著者: TEDAO

はじめに:

Ethenaの人気が高まるにつれ、混雑した裁定取引チェーンがフルスピードで稼働しています。USDeを担保（e/s）にしてAaveでステーブルコインを借り入れ、PendleでYT/PTを購入してリターンを獲得し、その後、これらのポジションの一部をAaveにレバレッジすることで、Ethenaポイントなどの外部インセンティブを獲得しています。その結果、AaveにおけるPT担保エクスポージャーが急増し、主要ステーブルコインの利用率が80%を超え、システム全体があらゆる混乱に対してより敏感になっています。

この記事では、この資金調達チェーンの運用と出口のメカニズム、そしてAaveとEthenaのリスク管理設計について詳しく説明します。しかし、メカニズムを理解することは最初のステップに過ぎません。真の進歩は、分析フレームワークのアップグレードにあります。私たちは「過去」を振り返るために、Duneのようなデータ分析ツールを使うことに慣れがちですが、欠けているのは、「未来」の様々な可能性を明確に把握し、そのアプローチを真に実践する方法です。まずリスクの境界を定義し、次にリターンについて議論するのです。

裁定取引の仕組み：「リターン側」から「システム側」へ

まず、この裁定取引のパスを見てみましょう。eUSDeまたはsUSDe（sUSDeはネイティブリターンのあるeUSDeをステークしたもの）をAaveに預け、ステーブルコインを借り入れ、そしてPendleでYT/PTを購入します。 YTは将来のリターンを表す一方、リターンを剥奪されたPTは常に割引価格で購入できます。満期まで保有することで1:1の比率で償還され、その差額から利益を得ることができます。もちろん、真の「大きな利益」はEthenaポイントのような外部インセンティブから生まれます。 このようにして得られたPTは、Aaveで担保として使用できるため、回転型ローンの完璧な出発点となります。「PTを担保に出す → ステーブルコインを借りる → PT/YTを購入する → 再び担保に出す」という仕組みです。比較的確実なリターンを活用して、Ethenaポイントのような非常に柔軟なリターンを実現することが目標です。 この資金調達チェーンは、レンディング市場をどのように変えたのでしょうか？

• Aaveのエクスポージャーと二次的影響： USDe担保資産は徐々にAaveにおける主流の担保となり、一時は約43.5%のシェアに達し、主要なステーブルコインであるUSDT/USDCの利用率を直接的に押し上げました。

• 借り手側の混雑： PT担保のためのUSDe eMode導入後、USDeの借入額は約3億7,000万ドルに達し、そのうち約2億2,000万ドル（約60%）がレバレッジPT戦略に充てられたため、利用率は約50%から約80%に急増しました。

• 集中と再担保： AaveにおけるUSDeの供給は非常に集中しており、上位2社が合わせて61%を保有しています。この集中は循環的なレバレッジと相まって、リターンを増幅させる一方で、システムの脆弱性を悪化させます。

ここでのルールはシンプルです。 リターンが魅力的であればあるほど、サイクルは混雑し、システム全体の脆弱性が高まります。価格、金利、流動性のわずかな変動も、このレバレッジの連鎖によって容赦なく増幅されます。

注：この記事で引用されているコアオンチェーンデータは、主に2025年7月17日に発表されたChaos Labsのレポートと関連する市場観察に基づいています。オンチェーンデータは動的な性質を持つため、読者は最新の情報については関連するデータ分析プラットフォームを参照することをお勧めします。

「Exit」が難しい理由：ペンドルの構造的制約

では、どのようにExitするのでしょうか？前述のローテーションポジションをデレバレッジまたはクローズするには、主に2つの方法があります。

• 市場ベースのExit： PT/YTを満期前に売却し、ステーブルコインに償還して未払い残高を返済する。

• 満期保有Exit： PTを満期まで保有し、原資産と1：1で償還し、未払い残高を返済する。

なぜExitはそれほど難しいのでしょうか？主な問題は、Pendle の2つの構造的制約に起因しています。

• 固定期間: PT は満期前に直接償還することはできず、流通市場でのみ売却可能です。「迅速にレバレッジを解消」したい場合は、流通市場のパフォーマンスに頼らざるを得ず、市場の厚みと価格変動という2つの課題に直面します。

• AMM「インプライド・イールド・レンジ」: Pendle の AMM は、事前に定義されたインプライド・イールド・レンジ内で最も効率的に動作します。市場センチメントが変化し、利回り価格がこのレンジ外に下落した場合、AMM は「非アクティブ」状態になり、取引は薄い注文板で執行されることになり、スリッページと清算リスクが大幅に増大します。リスクのスピルオーバーを防ぐため、Aave などのプロトコルは PT リスクオラクルを導入しています。PT 価格が一定の下限まで下落すると、市場は凍結されます。これは不良債権の発生を防ぐ一方で、短期的にPTを売却することが困難になることを意味し、市場の回復を待つか、満期まで保有せざるを得なくなります。

