또 폭락했나? 청산 데이터는 과소평가되어 시장 리스크가 상상 이상
저자: Three Sigma
번역: TechFlow
트레이더들이 강제청산당하고 수십억 달러가 순식간에 증발한다. 그러나 실제 청산 규모가 보고된 수치보다 무려 19배 더 크다면 어떨까? 우리는 데이터를 깊이 분석한 결과, 상황이 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 심각하다는 사실을 발견했다.
1. 청산 (Liquidation)
오늘날 거래의 진입 장벽은 점점 낮아지고 있으며, 일반인들도 쉽게 참여할 수 있게 되었다. 화려한 과정을 제공하는所谓 '멘토'를 따르거나 전통적인 직업의 대안으로서, 거래는 이상적인 삶의 방식처럼 보인다. 컴퓨터 한 대만 있으면 집에서 편하게 일하면서도 막대한 수익을 올릴 수 있다.
하지만 현실은 그리 간단하지 않다. 만약 거래가 정말 그렇게 성공하기 쉬운 일이었다면 모두가 승자가 될 것이다. 그러나 현실은 대부분의 사람들이 거래를 시도했을 때 결국 손실을 입거나 강제청산되는 것이다. 그렇다면 도대체 무엇이 이러한 손실을 초래하는 것일까? 그 답은 모든 트레이더가 두려워하는 단어로 귀결된다. 청산(Liquidation).
청산은 레버리지 거래의 핵심 메커니즘으로, 트레이더의 담보 또는 마진이 미결제 포지션의 손실을 커버할 수 없게 되었을 때 거래소가 자동으로 개입하여 강제로 포지션을 종료함으로써 트레이더나 플랫폼의 추가 손실을 방지하는 것이다.
마진 부족의 정도와 거래소의 리스크 관리 메커니즘에 따라 청산은 일반적으로 다음 두 가지 형태로 나뉜다.
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부분 청산(Partial Liquidation): 트레이더의 일부 포지션만 줄이고, 나머지 부분은 시장에 유지된다. 이 방식은 리스크를 낮추면서도 트레이더가 시장에 계속 참여할 수 있도록 해준다.
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완전 청산(Full Liquidation): 모든 포지션을 즉시 종료하여 트레이더의 리스크 노출을 완전히 제거한다. 고레버리지 거래에서 더욱 흔하며, 미세한 가격 변동만으로도 트레이더의 전체 담보가 소멸될 수 있기 때문이다.
청산의 주요 원인
청산은 일반적으로 리스크와 마진 사이의 불균형에서 비롯되며, 다음과 같은 몇 가지 핵심 요인이 있다.
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레버리지: 레버리지는 트레이더가 적은 자금으로 더 큰 포지션을 제어할 수 있게 하지만 동시에 리스크를 확대시킨다. 레버리지가 높을수록 청산을 유발하는 데 필요한 가격 변동폭은 작아진다. 예를 들어, 50배 레버리지에서는 겨우 2%의 가격 변동만으로도 트레이더의 모든 담보가 사라질 수 있다. 따라서 레버리지 거래에서는 리스크 관리가 매우 중요하다.
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유지 마진(Maintenance Margin): 각 거래소는 최소 마진 요구량을 설정하며, 트레이더는 이를 유지해야 포지션이 청산되지 않는다. 유지 마진은 일종의 '안전 버퍼' 역할을 한다. 손실로 인해 마진이 이 기준치 아래로 떨어지면 거래소는 추가 손실을 막기 위해 강제로 포지션을 청산한다. 트레이더가 이러한 조건을 무시하거나 실시간으로 모니터링하지 못하면 금세 강제청산 위기에 처할 수 있다.
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시장 변동성: 격렬한 가격 변동은 고레버리지 트레이더의 가장 큰 적이다. 변동성은 마진을 급속도로 소모시키며 트레이더에게 거의 반응 시간을 주지 않는다. 또한 고변동성 시기에 시장은 종종 "연쇄 청산(cascade of liquidations)" 현상을 겪는다. 한 번의 청산이 연쇄 반응을 일으켜 가격을 불리한 방향으로 밀어붙이며 손실을 악화시킨다.
