作者： @BlazingKevin_ ，Movemaker의 연구원

Hyperliquid 플랫폼의 금고(Vaults) 생태계는 투자자에게 전문 관리자가 수행하는 체인 상 파생 상품 전략을 관찰하고 참여할 수 있는 독특한 창을 제공합니다. 본 문서는 이 생태계에서 가장 두드러진 주요 금고에 대한 체계적인 정량 분석 및 전략 해체를 진행합니다.

평가 프레임워크 및 데이터 방법론

객관적이고 다차원적인 비교를 위해, 우리는 Hyperliquid에서 관리 규모와 성과가 상위에 있는 다섯 개의 대표적인 금고를 선택했습니다. 이들은 각각 AceVault, Growi HF, Systemic Strategies, Amber Ridge, MC Recovery Fund입니다.

출처: Hyperliquid

우리의 평가 프레임워크는 각 금고 전략에 대한 완전한 이미지를 구축하기 위해 다음과 같은 핵심 지표를 중심으로 전개됩니다:

• 성과 지표: 기간 총 수익(PNL), 수익 횟수, 총 거래 횟수, 승률(Win Rate), 수익 손실 비율(Profit Factor).
• 거래 효율성 지표: 평균 단일 거래 수익 손실, 평균 단일 거래 수익, 평균 단일 거래 손실.
• 위험 관리 지표: 최대 낙폭(Max Drawdown), 단일 거래 수익 손실 표준편차, 수익 손실 변동 비율(즉, 평균 수익 손실/표준편차).
• 전략 귀속 지표: 각 코인의 수익 손실 기여도, 특정 코인의 롱 숏 포지션 선호도.

데이터 수집 측면에서, 우리는 Hyperliquid에 저장된 각 금고의 가장 긴 사용 가능한 역사 거래 데이터를 추출했습니다. 플랫폼의 데이터 저장 제한으로 인해 고빈도 거래 금고(HFT)의 역사 데이터 주기는 상대적으로 짧으며, 우리가 확보할 수 있는 분석 창은 3일에서 2개월까지 다양합니다. 반면 거래 빈도가 낮은 전략에 대해서는 더 긴 역사적 성과를 관찰할 수 있습니다.

AceVault Hyper01

분석 데이터 주기: 2025년 10월 16일 - 2025년 10월 20일

출처: Movemaker

1.1 전략 개요 및 시장 위치

AceVault Hyper01은 Hyperliquid 생태계에서 관리 자산 규모(TVL)가 가장 큰 전략 금고 중 하나일 뿐만 아니라, 성과 또한 주목할 만합니다. 2025년 10월 20일 기준, 해당 금고의 TVL은 1433만 달러에 달합니다. 2025년 8월부터 운영을 시작한 이 전략은 현재까지 129만 달러의 수익을 누적 달성했으며, 최근 한 달의 연환산 수익률(APR)은 127%에 달해 강력하고 지속 가능한 알파 생성 능력을 보여줍니다.

1.2 거래 행동 및 성과 정량화

우리가 선택한 4일 분석 주기 동안, 해당 금고는 총 19,338건의 청산 기록을 기록하여 전략 해체를 위한 고정밀 샘플을 제공합니다.

• 핵심 성과 지표:

• 순수익(Total PNL): +$103,110.82

  

  데이터 출처: Hyperliquid; 제작: Movemaker

• 승률(Win Rate): 28%

• 수익 손실 비율(Profit Factor): 3.71

• 수익 손실 구조 분석:

• 평균 단일 거래 수익 손실(Avg. PNL): +$5.33

• 평균 단일 거래 수익(Avg. Win): +$26.00

• 평균 단일 거래 손실(Avg. Loss): $2.70

• 위험 지표:

• 최대 낙폭(Max Drawdown): $791.20

• 단일 거래 수익 손실 표준편차(StdDev of PNL): 26.84

• 수익 손실 변동 비율(Avg. PNL / StdDev): 0.199

1.3 전략 이미지 및 위험 귀속

전략 이미지: 고빈도, 비대칭, 시스템적 숏

AceVault의 거래 빈도는 모든 금고 중에서 상위에 위치하며, 극고빈도 거래(HFT) 전략에 해당합니다. 승률은 28%에 불과하지만, 수익 손실 비율은 3.71에 달해 전형적인 추세 추적 또는 모멘텀 전략의 특성을 보여줍니다: 이 전략은 높은 승률에 의존하지 않고, 적은 수의 거래(평균 수익 $26.00)로 많은 수의 손실(평균 손실 $2.70)을 완전히 커버합니다.

이러한 고도로 비대칭적인 수익 손실 구조는 그 수익 모델의 핵심입니다.

수익 귀속: 알트코인 숏의 전면적 승리

이 전략의 거래 대상은 광범위하며(77종 자산 포함), 그 롱 숏 운영은 놀라운 일관성과 규율성을 보여줍니다:

• 롱 운영: BTC, ETH 및 HYPE 세 가지 주요 자산에 대해서만 실행합니다.
• 숏 운영: 나머지 74종 알트코인에 대해서는 오직 숏 운영만 실행합니다.

데이터 출처: Hyperliquid; 제작: Movemaker

이번 분석 주기 동안, 전략의 수익 출처는 극히 명확합니다:

• 숏 포지션: 누적 수익 +$137,804
• 롱 포지션: 누적 손실 $33,726

이는 AceVault의 모든 순수익이 74종 알트코인에 대한 시스템적 숏에서 발생했음을 나타냅니다. 수익 기여도가 가장 큰 포지션은 $FXS의 숏 포지션(+ $34,579)이며, 손실은 $HYPE의 롱 포지션에서 집중적으로 발생했습니다(-$16,100).

위험 관리: 극단적인 손실 통제

이 전략은 교과서 수준의 위험 관리 능력을 보여줍니다. 1433만 달러의 TVL과 거의 2만 건의 거래 빈도에서, 4일 동안의 최대 낙폭은 $791.20로 엄격하게 통제되었습니다. 이 수치는 -$2.70의 평균 단일 거래 손실과 높은 일치를 보이며, 그 전략이 시스템적이고 극도로 엄격한 손절매 메커니즘을 내장하고 있음을 증명합니다.

1.4 요약

AceVault Hyper01은 논리가 명확하고 실행이 엄격하며 고도로 시스템화된 고빈도 전략입니다. 그 핵심 모델은 주요 자산의 롱 포지션을 보유하면서(베타 헤지 또는 장기 보유로 사용될 수 있음), 더 넓은 알트코인 시장에서 시스템적으로 고빈도 숏 전략을 실행하는 것입니다.

분석된 시장 주기 동안, 이 전략의 초과 수익은 전적으로 알트코인의 하락세를 정확히 포착한 데서 비롯되었습니다. 그 최고 수준의 위험 통제 시스템은 낮은 승률 전략을 실행할 때 손실이 엄격하게 통제된 미세한 범위 내에서 제한되도록 보장하여 건강하고 강력한 전체 수익을 실현했습니다.

Growi HF

분석 데이터 주기: 2025년 8월 7일 - 2025년 10월 20일

출처: Movemaker

2.1 전략 개요 및 시장 위치

Growi HF는 Hyperliquid 생태계에서 강력한 성장세를 보이는 전략 금고입니다. 2025년 10월 20일 기준, 총 잠금 가치가 510만 달러에 달합니다. 이 금고는 2024년 7월부터 운영을 시작했으며, 1년 이상의 공개 성과 기록을 보유하고 있으며, 누적 수익은 105만 달러에 달합니다. 최근 한 달의 연환산 수익률은 217%에 달해 뛰어난 알파 생성 능력과 강력한 수익 폭발력을 보여줍니다.

2.2 거래 행동 및 성과 정량화

우리의 분석은 이 금고의 지난 두 달 반 동안의 상세 거래 데이터를 기반으로 하며, 이 기간 동안 총 16,425건의 청산 기록이 기록되어 동종 금고 중에서 높은 거래 빈도를 유지하고 있습니다.