したがって、市場が安定している時期の売却は概ね容易ですが、市場の価格が変動し流動性が逼迫すると、売却は大きな摩擦点となり、事前にコンティンジェンシープランを準備する必要があります。

Aaveの「ブレーキとバッファー」：秩序ある制御可能なレバレッジ削減の実現

このような構造的な摩擦に直面して、Aaveのようなレンディングプロトコルはどのようにリスクを管理しているのでしょうか？Aaveには「ブレーキとバッファー」が組み込まれています。

• フリーズ＆フロアメカニズム：PT価格がオラクルのフロア価格に達し、その水準を維持した場合、当該市場は満期までフリーズ状態となります。満期後、PTは自然に原資産に分解され、安全に清算・解放されるため、固定期間構造に起因する流動性の不整合を最小限に抑えることができます。

• 内部清算：極端なケースでは、清算報酬は0に設定され、段階的に担保を処分する前にバッファーを形成します。流動性が回復した後、USDeは二次市場で売却され、PTは満期まで保有されます。これにより、二次市場における流動性の低い注文板での受動的な売却を回避し、スリッページを増幅させる可能性があります。

• ホワイトリスト償還： レンディングプロトコルがEthenaのホワイトリストに登録されている場合、二次市場を経由せず、裏付けとなるステーブルコインをUSDeで直接償還できるため、影響を軽減し、リターンを高めることができます。

• サポートツールの境界： USDeの流動性が一時的に逼迫している場合、債務スワップはUSDe建て債務をUSDT/USDCにスワップできます。ただし、Eモードの設定制約により、移行には閾値と手順があり、十分なマージンが必要です。

Ethenaの「適応型基盤」：構造的分離と保管分離をサポート

レンディングプロトコルには「ブレーキ」があり、資産担保側では影響を吸収するためにEthenaの「自動変速機」が必要です。

• サポート体制と資金調達率の状況について： 資金調達率が低下するかマイナスになると、Ethenaはヘッジエクスポージャーを削減し、ステーブルコインによるサポートを強化します。2024年5月中旬には、ステーブルコインの割合は約76.3%に達しましたが、その後約50%に低下しました。これは、前年と比較して依然として比較的高い水準であり、資金調達サイクルがマイナスになる際に、積極的な圧力緩和を可能にします。

• さらに、バッファー容量について： LSTが極端に削減されるシナリオでは、USDe全体のサポートへの純影響は約0.304%と推定されます。6,000万ドルの準備金は、このようなショックを吸収するのに十分であり（全体の約27%に相当）、ペッグ制と返済への実際の影響は限定的です。

• 資産の保管と分別管理が鍵： Ethenaの資産は取引所で直接保有されているのではなく、第三者のカストディアン（CopperやCeffuなど）を介した店頭決済と資産分別管理によって保有されています。つまり、取引所自体が運用上または支払能力上の問題を抱えた場合でも、担保資産の所有権は独立して保護されたままです。この分別管理アーキテクチャにより、効率的な緊急対応手順が可能になります。取引所が停止した場合、カストディアンは一定数の決済ラウンドを逃した後にオープンポジションを無効にすることで担保を解放し、Ethenaは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ため、リスクエクスポージャー期間を大幅に短縮できます。

USDeの裏付け資産の喪失ではなく、「インプライド・イールド・リプライシング」によって主に混乱が生じている場合、オラクル・フリーズと段階的な処分による保護によって不良債権リスクを管理できます。真の焦点は、バッキング損失を伴うテールイベントの防止にあります。

注目すべき点：6つのリスクシグナル

理論を説明したところで、具体的にどのような指標に注目すべきでしょうか？以下の6つのシグナルは、Aave、Pendle、Ethena間の相関関係と高い相関性があり、モニタリングのための日次ダッシュボードとして使用できます。

• 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、利用率カーブを継続的に追跡しています。利用率は一貫して約80%を超えており、システムの感度が大幅に上昇していることを示しています（報告期間中に約50%から約80%に増加）。

• Aave のエクスポージャーとステーブルコインの二次的影響：Aave の総担保に占める USDe 担保資産の割合（例：約 43.5%）と、それが USDT/USDC などのコアステーブルコインの利用に与える影響に注意してください。

• 集中と再担保：上位アドレスの預託比率を監視します。上位アドレス（例：上位 2 アドレスの合計）の集中度が 50～60% を超える場合、それらのアドレスの動きが一致することで発生する流動性ショックの可能性に注意してください（報告期間中のピーク値は 61% を超えています）。

• インプライド利回り範囲への近さ：対象の PT/YT プールのインプライド利回りが AMM の設定範囲に近いかどうかを確認します。範囲に近い、または範囲外の場合、マッチング効率が低下し、出口の摩擦が増加することを示します。

