블록체인의 최고 AMM 비교 및 ​​분석, 승자는 누구입니까?

블록체인의 최고 AMM 비교 및 ​​분석, 승자는 누구입니까?

DEX는 DeFi의 영혼이라고 할 수 있습니다. 생태계가 발전하면 해당 프로젝트의 토큰을 거래해야 하기 때문입니다. 

그래서 오늘 저는 다양한 블록체인의 상위 AMM에 대한 개요를 공유하고 이를 비교하여 DeFi 시장의 다음 트렌드를 파악하기 위한 더 많은 정보를 얻을 수 있도록 하겠습니다.

이 기사에서 언급한 AMM 프로젝트는 다음과 같습니다. 

• 이더리움의 Uniswap 및 SushiSwap.
• Binance Smart Chain의 PancakeSwap.
• 헤코체인의 MDEX.
• 솔라나의 레이듐.

이더리움의 Uniswap 및 SushiSwap

Uniswap - 일반적으로 DeFi, 특히 DEX 세계에서 선구적인 이름 중 하나입니다. DEX와 관련하여 커뮤니티에서는 여전히 Uniswap을 다른 이름이 아닌 "AMM의 왕"으로 지칭합니다.

현재 TVL 측면에서 선두 DEX는 Curve Finance 이고 Uniswap도 TVL 측면에서 SushiSwap에 뒤이어 있습니다.

Uniswap이 여전히 "AMM의 왕"으로 간주되는 이유 는 매우 강력한 커뮤니티가 있기 때문입니다. 그 증거는 Ethereum 플랫폼에서 토큰을 발행할 때 여전히 Uniswap을 선호한다는 사실에 의해 입증됩니다.

Uniswap의 거래 쌍의 수는 2,197 거래 쌍으로 매우 많으며, 이는 PancakeSwap(1,468 거래 쌍), Mdex(549 거래 쌍) 또는 1Inch(282 거래 쌍)와 같은 미결제 방문이 있는 경쟁사보다 훨씬 앞서 있습니다. .

SushiSwap은 Uniswap의 "포크" 이기도 하며 Ethereum에서 주의해야 할 이름이기도 합니다. Sushi 개발자는 많은 획기적인 제품의 생태계를 구축하여 최대한의 이점을 제공하는 거대한 야망을 가지고 있습니다. 사용자의 경우 여기 를 참조할 수 있습니다 . 

기사 스시 이해 (후편) - 누가 유니 왕좌를 찬탈 했습니까? SUSHI는 높은 성장률과 수익 잠재력을 가지고 있지만 Uniswap은 여전히 ​​지배적이며 선두적인 위치를 유지하고 있다고 지적했습니다. 

이더리움은 커뮤니티에서 항상 호평을 받고 있으며 ETH 2.0의 잠재력과 네트워크에 대한 부담을 줄이기 위한 레이어 2의 확장 솔루션을 고려할 때 UNI와 SUSHI가 장기적으로 승자가 될 것이라고 생각하십니까?

Binance Smart Chain의 PancakeSwap

최근 이더리움 네트워크의 가스 요금은 네트워크 혼잡과 함께 치솟아 소액 거래를 거의 수용할 수 없게 되었습니다. 

그런 맥락에서 바이낸스 스마트체인은 커뮤니티에 의해 선택되어 최근 핫한 이름이 되었습니다. BEP-20 네트워크의 기본 토큰은 $30의 가격과 프로젝트 이후 7-8배 증가했습니다. 바이낸스 스마트 체인은 팬케이크스왑(CAKE 토큰)이 바닥 이후 거의 100배 증가했습니다.

몇 가지 기본 매개변수를 비교하면 PancakeSwap이 최근에 왜 그렇게 뜨거운지 알 수 있습니다. PancakeSwap 의 잠긴 총 가치는 현재 41억 달러로 Uniswap에서는 42억 달러에 가깝습니다. 

또한 CAKE의 밸류에이션은 시가총액/TVL 비율이 0.39에 불과하고 Uniswap 지수가 순환 공급 시 1.85, 완전 희석 밸류에이션 시 약 6이라는 점에서 여전히 매력적인 것으로 간주됩니다.

또한, 바이낸스는 현재 바이낸스 스마트체인에 대한 강력한 지원으로 시장에서 가장 큰 거래량을 가진 거래소이므로 바이낸스 스마트체인에서 가장 큰 AMM인 팬케이크스왑(PancakeSwap)은 바이낸스 거래소에서 많은 수의 사용자를 갖게 될 것입니다. 

PancakeSwap과 Binance Smart Chain은 이더리움이 ETH 2.0 개발 및 솔루션 개발을 완료하는 동안 블록체인에서 Uniswap, SushiSwap 및 AMM 의 심각한 경쟁자가 될 것을 약속하는 최근 폭풍을 일으킨 이름입니다 . Layer 2가 널리 사용됩니다.

