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追跡対象の6資産において、取引所（venue）間の8時間ごとのfunding rateスプレッドはSOLで最大0.0140%に達し、日次で0.0420%のコスト乖離を生じさせているが、言語モデルはこの計算を信頼性高く行うことができない。
言語モデルは自己回帰的なシーケンス予測を通じて自然言語の変換を実行する。AIオンチェーン解析に適用した場合、トークン予測は非構造化テキストタスク（スマートコントラクトのソースコード解析、ガバナンス提案からのパラメータ変更の抽出、トランザクションイベントログの注釈付けなど）において優れたパフォーマンスを発揮する。モデルは決定論的な計算を必要とすることなく、テキストシーケンス全体の意味的関係をマッピングする。
ポジションサイジングやマージン計算には、厳密な浮動小数点演算が必要となる。言語モデルはネイティブに算術計算を行うわけではなく、学習分布パターンに基づいて次に可能性の高い数値トークンを予測しているに過ぎない。perpetual先物における取引所コストを評価する際、手数料計算のわずかな丸め誤差が、誤ったliquidationスレッショルドやキャリングコストの試算を引き起こす。
オンチェーンワークフローの統合において、言語モデルは非数値のプロトコル成果物の処理に成功している：
これらの領域では、意味的な不正確さが運用に与える影響は小さく、トークン出力は基盤となるロジックと一致する。
プロンプトの入力が取引所の実行レートに移行すると、言語モデルはマージン計算において統計的なハルシネーションを発生させる。以下の表は、4つの取引所におけるリアルタイムの8時間funding rateと、24時間合計出来高を示している。
| 資産 | 日次出来高 | OKX 8h Rate | Bybit 8h Rate | MEXC 8h Rate | Bitget 8h Rate | Spread |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ETH | $9,084,303,150 | +0.0031% | +0.0087% | +0.0058% | +0.0100% | 0.0069% |
| BTC | $5,954,620,276 | +0.0079% | +0.0090% | +0.0100% | +0.0100% | 0.0021% |
| SOL | $1,610,852,897 | -0.0081% | -0.0056% | -0.0026% | +0.0059% | 0.0140% |
| ZEC | $778,635,403 | +0.0092% | +0.0100% | +0.0011% | +0.0100% | 0.0089% |
| SNDK | $617,910,167 | +0.0174% | +0.0163% | N/A | +0.0260% | 0.0097% |
| XRP | $521,095,349 | +0.0008% | -0.0058% | +0.0039% | +0.0047% | 0.0105% |
保有コストの計算には、これらのレートを取引所のtakerおよびmakerの手数料体系と組み合わせる必要がある。
| Venue | Spot Maker | Spot Taker | Futures Maker | Futures Taker |
|---|---|---|---|---|
| Bitget | 0.1000% | 0.1000% | 0.0200% | 0.0300% |
| Bybit | 0.1000% | 0.1000% | 0.0200% | 0.0550% |
| MEXC | 0.0000% | 0.0500% | 0.0000% | 0.0200% |
| OKX | 0.0800% | 0.1000% | 0.0200% | 0.0500% |
OKXとBitgetにおいて、takerの成行注文でオープンおよびクローズを行い、$100,000のSOLロングポジションを24時間保有する場合を考える。
OKXの場合:
Bitgetの場合:
エントリーおよびエグジットの手数料を考慮すると、まったく同じポジションサイズに対するこれら2つの取引所間の日次コスト差は$2.00となる。
このトレードの取引所を選択するようプロンプトで指示された言語モデルは、エントリー手数料の差額に対するマイナスfundingによる受取クレジットの計算に日常的に失敗する。LLMはBitgetの低いFutures taker手数料（0.0500%に対して0.0300%）を読み取って安価であると認識し、OKXのマイナスfunding rate（8時間あたり-0.0081%）が24時間で$24.30の受取をもたらし、手数料控除後ではOKXの方が安くなることを見落とす。
リスク計算を言語モデルに依存することは、liquidationイベントに対する直接的なリスクに晒されることを意味する。実効参入価格の計算において0.01%のエラーが発生するだけで、算出されるliquidationまでの距離がずれる。20倍のレバレッジでは、4.50%の価格変動で清算される。LLM駆動の実行レイヤーが取引所の手数料控除方法を誤解したり、累積fundingドラッグを誤計算したりすると、通知なしに計算上のliquidationバッファーが減少する。
言語モデルはテキスト処理、プロトコル文書の抽出、およびコントラクトラベルの分類を扱う。ポジションサイジング、マージン検証、およびfundingアービトラージには、決定論的なコード実行が必要である。
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