币圈「最佳定投标的」JLP,为什么这么抗跌?

Odaily星球日报Dipublikasikan tanggal 2024-08-08Terakhir diperbarui pada 2024-08-08

Abstrak

今年以来,Jupiter上的合约玩家总共只赚了370万美元,而他们给JLP贡献了1.368亿美元的手续费。

没有永远赚钱的赌徒,但有永远赚钱的赌场,那么在链上,可不可以也靠「投资赌场」来赚钱呢?在推出 JLP 后,Jupiter 似乎给出了一个答案。

今年以来,Jupiter 的永续合约平台 JLP(Jupiter liquidity provider)成为了表现最好、收益最高的赌场之一。据Dune 数据,仅 8 月 5 日一天开仓费就达 247.5 万美元,而每笔开仓费仅 0.0006 美元。但据flyingfish 数据,从今年年初至今,在 Jupiter 上玩合约的玩家,总共只赚了 370 万美元,而他们给 JLP 贡献了 1.368 亿美元的手续费。

币圈「最佳定投标的」JLP,为什么这么抗跌?

8 月 5 日大盘暴跌,加密资产全面崩盘,以太坊抹平年内涨幅,SOL 也一路下跌触及 110 美元。然而,在底层资产都是比特币、以太坊和 SOL 的情况下,JLP 跌幅却较底层资产小,不少人开始好奇,为什么 JLP 这么抗跌?

合约玩家:开仓那一刻起就在欠债

在 JLP 上,用户的交易对手方是平台本身,当交易者寻求开杠杆头寸时,他们从池中借入代币,由预言机直接喂价。这种模式也被称为「合伙开赌场」,即用户赚钱,平台亏钱。

JLP 池支持五种资产:SOL、ETH、WBTC、USDC、USDT,合约支持 1.1 x-10 0x 的杠杆倍数,从 JLP 池中借出相关流动性,在平仓后,交易者获取收益或了结亏损,并将剩余代币返还给 JLP 池。

以做多 SOL 为例,假设 SOL 价格 150 美元,开设 5 倍杠杆,即向池子中借出 5 枚 SOL,价值 750 美元。若 SOL 价格上涨至 160 美元,仓位升至 800 美元,交易者获利平仓。平仓后,交易者需归还最初的 750 美元本金,总盈利 50 美元。但对于平台来说,由于此时 SOL 上涨,本金价不足 5 枚 SOL,因此平台 U 本位资金不变,而币本位处于亏损状态。

若 SOL 价格下跌至 140 美元,仓位仅剩 700 美元,交易者止损平仓,因此交易者需将剩余 700 美元的资产还给平台,并补交 50 美元。由于 SOL 下跌, 50 美元对应的 SOL 数量增加,平台币本位处于盈利状态,U 本位资金依旧不变。同理,做空 SOL 则需借出稳定币。

JLP 与一般永续合约最大的不同点可能就在于,后者可能会出现负费率的情况,为了让永续合约的价格贴近现货价格,平台会补贴利率,但是在 JLP 的情况下,并不存在平台补贴。

无论盈利还是亏损,开仓本金都来自 JLP 平台,因此,无论做多还是做空,从开仓那一刻起,交易者就在欠平台的债。据JLP Pool页面显示,目前 JLP 的 APR 为 72.47% ,但该数据每周更新一次,与实际收益有所差距。

币圈「最佳定投标的」JLP,为什么这么抗跌?

可直接在合约交易页面手动计算,不同池子的利率不同,即下图中的借款费率(Borrow rate)。若以 SOL 的利率来算,每小时 0.0028%(x24 小时 x365 天),年化达 24.53%,同理,以太坊年化 16.64%,比特币年化 44.68%,即总年化为 85.58%。

币圈「最佳定投标的」JLP,为什么这么抗跌?