• 핵심 성과 지표:

• 순수익: +$901,094

  

  데이터 출처: Hyperliquid; 제작: Movemaker

• 승률: 38%

• 수익 손실 비율: 10.76

• 수익 손실 구조 분석:

• 평균 단일 거래 수익 손실: +$54.86

• 평균 단일 거래 수익: +$159.00

• 평균 단일 거래 손실: $9.00

• 위험 지표:

• 최대 낙폭: $16,919

• 단일 거래 수익 손실 표준편차: 1841.0

• 수익 손실 변동 비율: 0.030

2.3 전략 이미지 및 위험 귀속

전략 이미지: 극단적으로 비대칭적인 "롱 헌터" AceVault와 유사하게, Growi HF의 수익 모델 또한 비대칭적인 수익 구조에 기반하고 있지만, 그 표현 방식은 더욱 극단적입니다. 38%의 승률과 10.76의 수익 손실 비율은 그 전략의 핵심을 드러냅니다: 적은 수의(하지만 수익이 매우 높은) 거래를 통해 대부분의(하지만 손실이 극히 미미한) 거래를 완전히 커버합니다.

그 수익 손실 구조(평균 수익 $159 vs. 평균 손실 -$9)는 그 전략의 완벽한 구현입니다. 이는 전형적인 "손실을 짧게 잘라내고, 수익을 늘리라" (Cut Losses Short, Let Winners Run) 추세 추적 전략입니다.

수익 귀속: 시스템적인 롱 선호와 뛰어난 자산 선택 이 전략의 거래 행동은 매우 강한 롱 경향을 보입니다. 분석된 20종 거래 자산 중 $LTC에 대해서만 양방향 거래를 실행했으며, 나머지 19종 자산은 모두 롱 운영만 실행했습니다.

데이터 출처: Hyperliquid; 제작: Movemaker

• 방향성 수익 손실: 전략의 대부분 수익은 롱 포지션에서 발생하며(누적 수익 +$886,000), 유일한 숏 포지션($LTC)도 소량의 수익을 기여했습니다(+$23,554).
• 코인별 수익 손실: 전략의 자산 선택 능력은 매우 뛰어납니다. 분석 기간 동안 거래한 20종 자산 모두에서 순손실이 발생하지 않았습니다. 수익 기여도가 가장 큰 포지션은 $XRP의 롱 포지션(+$310,000)으로, 이 주기의 핵심 수익 엔진입니다.

위험 관리: 변동성 수용과 엄격한 손절매의 결합 Growi HF의 위험 관리 모델은 AceVault와는 전혀 다릅니다. 1841에 달하는 단일 거래 수익 손실 표준편차는 이 전략이 단일 거래의 PNL 변동을 평탄하게 하려 하지 않으며, 막대한 수익 변동성을 감수하고 거대한 수익("홈런")을 포착할 기회를 추구하고 있음을 나타냅니다.

그러나 이러한 상승 변동에 대한 높은 수용도는 하락 위험에 대한 극단적인 비수용과 뚜렷한 대조를 이룹니다. -$9.00의 평균 단일 거래 손실과 $16,919의 최대 낙폭(510만의 TVL과 90만의 수익에 비해 매우 낮음)은 그 위험 통제 메커니즘이 매우 효과적이며, 손실이 확대되기 전에 이를 시스템적으로 억제할 수 있음을 강력히 증명합니다.

2.4 요약

Growi HF는 고도로 비대칭적이며 롱에 의해 주도되는 거래 전략입니다. 이 전략은 높은 승률을 추구하지 않으며, 극히 엄격한 손실 통제 시스템(평균 손실이 단지 $9)을 통해 고폭발적인 롱 추세(평균 수익 $159)를 "사냥"합니다.

