WLFIの崩壊は$6.9Bの暗号資産清算に先行、Amberdataが発見

WLFIの早期下落と極端な資金調達率が、ビットコインとイーサリアム市場で69億ドルの清算連鎖を引き起こす前兆となった

暗号市場は2025年10月10日に、ほぼ70億ドルのレバレッジポジションが1時間以内に消滅するという、2025年最大級の衝撃の一つを経験した。ビットコインとイーサリアムは急落し、取引所全体で強制売却が発生した。Amberdataの分析によると、ストレスはあまり知られていないトークンで数時間前に始まっていたことが示唆されている。データは、World Liberty Financial Token（WLFI）がビットコインの反応よりもかなり前に急落していたことを示している。

WLFIは大規模な暗号売却の前に市場のストレスを示した

Amberdataは、約69.3億ドルの清算に至る取引活動を調査した。イベント中、ビットコインは約15％下落し、イーサリアムはほぼ20％下落した。小型のトークンは数分で70％近く下落した。

DeFiガバナンストークンであるWLFIは、市場全体の価格が下落するよりも5時間以上前に下落を開始した。当時、ビットコインは約12万1,000ドルで取引されており、特にストレスの兆候は見られなかった。

さらに、研究者はWLFIの取引において3つの異常なパターンを特定した。まず、取引量の急増だ。1時間あたりの取引高は約4億7400万ドルに急増し、通常の約21.7倍に達した。これは、公開された関税に関する政治ニュースを受けての動きだった。

_画像出典：_Amberdata

さらに、トレーダーはWLFIの先物ポジションを維持するために非常に高い手数料を支払っていた。8時間ごとに2.87％の資金調達率は異例に高い。時間が経つにつれて、そのコストは非常に高くなる。特に、このレベルは混雑した取引や強い投機的圧力を示している。

政治と規制の変化に敏感に反応するトークン

World Liberty Financial Token（WLFI）は、トランプ家と関連した貸付プラットフォームに連動した暗号通貨である。この資産は、デジタル金融と政治的ブランディングを融合させたもので、暗号市場では珍しい組み合わせだ。

多くの暗号通貨は技術的進展やネットワーク効果に反応するが、WLFIは政治ニュースや政策変更、規制に反応する。したがって、価格は一般的なトークンよりも政治的な出来事に敏感である。

また、ガバナンストークンの所有構造も異なる。ビットコインは世界中の何百万もの保有者に分散しているが、WLFIはより少数のグループによって管理されている。大部分はトランプ家や政治関係者などの内部者に関連付けられている。供給が集中していると、価格変動に影響を与える参加者は少なくなる。

一方、政治的な動きはこれらの保有者により直接的に影響を与える可能性が高い。そのため、WLFIは政治や規制のニュースに対して、より迅速かつ鋭敏に反応することができる。

AmberdataはWLFIが今後の下落の信号として信頼できるかどうかについて警告

Amberdataは、これらのデータがインサイダー活動を証明するものではないと強調している。むしろ、レポートはWLFIの市場構造が重要な要因であると指摘している。資産の保有者層は政治的に結びついた参加者により集中している。

レポートで引用された活動は「銘柄特有のものであり」、取引圧力は主にWLFI内にとどまっていた。主要なコインは連動して動かなかった。もし関税のヘッドラインだけが反応を引き起こしたのであれば、ビットコインや他の大型コインはもっと早く下落していたはずだ。

関税発表直後、WLFIの取引は急増した。この迅速な反応は、一部のトレーダーがすでに動き出す準備をしていたことを示唆している。多くの暗号プラットフォームでは、トレーダーは資金を借りてWLFIのようなトークンを担保に取引を行う。

WLFIの価格が下落すると、その担保の価値も下がる。自動的な清算を避けるために、トレーダーはビットコインやイーサリアムなど他の資産を迅速に売却しなければならなかった。これらの緊急売却が価格を押し下げ、その後もさらなる強制売却を引き起こし、短期間で数十億ドルの清算をもたらした。

さらに、レポートは、WLFIのボラティリティが崩壊時にビットコインの約8倍に達したと述べている。これは、WLFIが市場のストレスに対してはるかに積極的に反応したことを示している。

研究者は、脆弱で高レバレッジのトークンはショック時に最初に下落する可能性が高いと考えている。所有者が集中している小型のトークンは、大型資産に対して迅速に圧力をかけることができる。

Amberdataは、WLFIを将来の下落の信号として信頼しすぎることに警告している。これらの発見は一つの事例に基づいており、一貫したパターンを確認するにはさらなる事例が必要である。