バイナンスアルファの30億ドルの出来高の背後には何があるのか?インセンティブの物語

中級7/4/2025, 8:52:00 AM
この記事では、物理資産のカストディ、24時間年中無休のアービトラージ、KYCコンプライアンス、そして自己カストディのトレードオフについての詳細な分析を提供し、ステーブルコイン、RWA(実世界資産)、Ethereum/Solanaの決済レイヤー、及び米国フィンテック株における長期的な価値ドライバーを明らかにしています。

「インセンティブを示せば、結果を示す」とはチャーリー・マンガーの有名な言葉です。これらのインセンティブは市場にも明確に見られます。取引所は特定の市場参加者を優遇するために特定の手数料構造を設定し、その結果、スプレッドや流動性に間接的に影響を与えることができます。彼らは、市場メーカーに流動性を提供するための貸付を流動性の価値に基づいて提供することで、より多くの流動性を提供するようインセンティブを与えることができます。可能性は無限大です – 重要なのは、注目を集め、目標を達成するために調整したいインセンティブを理解することです。

Hiperliquidからの大規模エアドロップの後、誰も取り残されたくありません。これはBinance Alpha 2.0で明らかに見ることができます。Binance Alphaは、主要なBinanceスポット取引所にはまだ小さすぎるが、将来的な上場の可能性を示すコインのプレリスティングハブです。バージョン2.0では、Binanceはオークションを通じて新しい取引機会を導入しました。これは以前は利用できませんでした。

私たちはBinance Alphaのオークションやその他の機能について議論するためにここにいるわけではありません。私が示したいのは、インセンティブ、FOMO、そして将来の潜在的な利益が市場に奇妙なパターンを生み出す方法についての短い物語です。

アルファポイント – このノートの重要な要素 – は、Binance Alphaでの取引によって収集されます。出来高を生成したり、トークンを保有することでポイントを獲得します。しかし、出来高ポイントがここで決定的な役割を果たすようです。これらのポイントは、アルファイベント(エアドロップやTGEなど)に使うことができます。過去には、Binance Launchpadに関連するコインがかなり良いパフォーマンスを発揮したため、インセンティブは大きいです。私たちはまだその利益の潜在的な規模を知らないため、多くのトレーダーは大きな報酬を期待してポイントを集めることに熱心です。

さて、主なポイントに移ります。これは簡単な設定です – 人々はポイントを得るために出来高を生成する必要があります。その結果、ほとんどのBinanceアルファ関連コインで大量の出来高が見られます。同時に、通常の市場状況では滅多に起こらない異常なパターンも見られています。

Bedrock ($BR) を例に挙げます。現在、PancakeSwap でトップコインとなっており、過去 24 時間の出来高は 30 億ドルを超えています。チャートは両側の取引活動を同時に示しており、膨大な出来高を生み出しています(下に示すのは 10 分間のローリング出来高)。

その下では、買いと売りの取引のUSDT価値の違い(10ブロックをロールオーバーしたもの)を観察できます。総出来高が約30億ドルであるにもかかわらず、買いと売りの間の純差は最小限です。これは私たちに何を示唆していますか?誰かがほぼゼロのネットエクスポージャーとなる取引を実行しています。

データの背後にあるものを理解しようとしている場合、特に追加のコンテキストがないとき(オンチェーンデータはしばしばより多くの情報を提供し、中央集権型取引所は誰でも利用できる公開情報のみを提供します)には、すべての詳細を掘り下げる必要があります:取引価値、頻度、外れ値、市場影響の分布、取引サイズなど。取引所にしか得られない全体像がないときは、すべてが重要です。取引サイズを見てみましょう。

ヒストグラムは正常から遠いです。ほとんどの場合、取引サイズの指数分布が見られますが、ここではそうではありません。ほとんどの取引は12–14kの周りに集中しており、典型的な基準では高いです。このような集中は警告を発し、より深い分析を促すべきです。参考のために、他の金融商品(ここではBASEチェーン上)の取引サイズと比較してください。

特に明らかになるのは、オンチェーンデータの奥深くにあります。何か異常なことが起こっているのは明らかです。人々が今後のBinanceエアドロップに参加するために、できるだけ早くポイントを獲得しようとしている可能性が非常に高いです。この仮説が成立するかどうかを見てみましょう。

