⚠️
Disclaimer: 본 보고서의 내용은 작성자의 의견을 반영하고 정보 제공만을 목적으로 하며, 토큰을 구매 또는 판매하거나 프로토콜을 사용하도록 권장하는 목적으로 작성되지 않았습니다. 이 보고서에 포함된 어떠한 내용도 투자 조언이 아니며, 투자 조언으로 해석되어서도 안됩니다.

1. AMM 기반의 무기한 선물 DEX 서론

그림 1. 적색: Uni V2 like AMM, 녹색: Uni V3 like AMM (출처: Mellow Protocol 블로그)

가장 크립토 특이적으로 발전해 온 가격 발견 메커니즘으로, 거래가 발생할 때마다 두 개 이상의 자산 가치가 일정 비율로 섞이면서 자산 가격이 자동으로 결정되는 방식입니다. 유니스왑과 같은 현물 AMM은 실제로 존재하는 토큰으로 운용되나, 선물 AMM에서는 현물이 교환되는 것이 아닌 아닌 선물의 계약이기 때문에 명목 금액만큼 AMM에서 거래되었다는 가정을 기반으로 하는 가상의 AMM (Virtual AMM, vAMM)을 사용합니다.

AMM의 장점으로는 역시 x*y=K 식에 따라 자동으로 가격이 결정되는 시스템으로, 전문 트레이더가 아니더라도 리테일을 포함한 누구나 마켓 메이커로서 손쉽게 참여할 수 있다는 점입니다. 또한 새로운 선물 거래 자산쌍을 추가하기 위한 한계 비용이 다른 모델에 비해 가장 가벼우며 시장 확장에 유리합니다. 예를 들어 오더북 모델은 플랫폼에 새로운 거래 자산을 온 보딩 하기 위해선 전문 마켓 메이커의 확보가 필요하며, 오라클 모델의 경우 기초 자산의 거래량이 충분한 경우에만 도입할 수 있다는 제한이 있습니다.

또한 AMM이야말로 온체인 파생상품 거래소의 엔드게임 후보군입니다. 그 이유는 블록체인의 확장성 한계로 인하여 완전한 탈중앙화 오더북을 구현할 수 없는 현 상황에서, 플랫폼에서 발생하는 자체적인 거래를 기반으로 스스로 가격을 발견할 수 있는 유일한 온체인 모델이기 때문입니다. 현재 오더북 모델은 모두 오프체인 오더북을 사용하고 있으며, 오라클 모델은 가격을 스스로 발견하지 않고 외부의 가격 데이터 (ex. 바이낸스)에 종속되어 있습니다.

따라서 AMM에서 발견되는 가격은 탈중앙화 네트워크 참가자간의 모든 내용이 투명하게 기록된 트랜잭션으로부터 만들어진 온체인 오라클로서 선물 시장을 리드할 수 있다는 내러티브를 갖추고 있습니다.

현재 온체인 선물 시장에 앞서 먼저 자리를 잡은 온체인 현물 시장의 경우에도 AMM을 거래 엔진으로 사용하는 유니스왑이 가장 높은 거래량을 보이고 있으며, 온체인에서 생산되는 오라클 중 가장 대표적으로 사용되고 있습니다. 그리고 현재 증권 및 CEX 시장과 마찬가지로, 크립토 시장 또한 높은 자본 효율성으로부터 이미 선물 시장이 현물 가격을 주도하는 흐름이 형성되어 있습니다.

하지만 아직 온체인에서는 선물 거래 시장 자체가 부트스트래핑 되어 있지 않은 상태이며, 전체적으로 낮은 유동성 및 거래량으로 인하여 AMM이 주체적으로 가격을 발견하는 것이 아닌 시장 가격을 따라가는데 급급한 상황이 현실입니다.

1.1. 과제 1: Mark Price & Index Price

따라서 현재 AMM 기반의 선물 DEX는 Index PriceMark Price 두 가지의 가격을 표시합니다. AMM에 의해 플랫폼에서 실제로 체결되는 가격이 Mark Price, 현재 시장 가격을 리드하는 데이터를 오라클로 가져와서 기초자산의 가격을 Index Price로 별도로 표시하는 것입니다. Mark-Index 사이에서 가격 차이가 발생할 시 Mark Price가 Index Price를 따라가도록 펀딩 비용이 설정되어 트레이더 및 차익 거래자를 유도합니다.

현재 시장 가격을 리드하는 데이터는 거래량이 가장 높은 CEX의 선물 시장이며, 해당 가격이 리드하여 CEX 현물 가격이 형성되고 해당 현물 가격이 오라클이 되어 온체인으로 흘러 들어가는 형태입니다.

