1月13日にピークに達した後、1つのウォレットがHyperliquidで1億4,250万ドルの含み益を往復し、1月時点でマイナス876万ドルの損失に転落1月13日にピークに達した後、1つのウォレットがHyperliquidで1億4,250万ドルの含み益を往復し、1月時点でマイナス876万ドルの損失に転落

10月のトランプ関税トレーダー、価格下落で1億ドル損失、10/10の利益をすべて消失

1つのウォレットがHyperliquidで1億4250万ドルの未実現損益を記録し、1月13日にピークに達した後、1月29日時点でマイナス876万ドルの損失に転落した。

一方、これらすべてがパブリックダッシュボードを通じてリアルタイムで可視化されていた。このトレーダーは2025年10月の歴史的な強制決済の波の中で評判を築き、現在は顕微鏡下で活動しており、すべてのエントリー、エグジット、証拠金調整が観客、模倣者、敵対者に放送されている。

1億5100万ドルの変動は、透明なレバレッジの約束と危険の両方を表している。可視性は市場のボラティリティを改善するが、大きなポジションを協調攻撃の標的に変え、勝利と災害の距離をティック単位で測定可能にする。

このダイナミクスが新しいのは、規模が新しいからだ。DefiLlamaによると、Hyperliquidは月間1659億ドルのパーペチュアル取引高を処理し、84億ドルのオープンインタレストを保有している。

Hyperliquid statsHyperliquidのロック総額は2025年半ばに58億ドル近くでピークに達し、オープンインタレストは2026年に減少する前に180億ドルに達した。

これは1月のすべてのオンチェーンパーペチュアル取引高の約18.5%、オープンインタレストの44%に相当する。

取引所がこの規模に達し、パブリックな可視性を維持すると、「パブリックテープ」は好奇心の対象ではなくなり、強制決済のダイナミクスを体系的に形成し始める。クジラのラウンドトリップは私的な失敗ではなく、ダッシュボードがリアルタイムで崩壊を追跡する中、公的なスペクタクルとして展開された。

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2025/10/23 · Oluwapelumi Adejumo

ストレス下での取引所メカニクス

10月10日の強制決済の波がストレステストを提供する。約24時間で190億ドル以上がレバレッジポジション全体で強制決済され、ビットコインは約104,782ドルの安値に達した。

CoinSharesはカスケードのメカニズムを説明した。マーケットメーカーが流動性を引き上げ、スプレッドが拡大し、強制売却が加速した。先物のオープンインタレストは1日未満で約1750億ドルから1250億ドルに崩壊した。

CoinSharesは、Hyperliquidがクラッシュ中に自動デレバレッジメカニズム(ADL)を発動したと指摘した。

Gauntlet CEOのTarun Chitraによる自動デレバレッジメカニズム(ADL)に関する論文は、Hyperliquidが10月10日のカスケード中に、勝利トレーダーのシミュレートされた6億6000万ドルと実現した21億ドルの間で自動デレバレッジメカニズム(ADL)を実施したと推定した。

これは「取引所メカニクスが重要」という議論を定量化する。強制決済は単なる価格イベントではなく、マイクロストラクチャーイベントである。

10月を利益を維持して生き残ったトレーダーは、透明なプラットフォームでの未実現損益が標的になるにつれて、逆の教訓を学んだばかりだ。規律あるエグジットがなければ、群衆がポジションを見たときに勝者は敗者になる。

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2025/10/10 · Gino Matos

透明性が修正し破壊するもの

パブリックポジションデータは早期リスク検出を可能にする。

Hyperliquidのポジションは、CoinGlassなどのプラットフォームを介して外部から監視でき、ウォレットポジションデータを返すエンドポイントを文書化している。これには、サイズ、証拠金残高、未実現損益が含まれる。

理論的には、これによりレバレッジの蓄積を隠すことが難しくなり、カスケード前のより迅速なリスク軽減が可能になる。

Hyper Foundationは、透明性が競合する流動性の提供者を引き付けることで実行を改善できると主張している。クジラのエントリーとエグジットが可視化されている場合、マーケットメーカーは予測可能なフローに対してポジションを取り、スプレッドを縮小できる。

しかし、トレーダーの1億5100万ドルの反転は異なる教訓を示唆している。可視性は、利確しないすべての瞬間が、あなたを強制退出させることで利益を得る可能性のあるすべての人に放送されることも意味する。