この戦略を実行するにはどうすればいいのか?簡単です – 両方向で取引し、損失を最小限に抑え、できるだけ多くのポイントを集めることです。実際、これは賢いアイデアです。もしそれが本当であれば、ほとんどのウォレットが売買の両側で取引されたコインの量がほぼ同じであることがわかるはずです。オンチェーンデータの小さなサンプルを見てみましょう。

ご覧のとおり、ほとんどのウォレットは実際に取引された総額がほぼゼロに近いです。そのゼロの周りの小さな範囲にどれだけのコインがあるかを定量化しましょう。

正直なところ、その結果は私が予想していたよりもさらに強力です。このコインの取引に関与したウォレットの95%以上は、ほぼゼロのネットポジションを持っていました(つまり、指定された期間内にほぼ同じ金額を購入し、売却していたことを意味します)。露出を避けながらもポイントを生成することが目標であったことは明らかです。

これらのウォレットがターゲットにしているポイント数を知りたかったです。彼らはおそらく何らかの戦略に従い、Binanceアルファのドキュメントを研究し、特定のポイントの閾値を達成する機会を見つけたのでしょう。データを見てみましょう。

私のデータセットによると、すべてのウォレット(5つの外れ値を除く)は、14から20 Alpha Pointsを生成しました。それ以上でも、それ以下でもありません。これは、「ポイントが多いほど大きなエアドロップになる」というルールがないためでしょう。トレーダーは特定の閾値に達する必要があります。

私も疑問に思いました:1つのアルファポイントを生成するコストはどれくらいでしたか?彼らは両方の側で取引を行っていたので、しばしば同じブロック内や数ブロック離れたところで、いくらかの損失を被った可能性がありますが、その額はどれくらいだったのでしょうか?

アルファポイントのコストは平均して約5セントから10セントでした。あまり多くはありませんが、最終的な報酬が何になるのかはまだわかりません。

私が示したいのはこれです:人々は常にシステムを「解決」しようとします。彼らは、可能な限り最大の報酬を得るために必要最低限のことをしようとします。取引所を構築するにせよ、DeFiプロトコルを作成するにせよ、チームを管理するにせよ、正しいインセンティブ構造を設計するのはあなたの責任です。幸運にも、この例がその考えを明確にしたことを願っています。

免責事項:

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バイナンスアルファの30億ドルの出来高の背後には何があるのか?インセンティブの物語

中級7/4/2025, 8:52:00 AM
この記事では、物理資産のカストディ、24時間年中無休のアービトラージ、KYCコンプライアンス、そして自己カストディのトレードオフについての詳細な分析を提供し、ステーブルコイン、RWA(実世界資産)、Ethereum/Solanaの決済レイヤー、及び米国フィンテック株における長期的な価値ドライバーを明らかにしています。

「インセンティブを示せば、結果を示す」とはチャーリー・マンガーの有名な言葉です。これらのインセンティブは市場にも明確に見られます。取引所は特定の市場参加者を優遇するために特定の手数料構造を設定し、その結果、スプレッドや流動性に間接的に影響を与えることができます。彼らは、市場メーカーに流動性を提供するための貸付を流動性の価値に基づいて提供することで、より多くの流動性を提供するようインセンティブを与えることができます。可能性は無限大です – 重要なのは、注目を集め、目標を達成するために調整したいインセンティブを理解することです。

Hiperliquidからの大規模エアドロップの後、誰も取り残されたくありません。これはBinance Alpha 2.0で明らかに見ることができます。Binance Alphaは、主要なBinanceスポット取引所にはまだ小さすぎるが、将来的な上場の可能性を示すコインのプレリスティングハブです。バージョン2.0では、Binanceはオークションを通じて新しい取引機会を導入しました。これは以前は利用できませんでした。

私たちはBinance Alphaのオークションやその他の機能について議論するためにここにいるわけではありません。私が示したいのは、インセンティブ、FOMO、そして将来の潜在的な利益が市場に奇妙なパターンを生み出す方法についての短い物語です。

アルファポイント – このノートの重要な要素 – は、Binance Alphaでの取引によって収集されます。出来高を生成したり、トークンを保有することでポイントを獲得します。しかし、出来高ポイントがここで決定的な役割を果たすようです。これらのポイントは、アルファイベント(エアドロップやTGEなど)に使うことができます。過去には、Binance Launchpadに関連するコインがかなり良いパフォーマンスを発揮したため、インセンティブは大きいです。私たちはまだその利益の潜在的な規模を知らないため、多くのトレーダーは大きな報酬を期待してポイントを集めることに熱心です。