매집(스퀴즈, Squeeze)
청산을 유발하는 가장 극적이며 신속한 요인 중 하나는 "매집(squeezes)"이다. 가격이 격렬하게 움직이며 잘못된 방향에 있는 트레이더들을 강제로 포지션 정리하게 만들 때 발생한다. 매집은 일반적으로 높은 레버리지와 낮은 유동성이 결합되어 '눈덩이 효과'를 만들어내며, 가격 변화를 가속화하고 시장 변동성을 더욱 증가시킨다.
가격이 급등할 경우 숏 포지션을 가진 트레이더들은 자신들의 담보가 포지션을 유지할 수 없을 만큼 압박을 받는다. 더 큰 손실을 피하기 위해 그들은 자산을 매수하여 포지션을 정리해야 하며, 이 매수 행위 자체가 다시 가격 상승을 촉진한다. 이러한 순환은 종종 연쇄 청산(cascade of liquidations)으로 발전하는데, 한 트레이더의 강제청산이 가격을 밀어올리고, 이로 인해 또 다른 트레이더들의 청산이 유발되는 것이다.
반대로 가격이 갑작스럽게 급락할 경우 롱 포지션을 가진 트레이더들도 유사한 위험에 직면한다. 담보 가치가 축소됨에 따라 마진 요구를 충족하기 위해 포지션을 매도해야 하며, 이러한 매도 행위는 가격 하락 추세를 가속화한다. 매도 압력이 증가할수록 가격은 더욱 하락하며, 더 많은 청산을 유발하고 궁극적으로 "하락 나선(downward spiral)"을 형성한다.
참고로, 2021년 초 게임스톱(GME)의 "숏 스퀴즈(short squeeze)"는 전형적인 사례로 꼽힌다. Reddit 커뮤니티 WallStreetBets의 소매 트레이더들이 공동으로 매수에 나서며 주가를 예상치 못하게 크게 밀어올렸다. 주가가 치솟자 숏 포지션을 가진 트레이더들은 더 높은 가격에 주식을 매수해 포지션을 정리해야 했으며, 이는 다시 주가 상승을 부추겼다.
이 피드백 루프는 결국 역사적인 사건으로 발전했다. 게임스톱 주가는 2021년 1월 초 약 20달러에서 말미에는 장중 최고 483달러까지 치솟았다. 이 매집으로 인해 기관 투자자들은 수십억 달러의 숏 포지션 손실을 입었다.
2. API와 청산
암호화폐 시장 역사상 여러 차례 주목할 만한 청산 사건이 발생했다. 그러나 가장 인상적인 것은 종종 "롱 스퀴즈(long squeezes)"—즉 하락장에서 발생하는 청산—이다. 이러한 사건들은 일반적으로 규모가 더 크며 트레이더와 시장에 미치는 영향도 훨씬 깊다.
다음은 암호화폐 역사상 가장 큰 청산 사건들이다.
어떤 이상한 점을 눈치챘는가? FTX 붕괴나 루나(Luna) 붕괴의 영향이 최근 청산 사건보다 훨씬 더 클 것 같다는 느낌이 드는가? 당신의 직관은 맞다.
최근 청산 사건이 실제로 FTX나 루나 붕괴보다 더 심각해 보이는 데는 세 가지 핵심 이유가 있다.
2.1 시가총액 증가와 청산 규모
2020년 3월 암호화폐 시장의 시가총액은 2660억 달러의 정점을 찍었으며, 2025년에는 3.71조 달러라는 사상 최고치로 치솟았다. 청산의 규모를 보다 정확하게 평가하기 위해서는 순수한 청산 금액뿐만 아니라 "청산 대 시가총액 비율(liquidation-to-market cap ratio)"이라는 지표를 살펴봐야 한다. 순수한 원시 데이터에 의존하면 최근 청산 사건이 실제보다 더 크게 보일 수 있다.