• PTリスクオラクルステータス：PT市場価格とAaveリスクオラクルの最低価格しきい値との差を監視します。しきい値に近づいている場合は、レバレッジチェーンに秩序ある減速が必要であることを示す強いシグナルです。

• Ethenaサポートステータス：Ethenaが公開している準備金構成を定期的に確認してください。ステーブルコインの割合の変化（例：約76.3%から約50%へ）は、資金調達率とシステムのバッファ容量への適応戦略を反映しています。

最終的に、これらのシグナルはリスク管理に役立ちます。これらを4つの明確な「境界」にまとめ、「リスク限度額 → トリガー閾値 → 解決措置」という閉ループ内で運用することができます。 境界1：リボルビング・レバレッジ リボルビング・レバレッジは（外部インセンティブと組み合わせることで）リターンを増加させる一方で、価格、金利、流動性に対する感応度も高めます。レバレッジが高いほど、出口戦略の余地は狭まります。 制限：リボルビング・レバレッジの上限と最低証拠金（例：LTV/健全性ファクターのフロア）を設定します。 トリガー：利用率 ≥ 80% / ステーブルコイン借入金利の急上昇 / レンジの収束の加速 措置：レバレッジの削減、証拠金の補充、新規リボルビングの停止。必要に応じて「満期保有」に切り替える。 境界2：期間制約（PT） PTは満期前に償還できません。「満期保有」は一時的な解決策ではなく、通常のアプローチと見なすべきです。

制限：「満期前売却」に依存するポジションに上限を設定します。

トリガー：インプライド利回りがレンジを超える／市場の厚みが急落する／オラクルフロア価格に近づく。

アクション：現金および証拠金比率を引き上げ、出口の優先順位を調整します。必要に応じて、「削減のみ、増加なし」の凍結期間を導入します。

境界3：オラクルステータス

価格が最低価格閾値に近づくか、凍結がトリガーされ、チェーンが秩序ある減速およびレバレッジ解消フェーズに入ったことを示します。

制限：オラクルフロア価格からの最小価格差（バッファー）と最小観測期間。

トリガー：価格差≤設定閾値/凍結シグナル発動。

アクション：ポジションの段階的削減、清算アラートの強化、債務スワップ/レバレッジ解消SOPの導入、データポーリング頻度の増加。

境界4：ツールの摩擦

債務スワップとeMode移行は、ストレス時には効果的ですが、閾値、待機時間、追加証拠金、スリッページなどの摩擦を伴います。

制限：ツールで利用可能なクォータ／時間枠、および許容可能な最大スリッページとコスト。

トリガー：借入レートまたは待機時間が閾値を超える／取引深度が下限を下回る。

アクション：余剰資金を準備し、代替チャネルに切り替える（ポジションを段階的にクローズする／満期まで保有する／ホワイトリストを通じて償還する）、戦略の拡張を一時停止する。

結論と今後の方向性

要約すると、Ethena x Pendleアービトラージは、Aave、Pendle、Ethenaを「利回り」から「利回り」への伝達チェーンに結び付けます。 「磁力」から「システムの回復力」へ。資本の循環は感応度を高め、市場構造の制約は退出障壁を高めます。しかし、プロトコルは独自のリスク管理設計を通じてバッファーを提供します。

DeFiでは、分析能力の進歩は、データの見方や使い方に反映されています。私たちは、DuneやDeFiLlamaなどのデータ分析ツールを使用して、トップアドレスのポジション変動やプロトコル利用動向の追跡など、過去を振り返る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ムの脆弱性を特定するのに役立つため、非常に重要です。しかし、その限界も明らかです。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、市場の嵐が襲った際に、これらの静的なリスクがどのように動的なシステム崩壊へと発展するかを予測することはできません。

こうした潜在的なテールリスクを明確に特定し、その伝播経路を推測するには、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—これはまさにシミュレーションモデルの役割です。これにより、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）をパラメーター化し、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統合モデル）に配置して、「もし…だったらどうなるか」という問いを繰り返し問いかけることができます。

• ETHの価格が30%急落し、同時に資金調達率がマイナスになった場合、ポジションをどれくらい保持できますか？

• 安全に決済するには、どれくらいのスリッページに耐える必要がありますか？

• 最低限必要な安全マージンはどれくらいですか？

これらの質問への答えは、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を通じて事前に予測することができ、最終的には真に信頼性の高い執行プレイブックの開発に役立ちます。始めるには、Python ベースの業界標準 cadCAD フレームワークを検討するか、強力な視覚化とコード不要の機能を提供する最先端の生成エージェントベースモデリング (GABM) テクノロジに基づく次世代プラットフォームである HoloBit を試してみてください。