さて、主なポイントに移ります。これは簡単な設定です – 人々はポイントを得るために出来高を生成する必要があります。その結果、ほとんどのBinanceアルファ関連コインで大量の出来高が見られます。同時に、通常の市場状況では滅多に起こらない異常なパターンも見られています。

Bedrock ($BR) を例に挙げます。現在、PancakeSwap でトップコインとなっており、過去 24 時間の出来高は 30 億ドルを超えています。チャートは両側の取引活動を同時に示しており、膨大な出来高を生み出しています(下に示すのは 10 分間のローリング出来高)。

その下では、買いと売りの取引のUSDT価値の違い(10ブロックをロールオーバーしたもの)を観察できます。総出来高が約30億ドルであるにもかかわらず、買いと売りの間の純差は最小限です。これは私たちに何を示唆していますか?誰かがほぼゼロのネットエクスポージャーとなる取引を実行しています。

データの背後にあるものを理解しようとしている場合、特に追加のコンテキストがないとき(オンチェーンデータはしばしばより多くの情報を提供し、中央集権型取引所は誰でも利用できる公開情報のみを提供します)には、すべての詳細を掘り下げる必要があります:取引価値、頻度、外れ値、市場影響の分布、取引サイズなど。取引所にしか得られない全体像がないときは、すべてが重要です。取引サイズを見てみましょう。

ヒストグラムは正常から遠いです。ほとんどの場合、取引サイズの指数分布が見られますが、ここではそうではありません。ほとんどの取引は12–14kの周りに集中しており、典型的な基準では高いです。このような集中は警告を発し、より深い分析を促すべきです。参考のために、他の金融商品(ここではBASEチェーン上)の取引サイズと比較してください。

特に明らかになるのは、オンチェーンデータの奥深くにあります。何か異常なことが起こっているのは明らかです。人々が今後のBinanceエアドロップに参加するために、できるだけ早くポイントを獲得しようとしている可能性が非常に高いです。この仮説が成立するかどうかを見てみましょう。

この戦略を実行するにはどうすればいいのか?簡単です – 両方向で取引し、損失を最小限に抑え、できるだけ多くのポイントを集めることです。実際、これは賢いアイデアです。もしそれが本当であれば、ほとんどのウォレットが売買の両側で取引されたコインの量がほぼ同じであることがわかるはずです。オンチェーンデータの小さなサンプルを見てみましょう。

ご覧のとおり、ほとんどのウォレットは実際に取引された総額がほぼゼロに近いです。そのゼロの周りの小さな範囲にどれだけのコインがあるかを定量化しましょう。

正直なところ、その結果は私が予想していたよりもさらに強力です。このコインの取引に関与したウォレットの95%以上は、ほぼゼロのネットポジションを持っていました(つまり、指定された期間内にほぼ同じ金額を購入し、売却していたことを意味します)。露出を避けながらもポイントを生成することが目標であったことは明らかです。

これらのウォレットがターゲットにしているポイント数を知りたかったです。彼らはおそらく何らかの戦略に従い、Binanceアルファのドキュメントを研究し、特定のポイントの閾値を達成する機会を見つけたのでしょう。データを見てみましょう。

私のデータセットによると、すべてのウォレット(5つの外れ値を除く)は、14から20 Alpha Pointsを生成しました。それ以上でも、それ以下でもありません。これは、「ポイントが多いほど大きなエアドロップになる」というルールがないためでしょう。トレーダーは特定の閾値に達する必要があります。

私も疑問に思いました:1つのアルファポイントを生成するコストはどれくらいでしたか?彼らは両方の側で取引を行っていたので、しばしば同じブロック内や数ブロック離れたところで、いくらかの損失を被った可能性がありますが、その額はどれくらいだったのでしょうか?

アルファポイントのコストは平均して約5セントから10セントでした。あまり多くはありませんが、最終的な報酬が何になるのかはまだわかりません。

私が示したいのはこれです:人々は常にシステムを「解決」しようとします。彼らは、可能な限り最大の報酬を得るために必要最低限のことをしようとします。取引所を構築するにせよ、DeFiプロトコルを作成するにせよ、チームを管理するにせよ、正しいインセンティブ構造を設計するのはあなたの責任です。幸運にも、この例がその考えを明確にしたことを願っています。

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  1. この記事は[から転載されています。ltrd_]. すべての著作権は原著作者に帰属します [ltrd_].この再版に異議がある場合は、ゲートラーニングチームが迅速に対応します。
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