차트는 청산의 규모와 영향을 전체적으로 이해하는 데 도움을 주지만, 여전히 일부 데이터 편향이 존재한다. 이것이 바로 다음 핵심 문제로 이어진다.
2.2 중앙화 거래소(CEX) WebSocket API의 데이터 제한
2021년 2분기 이전까지 대부분의 중앙화 거래소는 API를 통해 상세한 청산 데이터를 제공하며 매 청산 건을 기록하고 보고했다. 그러나 2021년 이후 다수의 거래소는 청산 데이터를 제한하기 시작했으며, 실제 발생한 청산 횟수와 관계없이 API는 초당 최대 1건의 청산만 보고하도록 변경되었다.
이러한 데이터 상한선 도입은 청산 데이터의 투명성을 크게 저하시켰으며, 2021년 이후의 청산 데이터는 이전의 완전한 데이터보다 적게 보이고 영향력도 과소평가되고 있다.
@K33Research는 연구에서 두 개의 차트를 통해 이 문제를 명확히 보여주었다.
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첫 번째 차트는 API 변경 후 청산 건수가 현저히 감소한 것을 보여주며, 시장의 시가총액이 2021년 이후 크게 성장했음에도 불구하고 청산 건수는 낮은 수준을 유지하고 있다.
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두 번째 차트는 총 청산량과 명목 미결제약정(notional OI)의 일일 변화를 비교한 것이다. 일반적으로 명목 미결제약정의 격렬한 변동은 대규모 청산을 유발하지만, 2021년 2분기 이후부터는 명목 미결제약정이 격렬하게 변동하는 날에도 청산량의 뚜렷한 피크가 나타나지 않는다.
API 변경의 공식적 이유는 “공정한 거래 환경 제공”(바이빗, 2021년 9월) 및 “사용자 데이터 스트림 최적화”(바이낸스, 2021년 4월)이라고 한다. 그러나 이는 과도한 공포감(FUD)을 방지하고 실제 데이터를 거래소 내부에 보유하려는 일종의 홍보 전략일 가능성이 있다는 주장도 있다.
Hyperliquid: 신뢰할 수 있는 투명한 거래 플랫폼
Hyperliquid은 영구계약(perpetuals)을 지원하는 최초의 레이어 1 블록체인 기반 DEX로, 그 거래량은 중앙화 거래소(CEX)와 어깨를 나란히 할 정도에 이르렀다. 전통적인 CEX와 달리 Hyperliquid은 완전히 투명하고 제한 없는 청산 데이터를 제공하며, 모든 데이터가 공개되어 누구나 실시간으로 조회할 수 있다.
이러한 투명성은 시장에 독특한 변화를 가져왔다. 한편으로 CEX의 보고 메커니즘은 제한이 있어 청산 데이터가 인위적으로 상한선이 설정되지만, 다른 한편으로 Hyperliquid의 청산 데이터는 완전히 공개되고 제한이 없다. 이러한 차이로 인해 Hyperliquid의 영향으로 전체 청산 데이터의 보고량이 크게 증가하고 있다.
이러한 투명성은 전체 거래 생태계에 깊은 영향을 미친다. 전통적인 중앙화 거래소에서는 청산 데이터가 선택적으로 공개되거나 요약되어 제공되기 때문에 트레이더가 시장 동향을 실시간으로 분석하기 어렵다. 반면 Hyperliquid의 체인 상(On-chain) 청산 데이터는 모든 청산 이벤트가 공개되어 트레이더에게 보다 정확하고 포괄적인 레버리지 거래 정보를 제공한다.
트레이더 입장에서 이러한 투명성은 시장 상황을 더 명확히 이해할 수 있음을 의미한다. 예를 들어, “매집(squeeze)” 기회를 식별하거나 리스크 수준을 모니터링하거나 시장 심리를 평가할 수 있다. 연구원과 분석가 역시 필터링되지 않은 체인 상 데이터로부터 혜택을 받으며, 이는 시장 변동성, 리스크 행동, 청산이 시장에 미치는 반응에 대한 심층적인 통찰을 제공한다.
