HyperTracker ポジションの半数が含み損。この数字が示すもの。

HyperTracker の Stats ページを開くと、オープンポジション総数とアクティブトレーダー数のちょうど間に、ある数字が表示される。Positions in Profit %（利益ポジション率）だ。10月13日時点では46.39%を示しており、直近24時間で1.22ポイント下落していた。つまり、Hyperliquid 全体の414,703件のオープンポジションのうち、半数以上が含み損を抱えていたことになる。

多くのトレーダーはこの数字をちらりと見て、50%を上回っているか下回っているかを確認し、そのまま先へ進む。しかしそれは間違いだ。利益ポジション率は、どのパーペチュアル取引所でも利用できる最も明確なポジション集中度と市場センチメントの指標の一つであり、Hyperliquid はすべてのオンチェーン決済で処理されるため、この数字が実際のウォレットによる実際のポジションを反映していると確信できる。不透明な取引所レポートもなく、サンプリングバイアスもない。

このガイドでは、この指標が何を測定するのか、なぜそのように動くのか、相場の極端な局面でどう振る舞うのか、そしてコホート分析と組み合わせることで一つのパーセンテージが「誰が苦しんでいて、誰が余裕を持っているか」という完全な読みへと変わる理由を解説する。

「Positions in Profit」が実際に測定するもの

計算自体はシンプルだ。Hyperliquid 上のすべてのオープン永続先物ポジションを対象に、エントリー価格と現在のマーク価格を比較し、プラスになっているものを数える。それをポジション総数で割る。その比率が HyperTracker の Stats ページに表示される数字だ。

仕組みについて、いくつか押さえておくべき点がある。各ポジションはサイズに関わらず1件としてカウントされる。$500の Fish ティアのロングも、$3,000万の Leviathan のショートも同じ扱いだ。つまりこの指標は、ドル加重ではなく市場全体における利益の広がりを反映しており、センチメント指標に近い性質を持つ。数字が50%を下回れば、大多数のポジションが含み損状態にあり、Hyperliquid の典型的なトレーダーが痛みを感じていることを意味する。

この数字はすべてのコインとすべてのポジションタイプを含む。BTC ロング、ETH ショート、HIP-3 コモディティパーペチュアル、予測市場、すべてが同じ分母に入る。Hyperliquid のオンチェーンアーキテクチャがすべてのポジションを透明に記録するため、この数字はサンプルの一部ではなく取引所全体をカバーしている。

比率が価格とともに動く理由

利益ポジション率は、本質的にはオープンポジションのエントリー分布に対する価格変動の関数だ。市場が上昇すると、低い価格でエントリーしたロングが利益に転じ、高い価格でエントリーしたショートが損失を深める。比率は上昇する。市場が下落すると、逆のことが起きる。

ただし、新しいポジションが常に開かれ、古いポジションが閉じられているため、この関係は完全には線形ではない。急騰によって比率が55%まで上昇したとしても、数千のトレーダーが高値付近で新規ロングを開けば、それらのポジションはほぼゼロの含み損益でスタートする。その後わずかに反落するだけで一斉に含み損に転じ、比率は価格の動きが示唆する以上に急落する。

これは注目に値する非対称性を生み出す。一方向への継続的な動きの後、遅れて参入したトレーダーが極値付近に集中しているため、反転時に比率は脆くなりやすい。15%の上昇後に2%の反落が起きるだけで、多数のポジションが一度の状態更新でプラスからマイナスに転落しうる。

パーペチュアルトレーダーにとっての意味： 継続的な上昇後に利益ポジション率が高い（55%超）場合、新規参入者が天井付近に集中している可能性がある。比率は健全に見えても、エントリー分布は上に偏っている。わずかな調整でも、遅れて入ったポジションが含み損に転落し、早期参入者が利益確定を始めることで比率が急速に反転する可能性がある。

極端な数値が示すもの

利益ポジション率は極値において最も有用になる。40%を下回ると、市場は広範囲で痛みを抱えている状態だ。大半のオープンポジションが含み損で、負けている側からのファンディング圧力が高まり、ロングとショートのどちらに痛みが集中しているかによって、ショートスクイーズか投げ売り清算かのどちらかが起きやすい条件が整いつつある。

