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Strategic Analysis of Just-In-Time Liquidity Provision in Concentrated Liquidity Market Makers

본 논문은 집중 유동성 시장 조성자(Concentrated Liquidity Market Makers) 내 저스트 인 타임(Just-In-Time, JIT) 유동성 공급에 관한 최초의 공식적인 트랜잭션 수준 모델을 제시하며, 현재의 공급자들이 고려되지 않은 가격 충격으로 인해 현저히 저조한 성과를 내고 있음을 밝히는 최적 전략을 규명하는 동시에, 전략적인 JIT 배치가 수동적 유동성 공급자의 이익을 희생시키면서 트레이더의 효율성을 향상시킨다는 점을 입증한다.

원저자: Bruno Llacer Trotti, Weizhao Tang, Rachid El-Azouzi, Giulia Fanti, Daniel Sadoc Menasche

게시일 2026-06-12

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CC BY 4.0

원저자: Bruno Llacer Trotti, Weizhao Tang, Rachid El-Azouzi, Giulia Fanti, Daniel Sadoc Menasche

원본 논문은 CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

활기찬 디지털 시장에서 사람들이 디지털 토큰을 거래하는 모습을 상상해 보십시오. 이 세상에는 두 가지 주요 유형의 플레이어가 있습니다: **패시브 유동성 공급자(Passive Liquidity Providers)**와 **JIT 공급자(Just-In-Time Providers)**입니다.

배경: 디지털 시장

이 시장을 거대한 자동 자판기(자동화된 마켓 메이커, AMM)라고 생각해 보십시오.

패시브 공급자는 자판기에 간식을 채워 넣고 며칠 또는 몇 주 동안 그대로 두는 사람들과 같습니다. 그들은 누군가 간식을 살 때마다 적은 수수료를 벌지만, 위험을 감수해야 합니다. 만약 그들이 자리를 비운 사이 간식의 가격이 변한다면, 단순히 주머니에 간식을 넣어두었을 때보다 손해를 볼 수 있기 때문입니다.
JIT 공급자는 매우 기민한 노점상과 같습니다. 그들은 하루 종일 자판기에 간식을 채워두지 않습니다. 대신, 그들은 자판기를 지켜보다가 큰 고객이 엄청난 양의 간식을 사려는 특정 순간을 기다립니다. 그리고 그 단 한 번의 거래를 위해 즉각적으로 자판기에 추가 간식을 채워 넣습니다. 그러고 나서 엄청난 몫의 수수료를 챙긴 뒤, 즉시 자신들의 간식을 다시 빼냅니다.

문제: "샌드위치"와 숨겨진 비용

이 논문은 특히 현대적인 버전의 자판기인 **집중 유동성 마켓 메이커(CLMM)**에서의 JIT 공급자들에 초점을 맞춥니다. 이 버전에서 공급자들은 특정 가격 범위(예를 들어, '바닐라'가 아닌 오직 '초콜릿' 맛만 판매하는 것)에만 유동성을 공급할 수 있습니다.

JIT 공급자들은 흔히 "샌드위치 공격(sandwich attack)"이라고 불리는 전략을 사용합니다.

그들은 큰 거래가 들어오는 것을 포착합니다.
거래가 일어나기 직전에 유동성을 추가합니다.
큰 거래가 완료되면, JIT 공급자는 그 순간 대부분의 유동성을 제공했기 때문에 막대한 수수료를 챙깁니다.
거래가 끝난 직후에 유동성을 제거합니다.

함정: 이 논문은 많은 JIT 공급자들이 눈을 감고 이 게임을 하고 있다고 주장합니다. 그들은 수수료를 챙기는 데 너무 몰두한 나머지, **가격 충격(price impact)**을 확인하는 것을 잊어버립니다.

비유: 당신이 JIT 공급자라고 상상해 보십시오. 당신은 고객이 사과 100개를 사러 오는 것을 봅니다. 당신은 서둘러 매대에 사과 100개를 추가합니다.

수수료: 당신은 판매를 도와준 대가로 수수료를 받습니다.
가격 충격: 당신이 거래 직전에 사과를 많이 추가했기 때문에, 당신이 사과를 다시 가져갈 때 사과의 가격이 당신에게 불리하게 변할 수 있습니다. 만약 가격이 불리하게 변한다면, 수수료를 받았음에도 불구하고 사과 자체에서 손해를 볼 수 있습니다.

