的な場の一つとなっている。
DefiLlamaのスクリーンショットからわかるように、GLPおよびJLPのリターンを含むプロトコルおよびプールの数
このカテゴリ内では、流動性の調達および共有方法に応じて、異なるサブモデルが登場している。
GMX v1 および Jupiter：これらはグローバルな共有流動性プールを採用しており、すべての資産が一カ所に集約される。この方式により、深い流動性が確保されるとともに、LPsが単一のトークンを使って複数のDeFiプロトコルで活用できるため、コンポーザビリティが向上する。
GMX v2 および Gearboxの PURE：モジュラー型アーキテクチャによる分離型流動性プールを導入し、各資産または市場に専用の流動性プールを設ける。これにより、プロトコル全体のシステミックリスクが低減され、よりロングテールでリスクの高い資産のサポートが可能になる。各資産のリスクとリターンは独立しており、特定の資産がプロトコル全体の流動性に影響を与えることを防ぎ、異なるリスク／リターン特性を形成する。
この「ハード流動性支援」モデルにはContangoの運営形態も含まれる。Contango自体は独立したモデルではないが、Aaveなどの既存の貸借プロトコル上に構築され、レバレッジ付きDEX体験を提供する。借り入れプールから得た実資産とフラッシュローン機能を利用して、レバレッジポジションを生成する。
合成モデル
ハード流動性支援モデルは実際の資産を担保として安全性とコンポーザビリティを確保する一方で、合成モデルは異なるアプローチを取る。
合成モデルでは、取引は通常実際の資産に依存せず、代わりにオーダーブックマッチング、流動性保険庫、価格オラクルを用いてポジションを作成・管理する。
合成モデルの設計は多様であり、ピアツーピアのオーダーブックマッチングに依存し、アクティブなマーケットメーカー（プロフェッショナルまたはアルゴリズム保険庫によって管理される）が流動性を提供するものもあれば、グローバル共有型または市場分離型の流動性を持つものもある。また、プロトコル自体が対価方となる純粋な合成方式を採用するケースもある。
流動性保険庫とは何か？
合成デリバティブモデルにおける流動性保険庫とは、合成ポジションを直接支援する資金源またはマーケットメーカーの役割を果たす、集中的な流動性メカニズムのことである。プロトコルごとに構造は若干異なるが、主な目的は取引への流動性提供である。
これらの流動性保険庫は通常、プロのマーケットメーカー（Bluefinのステーブルコインプールなど）またはアルゴリズム（Hyperliquid、dYdX unlimited、Elixirプールなど）によって管理される。また、あるモデルでは完全な受動的対価方プール（Gains Tradeなど）として機能する。多くの場合、一般ユーザーも流動性を提供でき、プラットフォーム活動への参加を通じて報酬を得られる。
流動性保険庫は、Hyperliquidのように上場市場で共有される場合もあれば、@dYdX unlimited、@SynFuturesDeFi、@bluefinappのように部分的に分離されている場合もあり、それぞれ前述のモデルと同様のリスク／リターン特性を持つ。
Bluefinなどの一部のプロトコルは、マーケットメーカーが管理するグローバル流動性保険庫と分離型アルゴリズムプールを組み合わせたハイブリッドモデルを採用している。
合成モデルでは、流動性は通常アクティブユーザー（ピアツーピアマッチング）、流動性保険庫（バックアップ）、およびオーダーブック上で売買注文を出すマーケットメーカーによって提供される。前述の通り、@GainsNetwork_ioのような純粋な合成モデルでは、流動性保険庫自体がすべての取引の対価方となり、直接的なオーダーマッチングが不要となる。
利点：
合成モデルはハード流動性支援モデルとは異なり、トレードオフがあるものの、以下のようなメリットを持つ。
資本効率が高い：合成モデルは1:1の実物資産支援を必要としないため、資本効率が高い。潜在的な取引結果をカバーできるだけの流動性があれば、少ない資産でシステムを運用できる。
資産の柔軟性：ポジションが合成されるため、取引可能な資産に対して柔軟性がある。各資産に直接流動性を提供する必要がないため、取引ペアの多様化が可能となり、新規資産の上場も迅速に、あるいは半許可制で行える。
これはHyperliquidのプレリリース市場で特に顕著であり、そこに存在する資産自体がまだ実在していない場合もある。
優れた価格執行：取引が純粋に合成されているため、特にオーダーブック上でマーケットメーカーが活発に活動している場合、より良い価格執行が可能となる。
しかし、これらのモデルには顕著な欠点もある。
オラクルへの依存度が高い：合成モデルは価格オラクルに強く依存しており、オラクルの改ざんや遅延といった問題に対する脆弱性が高まる。
流動性貢献の欠如：ハード支援モデルとは異なり、合成取引は資産のグローバル現物流動性に寄与しない。なぜなら、流動性はデリバティブのオーダーブック内にのみ存在するからである。
分散型取引所（DEX）が中心化取引所（CEX）に比べて永続契約の取引量シェアが依然として小さい（全体の約2％）ものの、多様なモデルが今後の実質的成長の基盤を築いている。これらのモデルの融合と、資本効率およびリスク管理の継続的な改善が、DEXがデリバティブ市場でのシェアを拡大する鍵となるだろう。
永続契約取引量分布——出典：GSR 年次報告書
Chaos Labsの貢献
Chaos Labsは、@GMX_IO、@dYdX、@SynFuturesDeFi、@JupiterExchange、@OstiumLabs、@Bluefinapp といったパートナーの要件に応じて、ハード支援流動性モデルおよび合成モデルにおけるリスク管理に重要な役割を果たしている。
長期にわたりリスク分析を提供する立場として、Chaos Labsはリアルタイムのリスク評価とシミュレーションを通じ、プロトコルがレバレッジ制限、清算しきい値、担保要件、およびプラットフォーム全体の健全性を管理するのを支援している。
Chaos Labsの最新製品であるEdge Networkは、分散型オラクルシステムを導入し、オラクル関連リスクの低減に貢献している。これにより、合成モデルおよびハード支援モデルの双方がリアルタイムかつ正確な価格データの恩恵を受けられるようになっている。Edgeは既にJupiterといった主要プラットフォームでプライマリーオラクルとして採用されている。
また、Chaos Labsはパートナー企業と協力して最適化された流動性インセンティブ計画を策定し、スムーズな取引体験の実現とさらなる流動性の獲得を支援している。
さらに、Chaos LabsはGMX、Jupiter、Bluefin、dYdXなどのプラットフォームにおけるリスクパラメータを監視するための公開ダッシュボードも提供している。
TechFlow公式コミュニティへようこそ
Telegram購読グループ：https://t.me/TechFlowDaily
Twitter公式アカウント：https://x.com/TechFlowPost
Twitter英語アカウント：https://x.com/BlockFlow_News
@chaos_labs