コピートレードはクジラのフローを群衆のフローに変える。Hyperliquidの「Vaults」は、ストラテジーマネージャーがポジションを実行し、利益シェアを受け取るネイティブプリミティブであり、ヴォールトをコミュニティとストラテジーを共有する手段として位置付けている。

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2025/11/20 · Gino Matos

このインフラストラクチャは、観客が可視化されたトレーダーと同期する摩擦を減らし、反射性を増幅する。大きなウォレットの未実現損益が1億4250万ドルでピークに達してから反転すると、模倣者は同じ決定に直面する。早期に退出して利益を確定するか、クジラが自分たちが知らない何かを知っていることを期待してポジションに乗るか。

Whale profit roundtripHyperliquidトレーダーの損益計算書()は1月13日に1億4248万ドルでピークに達した後、マイナス876万ドルに崩壊した。

同期は上下両方向に機能する。

強制決済ハンティングは群衆によって可能になる。Hyperliquidの強制決済ドキュメントは、ブックがポジションを十分に速く閉じることができない場合、ヴォールトを介した強制クローズとバックストップ強制決済のメカニズムを説明している。

透明性が「群衆主導のクジラ狩り」を可能にするという確立された物語がある。これは、価格を強制決済バンドに押し込み、強制クローズから利益を得る協調的な試みである。

トレーダーの+1億4250万ドルから-876万ドルへの反転がアクティブな狩猟を伴ったのか、それとも単なる市況なのかは知りようがないが、可視性はポジションを敵対的なフローの自然な焦点にした。

ポジションがパブリックの場合、反射的なスクイーズはより簡単になる。強制決済またはストップバンドが推測可能または観察可能な場合、敵対者はそれらをテストするために注文フローを調整できる。「パブリックテープ」は「パブリックターゲットリスト」になる。

これは陰謀を必要としない。同じ情報を観察し、同じ取引に収束する合理的な行為者から生まれる。大規模な未実現損益を持つクジラはクジラ狩りになり、誰もがあなたがクローズしていないことを知っているとき、未実現損益は未実現損失になる。

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2026/1/22 · Gino Matos

3つの前進パス

Hyperliquidはベースケースでデフォルトのパブリックテープになる。規模、透明性、ダッシュボードは、より速い群衆フィードバックループを作成する。

オープンインタレストはHyperliquid、トラッカー、コピーヴォールトに焦点を当て続け、成長と「クジラの損益計算書()」が繰り返しの物語のドライバーになる。トレーダーのラウンドトリップは、教訓を強化する教訓的な物語になる。世界が見ているときに利益を確定する。

代替案は、透明性がプライバシー移行を引き起こすダークベニューの対応である。大規模なトレーダーは、標的になることを避けるために、取引所または構造全体で露出を断片化する。パブリックな「クジラ狩り」は、クジラがより透明性の低い実行取引所またはより難読化されたアカウント構造にシフトすることと相関する。

楽観的なシナリオは、透明性がより良いリスク設計を強制することである。可視化されたレバレッジはテールリスクを隠すことを難しくし、取引所が保険、自動デレバレッジメカニズム(ADL)設計、強制決済ツール、リスク制限で競争することを促す。

このパスは透明性を強制機能として扱い、トレーダーは可視性が高いときにより迅速に利益を確定することを学び、取引所はカスケードを防ぐためのより良いメカニズムを開発する。

ステークス

10月の強制決済の波は、取引所メカニクスがストレス下での結果を定義することを実証した。
1億4250万ドルの未実現損益を876万ドルの損失に戻したクジラは、ポジションの可視性が利益と損失の両方を加速できるフィードバックループを作成する体制で活動している。

透明性はラウンドトリップを防がず、すべてのティックを観察可能にした。

Hyperliquidの成長は、オンチェーンパーペチュアルを代替実行取引所から暗号資産レバレッジの参照テープに変換した。これにより、透明性は単なる機能ではなく、システミックな特性になる。

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2026/1/28 · Gino Matos

パブリックテープを持つ市場(相場)は、プライベートブックを持つ市場(相場)とは異なる動作をする。なぜなら、フロントランニング、コピーキャットフロー、協調的な圧力を実行するのが簡単だからだ。

問題は透明性が良いか悪いかではない。問題は、パブリックプラットフォームで9桁の未実現損益を達成したトレーダーが、テープが彼らに不利になる前に退出するように自分自身を律することができるかどうかである。このトレーダーはできなかった。次のトレーダーは学ぶべきデータを持っている。

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