이러한 제한 없는 데이터 접근은 더 공정하고 효율적인 거래 환경을 촉진할 뿐 아니라 모든 시장 참여자가 동등하게 정보에 접근할 수 있도록 보장한다.
영구계약 거래에 새로운 투명성 기준을 제시함으로써 Hyperliquid은 CEX의 데이터 불투명성을 도전하고 청산 데이터의 신뢰성을 크게 향상시켰으며, 트레이더가 더 높은 신뢰를 바탕으로 더 깊은 시장 통찰을 얻을 수 있게 했다.
3. 진짜 청산 데이터와 Hyperliquid 비율
3.1 Hyperliquid 비율 계산
Hyperliquid의 투명성과 풍부한 지표 체계 덕분에 우리는 시장의 진정한 동향을 명확히 관찰할 수 있다. 그러나 API 제한으로 인해 CEX의 파생상품 거래 부문은 현실과 맞지 않는 데이터를 제공하고 있다. CEX의 미결제약정(open interest)과 거래량이 탈중앙화 거래소보다 훨씬 높음에도 불구하고 보고되는 청산 데이터는 비정상적으로 낮다. 이 데이터 차이는 차트에서 특히 두드러지며, CEX 데이터 보고의 한계를 더욱 입증한다.
Hyperliquid의 투명성 덕분에 우리는 이제 검증 가능하고 정확한 데이터셋을 갖게 되었으며, 이를 통해 중앙화 거래소(CEX) 청산 보고의 편차 정도를 비교할 수 있다.
전통 미디어가 인용하는 청산 데이터는 일반적으로 제한된 API를 기반으로 하며, 청산 활동의 전모를 포착하지 못하므로 제공되는 수치는 종종 불완전하다. 반면 Hyperliquid의 제한 없는 체인 상 데이터 보고는 모든 청산 활동에 대해 투명하고 상세한 기록을 제공하며, CEX의 청산 활동이 공개된 수준보다 훨씬 높을 수 있음을 입증한다.
두 개의 차트에서 Hyperliquid와 CEX의 청산 데이터 사이에 현저한 차이가 있음을 직관적으로 볼 수 있으며, 이는 현재 청산 보고의 핵심 문제를 드러낸다. 바이낸스, 바이빗, OKX 등 CEX에서는 미결제약정과 거래량 규모가 Hyperliquid보다 훨씬 크지만 청산 비율은 비례하지 않게 낮다. 이 명백한 모순은 CEX의 청산 데이터가 과소신고되었거나 데이터가 은폐되었을 가능성을 시사한다. 왜냐하면 이 데이터는 해당 플랫폼의 활발한 레버리지 거래 규모와 부합하지 않기 때문이다.
왼쪽 차트에서 Hyperliquid의 청산 대 미결제약정 비율은 CEX보다 현저히 높은 반면, CEX의 이 비율은 비정상적으로 낮다. 비록 그들이 거대한 파생상품 시장을 가지고 있음에도 불구하고 말이다. 오른쪽 차트에서도 CEX의 청산 대 거래량 비율은 거의 무시할 수 있을 정도로 낮으며, 이는 고레버리지를 기반으로 하는 거래 활동과 명백히 부합하지 않는다.
이러한 차트들은 Hyperliquid가 더 현실적이고 투명한 청산 관점을 제공하고 있음을 분명히 보여준다. CEX가 전체 청산 데이터에 대한 접근을 제한하는 것과 달리, Hyperliquid의 체인 상 데이터 보고는 모든 청산이 완전히 기록되고 공개 조회 가능하게 하여 시장의 청산 활동을 진정으로 반영한다.
주의할 점은 바이낸스, 바이빗, OKX 차트에서 청산 비율의 “낮은 값”이 청산 활동이 적다는 것을 의미하지는 않으며, 오히려 CEX 청산 데이터 보고의 낮은 투명성과 잠재적인 통계적 결함을 반영한다는 것이다.
