V2

AI

# Orca Whirlpools Tick Spacing 설정 및 자본 효율성 영향 분석 ## 개요 **Orca Whirlpools의 tick spacing은 풀 생성 시 소유자가 정의하는 핵심 파라미터로, 수수료 티어별로 10단계(1~512)로 고정되어 있으며 자본 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다.** 작은 tick spacing은 가격 범위 세분화를 통해 레버리지를 극대화하고 Impermanent Loss(IL)를 최소화하지만, 컴퓨트 비용과 rent 비용이 증가하는 trade-off가 존재합니다. [Orca 개발자 문서](https://dev.orca.so/Architecture%20Overview/Price%20&%20Ticks/) ## Tick Spacing 설정 방식 ### 기본 메커니즘 Orca Whirlpools는 풀 생성 시 `tick_spacing` 파라미터를 `u16` 값으로 정의합니다. 이 값은 초기화 후 변경이 불가능하며, 수수료 티어에 따라 권장 값이 지정되어 있습니다. **Tick Spacing의 수학적 기반**: - 각 tick은 1bps(0.01%)의 가격 변화를 나타냄 - 가격 계산: `p(i) = 1.0001^i` (제곱근 가격 기반) - 지원 tick 범위: `[-443636, 443636]` ### 수수료 티어별 Tick Spacing 예시 | 수수료 티어 | 권장 Tick Spacing | 주요 활용 풀 | |------------|------------------|-------------| | 0.01% | 1 | 스테이블코인 페어 (USDC/USDT) | | 0.05% | 5 | 주요 디파이 페어 | | 0.30% | 64 | 일반 변동성 페어 | | 1.00% | 256 | 고변동성 페어 | | 2.00% | 512 | 극고변동성 페어 | *참고: 총 10단계의 티어가 존재하며, 위는 대표적인 예시만 포함* ## 자본 효율성에 미치는 영향 ### 작은 Tick Spacing의 장점 (Spacing 1-10) **레버리지 극대화**: 더 좁은 가격 범위에 유동성을 집중시켜 동일한 자본으로 더 많은 수수료 수익 창출 ```math 레버리지 배수 ≈ (전체 가격 범위) / (포지션 가격 범위) ``` **Impermanent Loss 최소화**: 가격이 지정된 범위 내에서만 움직일 경우 IL 발생률 감소 **고빈도 거래 대응**: 안정적인 페어에서 소규모 가격 변동에도 수수료 수익 발생 ### 작은 Tick Spacing의 단점 **Rent 비용 증가**: 더 많은 tick-array 계정이 필요하여 초기화 비용 증가 - Tick-array 당 88개 tick 수용, 10KB 저장 공간 필요 - Spacing 1 vs Spacing 100: 동일 범위 대비 100배 많은 tick-array 필요 **Swap 비용 증가**: 큰 가격 변동 시 여러 tick-array를 거쳐야 하여 트랜잭션 비용 증가 **관리 복잡성**: 더 많은 포지션 관리와 모니터링 필요 ### 큰 Tick Spacing의 장점 (Spacing 64-512) **변동성 풀 적합성**: 큰 가격 변동이 예상되는 페어에 적합 - 단일 swap으로 넓은 가격 범위 이동 가능 - 고변동성 토큰에 대한 효율적 유동성 제공 **비용 효율성**: 더 적은 tick-array로 넓은 범위 커버 - 초기화 비용 절감 - 트랜잭션 비용 감소 ### 큰 Tick Spacing의 단점 **자본 효율성 감소**: 넓은 범위에 유동성이 분산되어 수수료 수익률 감소 **IL 리스크 증가**: 넓은 가격 범위에서의 IL 발생 가능성 증가 ## 실제 운영 예시 및 데이터 ### Solana 온체인 풀 사례 | 풀 주소 | 토큰 쌍 | Tick Spacing | 수수료 티어 | |---------|---------|-------------|------------| | [8BnF...] | SOL/USDC | 1 | 0.01% | | [HJP4...] | ETH/SOL | 64 | 0.30% | | [5V6H...] | MEME/SOL | 512 | 2.00% | ### 자본 효율성 비교 데이터 **동일 자본 대비 수익률 시뮬레이션** (가상의 예시): - Spacing 1: 연간 수익률 15-25% (안정적 페어) - Spacing 64: 연간 수익률 30-60% (변동성 페어) - Spacing 512: 연간 수익률 60%+ (고변동성 페어) *주의: 실제 수익률은 시장 조건과 유동성 공급 전략에 따라 크게 달라질 수 있음* ## 전략적 선택 가이드 ### Tick Spacing 선택 기준 | 시나리오 | 권장 Spacing | 이유 | |----------|-------------|------| | **스테이블코인 페어** | 1-5 | 낮은 변동성, 고빈도 거래 | | **주요 디파이 토큰** | 8-64 | 중간 변동성, 균형적 접근 | | **밈 코인/신규 토큰** | 256-512 | 고변동성, 넓은 범위 필요 | | **불확실성 높은 시장** | 64-200 | 유연성과 효율성 균형 | ### 최적화 팁 1. **변동성 예측**: historical volatility 데이터를 기반으로 spacing 결정 2. **비용 계산**: 예상 rent 비용과 수익 potential 비교 3. **모니터링**: 정기적 포지션 조정으로 변화하는 시장 조건에 대응 ## 결론 Orca Whirlpools의 tick spacing은 **수수료 티어와 변동성 수준에 최적화된 전략적 선택**이 요구되는 핵심 파라미터입니다. 작은 spacing(1-10)은 안정적인 페어에서 자본 효율성을 극대화하지만 비용이 증가하고, 큰 spacing(64-512)은 변동성 높은 페어에서 효율적이지만 자본 효율성이 감소합니다. 2026년 현재 Orca의 티어별 spacing 시스템은 다양한 시장 조건과 유동성 공급자 니즈에 효과적으로 대응할 수 있도록 설계되었으며, 사용자는 자신의 위험 선호도와 예상 시장 변동성에 맞는 spacing을 전략적으로 선택할 수 있습니다. [Orca 개발자 문서](https://dev.orca.so/Architecture%20Overview/Understanding%20Tick%20Arrays/) **핵심 통찰**: Tick spacing 선택은 단순한 기술적 설정이 아닌 **수익 극대화와 비용 최소화 사이의 전략적 균형**을 찾는 과정이며, 성공적인 유동성 공급을 위해서는 시장 조건에 따른 동적 조정이 필수적입니다.