CEX 선물 -> CEX 현물 -> 오라클 -> 선물 DEX Index Price <> Mark Price

현재 선물 AMM의 경우 거래량이 매우 낮기 때문에 Mark Price가 Index를 적극적으로 따라가야 하는 을의 입장이며, 이 작업은 공짜가 아닙니다. 지출되는 비용 중 하나로, 가격을 따라갈 수 있도록 차익 거래자에게 지불해야 하는 펀딩 비용이 대표적입니다.

AMM을 이용한 선물 거래 엔진의 경우, 모든 트레이더 및 차익 거래자 포지션의 거래 상대방을 AMM이 직접 잡습니다. 기본적으로 AMM이 하우스로서 딜러 포지션을 감행해야 하는 것입니다. 이 부분이 기술적으로 오더북과 큰 차이가 발생합니다. 오더북은 거래소가 자체적으로 취하는 마켓 메이킹 이외에는, 기본적으로 트레이더끼리 서로 반대 포지션을 취하는 브로커 모델입니다.

따라서 트레이더 및 차익 거래자 포지션의 거래 상대방을 AMM은 직접 잡아주기에, 미결제 약정 불균형에 따른 펀딩 비용/수익은 프로토콜에 귀속됩니다. 그리고 현재 Index 가격을 따라가야하는 AMM의 경우, 펀딩비는 차익 거래자에게 주어지는 인센티브와 같은 메커니즘으로 결정되며 항상 비용에 해당합니다.

혹은 프로토콜이 자체적으로 개입하여 x*y=K 곡선을 조정하는 경우도 존재하나, 이 모든 비용은 프로토콜의 트레져리, 수수료 펀드 혹은 보험 펀드 등으로부터 지출해야 하는 항목에 해당합니다.

물론 이를 초기 부트스트래핑에 수반되는 비용으로 생각할 수 있습니다. 즉 온체인 선물 시장이 스포트라이트를 받게 되는 타이밍에 유저를 대량 수용함으로써, 거래량이 증가함으로써 AMM이 유기적으로 시장 가격을 리드하여 AMM의 Mark Price가 Index 그 자체가 되는 방향이 가장 이상적인 결말이라고 볼 수 있습니다.

1.2. 과제 2: K 값

또 다른 문제는 가상 AMM의 K 값입니다. 유니스왑과 같은 기존의 현물 AMM의 경우 실제 현물 풀을 보유하며 거래가 이루어지기 때문에 정확히 현물 뎁스의 K값이 설정되어 문제 될 것이 없습니다. 실제 K 값에 따라 자동으로 거래 유저와 차익 거래자가 적정 가격을 맞춰나가기 때문입니다.

하지만 선물 AMM의 경우 실제 현물이 움직이지 않고 명목 금액만큼 가상의 거래를 가정하고 계약 클로즈 시 차액만 정산됩니다. 따라서 AMM 선물 DEX에서는 가상의 유동성이 움직이는 가상의 AMM을 사용하며, 가상의 뎁스 K 값 설정은 프로토콜 나름입니다.

K 값이 너무 크게 설정될 경우 뎁스가 지나치게 깊어 실제로 움직여야 하는 만큼 가격이 안 움직이기에 차익 거래자가 떠나가 버리며 누군가는 (특히 프로토콜) 지불해야 할 펀딩 비용의 절댓값이 크게 상승하게 됩니다. 반대로 K 값이 너무 작게 설정될 경우 슬리피지가 높아 유저가 떠납니다. 그렇다고 K 값 설정을 다른 거래소를 벤치마킹하여 설정할 경우 시장 가격을 결정하는 리더가 될 수 없습니다.

이에 따라 근래 가상 AMM에 현물 유동성을 첨가하여 구동하는 방식이 사용되기 시작하였습니다. 자본 효율성을 일부 포기해야 하나, 현물 유동성 공급을 받아 해당 K를 사용하고 거래소가 부담해야 할 하우스 리스크를 공유합니다. 물론 해당 유동성 공급자에 대한 보상이 추가적인 비용으로 잡히게 되어, 결국 거래량에 대한 규모의 경제가 필요하다는 것은 변하지 않습니다.

물론 AMM 선물 DEX가 대중의 채택을 받을 수 있을지에 대한 여부는 아직 미지수입니다. 특히 기관 투자자는 여전히 오더북을 선호할 것이며, 리테일은 오라클 가격 그대로 거래할 수 있는 오라클 모델을 선호할 수 있습니다.

하지만 탈중앙화 금융 시장 전체를 통틀어 가장 널리 사용되고 있으며 집중적인 개발이 이루어지고 있는 모델 중 하나가 바로 AMM이며 이를 활용한 다양한 사용처가 지속적으로 제시되고 있습니다. 따라서 AMM 선물 DEX는 디파이 프로토콜의 전유물인 결합성 (Composability)을 가장 적극적으로 활용하는 것으로 승기를 잡아야 할 것입니다.

