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2026-01-05 21:02:25
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高いボラティリティの期間中、流動性にどう対処すべきか?
Ferraは次のように回答しています:さまざまなマーケットメイキングモデルは異なる問題を解決し、それぞれに限界があります。これは価格形成、スリッページの特性、LPのリスク構造の3つの側面から理解できます。
- DAMM (従来のAMM、x·y = k)
これは最もクラシックなマーケットメイキングモデルで、価格は連続的に変動し、各取引が価格曲線を動かします。利点はシンプルな構造で、積極的な管理を必要とせず、パッシブLPに適しています。欠点は明白です:資金は価格範囲全体に均等に分散され、大きな取引は高いスリッページを伴い、資本効率が最も低く、ボラティリティの高い資産にはあまり優しくありません。
- CLMM (流動性を持つ中央集権型AMM)
CLMMは資本効率を向上させ、LPが価格範囲を選択できるようにします。流動性は指定された範囲内のみでアクティブであり、手数料収入はより集中します。ただし、範囲内の価格は依然として連続的に変動し続け、スリッページは残ります。価格が範囲外に出ると、LPは一方的な資産となり、頻繁な管理とリバランス、そして高い操作スキルが必要となります。
- DLMM (ダイナミック流動性を持つマーケットメイカー)
DLMMはFerraの重要な違いです。連続的な曲線を使用せず、価格を離散的なビンに分割します。1つのビン内では価格は固定され、十分な流動性があれば取引はスリッページゼロで行えます。取引がビン全体を消費すると、価格は次のレベルに移行します。高いボラティリティ期間中に自動的に上昇するダイナミックレートと組み合わせることで、アービトラージリスクをヘッジする仕組みを実現しています。LPにとってDLMMはよりコントロールされた実行結果を提供し、リスク構造も明確です。一方通行のマーケットメイキングやさまざまな流動性分配の形態もサポートし、特に高ボラティリティ資産や新しいトークンに適しています。
//
主要な比較
DAMMはあらゆる取引を可能にしますが、最も効率が低いです。CLMMは資金を効率的な範囲に集中させますが、管理コストが高いです。DLMMはより予測可能な価格形成と、ボラティリティの高い市場におけるより合理的なLPの収益構造を実現します。
//
設計の観点から、DLMMは単なるDAMMやCLMMのアップデートではなく、高頻度・高ボラティリティ条件下での価格形成の再考です。これが、FerraがDLMMを基本的な流動性モデルとして選択した理由であり、単なる選択肢の一つではありません。
#KaitoYap
@KaitoAI
#Yap
@ferra_protocol
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CoinWorldKing
2026-01-05 03:48:17
高波動時代、流動性はどうすべきか?
Ferraは答えを示している:異なるマーケットメイキングモデルがそれぞれ解決すべき問題と、その境界線を理解すること。価格形成方式、スリッページ特性、LPリスク構造の3つの観点から考えることができる。
- DAMM(従来のAMM、x·y = k)
これは最も古典的なマーケットメイキングモデルで、価格は連続的に変動し、取引のたびに価格曲線が動く。利点は構造がシンプルで、積極的な管理を必要とせず、受動的LPに適していること。欠点も明らかで、資金は価格範囲全体に平均的に分散され、大口取引ではスリッページが高く、資本効率が最低であり、変動資産に対してLPにとってあまり友好的ではない。
- CLMM(集中流動性AMM)
CLMMはLPに価格範囲を選択させることで資本効率を向上させる。流動性は指定された範囲内でのみ有効となり、手数料収益も集中する。ただし、価格は範囲内で依然連続的に変動し、スリッページは依然存在する。価格が範囲外に出ると、LPは片側資産になり、頻繁な管理とリバランスが必要となり、操作能力が求められる。
- DLMM(ダイナミック流動性マーケットメイカー)
DLMMはFerraの核心的な差別化ポイントである。連続曲線を使わず、価格を離散的なビンに分割する。単一のビン内では価格は固定されており、流動性が十分であれば取引はスリッページゼロで行える。取引が一つのビンを消費すると次の価格レベルにジャンプする。さらに、ダイナミックな手数料率を組み合わせ、高い変動期には自動的に手数料を引き上げ、メカニズムでアービトラージリスクをヘッジする。LPにとっては、DLMMはよりコントロール可能な実行結果、明確なリスクエクスポージャーを提供し、片側マーケットメイキングや異なる流動性分布もサポート、特に高変動資産や新規通貨段階に適している。
//
コアな違いのまとめ
DAMMはいつでも取引可能だが効率が最低。CLMMは資金を有効範囲に集中させるが管理コストが高い。DLMMは変動市場において、より確実な価格実行と合理的なLPリターン構造を実現する。
//
設計思想から見ると、DLMMは単なるDAMMやCLMMのアップグレードではなく、高頻度取引や高変動環境において価格形成方式を再定義したものである。これが、FerraがDLMMを基盤流動性モデルとして採用し、オプション機能として位置付けている理由である。
#KaitoYap @KaitoAI #Yap @ferra_protocol
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高いボラティリティの期間中、流動性にどう対処すべきか?
