Ethena × PendleのYTアービトラージをどのように理性的に見るか

ガイド：

Ethenaの人気が高まるにつれて、混雑したアービトラージチェーンが高速で回転しています：01828374656574839201e/s( USDeを担保にしてAaveでステーブルコインを借り、PendleのYT/PTを購入して利益を得る。一部のポジションは再びPTをAaveに供給してレバレッジを循環させ、Ethenaのポイントなどの外部インセンティブを狙います。その結果は明白で、Aave上のPTの担保エクスポージャーは急激に上昇し、主流のステーブルコインの利用率は80%を超える高水準に押し上げられ、システム全体があらゆる風の動きに対してより敏感になっています。

この記事では、この資金チェーンの運用、退出メカニズム、AaveとEthenaのリスク管理設計を深く分析します。しかし、メカニズムを理解することは第一歩に過ぎません。本当に上級者になるためには、フレームワークのアップグレードを分析することが重要です。私たちはしばしばデータ分析ツール（Duneなど）を使って「過去」を振り返ることに慣れていますが、欠けているのは「未来」のさまざまな可能性を見極める方法です。そして、実際に — まずリスクの境界を定めてから、利益について議論することです。‍‍‍‍‍‍‍‍

アービトラージの仕組み：『収益端』から『システム端』へ

まず、このアービトラージパスを見てみましょう：AaveにeUSDeまたはsUSDeを預け入れ（sUSDeは担保後のeUSDeで、ネイティブな利益を伴います）、ステーブルコインを借りる、その後PendleでYT/PTを購入します。YTは将来の利益に対応し、PTは利益を剥離しているため、常に割引価格で購入でき、満期まで保有して1:1で償還され、その差額を得ることができます。もちろん、本当に「大きな利益」はEthenaポイントのような外部インセンティブです。

このように得られた PT は、Aave で担保として使用できるため、循環貸付の完璧な出発点 となります：「PT を担保に → ステーブルコインを借りる → PT/YT を購入 → 再担保」。これは、相対的に確実な収益に対してレバレッジを使い、Ethena ポイントのような高弾力性リターンを狙うためです。

この資金の鎖は、貸借市場をどのように書き換えましたか？

• **Aave のエクスポージャーと二次効果：USDe がサポートする資産は徐々に Aave の主流担保となり、シェアは一時約 43.5%**に達し、主流のステーブルコイン USDT/USDC の利用率を直接押し上げました。
• 借入側の混雑：PT担保にUSDe eModeを導入した後、USDeの借入規模は約3.7億ドルで、そのうち約2.2億（≈60%）がレバレッジPT戦略に対応し、利用率は約50%から **約80%**に急増しました。
• **集中度と再担保：**Aave上のUSDe供給は高度に集中しており、上位2つの主体で合計>61%。この集中度に加え、循環レバレッジが収益を拡大し、システムの脆弱性を強めています。

ここでの法則は非常に簡単です：利益が魅力的であればあるほど、循環は混雑し、全体のシステムはより敏感になります。価格、金利、または流動性のわずかな変動も、このレバレッジチェーンによって容赦なく拡大されます。

注：この記事で引用されているコアチェーン上のデータは、主にChaos Labsが2025年7月17日に発表したレポートおよび関連する市場観察に基づいています。チェーン上のデータは動的に変化するため、読者は関連するデータ分析プラットフォームを通じて最新の状況を確認することをお勧めします。

なぜ「退出」が難しくなるのか：Pendleの構造的制約

では、どうやって退出するのか？前述のループポジションをレバレッジ解除または決済する際には、主に2つの方法があります：

• **マーケットからの退出：**期限前にPT / YTを売却し、ステーブルコインに交換して返済の解除を行う。
• **満期まで保有して退出：**PTを満期まで保有し、1:1で基盤資産を返還して返済します。この方法は遅いですが、市場の変動時にはより安全です。

なぜ退出が難しくなるのでしょうか？難しさの主な要因は、Pendleの2つの構造的制約から来ています：

• **固定期限：**PT の期限前に直接償還することはできず、二次市場で売却する必要があります。「迅速にレバレッジを減らしたい」場合は、二次市場の動向を見極め、深刻な価格変動の試練に耐える必要があります。
• AMMの「インプリッド利回り範囲」: PendleのAMMは、設定されたインプリッド利回り範囲内で最も効率的です。市場の感情が変化し、利回りの価格設定がこの範囲を超えると、AMMは「非活性化」する可能性があり、取引はより薄いオーダーブックでしか成立せず、スリッページと清算リスクが急激に上昇します。リスクの外部への波及を防ぐために、AaveのようなプロトコルはPTリスクオラクルを導入しています：PTの価格がある底値に下がった場合、市場を直接凍結します。これにより不良債権を避けることができますが、短期的にはPTを売却することが難しく、マーケットが回復するか、満期まで保持するしかありません。