헤코체인의 MDEX

Huobi Eco Chain의 MDEX는 시장에서 매우 새로운 이름입니다. 비록 출시된 지 한 달이 채 되지 않았지만 MDEX는 몇 가지 인상적인 성과를 달성했으며 두 거인 Uniswap과 PancakeSwap에 잠재적인 위협이 되었습니다.

출시된 지 한 달이 조금 넘었지만 현재 Mdex의 24시간 거래량은 55억 달러로 Uniswap의 5.5배, TVL은 현재 21억 달러 이상입니다. 

Liquidity Mining 참여 시 APY 레벨 은 최대 300% 이상이며, $MDX 토큰을 보상하는 Trading Mining 프로그램은 많은 사용자를 유치했습니다. 좋은 브랜딩과 인상적인 숫자.

솔라나의 레이듐

Solana는 거래 수수료가 거의 0달러에 달하는 PayPal의 거래 처리 속도에 가까운 빠른 거래 속도로 유명합니다. Raydium 은 Solana에서 유명한 AMM이지만 프로젝트가 출시된 지 2주가 채 되지 않았습니다. 달성된 숫자는 TVL이 3천만 달러 이상에 도달하는 것으로 인상적이지 않습니다. 

RAY와 Solana의 미래 잠재력은 기술의 장점으로 인해 무궁무진합니다.

Binance Smart Chain의 거래 수수료는 PancakeSwap과 BSC가 핫한 이름이 아닐 때 약 $0.1 정도로 상당히 저렴하지만 거래량이 증가하면 Binance Smart Chain의 거래 수수료는 어느 시점에서 $1 - $2로 증가합니다. 도 느립니다.

후오비 에코체인은 이더리움의 EVM 서버에 공동으로 구축되기 때문에 자금이 유입될 때와 같은 상황에 직면할 가능성이 높아 장기적으로 기술적으로 솔라나와 레이디움이 유리하다.

그러나 Raydium 및 Solana에는 여전히 다음과 같은 제한 사항이 있습니다. 

• 현재 커뮤니티는 그것을받지 못했습니다. 가장 큰 증거는 Raydium의 TVL이 여전히 매우 작다는 것입니다. 또한 Solana에서 출금, 토큰 전송 및 거래 문제는 현재 상당히 복잡하고 사용자 친화적이지 않습니다.
• 시스템 오류: 최근에 Solana는 Mainet에서 현저한 성능 저하를 경험하여 많은 트랜잭션이 실패했습니다.

Raydium과 Solana는 현재 DeFi 시장에서 시장 점유율을 확대하고 확보하기 위해 해야 할 일이 많습니다.

기타 플랫폼 

위의 4가지 플랫폼 외에도 현재 다른 블록체인에는 최근 Curve Finance와 함께 NEAR, TomoChain 또는 Fantom과 같이 앞으로 탐색할 것들이 많이 있습니다. 이더리움에서 TVL 1위를 달성한 AMM이 이더리움에 첫발을 내디뎠습니다. 팬텀 .

위의 5가지 이름 외에도 가능한 한 빨리 추세를 파악하기 위해 밀접하게 따라야 하는 플랫폼입니다. 

자본 효율성 및 유동성 공급자의 수익을 통해 뛰어난 AMM을 비교

자본이용률

효과적인 자본 사용은 일반적으로 금융 시장, 특히 암호 화폐 시장에서 중요한 요소입니다. 자본 효율성이 낮은 곳에서는 자산 포트���리오 구조가 이익에 최적화되어 있지 않다는 것을 의미합니다. 자본 효율성은 거래량과 시장 유동성 간의 관계에 의해 규제됩니다.

AMM에 대한 자본 사용 효율성은 다음 공식으로 계산됩니다.

AMM의 자본 활용률 요약 테이블:

데이터는 MDEX가 가장 높은 자본 효율성을 가지고 있고 PancakeSwap, Uniswap 및 SushiSwap이 거의 동등한 자본 효율성을 가지고 있음을 보여줍니다. 

MDEX가 이처럼 높은 자본 효율성을 가지고 있는 것은 MDEX의 Trading Mining 프로그램이 거래량의 급격한 증가를 끌어 단기적으로는 지수를 급격히 상승시킬 수 있지만 중기적으로는 이를 고려해야 하기 때문입니다. Hecochain에서 개발된 Dapp이 사용자를 끌어들이는지 여부. 

PancakeSwap은 ERC-20에서 상위 2개 AMM에 가까운 자본 활용 비율을 가지고 있는 반면 시가 총액/TVL 지수는 SUSHI의 절반 및 UNI의 ⅕에 불과하므로 CAKE의 성장 여지가 여전히 많습니다.

Uniswap, SushiSwap 및 PancakeSwap의 자본 효율성 지표가 비슷하다는 사실은 최근 Trend BSC가 뜨거운 관심을 받고 있는 이유 중 하나를 보여줍니다.

