Fee APR ranks liquidity pools backwards: realized loss-versus- rebalancing and passive returns on Uniswap v3

거대한 디지털 시장을 상상해 보십시오. 이곳에서는 중앙은행이나 전통적인 거래소 없이 사람들이 디지털 자산을 거래합니다. 이 세계에서는 평범한 사람들이 자금을 공유 풀(pool)에 예치함으로써 마켓 메이커 역할을 수행할 수 있으며, 누군가 한 자산에서 다른 자산으로 스왑할 때마다 소액의 수수료를 벌어들입니다. 수년 동안, 가장 수익성 높은 풀을 찾는 표준적인 방법은 단 하나의 숫자, 즉 연간 수수료 수익률을 살펴보는 것이었습니다. 이는 단순한 지표이며 화면에 읽기 쉽게 표시됩니다. 또한, 풀에 들어있는 자금 대비 거래량이 많을수록 자산 제공자가 더 많은 돈을 벌 수 있다는 것을 시사합니다. 이는 새로운 금융 지형에서 부를 키우려는 누구에게나 신뢰할 만한 나침반처럼 느껴집니다.

하지만, 새로운 연구는 이 나침반이 실제 돈이 있는 곳과는 정반대의 방향을 가리키고 있음을 밝혀냈습니다. 맥심 코발렌코(Maksym, Kovalenko)가 수행한 이 연구는 세 개의 주요 디지털 네트워크를 통해 이러한 패시브 제공자들의 실제 수익을 조사했습니다. 연구 결과, 이 풀들을 순위 매길 때 사용되는 대중적인 지표는 단순히 노이즈가 섞였거나 불완전한 것이 아니라, 적극적으로 오도하고 있는 것으로 나타났습니다. 투자자들이 가장 높은 수수료 수익을 내는 풀을 고르라는 표준적인 조언을 따를 때, 그들은 단순히 무작위로 섞인 풀들을 보유하거나 선택 과정 자체를 피했을 때보다 훨씬 더 많은 돈을 잃게 됩니다. 이 논문은 서류상으로 가장 매력적으로 보이는 풀들이 사실은 숨겨진 거래 비용이 가장 높은 곳이며, 이 비용이 수수료가 보충되는 속도보다 더 빠르게 제공자의 자본을 앗아간다는 점을 입증합니다.

왜 이런 일이 발생하는지 이해하려면 이 풀들이 작동하는 메커니즘을 살펴보아야 합니다. 제공자가 자금을 예치할 때, 그들은 본질적으로 자산 가격이 비교적 안정적으로 유지될 것이라는 데 베팅하는 것입니다. 하지만 변동성이 큰 시장에서 전문 트레이더와 자동화된 봇들은 다른 거래소의 변화하는 가격에 맞추기 위해 끊임없이 자신들의 포지션을 조정합니다. 가격이 움직일 때마다, 풀의 인벤토리는 실제 시장 가치와 불일치하게 됩니다. 풀이 보유하고 있는 것과 완벽하게 조정되었을 때의 가치 사이의 차이는 업계에서 '리밸런싱 대비 손실(loss-versus-rebalancing)'이라고 알려진 숨겨진 손실입니다. 이 손실은 패시브 제공자가 타인이 자신들을 상대로 거래하도록 허용하는 편의에 대해 지불하는 대가입니다. 연구는 표준 수수료 지표가 이 비용을 반영하지 못한다는 점을 보여줍니다. 실제로 가장 많은 수수료를 생성하는 풀은 종종 가격이 제공자에게 가장 공격적으로 움직이는 곳이며, 이로 인해 숨겨진 손실이 수익을 압도하게 됩니다.

연구자는 이 이론을 검증하기 위해 2026년 37주 동안 62개의 서로 다른 거래 풀을 추적했습니다. 표준 수수료 수치에 의존하는 대신, 연구팀은 주요 중앙화 거래소의 초 단위 정밀한 가격과 모든 개별 거래를 비교함으로써 더 정확한 그림을 구축했습니다. 이를 통해 팀은 수수료로 얼마를 벌었는지와 시장 움직임으로 인해 정확히 얼마를 잃었는지를 계산할 수 있었습니다. 결과는 극명했습니다. 연구 대상인 세 네트워크 전체에서 패시브 제공자들은 약 1억 2천만 달러의 수수료를 벌었지만, 이러한 숨겨진 시장 조정으로 인해 1억 5,300만 달러 이상을 잃었습니다. 순 결과는 거의 3,600만 달러의 손실이었습니다. 연구에 따르면, 주요 네트워크의 경우 평균적인 제공자에게 수익이 나지 않은 주가 거의 76%에 달했으며, 단일 가장 인기 있는 거래 쌍은 관찰된 모든 주에 걸쳐 손실을 기록했습니다.

