El cofundador de Hyperliquid, Jeff, responde a los críticos: el ADL no tiene relación con HLP y niega la afirmación de “destruir 653 millones de dólares en beneficios”.
Odaily星球日报 informa que Jeff, cofundador de Hyperliquid, respondió en la plataforma X a las recientes acusaciones sobre el mecanismo ADL (Auto-Deleveraging), afirmando que algunos comentaristas han sacado conclusiones erróneas sin comprender los conceptos clave. Destacó que el mecanismo ADL “no transfiere ganancias o pérdidas al HLP” y señaló que el tratamiento hacia los usuarios y el HLP es completamente simétrico, añadiendo que “el ADL no tiene ninguna relación con el HLP ni con la liquidación back-to-back”. Jeff también negó la afirmación de que “el ADL destruyó 653 millones de dólares en beneficios”, indicando que tales declaraciones se basan en malentendidos y criticó a algunos autores que, pese a presumir formación académica, “utilizan términos complejos de aprendizaje automático para enmascarar conclusiones erróneas”. Subrayó la importancia de comprender primero el objeto de estudio antes de publicar investigaciones o comentarios.
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El cofundador de Hyperliquid, Jeff, responde a los críticos: el ADL no tiene relación con HLP y niega la afirmación de “destruir 653 millones de dólares en beneficios”.
Odaily星球日报 informa que Jeff, cofundador de Hyperliquid, respondió en la plataforma X a las recientes acusaciones sobre el mecanismo ADL (Auto-Deleveraging), afirmando que algunos comentaristas han sacado conclusiones erróneas sin comprender los conceptos clave. Destacó que el mecanismo ADL “no transfiere ganancias o pérdidas al HLP” y señaló que el tratamiento hacia los usuarios y el HLP es completamente simétrico, añadiendo que “el ADL no tiene ninguna relación con el HLP ni con la liquidación back-to-back”. Jeff también negó la afirmación de que “el ADL destruyó 653 millones de dólares en beneficios”, indicando que tales declaraciones se basan en malentendidos y criticó a algunos autores que, pese a presumir formación académica, “utilizan términos complejos de aprendizaje automático para enmascarar conclusiones erróneas”. Subrayó la importancia de comprender primero el objeto de estudio antes de publicar investigaciones o comentarios.