低水準（40%未満）：痛みが広がっている

この水準では、大多数のトレーダーが損失を抱えている。これが自動的に反転を意味するわけではないが、二つのうちどちらかが起きやすい。損失ポジションが強制清算または自発的なロスカットで閉じられるか（リセット）、価格が反転して圧力が解消されるかだ。この指標単体ではどちらの結果になるかはわからないが、市場が岐路に立っていることを示している。

低水準の読みと建玉データを組み合わせると明確さが増す。利益率が低下する中で OI も低下しているなら、強制清算や自発的なストップアウトによってポジションが閉じられている。進行中の投げ売り清算だ。利益率が低下する中で OI が横ばいか上昇しているなら、トレーダーが損失ポジションに追加参入しているか、新規参入者がすぐに含み損に転じている。ポジション集中の問題であり、痛みの閾値にはまだ達していない。

高水準（55%超）：余裕が慢心を生む

大多数のポジションが利益を上げているとき、市場は楽に感じられる。トレーダーは自信を持ち、レバレッジが膨らみやすく、エントリー分布が直近の価格付近に集中する。こうした局面で調整が最大のダメージを与える。広範な利益基盤は健全に聞こえるが、同時に多数のポジションが2〜3%の動きで消えてしまう薄い利益しか持っていないことも意味する。

コホート別の Positions in Profit：本当に面白くなるところ

取引所全体の利益ポジション率は大まかな道具だ。市場全体のムードを教えてくれるが、Shrimp（パーペチュアル証拠金$0〜$250）も Leviathan（$500万以上）も同じに扱う。ここで HyperTracker のコホートシステムが、生の取引所データには提供できない一層を加える。

私たちのデータは、Hyperliquid 上のすべてのアクティブウォレットを16のコホートに分類する。8つはアカウントサイズ（パーペチュアル証拠金）別、8つは累積 PnL パフォーマンス別だ。コホートサマリーエンドポイントは各セグメントの countTradersInProfit を返すため、Money Printer（累積 PnL $100万以上）、Smart Money（$10万〜$100万）、Exit Liquidity（-$1万〜$0）、その他すべてのティアについて別々に利益ポジション率を計算できる。

シグナルは乖離の中に宿る。取引所全体の比率が46%であっても、Money Printer コホートの利益ポジション率が62%で、Exit Liquidity が38%だとしよう。集計値は意味のある分断を隠している。経験豊富で利益を上げてきたウォレットはうまくポジションを取れているのに対し、歴史的に損失を出してきたウォレットは間違った側に集中している。「誰が利益を得ていて、誰がそうでないか」というこの乖離は、ヘッドラインの数字単体よりも強いシグナルだ。

コホートの乖離を読む： 高 PnL コホート（Money Printer、Smart Money）の利益ポジション率が低 PnL コホート（Exit Liquidity、Full Rekt）を上回っているとき、市場の「賢い」側が正しくポジションを取っている。乖離が逆転し、負け組コホートの方が利益率が高い場合は最大限の注意が必要だ。歴史的な負け組が正しいということは通常、トレンドが成熟して遅れた参入者が集まっていることを意味する。

データの取得：API とダッシュボード

利益ポジション率は HyperTracker の Stats ページにオープンポジション総数とアクティブトレーダー数とともに表示される。24時間の変化はデルタとして表示されるため、過去データを引き出すことなく市場の利益の広がりが拡大しているか縮小しているかを確認できる。

プログラムでアクセスする場合、/position-metrics/general エンドポイントが各スナップショット時点で countInProfit フィールドをポジションの総 count とともに返す。両者を割ることで同じ比率が得られ、start パラメータを渡すことで時系列で追跡できる。各スナップショットは約10分ごとに更新される。

コホートレベルでは、/segments/{segmentId}/summary が各コホートの countTradersInProfit を返し、上述の乖離分析が可能になる。16のセグメント全体をクエリして、パフォーマンス層全体の利益率を比較できる。

| データポイント | ソース | アクセス | | --- | --- | --- | | 取引所全体の利益ポジション率 | Stats ページ / /position-metrics/general | ダッシュボード + API（全プラン） | | コホート別の利益トレーダー数 | /segments/{segmentId}/summary | API（全プラン） | | 過去の時系列データ（countInProfit） | /position-metrics/general?start=... | API（全プラン） | | 利益率と並行した建玉データ | /position-metrics/general | API（全プラン） |