연구 결과

연구진은 이러한 JIT 공급자들을 위한 최적의 전략을 알아내기 위해 수학적 모델(일련의 규칙)을 구축했습니다. 그들은 다음과 같이 질문했습니다: "만약 당신이 가격이 어떻게 움직일지 정확히 알고 있다면, 수익을 극대화하기 위해 얼마를, 정확히 어디에 투입해야 하는가?"

다음은 논문의 주요 발견 사항을 쉬운 언어로 번역한 것입니다:

1. "눈먼" 공급자들은 돈을 놓치고 있다
연구진은 Uniswap 거래의 실제 데이터를 조사했습니다. 그 결과, 현재의 JIT 공급자들은 GPS를 무시하고 운전하는 운전자들처럼 행동하고 있다는 것을 발견했습니다. 그들은 돈을 잃거나 아주 적게 버는 거래를 하고 있습니다.

결과: 만약 이 공급자들이 논문의 모델로 계산된 "최적의 전략"을 사용했다면, 평균적으로 최대 69% 더 많은 돈을 벌 수 있었을 것입니다. 그들은 현재 자신의 행동이 가격을 어떻게 변화시키는지 고려하지 못하고 있습니다.

2. 핵심은 수수료가 아니라 가격 변화이다
대부분의 사람들은 JIT 공급자가 거래 수수료를 통해 돈을 번다고 생각합니다. 하지만 논문은 그렇지 않다고 말합니다.

결과: 이들에게 진짜 돈은 가격 충격(그들이 시장에 머무는 아주 짧은 순간 동안 보유한 토큰의 가치 변화)에서 옵니다. 실제로 그들의 수익 중 약 **93%**는 수수료 자체가 아니라 이 가격 변동에서 발생합니다. 그들은 본질적으로 아주 짧은 순간 동안 가격이 자신들에게 유리하게 움직는 것에 베팅하는 것입니다.

3. 양날의 검
논문은 JIT 공급자들이 완벽하게 플레이하기 시작할 때 다른 사람들에게 어떤 일이 일어나는지도 살펴보았습니다.

트레이더 (고객)에게: 좋은 소식입니다. JIT 공급자가 유동성을 완벽하게 추가하면, "슬리피지(slippage, 구매하는 동안 가격이 변하여 발생하는 추가 비용)"가 줄어듭니다. 거래가 더 매끄럽고 저렴해집니다.
패시브 공급자 (장기 보유자)에게: 나쁜 소식입니다. 만약 JIT 공급자들이 너무 완벽하게 업무를 수행한다면, 그들은 거의 모든 수수료를 가로챌 것입니다. 논문은 최적화된 JIT 공급자들이 패시브 공급자의 수익을 거래당 **최대 44%**까지 깎아먹을 수 있다고 추정합니다.

세 가지 유형의 거래

논문은 JIT 공급자가 직면하는 거래를 세 가지 "맛"으로 분류합니다:

고평가된 거래 (The Overpriced Trade): 시장 가격이 기계의 가격보다 높습니다. JIT 공급자가 개입하여 높은 가격에 팔고 이익을 남깁니다. 이것은 "쉬운 돈"을 버는 시나리오입니다.
차익 거래 (The Arbitrage Trade): 기계의 가격이 잘못되어 있고 트레이더가 이를 바로잡고 있습니다. JIT 공급자가 개입하지만, 가격이 그들에게 불리하게 움직입니다. 수수료가 매우 크지 않는 한 보통 손해를 봅니다.
"오버슈트" 거래 (The "Overshoot" Trade): 가격이 적정 가치를 지나쳐 갔다가 다시 돌아오는 경우입니다. 똑똑한 JIT 공급자는 자신이 이길 수 있는 부분에만 돈을 넣고, 손해를 보는 부분에서는 빠져나옵니다.

결론

논문은 JIT 유동성 공급자들이 시장을 더 효율적으로 만드는 강력한 힘이지만, 현재는 차선책(suboptimal)의 게임을 하고 있다고 결론짓습니다. 언제 진입하고 얼마나 투자할지를 결정할 때 더 스마트하고 수학적인 접근 방식을 사용함으로써, 그들은 수익을 획기적으로 늘릴 수 있습니다. 그러나 이렇게 하는 것은 시스템을 유지하는 장기적인 패시브 투자자들의 직접적인 희생을 담보로 합니다.

저자들은 이 시장의 미래가 이 "스나이퍼" 공급자들이 시스템을 유지하는 "농부" 공급자들의 이익을 완전히 잡아먹지 않으면서도 그들의 역할을 수행할 수 있는 균형점을 찾는 데 달려 있다고 제안합니다.

