GMX V2 VS V1

@GMX_IO V2가 곧 출시될 것 같습니다. 메커니즘과 GNS & GMX V1 (1/n)👇

A. 시장 GMX V2에서는 각 거래 쌍에 별도의 LP가 있습니다. 예: - ETH로 긴 담보, 스테이블 코인으로 짧은 담보, ETH로 인덱스 토큰을 사용하는 ETH/USD 시장(2/n)

이 접근 방식은 각 거래 쌍의 LP가 해당 특정 거래 쌍의 위험만 부담하도록 허용하면서 완전 담보의 보안 이점을 여전히 유지합니다. (3/n)twitter.com/NintendoDoomed/sta...

이는 더 많은 자산을 나열하는 데 유익하며 향후 GLP와 같이 새 목록이 전체 풀에 미치는 영향을 고려할 필요가 없기 때문에 향후 무허가 목록의 가능성을 열어줍니다. (4/n)

또한 V2에서는 합성 자산도 거래할 수 있습니다. 예를 들어, ETH와 같은 장기 담보, 스테이블코인과 같은 단기 담보, SOL과 같은 인덱스 토큰이 있는 SOL/USD 시장입니다. 이는 ETH가 SOL(5/n)의 장기 거래를 지원하는 데 사용됨을 의미합니다.

분명히 SOL/USD의 보안은 ETH/USD와 같은 완전한 담보 수준에 도달할 수 없습니다. 그러나 SOL과 ETH의 상관관계를 고려하면 순수 USD를 LP로 사용하는 것보다 위험도가 낮습니다. (6/n)

B. 수수료 구조 GMX V2는 기본적인 포지션 개시/마감 수수료 외에 펀딩 수수료, 차입 수수료, 가격 영향으로 구성된 3중 수수료 구조를 가지고 있습니다. (7/n)

이러한 수수료는 LP 및 OI의 롱 포지션과 숏 포지션의 균형을 맞추고, 용량의 비효율적인 사용을 방지하며, 가격 조작 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.(8/n)

펀딩 수수료의 주요 목적은 롱 포지션과 숏 포지션의 균형을 맞추는 것입니다. 공식은 (X) * (롱 OI와 단기 OI의 차이) ^(Y) / (롱 OI와 단기 OI의 합)입니다. (9/n)

X와 Y는 구성 가능한 매개변수이며, 매수 OI가 매도 OI보다 큰 경우, 매수 포지션은 매도 포지션에 펀딩 수수료를 지불하고, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. (10/n)

차입 수수료의 주요 목적은 거래 용량의 비효율적인 사용을 줄이는 것입니다. GMX의 거래 용량은 풀 규모의 영향을 받고 제한된 리소스이기 때문에 V2의 차입 수수료는 풀 용량에 대한 OI의 비율에 따라 결정됩니다. (11/n)

가격 영향에는 세 가지 목적이 있습니다. 1. 풀 내 토큰 잔액에 대한 인센티브 제공 2. 롱/숏 균형에 대한 인센티브 제공 3. 가격 조작 위험 감소(12/n)

간단히 말해서, LP 입출금의 경우, 입금으로 인해 풀의 불균형이 심해지면 수수료를 지불해야 하고, 더 큰 잔고에 기여하면 수익을 얻을 수 있습니다. 개시/청산 포지션의 경우, 롱/숏 OI 불균형(13/n)에 관한 것입니다.

다. 기타 개선사항 LP 균형을 맞추기 위한 가격 영향의 보다 과학적인 접근 방식으로 인해 V2에 제안된 매개변수 설정은 현물 교환 수수료율을 크게 줄입니다. (14/n)

비스테이블코인 쌍의 기본 교환수수료율은 0.05%에 불과한 반면, 스테이블코인 쌍은 0.01%까지 낮출 수 있습니다. 이를 통해 GMX는 현물 거래에서 더 큰 점유율을 얻을 수 있는 기회를 얻게 됩니다. (15/n)

또한 V2는 지정가 주문 및 손절매 주문 메커니즘을 최적화했으며 더 나은 거래 경험을 위해 현물 지정가 주문도 지원합니다. (16/n)

D. @GainsNetwork_io와의 비교 GNS는 또한 펀딩 수수료, 롤오버 수수료, 스프레드(가격 영향)로 구성된 3중 수수료 구조를 가지고 있습니다. 펀딩 수수료 외에도 다른 두 수수료에는 상당한 차이가 있습니다. (17/n)

예를 들어, GNS의 가격 영향은 깊이 데이터와 CEX의 거래 포지션에 따라 결정되며, 롤오버 수수료는 GMX 차입 수수료와 같은 전체 포지션이 아닌 담보에만 적용됩니다. 자세한 내용은 다음 트윗을 참고해주세요.(18/n) twitter.com/NintendoDoomed/sta...

또한 GNS는 단일 gDAI를 LP로 사용하는 반면 GMX는 여전히 인덱스 자산 모델과 독립적인 유동성을 사용합니다. GNS는 자본 효율성 및 자산 상장 측면에서 더 많은 유연성을 갖고 있는 반면, GMX는 위험 통제 측면에서 더 발전했습니다. (19/n)

E. GMX V1과의 비교 GLP와 비교하여 GMX V1의 독립적인 유동성 풀은 합성 자산이 상장된 후 더 많은 롱테일 자산(소형 토큰)을 처리할 수 있기 때문에 위험을 더 잘 격리할 수 있습니다. (20/n)

그러나 이러한 자산은 이전 Avax 거래 공격에서 볼 수 있듯이 더 큰 위험을 초래합니다. 따라서 예상치 못한 사고가 발생할 경우 GMX 전체가 다운되는 것을 방지하기 위해 리스크를 격리하는 것이 필요합니다. (21/n)

또한 GLP에서 다양한 통화의 비례 배분은 팀/DAO에 의해 중앙에서 결정되지만 독립적인 유동성 풀이 도입되면서 (22/n)

시장은 "비율"을 결정할 수 있어 이를 보다 효율적으로 만들고 잠재적으로 무허가 목록 가능성을 열어줍니다.(23/n)

새로 추가된 펀딩 수수료와 가격 영향은 거래량에 이점을 줍니다. GMX V1은 실제로 단방향 수수료율로 현물 마진 거래에 더 가깝습니다. 영구 시장은 분명히 훨씬 더 크며 이는 GMX가 더 많은 사용자를 유치하는 데 매우 유리합니다. (24/n)

가격 영향은 롱 포지션과 숏 포지션의 균형을 맞추고 가격 조작 위험을 줄여 거래 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 전반적으로 이는 대출 수수료만 받는 것보다 훨씬 낫습니다. (25/n)

합성 자산 모델은 위에서 언급한 SOL/USD 예시와 같이 온체인에 존재하지 않는 자산 추가를 지원할 수 있습니다. 그러나 여전히 롱 포지션 담보가 필요합니다(26/n).

그리고 해당 담보가 자격을 갖추려면 해당 자산과 일정한 상관관계가 있어야 합니다. 따라서 주식, 외환을 GNS로 빠르게 상장하는 것은 기대할 수 없습니다. 이를 구현하기 위해 롱 포지션 담보가 $ 형식일 수도 있으므로 이론적으로 가능합니다. (27/n)

요약하면 GMX V2는 GMX를 덜 위험하게 만들고 거래 용량을 늘리며 더 많은 자산 거래를 지원합니다. (n/n)

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