해당 아티클에서는 대표적인 AMM 선물 덱스로서 퍼페츄얼 프로토콜 (Perpetual Protocol), 드리프트 프로토콜 (Drift Protocol)를 중점적으로 다루면서 AMM이 지금까지 겪어온 시행착오와 향후 과제에 대하여 설명하겠습니다. 이들은 각자 서로 다른 메커니즘을 통해 AMM 선물 DEX를 온체인 선물 거래소의 승자로 만들고자 하며, 시장 가격을 리드하는 엔드게임을 목표로 합니다.

2. AMM 무기한 선물 DEX 비즈니스 모델

무기한 선물 DEX의 매출은 공통적으로 거래 수수료에서 발생합니다. 그리고 AMM의 경우 해당 매출에서 지출해야 하는 비용의 목록은 다음과 같습니다.

(1) Mark-Index 가격 수렴을 위한 지출
현재 일반적으로 AMM의 가격이 시장 가격을 따라가야 하는 구조이므로, 가격을 수렴시키기 위한 비용이 발생합니다.

선물 계약을 위해 가상 유동성을 사용하는 AMM의 경우 브로커가 아닌, 기본적으로 모든 트레이더 및 차익 거래자의 포지션의 반대 포지션을 취하는 딜러 (하우스)의 역할을 취합니다. 따라서 롱 포지션과 숏 포지션의 미결제 약정 차이만큼의 펀딩 비용을 AMM이 감당해야 합니다. 현재 펀딩은 Mark-Index 수렴을 위한 차익 거래자에게 지불해야 하는 인센티브에 해당하기에 언제나 비용입니다.

프로토콜 별로 직접 시장에 개입하여 Mark-Index를 수렴시키는 메커니즘도 존재하며 이 또한 비용입니다.

해당 사항에 대한 매출 대비 비용은 시장 참가자와 거래량이 많아질수록 줄어드는 규모의 경제 형태를 따르며, 최종적으로 시장의 리더가 되었을 때는 0으로 수렴합니다.

(2) 유동성 공급자 보상
완전한 가상의 AMM을 구동하는 것은 매우 이상적이나, 현실적으로는 가상의 K 값과 Index 가격을 따라가는 비용 대한 이슈로 인하여 현물 유동성 공급의 힘을 빌리는 방향으로 움직이고 있습니다. 따라서 AMM에서 발생하는 거래 수수료 매출 지분의 일부 혹은 그 이상을 유동성 공급자에게 인센티브로 주어야 하며, 매출 원가와 같은 개념의 비용이 발생합니다.

해당 비용은 온체인 시장 내의 현물 유동성의 값어치와 플랫폼이 레버리지 하는 자본 효율성에 따라 달라집니다.

(3) 사용자 보상
토크노믹스에 따라 프로토콜이 거래소를 이용하는 사용자에게 보상을 하는 선택을 할 수 있습니다. 필수 사항은 아니며, 유저 부트스트래핑 혹은 커뮤니티 보상을 위한 비용에 해당합니다.

3. AMM 무기한 선물 DEX 프로젝트

3.1. 퍼페츄얼 프로토콜 (Perpetual Protocol)

2020년 12월 최초로 가상 AMM을 탑재한 무기한 선물 거래소, 퍼페츄얼 프로토콜 V1을 출시한 파이오니어입니다.

3.1.1 퍼페츄얼 프로토콜 V1

프로토타입인 V1은 실제 유동성 없이 완전한 가상의 AMM을 사용하였으며, 고정된 K 값을 사용했습니다. 그리고 서론에서 길게 설명한 가상 AMM이 해결해야 할 과제를 명확하게 제시해 준 선생님이기도 합니다.

퍼페츄얼 V1은 출시 이후 $ETH의 가격이 $800에서 $4,000으로 상승하는 도중 Mark Price가 Index Price를 따라가는 과정에서 정확히 해당 과제에 봉착합니다. 마켓 뎁스 (K)와 거래량의 괴리로 인하여 롱과 숏 포지션의 미결제 약정 비율이 95:5까지 벌어지는 사태가 벌어졌습니다.

트레이더 간의 롱 숏 포지션의 매칭을 제공하는 오더북 기반 거래소는 브로커 모델을 기본으로 하는 것에 반해, AMM은 모든 트레이더의 포지션의 반대 포지션을 잡는 딜러 모델입니다. 따라서 모든 미결제 약정의 거래 상대방은 AMM이며, 95:5에서 90에 해당하는 롱 포지션에게 지불해야 할 펀딩 비용을 프로토콜이 전부 부담해야 했습니다. 그렇다고 펀딩 비용을 안주거나 낮게 설정하면 롱 포지션이 떠나가면서 $ETH의 가격이 다시 $800으로 돌아가는 딜레마에 봉착하였습니다.

해당 모델은 지속 가능하지 못하다 판단한 퍼페츄얼은 대대적인 모델 수정에 착수하였고, 2021년 현재의 V2가 탄생하게 되었습니다.