분석된 시장 주기 동안, 이 전략은 롱 방향에서 강력한 수익 능력과 거의 완벽한 자산 선택 능력(0종 손실 자산)을 보여주었습니다. 그 위험 모델의 정교함은 "단일 거래 PNL의 높은 변동성"과 "시스템적인 하락 위험 보호"를 성공적으로 결합하여 뛰어난 위험 조정 후 수익을 실현했다는 점입니다.

Systemic Strategies

분석 데이터 주기: 2025년 10월 13일 - 2025년 10월 20일

출처: Movemaker

3.1 전략 개요 및 시장 위치

Systemic Strategies는 Hyperliquid 생태계에서 상당한 관리 규모와 장기 운영 역사를 가진 전략 금고입니다. 2025년 10월 20일 기준, 총 잠금 가치가 430만 달러입니다. 이 금고는 2025년 1월에 운영을 시작했으며, 9개월 이상의 성과 기록을 보유하고 있으며, 누적 수익은 132만 달러에 달해 그 모델이 긴 시간 주기 내에서 역사적으로 유효함을 증명합니다.

그러나 최근 한 달의 연환산 수익률(APR)은 13%에 불과하여, 이 데이터는 해당 전략의 최근 수익 능력이 상당히 둔화되었음을 암시합니다.

3.2 최근(지난 주) 거래 성과 분석

다음은 이 금고의 지난 주 11,311건의 청산 거래 기록을 기반으로 한 심층 분석입니다. 데이터는 이 전략이 최근 시장 환경에서 심각한 역풍을 겪어 상당한 성과 하락을 초래했음을 명확히 보여줍니다.

• 핵심 성과 지표:

• 순수익: -$115,000

  

  데이터 출처: Hyperliquid; 제작: Movemaker

• 승률: 22%

• 수익 손실 비율: 0.56

• 수익 손실 구조 분석:

• 평균 단일 거래 수익 손실: -$10.22

• 평균 단일 거래 수익: +$61.00

• 평균 단일 거래 손실: $30.00

3.3 전략 이미지 및 위험 귀속

전략 이미지: 실패한 비대칭 모델 이 금고의 수익 손실 비율은 1.0의 손익 분기점보다 훨씬 낮아, 이번 주기 동안 순손실 상태에 있다는 것을 직접적으로 정량화하여 반영합니다.

그러나 수익 손실 구조에 숨겨진 중요한 세부 사항이 있습니다: 이 전략의 평균 단일 거래 수익(+ $61)은 여전히 평균 단일 거래 손실(- $30)의 두 배입니다. 이는 전략 설계 측면에서의 "비대칭 수익" 논리(즉, 수익 시 더 많이 벌고 손실 시 손실을 통제하는)가 여전히 손상되지 않았음을 나타냅니다.

따라서 이번 주기의 막대한 손실은 위험 관리(예: 손절매)의 실패에서 비롯된 것이 아니라, 신호 생성(Signal Generation) 또는 시장 타이밍의 재앙적인 실패에서 기인하여 단지 22%의 극히 낮은 승률을 초래했습니다. 다시 말해, 이 전략의 거래 시스템은 이번 주 동안 많은 잘못된 거래 신호를 생성했으며, 각 잘못된 손절매 비용은 통제 가능했지만, 그 누적 효과가 결국 수익을 압도했습니다.

위험 노출 및 성과 귀속 이 전략은 최근에 큰 압박을 받았으며, 그 위험 지표가 이를 입증합니다:

• 위험 노출: 분석 주기 동안 최대 낙폭은 $128,398에 달했습니다. 이 수치는 이번 주의 총 손실액과 거의 같거나 초과하여, 전략이 격렬한 자금 회복을 경험했음을 나타냅니다.
• 방향성 귀속: 손실은 양방향 포지션에 광범위하게 분포되어 있습니다. 이 중 숏 포지션은 누적 손실 $94,800, 롱 포지션은 누적 손실 $23,953입니다. 이는 이번 분석 주기 동안 이 전략의 롱 신호와 숏 신호 모두가 시장 흐름과 반대 방향으로 작용했음을 강하게 시사합니다.
• 코인 귀속: 거래한 56개 코인 중 대부분에서 손실이 발생했습니다. 가장 큰 단일 코인 손실은 $PENDLE의 롱 포지션에서 발생했으며(-$22,000), 가장 큰 단일 코인 수익은 $LDO의 롱 포지션에서 발생했습니다(+$13,000), 그러나 개별 수익 규모는 광범위한 손실을 상쇄하기에는 부족했습니다.