가장 놀라운 발견은 투자자가 최선의 풀을 고르기 위해 표준 수수료 지표를 사용하려 할 때 어떤 일이 발생하는지 연구자가 테스트했을 때 나왔습니다. 연구는 투자자가 헤드라인 수수료 수익률에 따라 모든 풀을 정렬하고 상위 그룹을 골라 일주일 동안 투자하는 전략을 시뮬레이션했습니다. 이 전략은 연간 약 9.4%의 손실을 초래했습니다. 반면, 단순히 모든 풀을 무작위로 섞어 보유했을 때는 약 5.7%의 더 작은 손실이 발생했습니다. 이 지표는 승자를 찾는 데 실패했을 뿐만 아니라, 최악의 옵션을 적극적으로 선택했습니다. 가장 수익성이 높아 보였던 풀들이 사실은 숨겨진 손실이 가장 심각한 곳이었습니다. 이 패턴은 테스트된 세 네트워크 모두에서 동일하게 나타났으며, 이는 문제가 특정 시장의 우연한 현상이 아니라 성공을 측정하는 방식의 근본적인 결함임을 확인시켜 주었습니다.

연구는 또한 자산 가격의 변동성이나 유동성의 특정 구조와 같은 다른 요인들이 왜 수수료 지표를 그토록 오도하는지를 설명할 수 있는지 탐구했습니다. 연구자는 단순히 변동성이 큰 풀이 더 위험한 것이 아니라는 점을 발견했습니다. 가격 변동 폭을 고려하더라도, 수수료 지표는 여전히 실제 수익률의 역순으로 풀을 순위 매겼습니다. 또한 연구진은 자금이 풀 내에 물리적으로 배치된 방식, 즉 유동성이 현재 가격에 얼마나 가까이 있는지가 미래 수익을 예측하는 단서가 될 수 있는지 조사했습니다. 연구진은 자금이 어디에 있고 어떻게 이동하는지를 정확히 매핑했지만, 이러한 공간적 정보가 어떤 풀이 수익성이 있을지 예측하는 데 도움이 되지 않는다는 것을 발견했습니다. 시장 조정으로 인해 얼마나 많은 돈이 손실되었는가라는 단순한 사실이 미래 성과를 예측하는 가장 강력한 변수로 남았습니다.

연구의 또 다른 측면은 '저스트 인 타임(just-in-time)' 유동성이라 불리는 현상을 살펴보았습니다. 이는 정교한 트레이더들이 수수료를 챙기기 위해 잠시 자금을 투입했다가 즉시 인출하는 현상으로, 종종 패시브 제공자들에게 손해를 입힙니다. 연구는 이러한 활동을 높은 정밀도로 측정했으며, 이러한 활동이 존재하기는 하지만 손실의 주요 원인은 아니라는 것을 발견했습니다. 2026년에 이 활동이 챙긴 수수료는 전체 수수료의 1,000분의 1 미만이었습니다. 실제 자본의 유출은 시장이 패시브 제공자에게 불리하게 움직임에 따라 발생하는 지속적이고 불가피한 비용이었으며, 표준 수수료 수치는 이 비용을 완전히 무시했습니다.

이러한 연구 결과의 함의는 이 디지털 시장에 참여하는 모든 이들에게 매우 중요합니다. 연구는 이러한 투자 기회를 평가하는 표준적인 방식이 망가졌다고 결론짓습니다. 최고의 수익을 찾기 위해 모두가 사용하는 지표가 실제로는 최악의 수익을 알리는 신호입니다. 연구는 미래 성과를 예측하는 유일하게 신뢰할 수 있는 방법은 단순히 수수료만을 보는 것이 아니라, 모든 손실을 차감한 후의 순수익의 과거 성과를 살펴보는 것이라고 제안합니다. 이 교정된 관점을 사용했다면 투자자는 손실을 거의 제로에 가깝게 줄일 수 있었겠지만, 표준적인 조언을 따랐을 때는 상당한 재정적 피해를 입었습니다. 이 연구는 이러한 시장이 회복 불가능할 정도로 망가졌다고 주장하는 것이 아니라, 현재 그 시장을 항해하는 데 사용되는 도구들이 잘못된 방향을 가리키고 있음을 보여주는 것입니다. 호기심 많은 관찰자에게 교훈은 명확합니다. 이 복잡한 금융 생태계에서 가장 뚜렷한 성공의 징후는 종종 가장 확실한 실패의 징후입니다.