그림 2. 퍼페츄얼 V1 셧 다운 프로포절 발췌 (전문: https://gov.perp.fi/t/sunsetting-perp-v1/698/1)

3.1.2 퍼페츄얼 프로토콜 V2

V2는 선물 거래를 위한 AMM에 실제 유동성을 소싱하여, 실제 유동성에 기반한 K 값을 기반으로 한층 안정된 가격 발견 및 프로토콜 비용으로 시장 가격을 따라가고자 합니다. 또한 공급받는 실제 유동성을 유니스왑 V3의 집중화된 유동성을 활용함으로써 선물 시장을 위한 자본 효율성을 완전히 침해하지 않는 것을 목표로 합니다. 디파이가 누릴 수 있는 결합성 활용의 좋은 예시입니다.

또한 과거 V1이 트레이더 및 차익 거래자의 거래 상대방인 AMM 포지션에 대한 책임을 프로토콜이 혼자서 모두 짊어지는 형태였다면, 이제 V2는 외부 유동성 공급자와 함께 힘을 합쳐 트레이더 및 차익 거래자의 거래 상대방의 역할을 수행합니다.

유동성 공급자는 보유한 현물에 유동성 공급의 범위를 조절하는 레버리지를 사용하여 집중화된 유동성 (Concentrated Liquidity) AMM의 형태로 퍼페츄얼 프로토콜의 가상 AMM 곡선에 참여할 수 있습니다.

그림 3. 집중화된 유동성을 통한 가상 AMM 작동 메커니즘 (출처: 퍼페츄얼 프로토콜 블로그)

출시 직후에는 유동성 공급자 포지션의 부트스트래핑을 위하여 파운데이션이 직접 나서서 제공했으나, 시간이 지나면서 외부 유동성의 유입이 대거 이루어지면서 현재는 100%에 가까운 외부 유동성 비율을 확인할 수 있습니다.

그림 4. 퍼페츄얼 V2 유동성 공급자 비중 (출처: 듄 애널리틱스 @yenwen / Perpetual Protocol)

따라서 현재 트레이더 및 차익 거래자와 유동성 공급자 간의 현물을 레버리지 한 AMM 거래 환경이 구축되었으며, 퍼페츄얼 프로토콜은 해당 환경을 제공하는 브로커리지 비즈니스에 한층 다가섰다고 볼 수 있습니다.

따라서 프로토콜이 Mark-Index 발산에 대하여 지불해야 하는 펀딩 인센티브에 대한 부담은 크게 해소된 것으로 보입니다. 그러나 이 모든 것이 외부의 유동성 공급자가 AMM의 포지션에 참가해 준 덕분이며, 이들을 불러오기 위하여 프로토콜이 지불해야 하는 유동성 인센티브가 아직 만만치 않아 보입니다.

그림 5. 퍼페츄얼 프로토콜 일간 매출 및 순이익 (출처: 토큰 터미널)

매주 유동성 공급 포지션에 대한 인센티브 정산이 이루어질 때 위 그림처럼 아래로 꽃히는 장대 음봉은 프로토콜의 적자를 의미합니다. 프로토콜 사용량과 거래 수수료에 대한 규모의 경제가 만들어지지 않은 상태에서 유동성을 모아야 하기 때문입니다.

유동성 공급자의 입장에서는 현재 거래량이 더 높은 유니스왑 V3에 직접 가서 같은 포지션을 제공하여 높은 수수료 보상을 취하는 게 이득일 것이기에, 퍼페츄얼은 적자를 내서라도 확보해야 하는 것으로 보입니다. 또한 유니스왑 V3의 집중화된 유동성에 대한 이해도가 아직 보편화 되어있지않고, 해당 포지션을 명확히 이해하거나 소화하기 쉽지 않기 때문에 유동성 공급에 대한 진입 장벽이 높은 것이 한몫하고 있는 것으로 보입니다.

하지만 집중화된 유동성을 파생상품 거래소에 가장 먼저 도입했다는 것 자체가 충분히 경쟁력이 있습니다. 온체인 파생상품 거래의 시장 점유율 확보와 크립토 시장의 파이 자체가 커지는 시나리오를 가정하면 퍼페츄얼 프로토콜은 이후 규모의 경제 달성과 유동성 간의 양의 피드백이 폭발할 것이며, 굉장한 성장성을 보여줄 것으로 기대됩니다.

3.2. 드리프트 프로토콜 (Drift Protocol)

2021년 말 하락장의 시작을 알린 시점, 솔라나 체인에 메인넷을 출시한 이후로 다사다난한 길을 겪어온 AMM입니다.

3.2.1 드리프트 프로토콜 V1

퍼페츄얼 프로토콜 V1 실패의 직접적인 원인이었던, 롱 숏 비율의 쏠림 현상및 펀딩 비용 문제 그리고 K 값 이슈의 해결 방안으로 제시한 Dynamic Virtual AMM (DAMM)을 선보이며 등장했습니다.

