CT Analysis第28回レポート『2022年2月 Curveエコシステム調査レポート』を無料公開

CT Analysis第28回レポート『2022年2月 Curveエコシステム調査レポート』を無料公開
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CRYPTO TIMESが提供するリサーチレポートコンテンツ『CT Analysis』が第28回レポート『2022年2月 Curveエコシステム調査レポート』を無料公開しました。

今回の最新レポートや過去のレポートは、アップデートしてさらに読みやすくなったCT Analysisの新ホームページ (https://ct-analysis.io/)よりご覧いただけます。

以下のリンクからCT Analysisにアクセスいただくことで、無料公開の第28回レポートの閲覧が可能となっています。

第28回『2022年2月 Curveエコシステム調査レポート』に関して

今回のレポートは、Curve WarsやDeFi2.0などのナラティブの裏で秀逸なインセンティブ構造で拡大を続けるCurveの理解と周辺に構築されるエコシステムを理解することを目的としています。

全4つの見出しで、Curveのエコノミクスの理解、veCRV周辺の動向、Convexを中心としたシェア獲得競争、ガバナンス市場の発展をテーマとして各パーツを解説していきます。

Curve エコノミクスの理解

Curve Financeはステーブルコイン同士、ソフトペッグ同士(WBTCとrenBTCなど)のアセット間のスワップに特化したAMMです。

2020年8月に発行されたガバナンストークンであるCRVにはVoting Escrowedモデル(veモデル)が採用されており、Curveの報酬を最大化するために必要なトークンであると言えます。

この見出しでは、Curve.fiの概要だけでなく、Curve上で扱われるトークンがどのような役割を果たしていくのかを紹介します。

veCRV周辺の経済圏

Curveでは、veCRVの一定のシェアを獲得することで、ファーミング報酬のブーストやCRV報酬の割り当てを決定する投票に参加することができます。

イールドアグリゲーターのYearnは、ここでいち早くveCRVの獲得に乗り出しましたが、2021年5月に登場したCurve専用のイールドアグリゲーターであるConvexが登場したことで、徐々に影響力を落としていくことになります。

ここでは、YearnやStakeDAO, Convexの登場までのveCRVのシェア獲得競争の戦略や動向について考察しています。

Convexの登場以後

Convexの登場後、ConvexがveCRVのシェアを大幅に拡大させたことで、新規にCurveでファーミングを行う個人・プロジェクトにとって、自前でveCRVを調達するよりConvex経由でファーミングをした方が利回りが高い状況となり、多くのプロジェクトがConvexを中心とした戦略を導入します。

新規にCurveに流動性をビルドしたいプロジェクトとしては、CVXを獲得することでCRVインセンティブを最大化することが可能となりました。

期待CRV報酬に対して、1票当たりの価値が割安であった状況が続いたため、多くのプロジェクトがCVXの獲得やCVXの賄賂に参加するようになり、ゲームの中心はveCRVからCVXやvlCVXなどConvexへと変化していきました。

レポートでは、Curve周辺のエコノミクスの図解解説や、Curve Warsの主力となるプロジェクトの個別解説、CVXの獲得戦略など、Curveエコシステム全体を網羅的に解説しています。

こちらに関しては以下のリンクより無料会員登録後、完全版のレポートをダウンロードすることでご覧いただけます(34P)。

CT Analysisについて

2020年2月12日より暗号通貨/ブロックチェーン専門メディアCRYPTO TIMES ( https://crypto-times.jp )が提供開始した、暗号通貨/ブロックチェーンの分野に特化したリサーチレポートコンテンツです。

今後、暗号通貨/ブロックチェーン分野は更に注目が集まることが予想されるものの、技術者から投資・事業家まで様々な参加者がおり、各々の求める情報は見つけづらく、また議論は英語で行われることが多いため、リサーチコストが高くなる傾向があります。

CT Analysisでは、4年間業界に携わりながら運営してきた知見やデータを活用して一般ユーザーから事業者まで、幅広いデータ・分析需要に応えることを目標として、専門性とわかりやすさを追求したリサーチ・レポートを提供していきます。

また、パートナー企業の強みを生かしたリサーチレポートも提供しており、オンチェーンデータやオフチェーンデータ、クリプト市場に関するセンチメントデータ、ユーザーの予測を機械学習で最適化したデータなどの情報を使ったレポートの配信も予定しています。また、これらは日本だけでなく、世界各国の情報も取り入れたコンテンツの配信を予定しています。

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