ほとんどの手数料分配(フィーシェアリング)型トークンモデルは、活発な取引ピーク時の高いステーキング利回りが、オンチェーン出来高が冷え込んだ瞬間にすぐに蒸発してしまうため、投資家を静かに罠にかけます。
私たちはしばしば、二桁利回りを追いかけて収益分配型トークンに飛びつきますが、報酬の支払いを上回るスピードで、裏付けとなる資本が先に出血していくのを目の当たりにすることになります。
$NEAR のフィー配分メカニクスは、一見すると単純に見えます。取引活動が増えればネットワーク手数料も増え、その手数料がステーカーや保有者へ直接還流する、という仕組みです。オンチェーンの出来高が急増している間は、その収益の“回転”がまるでタダでもらえるお金のように感じられます。
しかし見落とされがちな隠れたリスクは、下方向への反射(ダウンサイドの連鎖反応)です。ボラティリティが落ち着いて取引が細ると、手数料分配は即座に急落します。一方で、トークンの放出(エミッション)や売り圧力は継続します。過去の市場サイクルでは、同じ動きによって早期の$UNI および $SUSHI のフィー分割モデルの保有者が潰されるのを私たちは目撃しました。
資金をロックする前に、トークンの手数料分配モデルをどうストレステストしますか?
#CryptoTrading #DeFi #Altcoins
私たちはしばしば、二桁利回りを追いかけて収益分配型トークンに飛びつきますが、報酬の支払いを上回るスピードで、裏付けとなる資本が先に出血していくのを目の当たりにすることになります。
$NEAR のフィー配分メカニクスは、一見すると単純に見えます。取引活動が増えればネットワーク手数料も増え、その手数料がステーカーや保有者へ直接還流する、という仕組みです。オンチェーンの出来高が急増している間は、その収益の“回転”がまるでタダでもらえるお金のように感じられます。
しかし見落とされがちな隠れたリスクは、下方向への反射(ダウンサイドの連鎖反応)です。ボラティリティが落ち着いて取引が細ると、手数料分配は即座に急落します。一方で、トークンの放出(エミッション)や売り圧力は継続します。過去の市場サイクルでは、同じ動きによって早期の$UNI および $SUSHI のフィー分割モデルの保有者が潰されるのを私たちは目撃しました。
資金をロックする前に、トークンの手数料分配モデルをどうストレステストしますか?
#CryptoTrading #DeFi #Altcoins
