はじめに：
エテナが過熱する中、混雑した裁定取引チェーンが高速で走っている：担保（e/s）USDeをAaveでstablecoinを貸し出し、PendleのYT/PTを買って利益を得る。Ethenaが過熱するにつれて、混雑した裁定取引の連鎖が高速で動いている：（e/s）USDeを担保にしてAaveでstablecoinを貸し出し、PendleのYT/PTを買って収益を得、Ethenaポイントなどの外部インセンティブを得るためにPTを循環方式でAaveに提供し直すことでポジションを部分的に活用する。その結果、AaveにおけるPTの担保エクスポージャーは劇的に上昇し、メインストリームのステーブルコインの利用率は80%以上の高水準に押し上げられ、システム全体が何か問題が発生した場合に敏感に反応するようになりました。
この記事では、チェーンの仕組み、出口メカニズム、AaveとEthenaのリスクコントロールの設計について深く掘り下げていきます。しかし、メカニズムを理解することは最初の一歩に過ぎず、分析フレームワークの進歩の真の主はアップグレードである。私たちはしばしばデータ分析ツール（デューンなど）を使って「過去」を見直すことに慣れているが、欠けているのは、さまざまな可能性の「未来」を見る方法であり、本当にそうすることである - まずリスクの境界線を引き、次にリターンを議論する。leaf="">
裁定取引の仕組み：「収益サイド」から「システムサイド」へ
この裁定取引経路を見てみよう：AaveにeUSDeまたはsUSDeを預け（sUSDeは質権設定後のeUSDeで、ネイティブの収益がある）、stablecoinを貸し出し、次にPendleでYT/PTを買う。YTは将来の利回りに対応し、PTは利回りが剥奪されるため常に割安で買うことができ、満期まで保有し、1:1で換算して差額を得る。もちろん、本当の「大きなお金」は、エテナポイントのような外部インセンティブである。
このようにして入手したPTは、Aaveで担保として使用できるため、リボ払い融資のための完璧な出発点となります：「PTを担保に入れる→安定コインを借りる→PT/YTを買う→再担保に入れる」。→ 再担保」。これは、エテナポイントのような弾力性の高いリターンに、比較的確実なリターンをてこ入れするために行われる。
このマネーチェーンは融資市場をどのように書き換えたのだろうか？
Aave exposure and second-order effects:米ドル担保資産はAaveの主要な担保形態となり、そのシェアは約43.5%に上昇した。strong>約43.5%となり、主流の安定コインUSDT/USDCの利用を直接押し上げた。
借入側の混雑：PTを担保するためのUSDe eModeの導入後、USDeは約3億7000万ドルの借入を見ており、そのうち約2億2000万ドル（≒60%）がUSDeによってサービシングされています。億ドル（≒60％）がレバレッジドPT戦略でサービシングされており、利用率は~50％ から約80％まで急上昇している。
集中および再担保化：AaveにおけるUSDeの供給は非常に集中しており、上位2社の合計で61%を占めています。この集中は、円レバレッジと相まって、リターンを拡大し、システミックな脆弱性を悪化させている。
ここでのパターンは単純だ：リターンが魅力的であればあるほど、サイクルは混雑し、システム全体がより敏感になる。価格、金利、流動性のどんな小さな変動も、このレバレッジの連鎖によって容赦なく増幅される。
注：本記事で引用したオンチェーンの中核データは、カオス・ラボが2025年7月17日に発表したレポートと、関連する市場観測に基づいています。オンチェーンデータはダイナミックに変化するため、読者は関連するデータ分析プラットフォームを通じて最新の状況を確認することをお勧めする。
「撤退」が難しくなる理由：ペンドルの構造的制約
では、どうやって撤退するのか？
なぜ出口が難しいのか？
固定期間：PTは満期前に償還することができず、流通市場でしか売却できない。すぐにレバレッジを下げたい」のであれば、流通市場の顔を見て、深さと価格変動という二重の試練に耐えなければなりません。
AMMのインプライド利回りの範囲：ペンドルのAMMは、あらかじめ設定されたインプライド利回りの範囲内で最も効率的です。ペンドルのAMMは、事前に設定されたインプライド・イールド・バンド内で最も効率的です。市場のセンチメントが変化し、利回りがこの範囲外で値付けされると、AMMは「失敗」する可能性があり、スリッページと清算リスクが劇的に増加するため、より薄いオーダーブックで取引を満たさなければならなくなる。リスク波及を防ぐため、AaveのようなプロトコルはPTリスク予測マシンを導入している。これにより不良債権を回避できるが、短期的にPTを売却することが難しくなり、市場の回復を待つか、満期まで保有しなければならなくなる。
そのため、市場が横ばいであれば、退場することは通常難しくありませんが、市場が再価格付けを始め、流動性が混雑してくると、退場は大きな摩擦点となり、事前の計画が必要となります。
Aaveの「ブレーキとクッション」：レバレッジ解消を秩序正しく制御可能にする
このような構造的な摩擦に直面した場合、（Aaveのような）貸出契約はどのようにリスク制御を行うのでしょうか？どのようにリスクコントロールを行うのだろうか？