3.2 Hyperliquid 비율을 기반으로 한 CEX 청산 데이터 조정
CEX의 “실제” 청산 데이터를 추정하기 위해 우리는 Hyperliquid의 청산 대 거래량 비율(Liquidations-to-Volume)과 청산 대 미결제약정 비율(Liquidations-to-OI)을 기준으로 삼는다. 이후 이 비율을 특정 두 날짜(12월 9일과 2월 3일)에 CEX가 보고한 청산 데이터와 비교하여 조정 계수(adjustment factor)를 계산한다.
Hyperliquid 비율 계산 및 CEX 청산 데이터 조정
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청산 / 미결제약정 비율 (Liquidations / OI)
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12월 9일: 1.07B / 3.37B ≈ 0.3175
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2월 3일: 1.42B / 3.08B ≈ 0.461
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평균 ≈ 0.389 (38.9%)
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청산 / 거래량 비율 (Liquidations / Volume)
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12월 9일: 1.07B / 5.30B ≈ 0.2021
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2월 3일: 1.42B / 18.0B ≈ 0.0789
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평균 ≈ 0.14 (14%)
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우리는 이 38.9%와 14%라는 두 수치를 기준점으로 삼아 다른 거래소의 청산 규모를 추정하며, 그것들이 Hyperliquid과 유사한 비율을 따른다고 가정한다.
이후 이 비율들을 바이낸스, 바이빗, OKX에 각각 적용한다.
각 중앙화 거래소(CEX)에 대해 우리는 두 가지 “조정된” 청산 데이터를 계산한다.
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하나는 Hyperliquid의 청산 대 거래량 비율(Liquidations/Volume ratio)을 기반으로 한다.
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다른 하나는 Hyperliquid의 청산 대 미결제약정 비율(Liquidations/Open Interest ratio, 줄여서 OI)을 기반으로 한다.
마지막으로 각 날짜에 대해 두 조정 결과의 평균을 취해 보다 종합적인 추정치를 도출한다.
따라서 중앙화 거래소(CEX)가 보고한 청산 금액(일반적으로 수억 달러)은 실제로 Hyperliquid 비율로 추정된 수십억 달러 수준보다 훨씬 낮다.
다음은 12월 9일과 2월 3일 “보고된 청산과 조정된 청산”을 비교한 차트이다. 각 거래소의 차트에는 두 그룹의 막대가 포함되어 있다. 밝은 파랑과 밝은 녹색은 보고된 청산 금액을, 짙은 파랑과 짙은 녹색은 조정된 청산 금액을 나타낸다.
조정된 청산 값은 Hyperliquid의 청산 대 거래량 비율(Liquidation-to-Volume ratio)과 청산 대 미결제약정 비율(Liquidation-to-OI ratio)의 평균을 기준으로 계산되었다. 이 방법은 서로 다른 거래소 간 잠재적 청산 차이를 더 직관적으로 드러낼 수 있지만, 각 거래소의 시장 구조, 소매 트레이더 비율, 마켓메이커 활동 등의 차이로 인해 조정값은 여전히 일부 편차를 가질 수 있다. 예를 들어, 일부 거래소는 소매 참여도가 높아 더 낮은 청산 데이터를 보고할 수 있고, 다른 거래소는 활발한 마켓메이커 활동으로 인해 청산 금액이 과소평가될 수 있다.
주요 발견
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바이낸스, 바이빗, OKX의 청산 금액이 현저히 과소평가됨: 보고된 청산 금액(밝은 파랑/밝은 녹색)은 조정된 수치(짙은 파랑/짙은 녹색)보다 훨씬 낮으며, 실제 청산 금액이 공개된 데이터보다 훨씬 더 클 수 있음을 시사한다.