从左至右分别是 SOL、ETH、wBTC 的合约相关费用 

JLP 投资者:收益与亏损都小于底层资产

交易产生的费用会反映到平台代币 JLP 上。据官方介绍,JLP 的价值来自三个方面。

一是建仓、平仓、借贷费用以及资金池交易费用的 75% 。由于能拿到平台手续费分成,因此这部分的 JLP 净值基本处于上涨状态。

二是来自 5 种底层资产,理论上(下图中的 Target Welghtage),一枚 JLP 价格由 44% 的 SOL、 10% 的 ETH、 11% 的 WBTC、 26% 的 USDC 和 9% 的 USDT 组成。在官方平台页面上也会根据这些因素计算出 JLP 的净值,目前为 3.18 美元。

币圈「最佳定投标的」JLP,为什么这么抗跌?

SOL、以太坊和比特币的上涨与下降也会让 JLP 随之变化。因此有社区成员认为,逢低抄底 JLP 是个不错的选择,不仅可以吃到底层资产的涨幅,又能吃到平台手续费。

然而仔细对比 JLP 和其余资产的涨跌幅可发现,JLP 的波动都要更小。最主要的原因就是 JLP 的价值组成中, 35% 来自稳定币(USDT 和 USDC),而稳定币的价格并不会出现剧烈波动。

币圈「最佳定投标的」JLP,为什么这么抗跌?

为了更具体比较 JLP 涨幅,DeFi 研究员 @22333D计算了 5 月 7 日至 5 月 19 日,JLP 与等份额的 SOL、以太坊和比特币的价格变化,发现 JLP 涨幅是最小的,其中 JLP 涨幅 5.3% ,而对应的 SOL、以太坊和比特币涨幅总计 6.8% 。

@ 2233 3D 解释,不足的部分可能来自 JLP 平台的币本位亏损。这也是 JLP 价值的第三部分来源,即交易者盈亏,其与 JLP 价格成负相关。假如一个交易员赚了非常多钱,那 JLP 的净值就会下降,相当于 JLP 的资产组成被合约玩家赚走了,反之亦然。

虽然短期来看,平台也会处于亏损状态,但据flyingfish 数据,自今年以来,JLP 的盈利总体上大于亏损。

币圈「最佳定投标的」JLP,为什么这么抗跌?

把 JLP 当理财?

目前,可以直接在 JLP 官网通过 Jupiter 现价单购买 JLP,实现 0 手续费。购买的一部分 JLP 来自 LP 提供,一部分是新铸造的 JLP。当 JLP 达到 TVL 限制(7 亿美元)时将停止铸造,目前 TVL 达 5.91 亿美元。

币圈「最佳定投标的」JLP,为什么这么抗跌?

@ 2233 3D 指出,如果用 SOL 购买 JLP,那可以等同于把 56% 的 SOL 换成了稳定币、以太坊和比特币。再用占 JLP 总仓位 35% 的资金量做多 SOL,就可以用对冲的方式实现 SOL 的理财。

如果用 USDT 或 USDC 购买 JLP,可以用占 JLP 总仓位 44% 的资金量做空 SOL, 10% 做空以太坊、 11% 做空比特币,这样其实就把 JLP 变成了一个稳定币本位的理财产品。

除此之外,JLP 也有别的套利玩法,比如在 Solana 借贷平台 Kamino 存入 JLP,借出稳定币后再买入 JLP,实现杠杆挖矿。但正因为 JLP 的赌场因素使其价格存在不可控风险,无论是作为合约玩家或是代币投资者,均需谨慎处理,DYOR。

Bacaan Terkait

Laporan Q1 2026 Ethereum: Biaya Turun, Pengguna dan Volume Transaksi Capai Rekor Tertinggi Sejarah