フリーズ・アンド・フロア・メカニズム：PT価格が予測マシンにぶつかった場合、PT価格は凍結される。PT価格が予言マシンのフロア価格に触れ、それを維持する場合、関連市場は満期まで凍結することができる。満期後、PTは自然に原資産に分解され、その後安全に清算/放出され、固定された満期構造に起因する流動性のミスマッチの波及を回避しようとする。
内部清算：極端なケースでは、清算インセンティブを0に設定し、担保が分割して処分される前にクッションを作ります：流動性が回復した後、USDeはセカンダリーレベルで売却され、流動性がセカンダリー市場の注文帳簿を薄くするのを避けるため、PTは満期まで保有されます。これにより、流通市場の流動性の薄いオーダーブックで受動的な売りが行われ、スリッページが拡大するのを避けることができる。
Whitelist Redemption:貸出契約がEthenaによってホワイトリストに登録されている場合、原資となるステーブルコインはUSDeで直接償還することができ、流通市場をバイパスして影響を軽減し、回収率を高めます。
支援商品の境界線：ある段階でUSDeの流動性が逼迫している場合、デットスワップはUSDe建て債務をUSDT/USDCと交換することができます。
Debt Swapは、流動性が逼迫している時期には、USDe建て債券をUSDT/USDCにスワップすることができますが、移行にはしきい値やステップがあり、Eモードの設定により、より十分な証拠金が必要となります。
Ethena's 'Adaptive Pedestal': Supporting Structural and Custodial Segregation
貸出プロトコルは「ブレーキ」を持っているが、資産担保側はショックを吸収するためにエテナの「自動変速機」を必要としている。
裏付け構造と資金調達金利の状態について：エテナは、資金調達金利が低いかマイナスになると、ヘッジエクスポージャーを減らし、安定コインの裏付けを増やします；安定コインのシェアは、2024年5月中旬の一時期、~76.3%であったが、その後、~50%の領域まで低下した。
さらに、バッファリング能力の観点から：極端なLST没収シナリオでは、USDeの全体的な裏付けに対する正味の影響は、~0.304%と推定されます。(6,000万ドルの準備金はそのようなショックを吸収するには十分すぎるほどである（そのうちのわずか27％）ので、アンカリングと返済への重大な影響は管理可能である。
資産の保管と分離は重要な要素です：エテナの資産は、取引所で直接保管されるのではなく、サードパーティのカストディアン（Copper、Ceffuなど）を通じて保管されます。strong>OTC決済と資産の分離。これは、取引所自体に運用や償還の問題があったとしても、担保として使用される資産は所有権という点で分離され、保護されることを意味します。この分離された構造により、効率的な不測の事態への対応プロセスが可能になります。取引所に障害が発生した場合、カストディアンは一定回数の未決済ラウンド後に未決済ポジションを無効にすることができ、担保を解除し、エテナがヘッジされたポジションを他の取引所に迅速に移行できるようにすることで、エクスポージャーのウィンドウを大幅に縮小することができます。
ミスアライメントがUSDeの裏付けの減損ではなく、主に「インプライド・イールド・リプライシング」によるものである場合、不良債権のリスクは、プログノスティゲーターの凍結とレイヤー処分の保護の下で管理可能です。減損のテールイベント
何に注意すべきか：6つのリスクシグナル
具体的にどのような理論に注目すべきなのでしょうか？以下にまとめた6つのシグナルは、アベ×ペンドル×エテナの連動に大いに関連性があり、日々のダッシュボードとして監視することができる。
USDeの借入と利用率：USDeの借入総額、レバレッジPT戦略の割合、利用率曲線を継続的に追跡。利用率は長期にわたり～80%を上回っており、システム感度は大幅に上昇している（報告期間中に～50%から～80%へ）。
Aave Exposure and Stablecoin Second-Order Effects: Aaveの総担保に占めるUSDe担保資産の割合（例：～43.5%）と、USDT/USDCのようなコア安定コインへのパススルー効果に注目。利用
集中および再担保化：ヘッドアドレスの預金比率を監視する。ヘッドアドレスの集中（例えば、上位2つの合計）が50～60％を超える場合、その等方的運用が引き起こす可能性のある流動性ショック（報告期間中のピーク）に注意すること。ヘッドアドレスの集中度（例えば上位2つの合計）が50～60％を超える場合、彼らの協力によって引き起こされる流動性ショックの可能性に警戒する必要がある（報告期間中のピーク＆gt;61％）。
インプライド・イールド・レンジの近さ：対象となるPT/YTプールのインプライド・イールドがAMMの定義済みレンジの境界に近いかどうかをチェックする。
PT Risk Predator Status: PT市場価格とAave Risk Predator Minimum Thresholdの間の距離を見ます。
エテナのサポート状況：エテナの公表されているリザーブ構成を定期的にチェックしてください。安定コインのシェアの変化（例えば、~76.3%から~50%に戻る）は、資金調達率とシステムバッファ容量に対する適応戦略を反映しています。