자본 효율성은 AMM에서 발행된 토큰의 수에 의해서도 영향을 받습니다 .

Uniswap은 DeFi 커뮤니티에서 가장 영향력 있는 AMM으로 남아 있습니다. 쌍 및 번호 토큰의 수는 5개의 뛰어난 AMM 중 가장 높습니다. 

2위는 PancakeSwap이 1위를 차지했습니다. 의 쌍은 꽤 커서 최근에 그 인기를 입증했습니다. 

3위는 MDEX이지만 No. 토큰의 수는 작지만 아니오인 경우 BSC 이후의 다음 트렌드가 될 가능성이 가장 높습니다. MDEX의 거래량이 시장 내 DEX 중 1위에 오르면서 토큰의 수가 증가합니다.  

현재 Raydium은 출시된 지 얼마 되지 않아 3쌍의 토큰에 대한 유동성 풀만 있지만 Raydium은 Swap 및 Order Book 기능이 모두 있으며 Serum DEX의 Order Book에 직접 연결되므로 TVL이 낮음에도 불구하고 그러나 오더북 기능 덕분에 Raydium의 성장 잠재력은 TVL에 완전히 의존하지 않습니다.

유동성 공급자의 수익

유동성 공급자의 수익은 일반적으로 금융 시장과 특히 DEX에서 중요한 요소입니다. 유동성 공급자를 게임 제작자로 상상하기만 하면 됩니다. 그들이 받는 혜택은 계속해서 게임을 유지하고 유지해야 하는 가장 중요한 이유입니다.

전통적인 금융 시장에서 자본은 낮은 수익률에서 높은 수익률로 흐르며, 이는 DeFi의 경우인 것 같습니다.

Uniswap 의 평균 가중 APR은 현재 2.991%( Liquidityfolio.com 에서 수집된 데이터 에 따름)이고 Uniswap에서 가장 유동적인 상위 10개 풀의 평균 가중 APR은 12.97%이며 상위 10개 유동성 풀에 있습니다. Uniswap, ETH-USDC 풀의 APR은 약 52%입니다.

Pancakeswap 에서 상위 10개 유동성 풀의 평균 가중 APR은 86%에 도달했는데 이는 Uniswap의 ETH-USDC 풀의 52%보다 훨씬 높으며 PancakeSwap도 레버리지 파밍을 허용합니다. 저것. 

MDEX 및 Raydium 에서 플랫폼의 최상위 유동성 풀의 유동성 공급자가 항상 200%, 심지어 300% 이상을 유지할 때 APR 수치는 훨씬 높습니다.

MDEX의 최고 유동성 풀은 항상 200% 이상의 APR을 달성합니다.

Raydium의 숫자는 비슷합니다.

따라서 유동성 공급자의 수익 및 자본 효율성 분석을 통해 현금 흐름이 Uniswap에서 다른 플랫폼, 특히 PancakeSwap으로 이동하는 경향이 있는 이유가 분명합니다.

분석에 따르면 Raydium 및 MDEX에 대한 유동성 공급자의 수익 수준은 더 높지만 PancakeSwap은 과거 PancakeSwap을 뜨거운 이름으로 만들었던 Leveraged Farming과 결합하여 BSC에서 Dapps가 많이 성장한다는 점에서 경쟁 우위를 점하고 있습니다. 암호화폐 시장은 꾸준히 성장하고 있으며, Trend BSC는 당분간 계속될 것입니다.

MDEX 및 Raydium을 사용하여 PancakeSwap과 경쟁할 수 있는 솔루션은 DeFi 생태계를 완성하기 위한 프로젝트와의 협력을 강화하는 것입니다. 현재 Yield Farming, Lending & Borrowing에 대한 Oxygen 프로젝트는 Solana와 Raydium을 제공하지만 성장을 위한 새로운 기회를 약속합니다.

요약

이더리움의 매우 높은 거래 수수료와 느린 거래 속도의 맥락에서 다른 블록체인의 AMM은 단기적으로 ETH 중량급으로 부상했습니다. 

제 개인적인 생각으로는 이더리움이 아직 널리 사용되지 않는 레이어 2 솔루션과 함께 ETH 2.0을 완성할 때쯤이면 다른 블록체인 AMM이 부상하는 골든 타임이 될 것입니다.

그러나 "이더리움 킬러" 프로젝트가 아직 목적을 성공적으로 달성하지 못한 상태에서 궁극적인 승리는 이더리움의 AMM에 있다고 믿습니다.

이 기사가 AMM에 대한 몇 가지 유용한 정보를 제공했길 바라며, 블록체인과 AMM이 다음 트렌드 이름이 될 Binance Smart Chain에 대해 어떻게 생각하십니까? 아래에 댓글을 달아 함께 해주세요.

참고: 계산 또는 통계를 위한 데이터는 모두 작성 시점인 2021년 3월 4일을 기준으로 하여 실제 읽은 데이터와 기사에 포함된 데이터가 다를 수 있습니다.