데이터 출처: Hyperliquid; 제작: Movemaker

3.4 요약

Systemic Strategies의 장기 수익 기록은 그 모델의 역사적 유효성을 증명합니다. 그러나 최근 일주일의 성과 데이터는 특정 시장 환경에서 전략 모델의 적응성 실패를 보여주는 전형적인 사례를 제공합니다.

이 전략은 현재 시장 주기에서 양방향 신호 모두 도전에 직면하여 승률 측면에서 심각한 붕괴를 초래하고, 결국 대규모 자금 회복을 유발했습니다. 이번 성과는 이 전략 모델에 대한 중요한 스트레스 테스트로 간주될 수 있으며, 특정 시장 조건에서의 취약성을 명확히 드러냅니다.

Amber Ridge

분석 데이터 주기: 2025년 7월 12일 - 2025년 10월 20일 (전략 전체 생애 주기)

출처: Movemaker

4.1 전략 개요 및 시장 위치

Amber Ridge는 Hyperliquid 생태계에서 전략 이미지가 매우 명확하고 스타일이 뚜렷한 전략 금고입니다. 2025년 10월 20일 기준, 총 잠금 가치가 250만 달러입니다. 이 금고는 2025년 7월부터 운영을 시작하여 현재까지 누적 39만 달러의 수익을 달성했으며, 최근 한 달의 연환산 수익률은 88%에 달해 상당한 수익 잠재력을 보여줍니다.

4.2 거래 행동 및 전략 이미지

다음은 이 금고가 시작된 이후 모든 4,365건의 역사 거래 기록을 기반으로 한 분석으로, 전략의 완전한 해체를 제공합니다.

• 전략 이미지: 명확한 "롱 주류, 숏 알트코인" 구조 이 전략의 이미지는 매우 명확하며, 전형적인 "롱 주류, 숏 알트코인" 헤지 또는 상대 가치 구조로 나타납니다. 거래된 28종 자산 중 이 전략의 규율은 매우 강합니다:
• 롱 운영: 비트코인, 이더리움 및 SOL 세 가지 주요 자산에 대해서만 실행합니다.
• 숏 운영: 나머지 25종 알트코인에 대해서는 오직 숏 운영만 실행합니다.

4.3 수익 및 손실 구조 분석

• 핵심 성과 지표:

• 순수익: +$390,000

  

  데이터 출처: Hyperliquid; 제작: Movemaker

• 승률: 41%

• 수익 손실 비율: 1.39

• 수익 손실 구조 분석:

• 평균 단일 거래 수익 손실: +$90.00

• 평균 단일 거래 수익: +$779.00

• 평균 단일 거래 손실: $389.00

이 전략의 1.39의 수익 손실 비율은 건강한 수익 상태에 있음을 나타냅니다. 그 수익 손실 구조(평균 수익 +$779 vs. 평균 손실 -$389)는 전형적인 "손실을 짧게 잘라내고, 수익을 늘리라"의 규율을 보여줍니다. 고빈도 전략과는 달리, 이 전략의 평균 단일 거래 손실 금액은 절대적으로 크지만, 수익 측의 폭발력이 이러한 손실을 충분히 커버할 수 있습니다.

4.4 위험 분석: 높은 변동성과 거대한 낙폭

이 전략은 상당한 수익을 실현하는 동시에 극히 높은 위험 노출을 동반합니다.