**Laporan Kuartal I Ethereum 2026: Biaya Turun, Pengguna dan Jumlah Transaksi Capai Rekor Tertinggi** Laporan Ethereum Q1 2026 menunjukkan data yang tampak berlawanan tetapi kritis: jaringan ini mengalami pertumbuhan pengguna, transaksi, dan throughput tertinggi sepanjang masa, sementara biaya transaksi, TVL, volume perdagangan, dan kapitalisasi pasar ETH terdilusi turun. Ini menandai transisi Ethereum ke fase 'biaya rendah untuk skala' setelah peningkatan Fusaka meningkatkan kapasitas data dan membuat ruang blok lebih murah, melepaskan permintaan jaringan (paradoks Jevons). Naratif inti Ethereum bergeser dari blockchain DeFi ke lapisan penyelesaian keuangan global. Ethereum mempertahankan dominasi dalam aset tokenisasi: stablecoin, dana tokenisasi (naik 4.9% QoQ), komoditas tokenisasi (naik 60% QoQ, terutama emas), dan saham tokenisasi. Kehadiran institusi seperti BlackRock, JPMorgan, dan Fidelity semakin memperkuat adopsi. **Data Kunci Q1 2026:** * **Penggunaan (Naik):** Pengguna Bulanan Aktif (MAU): 13.2 juta (+53.5% QoQ). Jumlah Transaksi: 200.4 juta (+38% QoQ). Throughput: 25.78 TPS. * **Nilai & Biaya (Turun):** Biaya Transaksi Lapisan-1: $39.9 juta (-47.9% QoQ). TVL Ekosistem: $316.2B (-11% QoQ). Kapitalisasi Pasar ETH Tercairkan Penuh: $290B (-30.3% QoQ). * **Aset Tokenisasi (Stabil/Tumbuh):** Nilai Pasar: $2034B. Didominasi stablecoin ($1789B), diikuti dana ($194B) dan komoditas ($47B). Ethereum mengorbankan pendapatan biaya jangka pendek untuk ekspansi jaringan, berfokus pada konsolidasi sebagai lapisan penyelesaian default untuk aset keuangan global. Peningkatan kapasitas berkelanjutan (seperti rencana upgrade Glamsterdam) diharapkan dapat lebih mendorong adopsi dan nilai jaringan jangka panjang.

marsbit7m yang lalu

Laporan Q1 2026 Ethereum: Biaya Turun, Pengguna dan Volume Transaksi Capai Rekor Tertinggi Sejarah

marsbit7m yang lalu

Baru Saja Raup Dana Rp 2,7 Triliun, Fei-Fei Li Juga Berinvestasi

Ilmuwan ternama dan mantan peneliti senior DeepMind, Pete Florence, baru saja menggalang dana US$4 miliar (sekitar Rp27 triliun) untuk perusahaannya, Generalist AI. Menariknya, meskipun dikenal sebagai salah satu perintis arsitektur model "dunia nyata" (world model) atau Vision-Language-Action (VLA), Florence secara terbuka menolak label "world model" untuk perusahaannya. Florence, yang dibimbing oleh ahli robotika fisik Rusia Tedrake di MIT, percaya bahwa fokus utama seharusnya pada *tujuan*, bukan sekadar *label*. Tujuannya adalah menciptakan robot yang dapat melakukan tugas fisik apa pun dengan tingkat keberhasilan dan kecepatan tinggi, tanpa memerlukan data spesifik untuk setiap tugas, mirip seperti manusia. Generalist AI telah meluncurkan dua model: GEN-0 (2025) dan GEN-1 (2026). GEN-1 diklaim memiliki tingkat keberhasilan 99% dalam tugas-tugas rumit seperti melipat kardus dan merawat robot, berkat pelatihan dengan data interaksi fisik skala besar yang dikumpulkan melalui sarung tangan mekanis khusus. Kemajuan ini menunjukkan bahwa model fisik mereka mendekati titik balik menuju utilitas komersial, mirip dengan GPT-3 untuk bahasa. Pendanaan putaran ini, yang meningkatkan valuasi perusahaan menjadi US$20 miliar, dipimpin oleh investor seperti NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, NFDG, serta figur ternama termasuk pendiri Xiaomi Bin Lin, pendiri Zoom Eric Yuan, dan ilmuwan terkemuka Fei-Fei Li. Investor percaya pada visi Florence untuk mewujudkan robot serba bisa yang benar-benar berguna dalam kehidupan nyata.

