Price Adjustment When Updating Requires Execution: Evidence from Automated Market Makers

現代の金融の世界において、価格はめったに静止することはありません。それは天候によって上昇したり下降したりする温度計のように、新しい情報を反映して絶えず変化しています。伝統的な市場では、たとえその瞬間に誰も売買していなくても、価格は即座に調整されることがあります。しかし、自動マーケットメーカー（AMM）として知られる特定のデジタル市場では、ルールが異なります。ここでは、実際に取引が行われたときにのみ、価格が変化します。もし資産の交換が行われなければ、外部の世界がどれほど動いたとしても、価格は正確に元の場所に留まります。これは研究者にとって独特なパズルを生み出します。時間の経過に伴う平均的な価格変動を観察するとき、彼らは二つの非常に異なる要素が混ざり合ったものを見ていることになるからです。彼らが見ているのは、取引の頻度と、それらの取引中に発生する価格ジャンプの大きさであり、これらが一体化しているのです。市場が価格をより速く修正しているために効率的になっているのか、それとも単に、取引がより頻繁に発生する異なる条件の状態を市場が訪れているだけなのかを判別することは困難です。

ウェン・ティン・ワンという研究者は、イーサリアムとベース（Base）の両ブロックチェーン上の二つの特定のデジタル通貨プールを研究することで、このパズルに取り組みました。これらのプールは自動マーケットメーカーとして機能し、あらゆる取引に対して手数料が課され、プール内に保持されているものの比率によって資産の価格が厳密に決定されます。ワンは、どちらもイーサリアムとステーブルコインであるUSDCとの間の取引に対して5ベーシスポイントの手数料を課すという、設計がほぼ同一である二つのプールに焦力しました。研究は2026年の夏季の57日間を対象とし、250万ブロック以上のデータを分析しました。目的は、価格の修正を、市場が価格が乖離した状態をどれほど頻繁に訪れたか、それらの状態で実際に取引がどれほど発生したか、そして取引が行われた際に価格がどれほど自己修正したか、という三つの明確な部分に分解することでした。これらのプールは取引が実行されたときにのみ価格が変わるため、数学的な計算は正確になります。もし取引が発生しなければ、価格修正はゼロになるからです。これにより、研究者は隠れた変数について推測することなく、「頻度」と「大きさ」を分離することができました。

研究は一見すると単純な物語を伝える生データから始まりました。研究期間内の二つの異なる時間枠を比較した際、平均的な価格修正は後の時間枠でわずかに上昇しているように見えました。最初の時間枠では、平均的な修正はイーサリアムのプールで約0.484ベーシスポイント、ベースのプールで0.107でした。二番目の時間枠では、これらの数値はそれぞれ0.580と0.143に上昇しました。一見すると、これは市場がより反応的になったか、あるいは価格が真の値へとより強力に引き戻されていることを示唆しているようにも見えます。しかし、研究者はこの単純な平均値が、より複雑な現実を隠しているのではないかと疑いました。これを検証するために、彼らは、各グループの人数に関わらず同じ重みを与える方法を用いて、二つのグループを比較する方法を用いました。彼らはこう問いかけました。「もし市場が両方の時間枠において同じ価格条件の組み合わせを訪れていたとしたら、修正値は依然として上昇していただろうか？」

その答えは、明確な逆転でした。研究者が、二つの時間枠で市場が訪れた条件の構成が異なっていたことを考慮してデータを調整したところ、物語は一変しました。後の時間枠は、最初よりも弱い価格反応を示していたのです。生の平均値が上昇した理由は、市場が行動を変え、異なる条件をより頻繁に訪れていたためでした。具体的には、市場は極端な価格乖離の状態をより頻繁に訪れるようになりました。後の時間枠では、データの大部分が、以前よりもはるかに頻繁に発生するようになった、非常に大きな価格ギャップという稀なオープンエンドのカテゴリーから来ていました。この「状態の構成」の変化が、生の平均値を押し上げたのです。たとえ、それぞれの特定の条件下における実際の価格修正自体は小さくなっていたとしてもです。

これを理解するために、医師が患者の平均回復時間を測定している場面を想像してみてください。もし医師が二週間を比較しており、二週目には、自然に回復に時間がかかるような非常に重傷を負った患者がより多く入院してきた場合、その週の平均回復時間は長くなります。これは医師の治療技術が悪くなったことを意味するのではなく、単に患者の構成が変わったことを意味しています。この研究において、「医師」は自動マーケットメーカーであり、「患者」は価格の乖離です。市場はより極端なケースを経験し始めたため、全体的な平均を歪ませましたが、それは個々の条件における価格修正の能力自体が弱まったことを隠していました。

研究者はまた、取引がどれくらいの頻度で行われるかと、取引が行われた際に価格がどれほど動くかを調査しました。彼らは、取引の頻度と価格修正の大きさが逆方向に動いていることを見出しました。後の時間枠では、市場は取引が起こりやすい条件を訪れましたが、それらの取引が行われたとき、価格修正は以前よりも小さくなっていました。これら二つの力が、ほぼ完璧に打ち消し合っていたのです。市場がある状態を訪れる頻度の増加は、その状態における価格修正の強さの減少によって相殺されました。この繊細なバランスにより、ヘッドラインとなる数字、すなわち生の平均修正値はほとんど動かず、一方で市場の根底にあるメカニズムは大幅に変化していました。

この発見は、市場の質がどのように測定されるかという手法に疑問を投げかけます。価格がより多く修正されていると述べる単純な統計は、それらの修正がどのような条件下で行われているかを考慮しない場合、誤解を招く可能性があることを示しています。本研究は、市場が異なる状態を訪れているという理由だけで、あたかも市場が改善しているかのように見えることがあることを示しました。研究者は、価格ギャップの大きさに基づいて価格行動を予測する単純なルールをテストすることで、このことを確認しました。このルールは研究の前半部分では機能しているように見えましたが、後半部分では維持できず、価格ギャップと修正の関係が安定していないことをさらに証明しました。結果は研究対象となった二つのプールと観測された期間に特有のものでしたが、これらの効果を分離するために用いた手法は、デジタル市場を見るための新しい視点を提供しています。

研究はまた、最も極端なデータポイントを取り除いた場合に何が起こるかについても調査しました。研究者が、非常に大きな価格ギャップという稀なオープンエンドのカテゴリーを除外したところ、相反する力のパターンは依然として観察されましたが、その勢いは弱まっていました。これは、この効果が単にいくつかの外れ値による統計的なトリックではなく、これらの市場がどのように機能しているかという実在の特徴であることを裏付けました。市場条件の構成の変化が平均値の変化の主要な要因であり、市場の根本的なルールが変わったわけではないのです。研究は、価格の更新が完全に執行に依存する場合、平均だけを見ることは不十分であると結論づけています。真に何が起きているのかを理解するには、市場の構成、取引の頻度、および修正の大きさを個別に検討しなければなりません。

結局のところ、この論文は、デジタル市場が、平均が語る物語が詳細が語る物語とは正反対になり得るダイナミックなシステムであることを明らかにしています。市場は効率的になったのではなく、単にその形を変えたのです。研究者の仕事は、集計統計のノイズを見抜き、自動化されたシステムにおける価格調整の真のメカニズムを理解するための、明確で非数学的な方法を提供しています。それは、複雑な金融環境において、全体とはしばしば異なる方向に動くパーツの総和であることを思い出させるものであり、それらのパーツを分離することによってのみ、真の姿を見ることができるのです。