드리프트 프로토콜 V1은 총 3가지 기능을 통해 기술적 우위를 제시합니다.

(1) 리페깅 (Re-Pegging)
x*y=K 식에서 x와 y의 조정을 위한 기능으로, 현재 가격이 곡선의 50:50 (정중앙)에 위치하도록 AMM의 곡선 자체를 재구축하는 메커니즘입니다. AMM 그래프 곡선의 정중앙을 벗어남에 따라 동일한 거래에 대해 슬리피지가 증가하는 것을 방지하는 것을 목적으로 합니다. 또한 곡선이 Index 가격으로 재구축되므로 차익 거래자의 포지션 유지에 대한 의존도를 경감하여 롱 숏 불균형과 펀딩 비용 지출의 최소화를 도모합니다.

그림 6. 곡선이 중앙에서 멀어질수록 (50:50) 가격 임팩트가 커지는 모습 (출처:Haseeb Qureshi 블로그)

(2) 유연한 K 값 (Adjustable K)
x*y=K 식에서 K의 조정을 위한 기능이며, 가상의 마켓 뎁스를 직접 조정합니다. K를 줄일수록 마켓 뎁스가 낮아져 가격 임팩트가 커짐으로써 차익 거래자로 하여금 Mark-Index 수렴을 유도하는데 유리하며, K를 늘릴수록 마켓 뎁스가 높아져 트레이더에게 낮은 슬리피지로 우수한 거래 경험을 제공합니다. 따라서, 트레이더에게 최소한의 슬리피지를 제공하는 동시에 차익 거래자에 의해 Index 가격을 충분히 따라갈 수 있는 이상적인 마켓 뎁스의 알고리즘을 통한 최적화된 설정을 도모합니다.

(3) 드리프트 탈중앙화 오더북 (Decentralized Limit Orderbook)
지정가 주문이 실시간으로 나열 (높은 계산 능력 필요) 되며 트레이더 간에 매칭이 이루어지는 전통적 오더북을 구현한 것은 아닙니다. 드리프트가 구현한 탈중앙화 오더북은 AAVE와 같은 렌딩 프로토콜에서 Liquidator로서 참가한 네트워크 참여자가 조건에 합당한 담보 자산의 청산을 실행하는 방식과 유사합니다.

드리프트는 “키퍼”라 불리우는, 조건에 합당한 지정가 주문을 DAMM에 체결하는 무허가 네트워크의 참여자를 도입함으로써 온체인에 제출된 지정가 주문을 탈중앙적으로 소화합니다. 키퍼 네트워크라는 금전적 인센티브를 기반으로 움직이는 무허가 네트워크를, 유효한 주문을 AMM에 체결하는 방식으로 블록체인 특이적인 오더북 모델을 구현하여 지정가 거래를 지원하는 것으로 발전시킨 것입니다.

그림 7. 드리프트 탈중앙화 오더북과 지정가 주문 작동 방식 (출처: 드리프트 V1 공식 블로그)

드리프트 V1은 솔라나 체인의 높은 TPS와 빠른 블록 생성 속도를 십분 활용하여 리페깅과 K 값 조정을 통해 x*y=K 그래프를 실시간으로 최적화 시킴으로써 퍼페츄얼 V1의 선례를 극복하고자 했습니다.

21년 하락장의 시작점에 메인넷을 론칭하였으나, 커뮤니티의 의견을 적극 수렴하며 요청받은 거래 자산을 발 빠르게 추가할 수 있는 AMM의 장점을 적극 활용하였으며 또한 커뮤니티가 원하는 지정가 주문 기능을 AMM에 도입하는 등 소통과 개발 어느 것도 소홀히 하지 않으며 빠르게 성장하였습니다.

하지만 x*y=K를 유연하게 조정하는 것만으로는 가상 AMM의 근본적인 문제를 해결하지 못했으며, 롱 숏 불균형과 펀딩 비용은 여전히 높았습니다. 또한 리페깅과 K 값 조정은 공짜가 아닙니다. 규모의 경제가 달성되기 전이었으므로 수수료 매출 이상으로 비용이 발생했으며, 드리프트 보험 기금이 사용되었습니다.

따라서 가상의 x*y=K 곡선의 최적화 메커니즘을 통해 DAMM이 달성하고자 했던 가상 유동성 기반 선물 거래라는 자본 효율성 극대화의 꿈은 여전히 멀어 보였습니다.

그림 8. 리페깅, K값 조정, 펀딩 비용 관련 지출이 수수료 매출 이상으로 발생할 경우 프로토콜 적자 발생 (출처: 드리프트 V1 공식 블로그)

이후 22년 5월 드리프트는 안타깝게도 DAMM이라는 핵심 모델의 문제가 아닌, USDC 담보금의 단순 회계 문제로부터 어이없이 무너졌습니다.