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바이낸스의 청산 금액 차이가 특히 두드러짐: 조정된 데이터에 따르면, 2월 3일 바이낸스의 실제 청산 금액은 보고된 6.11억 달러가 아닌 약 17,640백만 달러에 달해야 하며, 이는 거대한 데이터 차이를 드러낸다. 마찬가지로 12월 9일에는 청산 금액이 10,020백만 달러여야 하지만 보고된 금액은 7.39억 달러에 불과하다.
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바이빗과 OKX도 유사한 추세를 보임: 바이빗은 2월 3일 조정된 청산 금액이 8,150백만 달러로 추정되지만 보고값은 2.47억 달러에 불과하며, 12월 9일에는 조정 금액이 4,620백만 달러이지만 보고값은 3.7억 달러였다. OKX의 차이도 상당하며, 2월 3일 조정된 청산 금액은 7,390백만 달러이지만 보고값은 4.02억 달러였고, 12월 9일에는 조정 금액이 3,980백만 달러이지만 보고값은 4.25억 달러에 불과했다.
3.3 주요 청산 사건의 “실제” 추정
Hyperliquid의 청산 데이터를 주요 중앙화 거래소(CEX)의 보고 데이터와 비교함으로써 우리는 양자 사이에 거대한 격차가 있음을 발견했다. 이 차이를 정량화하기 위해 우리는 12월 9일과 2월 3일 바이낸스, 바이빗, OKX의 관련 데이터를 수집하였으며, 특히 청산 대 거래량 비율(Liquidations-to-Volume)과 청산 대 미결제약정 비율(Liquidations-to-OI)을 분석했다.
이러한 거래소의 실제 청산 규모를 보다 정확하게 추정하기 위해 먼저 Hyperliquid의 평균 청산 비율을 계산하고 이를 CEX 데이터에 기준으로 적용하였다. 계산 과정에서 단순 평균이 아닌 가중 평균법을 사용하여 각 거래소의 특정 날짜 거래량 비중에 따라 청산 비율을 조정하였다. 이 방법은 전체 시장의 청산 활동 수준을 더 포괄적으로 반영할 수 있다.
처음 각 거래소의 청산 배율(multiplier)을 계산했을 때 바이낸스는 21.19, 바이빗은 22.74, OKX는 13.87이 나왔다. 단순 평균을 취하면 글로벌 청산 계수는 19.27배였다. 그러나 거래소 간 거래량 가중 차이를 조정한 후 더 정확한 가중 평균은 19.22배였다.
이것은 중앙화 거래소(CEX)의 실제 청산 규모가 공식 보고된 데이터보다 약 19배 더 크거나, 적어도 제한된 API를 통해 공개된 데이터보다 훨씬 많을 수 있음을 의미한다.
이 19.22배의 청산 배율을 기반으로 우리는 암호화폐 역사상 가장 중요한 청산 사건들을 분석하여 이러한 사건들의 실제 청산 금액을 추정해보았다. 만약 이러한 데이터가 Hyperliquid처럼 투명하게 공개된다면 실제 청산 금액은 조정된 결과에 훨씬 더 가까울 것이다. 아래 표는 일반적으로 인용되는 청산 금액과 수정된 19.22배 배율을 적용한 조정값의 비교를 보여준다.
“보고(Reported)”란 데이터 집계 플랫폼, 소셜 미디어 또는 제한된 API를 통해 발표된 수치를 의미한다.
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2021년 2분기 이전에는 API 제한이 시행되기 전이었기 때문에 청산 데이터의 신뢰성이 비교적 더 높았다.
“실제” 청산 데이터를 더 넓은 암호화폐 시가총액과 비교함으로써 우리는 각 사건이 시장 역학에 미친 영향을 보다 섬세하게 이해할 수 있다. 이는 단시간 내 소멸된 자본의 규모를 보여줄 뿐 아니라 레버리지 포지션 청산 시기에 시장 심리가 얼마나 격렬하게 변할 수 있는지를 반영한다.
많은 경우 과소신고된 데이터를 조정한 후 청산 대 시가총액 비율은 더욱 충격적으로 나타나며, 이는 시장 참가자들이 표면적으로 보이는 것보다 더 큰 체계적 리스크에 직면했을 가능성을 시사한다.
