Auto-Rebalance
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例
SOL-USDCプールを例として： 初期状態（3×）
価格変化が起こり、ポジションがデルタから外れると、ニュートラルな状態ではなくなります。例えば、SOL価格が下落した場合、USDCの一部とSOLの一部が資産部分となります。
Auto-Rebalanceの本質：デルタを管理し、適正範囲を維持すること。
上記の例を続けましょう。 Delta=+4%になると、リバランスが行われます。Francium’s bot🤖️ が資産のリバランスを行い、exposure = 0, つまり Delta → 0の状態に戻しますが、資産額全体は変化しません。 ポジションはFigure 1の状態に戻る、つまり、SOLのリスクが元に戻るということになります。
リバランスのメカニズムとバックテストのパフォーマンスについて詳細に書かれた下記のFranciumの記事をチェックしてみてください。
Auto Rebalance Vaultでリバランスを行うときに使われるパラメーター Deltaはレバレッジポジションのロング/ショートの比率を測るもので、Deltaが0ということはインパーマネントロスがないということ、もしDeltaが0から離れれば離れるほど（±どちらへも）、高いインパーマネントロスが起こりえます。
Delta= (ポジション中のノンステーブルコインの量－借り入れたノンステーブルコインの量)/借り入れたノンステーブルコインの量
ニュートラルポジションのDeltaの初期値とポジション資産が価格変化とともにどのようになるか見ていきましょう。
初期値： ・500USDC預け入れ ・2×SOL-USDCのニュートラルポジション（10SOLを借り入れ、SOL=$50） ・利回り等は考慮しない
ポジション資産の変化はDelta値とは非線形に増幅することがわかるので、Deltaをある一定値に納めておくことが必要となります。
しかし、リバランスは大きな損失を避けることができますが、本質的には損失の確定をしていることになります。一方、リバランスは取引手数料やスリップページなどの要因により、資産額に影響してしまいます。過度なリバランスはポジション資産の低減につながります。 つまり、効果的なリバランスストラテジーを設計する必要があります：リバランスの長所と短所のバランスを考え、バックテストのデータを考慮し、最もリターンがよいとされるパラメーターを算出する必要がありますが、多数のバックテストを行った後、FranciumはAuto-Rebalance Vaultを実用的なプロダクトすることができました。