したがって、市場が安定しているときに退出することは通常難しくありませんが、市場が再評価を始め、流動性が混雑してくると、退出は主要な摩擦点となり、事前に計画を準備する必要があります。

Aaveの「ブレーキとバッファ」：デレバレッジを秩序立てて制御する

このような構造的摩擦に直面して、貸出契約（例えばAave）はどのようにリスク管理を行うのでしょうか？それは「ブレーキとバッファー」のメカニズムを内蔵しています：

• 凍結と底値メカニズム： PT価格がオラクルの底値に達し維持される場合、関連市場は満期まで凍結される；満期後、PTは自動的に基礎資産に分解され、安全に清算/解除され、固定期限構造による流動性の不均衡な外部への影響をできるだけ避ける。
• **内部化清算：**極端な状況下で清算報酬は 0 に設定され、まずバッファを形成し、その後段階的に担保を処分します：USDe は流動性が回復した後に二次的に売却し、PT は満期まで保持します。これにより、二次市場の流動性が薄いオーダーブックでの受動的な売却を避け、スリッページを拡大させることを防ぎます。
• ホワイトリストの償還： 借入契約がEthenaのホワイトリストを取得した場合、二次市場をバイパスし、USDeを使用して基礎となるステーブルコインを直接償還し、インパクトを軽減し回収を向上させます。
• **ツールの境界：**USDe の流動性が一時的に逼迫している場合、Debt Swap は USDe 建ての債務を USDT/USDC に交換できます。ただし、E‑mode 設定の制約を受け、移行には基準と手順があり、より十分なマージンが必要です。

Ethenaの「アダプティブベース」：構造と保管の隔離をサポート

貸出契約には「ブレーキ」があり、資産サポート側は Ethena の「オートマチックトランスミッション」を必要として衝撃を吸収します。

• **資金レートの構造と状態に関して：**資金レートが低下またはマイナスに転じると、Ethenaはヘッジポジションを減少させ、ステーブルコインの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比率が一時~76.3%に達しましたが、その後~50%の領域に戻り、前年よりも高い水準を維持しており、マイナス資金レートの周期において積極的に圧力を軽減できる。
• **さらに、バッファー能力の観点から：**極端なLST没収シナリオにおいて、USDe全体のサポートに対する純影響は約0.304％と推定されます；6,000万ドルの準備金はこのような衝撃を吸収するのに十分であり（その約27％に過ぎない）、したがって、ペッグと償還に対する実質的な影響は制御可能です。
• 資産の保管と隔離は重要な要素です：Ethenaの資産は直接取引所に保管されるのではなく、第三者の保管者（Copper、Ceffuなど）を通じて店頭決済および資産隔離が行われます。これは、取引所自体に運営や返済の問題が発生した場合でも、これらの担保資産は所有権の上で独立して保護されていることを意味します。このような隔離構造の下で、効率的な緊急プロセスが実現されます：例えば、取引所が中断した場合、保管者は一定の決済サイクルを逃した後に未決済ポジションを無効にし、担保を解放し、Ethenaがヘッジポジションを他の取引所に迅速に移動させるのを助けることにより、リスクエクスポージャーのウィンドウを大幅に短縮します。

「インプライド収益率の再評価」に起因するミスマッチが主であり、USDeのサポートが損なわれていない場合、オラクルの凍結と階層的処理の保護の下で、不良債権のリスクは管理可能です。本当に重点的に防止すべきは、サポート側が損なわれるテールイベントです。

あなたが注目すべきこと：6つのリスク信号

理論は終わりましたが、どの具体的な指標を見ればよいのでしょうか？以下にまとめた6つの信号は、Aave × Pendle × Ethenaとの関連が非常に高いため、日常のダッシュボードとして監視することができます。

• USDeの借入と利用率：USDeの総借入量、レバレッジPT戦略の割合、および利用率の推移を継続的に追跡します。利用率は長期にわたり~80％を上回り、システムの感度が著しく上昇します（報告期間中に~50％から~80％へ）。
• Aaveのオープンとステーブルコインの二次効果：Aaveの総担保におけるUSDeサポート資産の割合（約43.5%）と、USDT/USDCなどの主要なステーブルコインの利用率への伝導効果に注目
• 集中度と再担保：主要アドレスの預金比率を監視する；主要アドレスの集中度（例えば上位2つの合計）が50-60%を超える場合、その同方向の操作が流動性ショックを引き起こす可能性に警戒する必要がある（報告期間のピーク値 >61%）。
• インプライドリターンレンジの接近度：ターゲット PT/YT プールのインプライドリターンが AMM の設定レンジの境界に近づいているかどうかを確認します。レンジに近づくか、超えることは、マッチング効率の低下や退出の摩擦の増加を意味します。
• PT リスクオラクルの状態：PT 市場価格と Aave リスクオラクルの最低価格閾値の距離に注意してください；閾値に近づくことはレバレッジチェーンが「秩序ある減速」を必要とする強い信号です。
• **Ethenaのサポート状況：**定期的にEthenaが発表する準備構成を確認してください。安定コインの比率の変化（例えば、~76.3%から~50%への減少）は、資金調達金利への適応戦略とシステムのバッファ能力を反映しています。