$LUNA 롱 포지션은 미실현 손실 포지션 상태로 남아있음에도 불구하고, $LUNA 숏 포지션은 대량의 이익을 실현하고 USDC를 인출하여 발생하는 보험 기금의 고갈에 관련한 회계적 문제였습니다. 기존 오더북 모델과는 달리 AMM은 트레이더의 모든 포지션에 대해 AMM이 직접 반대 포지션을 잡는 딜러인데, 한쪽 포지션의 일방적인 이익 실현 후 인출을 제어하지 못하여 발생한 것입니다.

이후 드리프트는 반 년간 회계적 문제뿐만 아니라 가상 AMM의 최종 과제인 가상의 K 값 및 롱 숏 불균형 문제를 해결을 위해 더욱 정교해진 모델을 개발했고, 22년 11월 드리프트 프로토콜 V2를 출시합니다.

3.2.2 드리프트 프로토콜 V2

가상의 AMM에 리페깅 및 K 값 조정 메커니즘을 장착한 DAMM 그리고 탈중앙화 오더북을 선보였던 V1에 덧붙여서, V2는 한층 더 복잡해졌습니다.

먼저 드리프트 V2가 가상 AMM 실현을 위해 도입한 장치를 전부 나열해 보겠습니다.

  • AMM 리페깅 (DAMM) — 기존의 V1 계승
  • AMM K 값 조정 (DAMM) — 기존의 V1 계승
  • AMM Bid-Ask 스프레드 (DAMM) — V2
  • Just-In-Time 옥션 (외부 유동성) — V2
  • LP 스테이킹 도입 (외부 유동성) — V2
  • 탈중앙화 오더북 (외부 유동성 + DAMM) — 기존의 V1에 JIT 옥션 장착
  • Borrow & Lending 시장 도입 (자본 효율성 강화) — V2

Borrow & Lending 시장 이외에는, 전부 외부 유동성과 DAMM을 이용해 AMM 기반의 무기한 선물 DEX가 안정적으로 구동되기 위한 장치에 해당합니다. 그리고 이렇게나 많은 장치가 필요한 이유는, 드리프트 V2가 퍼페츄얼 V2와는 다르게 가상의 유동성 & 가상의 K 값에서 나오는 자본 효율성을 포기하지 않았기 때문입니다.

V1에서도 가상 AMM의 최적화를 의도했듯이, V2에서 한층 더 최적화된 모델을 완성하기 위한 기술 집약적인 방식으로 접근하는 드리프트 프로토콜의 특색을 엿볼 수 있습니다.

아래 V2에 새로 도입된 각 장치에 대한 설명이 지나치게 길게 나열되니, 결론을 먼저 서술하겠습니다.

드리프트 V2는 외부의 유동성에 해당하는 JIT 옥션과 LP 스테이킹을 활용하여, 트레이더에게 풍부한 유동성을 안정적으로 제공함으로써 슬리피지를 최소화시키는 것에 집중합니다. Mark-Index 발산스프레드로 해결합니다. AMM의 롱 숏 불균형은 AMM이 직접 JIT에 참여하여 해소합니다.

(1) AMM Bid-Ask 스프레드
DAMM 업데이트에 해당합니다. 드리프트는 가격 발견 메커니즘으로 AMM (Mark Price)을 선택했지만, 오라클 가격 (Index Price)에 더욱 가깝게 거래가 체결될 수 있도록 Bid-Ask 스프레드를 도입했습니다. 해당 스프레드를 결정하는 매개변수는 내재 변동성, 롱 숏 불균형 정도, 최근 매수/매도 압력 및 오라클 가격/신뢰도 등 굉장히 다양합니다. 결과적으로 스프레드는 롱 숏 불균형의 해소와 가격 수렴을 위해 AMM이 지불해야 하는 펀딩 비용의 최소화에 기여할 것으로 기대됩니다.

그림 9. 드리프트 AMM Bid-Ask 스프레드 (출처: 드리프트 프로토콜 홈페이지)

x*y=K 곡선을 최적화하고자 했던 DAMM의 탄생 비화와 마찬가지로, 이번엔 Mark-Index 발산을 최소화할 수 있는 추가적인 프로세스로 최적화된 스프레드를 도입하고자 하는 것입니다.

그림 10. 스프레드 도입으로 Mark-Index 발산이 극적으로 축소된 모습 (출처: 드리프트 V2)

즉 현재 거래량이 부족하여 오라클 가격을 따라가야 하는 시기에는, 가격 발견으로 AMM 뿐만 아니라 오라클 가격에도 웨이트를 주는 하이브리드 모델을 채택한다는 전략입니다. 물론 향후 시장의 리더가 되어 AMM 가격이 시장 가격을 형성하게 되면서 AMM : 오라클 웨이트는 자동으로 100 : 0으로 수렴할 것이니 무기한 선물 DEX 엔드게임을 포기한 것도 아닙니다.