実践的な読み方：3つのシナリオ

利益ポジション率は他のデータポイントと組み合わせたときに最も有効だ。この指標がエッジをもたらす、よく見られる3つの場面を紹介する。

シナリオ1：利益率が低下する中で OI が上昇

価格は下落しているのに、建玉が上昇し続けている。トレーダーはポジションを切らず、新規ショートを積み増すか、含み損のロングを平均化している。新規ポジションがすぐに含み損でスタートするため、利益ポジション率は低下する。このパターンは、（ロングが平均化している場合は）投げ売り清算か、（ショートが底値付近に積極的に積み上がっている場合は）ショートスクイーズのどちらかに先行する傾向がある。解消のメカニズムとして強制清算の急増に注目したい。

シナリオ2：利益率が上昇する中でファンディングがマイナスに転じる

大多数のポジションが利益を上げているのに、ファンディングレートがマイナスに転じる。つまり大多数のポジションがプラスであるにもかかわらず、ショートがロングに支払っている。考えられる説明はこうだ。利益を上げているポジションは主に低い価格からのロングであり、一方でショートは上昇局面で新規に開かれている。ファンディングシグナルは、既存ポジションの大半がうまくいっているにもかかわらず、市場が調整を織り込んでいることを示している。利益率が高くファンディングが反転したとき、市場は実際に動く前に修正を価格に反映させている。

シナリオ3：極値でのコホート乖離

取引所全体の比率が48%でも、コホートデータが Money Printer の60%超に対して Exit Liquidity と Giga-Rekt が35%未満を示しているとしよう。集計値は中間的に見えるが、分布には歪みがある。経験豊富なトレーダーは正しくポジションを取り、歴史的に成績の悪いトレーダーは間違った側にいる。経験豊富なコホートが比率が横ばいのままエクスポージャーを削減し始めたら、それは利益ポジションからの早期ローテーションだ。このシグナルは1〜2回の状態更新ぶん価格に先行する傾向がある。

知っておくべき限界

単一の指標が全体を物語ることはなく、利益ポジション率には固有の盲点がある。

均等加重が集中度を隠す。 Shrimp のポジション1,000件と Leviathan の1件は、それぞれ1カウントだ。もし単一のクジラがリテール1,000件分の想定元本を合計したより多くをコントロールしているとしても、利益率は同等に扱う。OI データと /positions/heatmap エンドポイントを組み合わせることでこれを補完できる。ヒートマップはコホートとコイン別に想定元本の内訳を示すからだ。

この指標は後ろ向きだ。 現在のポジションの含み損益を反映しており、それは過去のエントリー判断と今日の価格が交わった結果だ。今どこに痛みがあるかを教えてくれる。これは強制的な決済とセンチメントの変化を予測する上で本当に有用だ。しかし方向性を予測するわけではない。40%という読みが、価格が横ばいで推移すれば何日も40%のままということもある。

ポジションの入れ替わりがノイズを生む。 ポジションが素早く開閉される（低時間足のスキャルピングに多い）と、各スナップショット間隔内で利益カウントが変動する。この比率は数回の状態更新を超えて保有されるポジションに対して最も安定しており、最も情報量が高い。コホートエンドポイントの positionRecencyTimeframe パラメータでポジション保有期間でフィルタリングすることで、確信を持って長期保有するポジションをノイズから切り離すことができる。

16のコホート全体で Positions in Profit を追跡する

HyperTracker はすべての Hyperliquid ウォレットをサイズ別・パフォーマンス別の行動コホートに分類する。誰が利益を上げ、誰が含み損を抱え、Smart Money が群衆からどこで乖離しているかを確認できる。

HyperTracker を見る

一つの数字、三つの読み方

利益ポジション率は表面上シンプルだ。一つのパーセンテージ。50%のラインより上か下か。上昇しているか低下しているか。

しかし建玉、ファンディングレート、コホート別内訳と重ね合わせると、市場の構造的な健全性を読む道具になる。どれだけの痛みが存在し、その痛みがどこに集中していて、利益を上げているウォレットが実際に正しい判断を続けてきたタイプかどうかを教えてくれる。

次に HyperTracker の Stats ページを確認してその数字を目にしたとき、ただ記録するだけで終わらないでほしい。誰が含み損を抱えているのか、彼らが耐え続けるタイプか諦めるタイプか、そして彼らがついに決断したとき価格に何が起きるかを問いかけよう。