기술 요약: 집중 유동성 마켓 메이커(CLMM) 내 적시 유동성 공급(Just-In-Time Liquidity Provision)의 전략적 분석

문제 제기

Uniswap V3와 같은 자동화된 마켓 메이커(AMM)가 상당한 채택을 이루었음에도 불구하고, 특정 클래스의 유동성 공급자(LP)—즉, 적시(Just-In-Time, JIT) LP—의 인센티브와 행동 양식은 이론적으로 여전히 미개척 영역으로 남아 있다. 장기간에 걸쳐 유동성을 유지하는 수동적 LP와 달리, JIT LP는 단일 스왑(swap)을 위해 일시적으로 유동성을 공급하여 불균형적으로 높은 수수료를 추출하는 전략적 에이전트이다. 이들은 일반적으로 타겟 거래 직전에 "유동성 추가" 트랜잭션을 삽고, 타겟 거래 직후에 "유동성 제거" 트랜잭션을 삽입하는 "샌드위치 공격(sandwich attacks)"을 통해 운용된다.

이러한 현상의 확산과 이를 용이하게 하는 기술(예: Flashbots, Uniswap V4 hooks)의 등장에도 불구하고, 집중 유동성 마켓 메이커(CLMM) 내에서의 JIT 행동을 설명하는 원칙적인 트랜잭션 수준의 모델은 부족한 실정이다. 기존 문헌은 개별 트랜잭션의 세밀한 단위에서 수수료 수익과 가격 충격(비영구적 손실) 사이의 복잡한 상충 관계를 설명하지 못하는 경우가 많으며, 이는 최적의 JIT 전략 및 이들이 시장 효율성과 수동적 LP의 수익성에 미치는 체계적 영향에 대한 이해의 공백을 야기한다.

방법론

저자들은 CLMM 프레임워크(Uniswap V3로 대표됨) 내에서 JIT LP를 위한 공식적인 트랜잭션 수준 모델을 개발한다. 방법론은 다음 네 가지 주요 단계로 진행된다:

가격 충격의 이론적 모델링: 본 논문은 "비영구적 손실"을 이득과 손실을 모두 포괄하는 "가격 충격(price impact)"으로 재정의한다. 저자들은 가격 변동이 LP에게 비양수적 가격 충격(이득)을 가져오는 필요충분조건(정리 3.1)을 도출한다. 이 분석은 풀(pool)의 가격을 외부 시장 가격으로부터 멀어지게 만드는 거래(유리한 경우)와 시장 가격 쪽으로 이동시키는 거래(불리한 경우)를 구분한다.
효용 최적화 정식화: JIT LP의 의사결정 과정은 비선형 최적화 문제로 모델링된다. 목적 함수는 $U(s; \theta) = F(s; \theta) - C(s; \theta)$ 를 최대화하는 것이며, 여기서 $F$ 는 수수료 수입을, $C$ 는 가격 충격(비용)을 나타낸다. 전략 공간 $S$ 는 예산 $\rho$ 에 의해 제약되는 유동성 양 $L$ 과 가격 범위 $(a, b)$ 의 선택을 포함한다.
알고리즘 솔루션: 저자들은 전역 최적 전략의 존재를 증명하고(정리 4.1), 이를 계산하기 위한 알고리즘(알고리즘 1)을 제안한다. 이 알고리즘은 가능한 가격 구간을 반복 탐색하며, 하나의 구간에 대해 1차원 비볼록(non-concave) 최적화 문제를 해결하여 최적의 유동성 수준 $L^*$ 를 결정한다.
경험적 검증: 2024년 1월부터 6월까지의 Uniswap V3 USDC/WETH 풀 온체인 데이터를 사용하여, 도출된 최적 전략에 대한 실제 JIT 트랜잭션의 성능을 시뮬레이션한다. 저자들은 식별된 6,829건의 JIT 스왑을 분석하여 현재의 성능 격차와 시장 수준의 함의를 평가한다.

핵심 기여

1. 가격 충격 지형의 특성화

본 논문은 유동성 공급이 이득 또는 손실을 창출하는 조건을 공식적으로 규명한다. 주요 내용은 다음과 같다:

가격 발산(Diverging Prices): 거래가 AMM 가격을 외부 시장 가격으로부터 멀어지게 만들 경우( $q \to q'$ 가 거리를 증가시키는 방향), LP는 비양수적 가격 충격(이득)을 경험한다.
가격 수렴(Converging Prices): 거래가 AMM 가격을 외부 시장 가격 쪽으로 이동시킬 경우, LP는 양의 가격 충격(손실)을 경험한다.
극한 동작(Limiting Behavior): $L \to \infty$ 일 때 가격 충격은 풀과 시장 가격 간의 불일치에 의해 결정되며, $L \to 0$ 일 때 가격 충격은 소멸한다.