• 위험 노출: 역사적 최대 낙폭은 $340,000에 달합니다.
• 핵심 통찰: 이 낙폭 값은 전략의 누적 총 수익($390,000)과 거의 동등합니다. 이는 이 전략이 매우 높은 변동성과 취약성을 가지고 있음을 드러내며, 투자자는 역사적으로 거의 모든 수익을 잃을 극단적인 위험에 직면했음을 나타냅니다.
• 성과 변동성: 단일 거래 수익 손실의 표준편차는 3639에 달하며, 수익 손실 변동 비율은 0.024입니다. 이 극히 낮은 수치는 데이터적으로 이 전략의 수익이 안정적인 소액 누적에서 비롯되지 않고, 소수의 거대한 수익 거래에 크게 의존하여 승리를 결정짓는다는 것을 입증합니다.

4.5 수익 귀속 분석

• 방향성 수익 손실: 전략의 모든 순수익은 롱 포지션에서 발생합니다. 데이터에 따르면, 롱 포지션의 누적 수익은 $500,000이며, 숏 포지션의 누적 손실은 $110,000입니다. 이 데이터는 분석된 시장 주기 동안 주류 코인을 매수하는 수익이 알트코인을 매도하는 손실을 훨씬 초과했음을 명확히 보여줍니다.

• 코인별 수익 손실: 수익과 손실의 높은 집중성 이 전략의 성과는 극단적인 집중성을 보입니다:

• 최대 수익: $ETH의 롱 포지션에서 발생하며, +$320,000의 수익을 기여했습니다. 이 거래는 총 수익의 거의 82%를 기여했습니다.

• 최대 손실: $PYTH의 숏 포지션에서 발생하며, $180,000의 손실을 초래했습니다.

  

  데이터 출처: Hyperliquid; 제작: Movemaker

4.6 요약

Amber Ridge는 논리가 명확하지만 위험이 극히 높은 "롱 주류, 숏 알트코인" 전략입니다. 그 역사적 성과는 이 모델이 특정 시장 주기(즉, 주류 자산이 알트코인보다 빠르게 상승하는 경우)에서 거대한 수익 능력을 보여줍니다.

그러나 투자자는 그 위험 수익 특성을 명확히 인식해야 합니다:

1. 수익의 높은 집중성: 전략의 성공은 거의 완전히 소수의 "홈런" 거래(특히 $ETH 롱)에 의존합니다.
2. 잠재적 낙폭의 거대함: 전략은 총 수익과 거의 동등한 거대한 잠재적 낙폭 위험을 동반합니다.

이는 전형적인 "고위험, 고수익" 전략으로, 그 성과는 시장 베타와 관리자의 타이밍 능력에 크게 의존하며, 위험 감내 능력이 극히 강한 투자자에게만 적합합니다.

MC Recovery Fund

분석 보고서 분석 데이터 주기: 2025년 8월 10일 - 2025년 10월 20일 (전략 전체 생애 주기)

출처: Movemaker

5.1 전략 개요 및 시장 위치

MC Recovery Fund는 Hyperliquid 생태계에서 전략 고도로 집중된 전략 금고입니다. 2025년 10월 20일 기준, 총 잠금 가치가 242만 달러입니다. 이 금고는 2025년 8월부터 운영을 시작하여 현재까지 누적 45만 달러의 수익을 달성했으며, 최근 한 달의 연환산 수익률은 56%로 안정적인 수익 능력을 보여줍니다.

5.2 거래 행동 및 전략 이미지

다음은 이 금고가 시작된 이후의 모든 1,111건의 역사 거래 기록을 기반으로 한 분석입니다. 이 금고의 거래 빈도는 이번 분석의 다섯 개 금고 중 가장 낮으며, 비고빈도, 더 선택적인 거래 스타일을 명확히 보여줍니다. 전략은 비트코인, 이더리움, SOL 및 HYPE 네 가지 자산에만 집중합니다.