(2) Just in Time (JIT) 옥션
드리프트에 제출된 주문이 DAMM에서 체결되기 전 5초간 더치 옥션이 선행되며, 무허가 기반으로 외부의 마켓 메이커가 개입하여 제출된 주문을 체결합니다. 더치 옥션의 시작 가격은 DAMM Bid 가격 (테이커에게 가장 유리함)부터 시작하여, 시간이 지날수록 DAMM 시장가 주문 가격으로 수렴합니다. 메이커는 DAMM Bid 가격이 가장 불리하므로 늦게 체결할수록 유리하나, 다른 메이커가 먼저 가져갈 리스크와의 싸움이므로 메이커 간의 눈치게임이 테이커에게 유리하게 흘러가도록 설계되어 있습니다.

그림 11. 시간 순으로 살펴보는 JIT 옥션 플로우 (출처: 드리프트 프로토콜 홈페이지)

메이커에게는 거래를 체결할 새로운 창구를 제공하며, 테이커에게는 AMM 보다 유리한 가격에 체결 받을 기회를 제공하는 장을 마련한 것입니다. 또한 JIT 옥션은 외부의 추가적인 실제 유동성이 유입되는 장이므로 프로토콜과 AMM을 안정적으로 유지하는 데 도움이 되어 모두가 이득을 볼 수 있는 기회를 제공합니다.

하우스에 해당하는 DAMM이 직접 JIT에 참여하기도 합니다. 드리프트는 여전히 자본 효율성을 위한 가상 유동성을 떠안고 있으며, 따라서 롱 숏 밸런스를 유지해야 하기에 JIT에 참여하여 이를 보완합니다.

(3) LP 스테이킹
V2의 DAMM은 외부로부터 현물 유동성을 모집합니다. 유동성 공급자의 포지션은 트레이더의 반대 포지션인 DAMM의 가상 유동성과 운명 (Delta, 펀딩 등)을 함께하며, 스테이킹 이후의 시점부터 새로운 트레이더의 포지션 체결에 사용됩니다. DAMM의 포지션을 함께 잡는 것이므로 발생하는 거래 수수료 또한 공유 받습니다. 카지노의 하우스로서 손익을 함께 한다고 생각하면 쉽습니다.

해당 유동성 공급은 DAMM이 설정한 최적화된 K 값의 현물 유동성 부분을 담당하며, 플랫폼의 안정화에 기여합니다.

(4) Borrow & Lend 시장
AAVE와 같이 자산을 예치하고 빌려 갈 수 있는 머니 마켓이 드리프트에 등장했습니다. 예치한 자산은 사용량 (누군가 빌려 간 양)에 비례하여 공급 APY를 받는 동시에, 무기한 선물 거래의 크로스 마진 담보금으로 사용될 수 있습니다. 단 22년 10월 경 발생한 망고 마켓 시장 조작 익스플로잇 사건을 교훈으로, 선물 포지션의 미실현 이익은 대출의 담보금으로 사용할 수 없도록 하였습니다. 현재는 $USDC와 $SOL만을 지원하고 있으나, 선물 시장이 관련되어 있는 특성상 향후 롱테일 자산 온 보딩 하는데 있어서는 담보 위험에 대하여 매우 신중해야 할 것입니다.

위와 같은 다양한 장치를 마련하여 가상 AMM 선물 DEX를 구현한 드리프트는 Liquidity Trifecta (유동성 삼중주)라는 슬로건을 내놓으며 트레이더에게 풍부한 유동성을 제공할 것을 어필하고 있습니다.

그림 12. 유동성 삼중주 오버뷰 (출처: 드리프트 프로토콜 홈페이지)

트레이더의 주문은 (1) JIT로 먼저 외부의 유동성, (2) 드리프트 탈중앙화 오더북에서 대기 중인 유동성, (3) 최종 안전장치인 DAMM에서 최적화된 가상 유동성을 거쳐 체결될 수 있다는 내용입니다.

설명은 길었으나, 아직 드리프트 V2는 얼리 액세스를 출시한지 얼마 안 되었고 현재 모든 기능이 다 제공되고 있지는 않습니다.

과연 이번 최적화는 가상 AMM 기반의 프로젝트로서 트레이더에게 최적의 트레이딩 경험을 제공할 수 있을 것인지, 따라서 트레이더를 충분히 어필하여 유기적인 유입을 달성할 수 있을 것인지 두고 봐야 합니다.

또한 규모의 경제가 달성될 때까지 최적화 유지를 위해 필연적으로 발생하는 비용 (가상 유동성 유지비 <> 현물 유동성 보상 사이의 트레이드-오프 및 JIT 메이커 인센티브)은 어느정도인지, 그리고 이를 충분히 흡수할 수 있을지에 대한 데이터에 집중해야 할 것입니다.