marsbit16m yang lalu

Baru Saja Raup Dana Rp 2,7 Triliun, Fei-Fei Li Juga Berinvestasi

marsbit16m yang lalu

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

Dalam tiga hari, Google kehilangan dua tokoh legendaris AI. Noam Shazeer, penulis inti makalah Transformer dan pemimpin bersama Gemini, meninggalkan Google untuk bergabung dengan OpenAI. Dua hari kemudian, John Jumper, pemenang Nobel Kimia 2024 dan pemimpin inti AlphaFold, meninggalkan Google DeepMind untuk bergabung dengan Anthropic. Tren ini diperkuat dengan keputusan mantan anggota pendiri OpenAI, Andrej Karpathy, yang bergabung dengan Anthropic pada Mei. Kehilangan ini mencerminkan tren yang lebih luas: aliran talenta AI puncak dari Google ke OpenAI dan Anthropic. Penyebabnya adalah perbedaan mendasar dalam misi. Bisnis inti Google adalah iklan, sehingga penelitian AI sering kali harus selaras dengan tujuan komersial. Sebaliknya, OpenAI berfokus pada AGI untuk kemanusiaan, sementara Anthropic berfokus pada keamanan AI, memungkinkan peneliti berkonsentrasi penuh pada kemajuan teknologi. Faktor lain termasuk prospek kekayaan dari IPO yang akan datang di OpenAI dan Anthropic, yang menawarkan potensi imbalan ekuitas yang jauh lebih besar dibandingkan dengan raksasa matang seperti Google. Selain itu, penggabungan Google Brain dan DeepMind pada 2023 dianggap gagal menyelesaikan ketegangan antara penelitian jangka panjang dan tekanan komersialisasi. Google masih memiliki aset kuat seperti infrastruktur komputasi dan data, tetapi kehilangan talenta kritis ini merupakan tantangan struktural yang mendalam. Di bidang AI, retensi talenta terbaik ternyata lebih sulit daripada membangun model yang paling canggih sekalipun.

marsbit2j yang lalu

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

marsbit2j yang lalu

Di Balik 'Raport' AI, Tersembunyi Seorang 'Pembuat Soal' Tionghoa

Setiap kali model AI terdepan dirilis, industri melihat "laporan nilai" seperti MMLU-Pro, MMMU, dan MMMU-Pro. Tolok ukur ini telah menjadi bahasa umum untuk mengevaluasi kemampuan model. Di baliknya adalah nama seorang peneliti Tionghoa, Chen Wenhu, asisten profesor di University of Waterloo. Dia dan lab TIGERLab-nya menciptakan MMLU-Pro karena MMLU lama tidak lagi efektif—model canggih seperti OpenAI o3 hampir mencapai nilai sempurna. MMLU-Pro, dengan 12.032 soal lebih sulit dan 10 pilihan jawaban, berhasil membedakan kembali kemampuan model. Selain itu, mereka mengembangkan MMMU untuk mengevaluasi model multimodal (teks dan gambar) pada 11.500 soal dari berbagai disiplin ilmu. Bahkan model terkuat seperti GPT-4V hanya mencapai akurasi 56%. MMMU-Pro kemudian dibuat agar model tidak bisa mengandalkan teks saja dan harus benar-benar memahami informasi visual. Chen Wenhu memiliki latar belakang riset dalam pemahaman informasi kompleks. Pengalamannya di Google DeepMind untuk proyek Gemini membantunya memahami celah dalam evaluasi. Labnya juga mengerjakan penelitian model, seperti UniVideo untuk video dan MoCha untuk karakter virtual, yang memperdalam pemahaman mereka dalam merancang tolok ukur yang solid. Kini, dia bergabung dengan Meta untuk fokus pada data pelatihan dan evaluasi multimodal. Karyanya menggarisbawahi kontribusi signifikan peneliti Tionghoa di balik layar dalam membentuk standar evaluasi AI global.

marsbit2j yang lalu

Di Balik 'Raport' AI, Tersembunyi Seorang 'Pembuat Soal' Tionghoa

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片