さらに進んで、各シグナルにトリガーしきい値を設定し、事前に対応アクションを計画することができます（例：利用率≥80% → 循環倍数を下げる）。

観察から境界へ：リスクと流動性管理

これらの信号は最終的にリスク管理に役立ちます。私たちはそれらを4つの明確な「境界」に定義し、「リスク限度→トリガー閾値→処理アクション」というクローズドループに基づいて操作することができます。

境界 1: サイクル マルチプル

ループレバレッジは、収益を向上させる（外部インセンティブを重ねるとき）と同時に、価格、金利、流動性に対する感度を拡大します。倍率が高いほど、退出の余地は小さくなります。

上限：最大サイクル倍率と最小マージン余剰（例えば、LTV/ヘルスファクターの下限）を設定します。

トリガー：利用率 ≥ 80% / ステーブルコインの借入金利が急上昇 / 範囲の近接度が上昇。

アクション：倍率の低下、マージンの追加、新しいサイクルの一時停止；必要に応じて「満期まで保持」に切り替えます。

境界 2: 用語制約 (PT)

PTは満期前に償還できず、「満期まで保有」は一時的な措置ではなく、通常の道筋と見なされるべきです。

上限：期限前に売却に依存するポジションに規模の上限を設定します。

トリガー：インプライド利回りが範囲を超える / 市場深度が急降下する / オラクルの底値が近づく。

アクション：現金とマージンの比率を引き上げ、退出優先度を調整；必要に応じて「減少のみ」の凍結期間を設定する。

境界 3：オラクルの状態

価格が最低価格の閾値に近づくか、凍結を引き起こすことは、リンクが秩序ある減速の去杠杆段階に入ることを意味します。

制限：オラクルの底値との最小価格差（バッファ）と最短観察ウィンドウ。

トリガー：価格差 ≤ 設定閾値 / フリーズ信号トリガー。

アクション：段階的なポジション縮小、清算警告の強化、Debt Swap / レバレッジ削減SOPの実行、およびデータポーリング頻度の向上。

境界 4：ツールの摩擦

デットスワップ、eModeの移行などは緊張期に有効ですが、敷居、待機、追加マージン、スリッページなどの摩擦があります。

限度：ツールの利用可能額/時間枠と最大耐容スリッページおよびコスト。

トリガー：借入利率または待機時間が閾値を超えた場合 / 取引深度が下限を下回った場合。

アクション：資金の冗長性を確保し、代替チャネルに切り替え（段階的にポジションをクローズ/満期まで保持/ホワイトリストの償還）、戦略のポジション拡大を一時停止します。

エピローグ&将来の方向性

全体的に見ると、Ethena x Pendle のアービトラージは、Aave、Pendle、Ethena を「収益の引力」から「システムの弾力性」への伝導チェーンとして結びつけています。資金サイドの循環が感度を高め、市場サイドの構造的制約が退出のハードルを引き上げ、プロトコルはそれぞれのリスク管理設計を通じて緩衝を提供しています。

DeFi分野における分析能力の進化は、データの見方と使い方に表れています。私たちは、DuneやDeFiLlamaなどのデータ分析ツールを使用して「過去」を振り返ることに慣れています。例えば、主要アドレスのポジション変化やプロトコルの利用率の推移を追跡することなどです。これは重要であり、高レバレッジや集中度といったシステムの脆弱性を特定するのに役立ちます。しかし、その限界も明らかです。歴史的データはリスクの「静的スナップショット」を示しますが、市場の嵐が襲ってきたときに、これらの静的なリスクがどのように動的なシステムの崩壊に変わるかを教えてはくれません。

これらの潜在的なテールリスクを明確に理解し、その伝播経路を推測するためには、先見的な「ストレステスト」を導入する必要があります。これがシミュレーションモデルの役割です。それにより、この記事で言及されている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で構成された統合モデル）に組み込み、「もし…ならどうなるか？」を繰り返し問いかけることが可能になります。

• ETH の価格が 30% 暴落し、資金コストがマイナスに転じた場合、私のポジションはどれくらい持つことができますか？
• 安全に退出するためには、どれくらいのスリッページを耐える必要がありますか？
• 最低の安全保証金はいくらですか？

これらの問題の答えは、歴史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知することができ、最終的には本当に信頼できる実行マニュアルを形成するのに役立ちます。実践を始めたい場合は、Pythonに基づく業界標準フレームワークのcadCADを選択するか、最先端の生成エージェントベースモデリング)GABM(技術に基づく次世代プラットフォームHoloBitを試すことができます。これは、強力なビジュアライゼーションとコード不要の機能を提供します。