• 전략 스타일: 뛰어난 양방향 수익 능력 이 금고는 뛰어난 양방향 알파 포착 능력을 보여줍니다. 구체적으로:
• $BTC에서 양방향 거래를 실행하며, 모두 수익을 실현했습니다.
• $ETH와 $HYPE에서 롱 운영만 실행하며, 모두 수익을 실현했습니다.
• $SOL에서만 숏 운영을 실행하며, 수익을 실현했습니다.

이는 이 전략이 단순히 시장 베타를 추종하는 것이 아니라, 독립적인 투자 연구 프레임워크에 기반하여 특정 자산에 대해 명확하고 사전 설정된 방향성을 가지고 있음을 나타냅니다.

5.3 수익 및 손실 구조 분석

• 핵심 성과 지표:

• 순수익: +$450,000

  

  데이터 출처: Hyperliquid; 제작: Movemaker

• 승률: 48%

• 수익 손실 비율: 43.1

• 수익 손실 구조 분석:

• 평균 단일 거래 수익 손실: +$404.00

• 평균 단일 거래 수익: +$862.00

• 평균 단일 거래 손실: $18.00

이 전략의 승률(48%)은 손익 분기점에 가깝지만, 수익 손실 비율은 놀라운 43.1에 달합니다. 이는 매우 드물고 뛰어난 수치로, 이 전략의 성공의 핵심 기반이 되며, 누적 총 수익이 누적 총 손실의 43배 이상이라는 것을 의미합니다. 그 수익 손실 구조는 완벽합니다: 평균 단일 거래 손실이 엄격하게 -$18로 통제되며, 평균 단일 거래 수익은 +$862에 달합니다.

5.4 위험 분석: 극단적인 위험 통제

이 전략의 위험 관리 능력은 가장 두드러진 특징입니다.

• 위험 노출: 역사적 최대 낙폭은 $3,922에 불과합니다. 이는 45만 달러의 누적 수익과 242만 달러의 TVL에 비해 극히 작은 수치로, 거의 무시할 수 있습니다.
• 성과 변동성: 단일 거래 수익 손실의 표준편차는 다소 높지만(2470), 이는 위험 통제의 실패에서 비롯된 것이 아니라, 소수의 거대한 수익 거래에 의해 완전히 주도됩니다. 극히 낮은 평균 손실 금액(-$18)과 미세한 최대 낙폭은 이 전략이 위험 측면(즉, 손실 거래)에서 매우 안정적이고 일관된 성과를 보여줌을 증명합니다.

5.5 수익 귀속 분석

• 방향성 수익 손실: 전략은 롱과 숏 방향 모두에서 상당하고 균형 잡힌 수익을 달성했습니다. 롱 포지션의 누적 수익은 $240,000, 숏 포지션의 누적 수익은 $210,000입니다. 이는 다양한 시장 방향에 적응할 수 있는 성숙한 "올웨더" 전략임을 증명합니다.
• 코인별 수익 손실: 모든 거래의 네 가지 코인 모두에서 수익을 실현했습니다. 이 중 $HYPE의 롱 포지션이 가장 큰 단일 코인 수익을 기여하며(+$180,000), 전략의 핵심 수익원 중 하나입니다.

데이터 출처: Hyperliquid; 제작: Movemaker

5.6 요약

MC Recovery Fund는 교과서 수준의 위험 관리 전형입니다. 이 전략은 고빈도 거래나 높은 승률을 추구하지 않으며, 거의 완벽한 고도로 비대칭적인 수익 손실 구조를 통해 알파를 포착하고 장기적으로 안정적인 성장을 실현합니다.

그 성공의 핵심은, 대부분의 손실 거래를 극히 작은 고정 범위(평균 -$18)로 엄격하게 통제하면서, 수익 포지션이 충분히 발전할 수 있도록 허용하는 매우 규율 있는 시스템을 통해 이루어집니다. 이는 성숙도가 매우 높고 위험이 극히 낮은 우수한 전략으로, 안정적인 수익을 추구하는 투자자에게 적합합니다.