2. JIT 효용 최적화 정식화

저자들은 수수료 수익과 가격 충격 사이의 상충 관계를 포착하는 트랜잭션 수준의 효용 함수를 정의한다. 또한 거래 방향에 따라 최적의 JIT 행동을 세 가지 전략적 아키타입으로 분류한다:

고평가된 거래(Overpriced Trades): 풀 가격이 시장 가격으로부터 멀어지는 경우. 이는 JIT LP가 수수료와 유리한 가격 충격을 모두 확보할 수 있어 매우 수익성이 높다.
차익거래 거래(Arbitrageur Trades): 풀 가격이 시장 가격 쪽으로 이동하는 경우. 이는 수수료가 가격 충격 손실을 상쇄할 만큼 충분히 높지 않는 한, 일반적으로 JIT LP에게 불리하다.
오버슈트 거래(Overshoot Trades): 거래가 시장 가격을 교차하는 경우. 최적 전략은 전체 범위를 커버하는 것이 아니라, 가격 충격이 비양수인 "유리한" 구간에만 유동성을 집중하는 것이다.

3. 알고리즘 전략 및 존재성 증명

본 논문은 주어진 모든 스왑에 대해 최적 전략이 존재함을 증명하고, 이를 찾는 계산 방법을 제공한다. 알고리즘은 최적의 전략이 유동성을 광범위하게 분산시키기보다, 가격 충격이 유리한 특정 틱(tick) 범위에 전체 예산을 할당하는 것을 포함함을 보여준다.

4. 실제 성능에 대한 경험적 통찰

최적 솔루션을 실제 데이터에 적용한 결과, 다음과 같은 사실이 밝혀졌다:

현재의 하위 최적적 행동: 기존 JIT LP들은 가격 충격을 고려하지 않아 수익성이 없는 거래에 참여하는 경우가 많다. 저자들은 최적 전략을 채택할 경우 짧은 시간 창 동안 JIT 수익이 평균적으로 최대 **69%**까지 증가할 수 있다고 추정한다.
수익의 동인: 수수료가 주요 동인이라는 일반적인 가정과 달리, 연구된 데이터셋에서 JIT 수익의 **93.7%**는 수동적 LP로부터 수수료를 추출하는 것이 아니라 가격 충격 이득에서 발생했다.
시장 영향: 현재 JIT 참여도는 낮지만(<2%의 수수료), 시뮬레이션 결과 최적화된 JIT 전략은 수동적 LP의 수수료 수입을 거래당 최대 **44%**까지 감소시킬 수 있음을 시사한다. 반대로, 이러한 유동성 증가는 트레이더의 슬리피지를 줄여 시장 효율성을 개선한다.

의의 및 주장

본 논문은 CLMM을 위한 최초의 공식적인 트랜잭션 수준 JIT 유동성 공급 모델을 제공한다고 주장한다. 그 의의는 다음과 같다:

이론적 간극 해소: 일반적인 LP 인센티브 분석을 넘어, 고빈도 전략적 에이전트인 JIT의 행동을 구체적으로 모델링한다.
오해 바로잡기: 현재의 JIT 전략은 가격 충격 역학을 무시하기 때문에 하위 최적적(suboptimal)이며, JIT 수익의 주된 원천은 수수료 추출이 아닌 가격 충격임을 입증한다.
체계적 함의: 본 연구는 AMM 생태계 내의 긴장 관계를 강조한다. 즉, 전략적으로 최적화된 JIT 유동성은 자본 효율성을 높이고 트레이더의 슬리피지를 줄이지만, 동시에 수동적 LP의 수익성을 갉아먹는 마찰력으로 작동한다.
실용적 유용성: 제안된 알고리즘은 에이전트가 효용을 극대화할 수 있는 구체적인 도구를 제공하며, 이는 현재 JIT 수익성의 "노이즈"가 시장의 본질적 비효율성 때문이 아니라 최적화의 부재 때문임을 시사한다.

저자들은 JIT LP가 현재 개선의 여지가 크지만, 이들의 전략적 배치는 수동적 LP의 수익과의 상충 관계를 인정하는 전제하에 가격 불일치를 줄임으로써 시장 구조를 개선할 수 있다고 결론짓는다. 향후 연구로는 이러한 상충하는 이해관계를 균형 있게 조절할 수 있는 프로토콜 설계에 대한 탐구가 제안된다.