따라서 청산 대 시가총액 비율을 분석함으로써 우리는 극단적 변동기 동안 시장 심리와 유동성 조건이 어떻게 중대한 변화를 겪는지 더 명확히 인식할 수 있다.
3.4 청산 규모와 시가총액의 비교
주요 청산 사건의 영향을 더 포괄적으로 이해하기 위해 우리는 이러한 사건의 “실제” 총 청산 금액을 당시의 암호화폐 총 시가총액과 비교하였다. 계산 공식은 다음과 같다. 청산 대 시가총액 비율 = (청산 금액 / 시가총액) × 100.
이 비율은 각 청산 사건이 시장에 미친 충격 정도를 더 깊이 분석하는 데 도움을 준다. 한편으로는 단시간 내 시장에서 청산된 자본의 규모를 보여주며, 다른 한편으로는 레버리지 해제 시 시장 심리의 격렬한 변화를 반영한다.
저보고된 데이터를 조정한 후 우리는 청산 대 시가총액 비율이 더욱 두드러지게 나타남을 발견했다. 이는 시장 참가자들이 예상보다 더 높은 체계적 리스크에 직면했음을 시사하며, 이러한 리스크는 사건 발생 당시 완전히 인지되지 않았을 수 있다.
따라서 청산 대 시가총액 비율을 분석함으로써 우리는 시장이 극단적 변동기 동안 심리적 변화 및 유동성 조건의 전환을 어떻게 경험하는지 더 명확히 이해할 수 있다.
4. 결론
위의 데이터와 비교를 통해 우리는 명확한 추세를 확인할 수 있다. CEX가 공개한 청산 데이터는 실제 발생한 청산 활동보다 훨씬 낮다. Hyperliquid가 제공하는 투명한 비율로 조정하면 루나 붕괴나 FTX 붕괴와 같은 사건들이 공식 데이터가 보여주는 것보다 훨씬 더 큰 시장 충격을 초래했음을 알 수 있다. 이 현상은 CEX가 시장 변동성을 완화하거나 대중 인식에 영향을 주기 위해 청산 데이터를 과소신고할 가능성이라는 주장을 뒷받침한다.
이러한 비교는 역사적 사건 분석에서 특히 뚜렷하다. 예를 들어, 2020년 코로나 붕괴는 당시로서는 규모가 컸지만 오늘날과 비교하면 상대적으로 작아 보인다. 이는 당시 레버리지 거래 참가자가 적었기 때문이다. 레버리지 거래가 보편화됨에 따라 청산 규모는 절대값뿐 아니라 상대값에서도 크게 증가하고 있다. 그러나 공식 데이터 흐름의 제한으로 인해 트레이더와 분석가들은 체계적 리스크의 실제 상황을 완전히 이해하지 못할 수 있다.
또한 거래소는 종종 “데이터 스트림 최적화” 또는 “공정한 거래 조건 보장” 등의 이유로 실시간 청산 데이터 공개를 제한하지만, 실제로는 더 광범위한 이익을 위한 전략일 수 있다. 예를 들어, 청산 데이터를 과소신고하면 신규 소매 투자자의 공포를 줄일 수 있으며, 동시에 거래소는 시장 전체 리스크 노출에 대해 독점적인 통찰력을 가질 수 있다.
그럼에도 불구하고 업계의 투명성은 점차 높아지고 있다. 예를 들어, 바이빗의 Ben은 최근 바이빗이 실질적인 청산 데이터를 공개하기 시작했다고 발표했는데, 이는 업계가 더 투명한 방향으로 나아가고 있음을 시사할 수 있다. 자세한 내용은 이 링크를 참고하라.
바이빗의 이러한 조치가 보고와 실제 청산 활동 사이의 격차를 좁히는 데 도움이 될 수는 있지만, Hyperliquid가 제공하는 완전한 체인 상, 무제한 보고 방식은 여전히 투명성의 중요성을 부각시킨다. 암호화폐 레버리지 거래
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