Ferraは次のように回答しています:さまざまなマーケットメイキングモデルは異なる問題を解決し、それぞれに限界があります。これは価格形成、スリッページの特性、LPのリスク構造の3つの側面から理解できます。
- DAMM (従来のAMM、x·y = k)
これは最もクラシックなマーケットメイキングモデルで、価格は連続的に変動し、各取引が価格曲線を動かします。利点はシンプルな構造で、積極的な管理を必要とせず、パッシブLPに適しています。欠点は明白です:資金は価格範囲全体に均等に分散され、大きな取引は高いスリッページを伴い、資本効率が最も低く、ボラティリティの高い資産にはあまり優しくありません。
- CLMM (流動性を持つ中央集権型AMM)
CLMMは資本効率を向上させ、LPが価格範囲を選択できるようにします。流動性は指定された範囲内のみでアクティブであり、手数料収入はより集中します。ただし、範囲内の価格は依然として連続的に変動し続け、スリッページは残ります。価格が範囲外に出ると、LPは一方的な資産となり、頻繁な管理とリバランス、そして高い操作スキルが必要となります。
- DLMM (ダイナミック流動性を持つマーケットメイカー)
DLMMはFerraの重要な違いです。連続的な曲線を使用せず、価格を離散的なビンに分割します。1つのビン内では価格は固定され、十分な流動性があれば取引はスリッページゼロで行えます。取引がビン全体を消費すると、価格は次のレベルに移行します。高いボラティリティ期間中に自動的に上昇するダイナミックレートと組み合わせることで、アービトラージリスクをヘッジする仕組みを実現しています。LPにとってDLMMはよりコントロールされた実行結果を提供し、リスク構造も明確です。一方通行のマーケットメイキングやさまざまな流動性分配の形態もサポートし、特に高ボラティリティ資産や新しいトークンに適しています。
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主要な比較
DAMMはあらゆる取引を可能にしますが、最も効率が低いです。CLMMは資金を効率的な範囲に集中させますが、管理コストが高いです。DLMMはより予測可能な価格形成と、ボラティリティの高い市場におけるより合理的なLPの収益構造を実現します。
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設計の観点から、DLMMは単なるDAMMやCLMMのアップデートではなく、高頻度・高ボラティリティ条件下での価格形成の再考です。これが、FerraがDLMMを基本的な流動性モデルとして選択した理由であり、単なる選択肢の一つではありません。
#KaitoYap @KaitoAI #Yap @ferra_protocol
Ferraは答えを示している:異なるマーケットメイキングモデルがそれぞれ解決すべき問題と、その境界線を理解すること。価格形成方式、スリッページ特性、LPリスク構造の3つの観点から考えることができる。
- DAMM(従来のAMM、x·y = k)
これは最も古典的なマーケットメイキングモデルで、価格は連続的に変動し、取引のたびに価格曲線が動く。利点は構造がシンプルで、積極的な管理を必要とせず、受動的LPに適していること。欠点も明らかで、資金は価格範囲全体に平均的に分散され、大口取引ではスリッページが高く、資本効率が最低であり、変動資産に対してLPにとってあまり友好的ではない。
- CLMM(集中流動性AMM)
CLMMはLPに価格範囲を選択させることで資本効率を向上させる。流動性は指定された範囲内でのみ有効となり、手数料収益も集中する。ただし、価格は範囲内で依然連続的に変動し、スリッページは依然存在する。価格が範囲外に出ると、LPは片側資産になり、頻繁な管理とリバランスが必要となり、操作能力が求められる。
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DLMMはFerraの核心的な差別化ポイントである。連続曲線を使わず、価格を離散的なビンに分割する。単一のビン内では価格は固定されており、流動性が十分であれば取引はスリッページゼロで行える。取引が一つのビンを消費すると次の価格レベルにジャンプする。さらに、ダイナミックな手数料率を組み合わせ、高い変動期には自動的に手数料を引き上げ、メカニズムでアービトラージリスクをヘッジする。LPにとっては、DLMMはよりコントロール可能な実行結果、明確なリスクエクスポージャーを提供し、片側マーケットメイキングや異なる流動性分布もサポート、特に高変動資産や新規通貨段階に適している。
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