さらに一歩進んで、各シグナルにトリガーしきい値を設定し、アクションに対応するよう事前に計画することができます（例えば、利用率≥80% → サイクル倍率の下方調整）。
観察から境界へ：リスクと流動性の管理
これらのシグナルは、最終的にリスクコントロールの目的を果たします。私たちはそれらを4つの明確な「境界」に固め、「リスク限度→トリガーしきい値→処分措置」のループを閉じることができます。
Boundary 1: Recurring Multiples
Recurring leverage increases returns (when overlaid on external incentives) while amplifying sensitivity to price, interest rates and liquidity.倍率が高いほど、出口マージンは低くなります。
リミット：回転倍率の上限とマージンの冗長性の下限を設定する（例：LTV/ヘルスファクターフロア）。
トリガー：利用率≥80% / 安定コインの借入金利が急上昇 / 間隔が近くなる。
アクション：倍数を減らし、マージンを補充し、新しいサイクルを一時停止します。
バウンダリー2：PT（Period to Term）
PTは満期前に償還されることはなく、満期保有は一時的な便宜的手段ではなく、定期的な道筋と見なされるべきです。
制限：「満期売り」に依存するポジションの規模に上限を設ける。
トリガー：インプライド・イールドがレンジを外れる／市場の深さが急落する／予測フロアが近づく。
対応策：キャッシュ・マージン比率を高め、出口の優先順位を調整し、必要であれば「カット・アンド・ドン・アド」の凍結期間を設定する。
バウンダリー3：予言マシンの状態
価格がフロアのしきい値に近づくか、凍結のトリガーとなることは、チェーンが秩序ある減速とレバレッジ解消の段階に入ることを意味します。
リミット：最短の観察窓を持つプロフェットのフロア価格に対する最小スプレッド（バッファ）。
トリガー：スプレッド≦プリセットしきい値/フリーズシグナルのトリガー。
アクション：セグメントポジション縮小、清算アラートの増加、デットスワップ/レバレッジ縮小SOPの実行、データポーリング頻度の増加。
Boundary 4: Instrumental Friction
Debt Swap、eModeへの移行などは、ストレスのある時期には効果的ですが、閾値、待ち時間、マージンやスリッページなどの余分な摩擦などの摩擦があります。閾値、待ち時間、証拠金やスリッページなどの余分な摩擦があります。
限界：商品が利用可能な量/時間枠と、許容可能な最大スリッページおよびコストとの比較。
トリガー：借入レートまたは待機時間がしきい値を超える/取引の深さが床を下回る。
アクション：資金の冗長性を確保し、代替チャネル（段階的なクローズ／期限切れまでホールド／ホワイトリスト償還）に切り替え、ストラテジーの拡張を一時停止する。
結論と今後の方向性
全体として、Ethena x Pendle裁定取引は、Aave、Pendle、Ethenaを「利回りマグネット」に結びつけます。エテナ×ペンドルの裁定取引は、「リターン・マグネット」から「システミック・レジリエンス」への伝達の連鎖で、エイベ、ペンドル、エテナを結びつける。資本サイドの循環が感応度を押し上げ、市場サイドの構造的制約が出口閾値を引き上げ、プロトコルはそれぞれのリスク設計によってクッションとなる。
DeFiの分野では、アナリティクスの進歩はデータの見方と使い方にあります。私たちは、DuneやDeFiLlamaのようなデータ分析ツールを使って、例えばヘッダーアドレスの位置の変化やプロトコルの利用傾向を追跡するなど、「過去」を見直すことに慣れています。これは、高いレバレッジや集中といったシステミックな脆弱性を特定するのに役立つため、重要である。しかし、その限界は明らかです。過去のデータはリスクの「静的なスナップショット」を提示しますが、市場の嵐が襲ったときに、これらの静的なリスクがどのようにダイナミックなシステミックな崩壊へと発展していくかを知ることはできません。
こうした潜在的なテールリスクを把握し、その伝播経路を予測するには、将来を見据えた「ストレステスト」を導入する必要があります。シミュレーション・モデルによって、この記事で言及したすべてのリスク・シグナル（利用率、集中度、価格など）をパラメータ化し、デジタル・サンドボックス（Aave、Pendle、Ethenaプロトコルのコア・メカニズムの共同モデル）に入れて、「もし......だったらどうなるか」を繰り返し問うことができる。"
これらの質問に対する答えは、過去のデータから直接見つけることはできませんが、シミュレーション・モデリングによって事前に予測することができ、最終的に本当に信頼できる実行マニュアルを作成するのに役立ちます。もし始めたいのであれば、業界標準のPythonベースのフレームワークであるcadCADを選択することもできますし、最先端のGenerative Agent-Based Modeling (GABM) テクノロジーに基づいた次世代プラットフォームであるHoloBitを試すこともできます。
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