3.3 그 외 AMM 기반 무기한 선물 DEX

3.3.1. 레이지 트레이드 (Rage Trade)

디파이 프로토콜의 전유물인 결합성을 이용하여 “80–20볼트” 그리고 “Recycled Liquidity”라는 기능을 슬로건으로 내세우는 신생 AMM입니다.

퍼페츄얼 V2와 같이 현물 유동성을 기반으로 AMM을 구동하나, 집중화된 유동성이라는 액티브한 관리를 필요로 하는 포지션으로 LP를 모집하는 것은 비용이 너무 크다는데 착목한 것으로 보입니다. 따라서 레이지 트레이드는 커브 파이낸스, GMX, 스시스왑 등 다양한 결합성을 더욱 접목시켜, 패시브 한 LP 포지션 관리가 가능한 방법을 모색합니다.

기본적으로 레이지 트레이드의 볼트는 커브 파이낸스의 Tri-Crypto LP 토큰, GMX의 GLP 토큰 등 다른 프로토콜에서 만들어진 LP 토큰을 예치 받습니다. 해당 유동성을 한 곳에서만 사용하지 말고 레이지 트레이드에서도 사용하라는 의미로 Recycled Liquidity라는 표현을 사용합니다. 그리고 예치된 LP 토큰의 80%를 패시브 일드를 창출하는 형태로 두고, 나머지 20%만 유니스왑 V3 스타일의 집중화된 유동성을 적용하여 선물 트레이더의 반대 포지션에 사용하는 것이 80–20 볼트의 특징입니다. 해당 LP 포지션이 패시브함과 더 높은 수익률을 동시에 달성할 수 있다면, 레이지 트레이드는 굉장한 유동성 유입을 기대할 수 있을 것입니다.

그림 13. 결합성을 활용한 Recycled Liquidity의 유동성 인센티브 구성 요소 (출처: 레이지 트레이드)

새로운 기술을 기반으로 등장한 신생 AMM으로서, 아직 유동성 TVL과 거래량이 낮습니다. 따라서 충분한 스케일을 소화할 수 있을지, 그리고 동시에 유동성 확보를 위한 충분한 인센티브가 마련이 되는지는 미지수입니다.

단, 결합성을 십분 활용하여 온체인 유동성 시장에 더 높은 자본 효율성을 비교적 안정적으로 제공할 수 있는 메커니즘을 도입한 레이지 트레이드는 지속 가능한 수익의 새로운 창구를 제시한 것입니다.

그림 14. 80–20 볼트 작동 원리 (출처: 레이지 트레이드 블로그)

3.3.2. 신퓨처스 (SynFutures)

21년 10월 신퓨처스는 독특하게도 기한이 있는 선물 계약을 먼저 출시하였고, 현재 무기한 선물을 탑재한 신퓨쳐스 V2의 클로즈 알파가 진행중 입니다. 신퓨쳐스는 LP로부터 현물 유동성의 공급을 받으나, Synthetic AMM (sAMM)이라는 메커니즘을 통해 현물 유동성은 AMM 거래쌍의 한쪽 부분의 자산만 공급받습니다. 즉 단일 자산만 현물로 공급받고, 반대 사이드의 자산은 가상의 유동성으로 채우는 방식입니다.

폴리곤, BSC, 아비트럼 등 체인 확장 및 무허가 기반의 거래 자산 온 보딩 시스템은 좋으나, 충분한 유동성이 확보해야 한다는 과제는 동일합니다. 신퓨쳐스 V2의 로드맵에도 집중화된 유동성의 sAMM 도입이 포함되어 있으며, 선물 DEX 간의 무기한 경쟁 페이즈에 돌입한 현재 단일 자산 LP 참여라는 유저 경험 이외에도 더 많은 경쟁력을 갖추어야 할 것입니다.

그림 15. sAMM 단일 도큰 유동성 공급 인센티브 (출처: 신퓨쳐스)

4. 끝으로

유니스왑의 AMM을 단순히 가상의 곡선으로 활용하여 선물 계약을 체결하면 되는 줄 알았던 초창기 모델부터 현재에 이르기까지 굉장히 많은 시행착오와 발전사항이 있었습니다.

AMM은 온체인 환경에서 탈중앙성을 확보하고 무허가 기반의 시장을 형성하는 데 있어서 가장 유리한 가격 발견 모델입니다. 따라서 AMM 기반의 무기한 선물 DEX의 미래는 (1) 결합성을 기반으로 해당 산업의 시장 점유율을 완전히 확보하거나, (2) 메이저 시장은 다른 모델의 DEX에 밀려도 최소한 롱테일 자산의 선물 시장 점유율은 확보할 것으로 기대됩니다.

여전히 규모의 경제 달성을 위해 중앙화 거래소로부터의 자본 이전을 필요로 하는 상태이지만, 탈중앙화 선물 계약의 효용이 시장의 채택을 받을 때까지 미리미리 AMM 인프라에 만전을 기해야 할 것입니다.