古いアルゴリズムによりHyperliquidで$650M 過剰な損失が発生しました。報告書

ソース：CryptoNewsNet 元タイトル：古いアルゴリズムがHyperliquidで$650M 過剰損失を引き起こす、報告書 元リンク： 10月10日の暗号市場の崩壊から2ヶ月経ち、$19 十億のポジションが清算された中、GauntletのCEO Tarun Chitraは、一般的な自動レバレッジ縮小（ADL）メカニズムがHyperliquidで大きな損失をもたらしたと主張している。

ChitraはXへの長文投稿で、利益を出しているトレーダーのポジションから(百万以上が自動レバレッジ縮小されたと述べている。その額は、ADLを使用した取引所が抱える潜在的な不良債権の28倍に相当すると彼は主張している。

この「無実の犠牲者の大量虐殺」は、新しいADLアルゴリズムによって回避できた可能性があり、その詳細は95ページの報告書に記されている。

オートパイロットによる自動レバレッジ縮小

ChitraはADLを「最後の手段」と表現し、「不良債権をカバーするために利益を出しているトレーダーに対してカット（ヘアカット）」を行うと説明している。

10年の歴史を持つ「Queue」アルゴリズムは、特定の取引所、Hyperliquid、Lighterなどの永続先物プラットフォームで広く使われている。

しかし、極端な市場状況下でADLが繰り返し作動すると、「貪欲なQueue戦略は完全に失敗」する。

この戦略は利益とレバレッジの関数として「ヘアカット」を割り当てるが、Chitraはこれが最大の勝者に損失を集中させ、必要な清算額を超過してしまうと指摘している。

彼は、各ポジションのレバレッジに基づいてADLを割り当てる「リスク認識型のプロラタ」アルゴリズムを提案している。

この投稿は、「完璧な)戦略は存在しない」と認めつつも、いわゆるADLトリレンマの三要素（支払い能力、公平性、収益性）を最適化し、10月10日のHyperliquidのデータ上で新しいアプローチがQueueを大きく上回ることを示している。

Chitraは最後に、アルゴリズム清算の設計におけるさらなる革新を促している。「ADLは2015年に絆創膏として発明されたものだ。我々は設計空間の探索すら始めていない！」

Hyperliquidの反応

Chitraの投稿に対し、HyperliquidのJeff Yanは、「できる人はやる。できない人はフェイク（FUD）」と皮肉を述べた。

しかし、彼は効率の悪い自動レバレッジ縮小の主張に直接反論するのではなく、ADLとHyperliquidのHLP保険基金との関係の記述に問題があると指摘した。

彼はChitraを「高度なML用語に偽装した嘘を広めて、賢く見せようとする」と非難した。

他のHyperliquid支持者も加わり、競合他社への投資による誤った情報や偏見を指摘した。

10月10日の暴落直後、Yanは「ADLは、利益の出ているショートポジションを有利な価格でクローズすることで、ユーザーに数億ドルの純利益をもたらした」と主張した。

彼は、プラットフォームのADLキューが「使用されたレバレッジと未実現損益の両方を含む」ことを強調し、フィードバックに感謝を示した。また、「より複雑さに値する大幅な改善が可能かどうかの研究」も示唆している。