요약

Hyperliquid의 다섯 개 주요 금고(AceVault, Growi HF, Systemic Strategies, Amber Ridge, MC Recovery Fund)에 대한 심층 정량 분석을 통해, 우리는 높은 APR과 총 수익의 표면을 뚫고 그 전략의 핵심을 통찰할 수 있었습니다 ------ 모든 높은 수익이 "동등하게 태어나는" 것은 아닙니다.

데이터 출처: Hyperliquid; 제작: Movemaker

우리의 분석은 몇 가지 주요 결론을 드러냈습니다:

1. 위험 관리, 승률이 아닌, 최상위 전략의 기초: 전통적인 인식과는 반대로, 이번 분석에서 가장 성공적인 금고는 높은 승률에 의존하지 않습니다 (AceVault 28%, Growi HF 38%, MC Recovery 48%). 오히려 그들의 승리는 공통적으로 엄격하게 실행된 논리에서 비롯됩니다: 비대칭적인 수익 손실 구조.
2. "비대칭 승리"의 전형: MC Recovery Fund는 이 모델의 극치입니다. 그 43.1의 수익 손실 비율은 놀랍고, 그 뒤에는 거의 완벽한 위험 관리가 있습니다: 평균 단일 거래 손실은 18 달러에 불과하며, 평균 수익은 +$862에 달합니다. Growi HF(수익 손실 비율 10.76) 또한 마찬가지입니다. 이는 그들의 수익 모델이 "많이 이기는 것"에 기반하지 않고, 손실 시 가벼운 상처를 입고, 수익 시 거대한 보상을 포착하는 데 기반하고 있음을 나타냅니다.
3. 최대 낙폭은 전략의 "스트레스 테스트": 비교 차트의 "최대 낙폭"과 "낙폭 비율" 두 열을 비교하면 전략의 견고성을 명확히 구분할 수 있습니다.

• MC Recovery Fund(낙폭 $3,922)와 AceVault(낙폭 $791)는 교과서 수준의 위험 관리를 보여주며, 그 역사적 최대 낙폭은 거의 무시할 수 있습니다.
• 반면 Amber Ridge의 낙폭은 $340,000에 달하며, 이는 총 수익의 87%를 차지하여 투자자가 거의 "수익 제로"의 극단적 변동을 경험했음을 의미합니다. Systemic Strategies의 최근 $128,000의 낙폭 또한 그 모델의 취약성을 드러냅니다.

1. 알파의 출처는 다양하다: 성공적인 전략 경로는 각기 다릅니다. AceVault는 고빈도 거래를 통해 알트코인을 숏하여 수익을 얻습니다; Growi HF는 엄격한 위험 관리 하에 공격적인 롱 헌터로서 추세를 포착합니다; MC Recovery Fund는 성숙한 양방향 균형 능력을 보여주는 "올웨더" 전략입니다. 이는 Hyperliquid 생태계의 깊이를 증명하며, 다양한 유형의 알파 전략이 공존할 수 있음을 나타냅니다.

투자자에게 있어 금고를 평가할 때 단순히 표면적인 APR만을 고려해서는 안 됩니다. 전략의 진정한 가치는 그 수익 손실 비율과 최대 낙폭이 드러내는 위험 관리 능력에 숨겨져 있습니다. Hyperliquid라는 고변동성, 고레버리지의 경쟁 무대에서, 비대칭적인 수익 손실 구조는 장기 수익을 실현하는 핵심이며, 극단적인 위험 통제는 이 승리로 가는 유일한 길입니다.

Movemaker에 대하여

Movemaker는 Aptos 재단의 허가를 받아 Ankaa와 BlockBooster가 공동으로 발족한 첫 번째 공식 커뮤니티 조직으로, Aptos 중국어 지역 생태계의 구축 및 발전을 촉진하는 데 중점을 두고 있습니다. Aptos의 공식 대표로서, Movemaker는 개발자, 사용자, 자본 및 다양한 생태계 파트너를 연결하여 다원적이고 개방적이며 번영하는 Aptos 생태계를 구축하는 데 힘쓰고 있습니다.

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