DeFi參與者很大可能也難以評估項目的風險,這對社區以外的參與者來說就更難了。然而DeFi想要擴大受眾面,讓受眾對風險有充分認識是必不可少的。10月14日,DeFi實時數據分析平臺DeFiPulse宣布與DeFi模擬平臺Gauntlet合作推出“DeFiPulse經濟安全評分”,這套評分體系觀測的是哪些維度?如何幫助我們對項目進行風險評估?讓我們看一下Gauntlet的介紹:
對于DeFi社區以外的許多人來說,投資像Compound或Aave這樣安全的項目,他們還是覺得風險非常高。但還是會有人不在意風險一事,比如剛過去的EMN事件,一條推文引發的前仆后繼跟風。即使對于那些已經使用DeFi產品多年、風險承受能力強的人來說,仍然難以對不同協議的風險做出評估與比較。比如說,可以在Aave上以2%的利息出借USDC,而在Cream.finance可獲得的利息是4%,那值不值得冒風險選擇后者?
億優優創始人昀序:區塊鏈如何與金融正確聯系值得我們深思:金色財經現場報道,9月20日,由金色財經主辦,水橋區塊鏈總冠名的“共為·創業者大會”在廈門舉辦。在主題為《區塊鏈力量:創業、創新與創造》的圓桌環節,億優優創始人昀序表示,區塊鏈會改變未來,但并不是唯一改變未來的技術,區塊鏈技術會為未來的數字化社會做出一定的貢獻。區塊鏈跟金融行業正確聯系才是我們要深思的。目前區塊鏈技術還是處于萌芽狀態,各自摸索,互不兼容,也存在跨鏈的問題。從整個戰略方面來說,很多企業在五、六年之前就在布局區塊鏈技術了,只是他們沒有過重的把TOKEN與技術結合,區塊鏈需要真實用技術去展示和應用。[2020/9/20]
許多人甚至不知道去中心化借貸存在哪些風險因素,更不用說如何量化這些風險了。有的借貸協議的用戶甚至不了解清算是什么,這是防止造成存款人損失的最重要部分。Gauntlet正在構建管理DeFi風險的平臺。我們利用平臺的“自動治理”功能幫助協議設置安全參數,讓協議可以在風險和資本效率之間進行權衡。但這帶出了一個問題-我們如何讓用戶知道這些風險?
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Gauntlet推出對DeFi協議的風險評分。從抵押貸款開始,我們創建了一個量化投資者在獲得這些產品收益時面臨的市場風險的標準。利用來自集中式和分散式交易所的數據以及鏈上用戶數據,我們能夠針對協議智能合約直接運行模擬,以估計市場風險。這將使用戶可以使用一致的框架來決定整個協議的風險。我們正在與DeFiPulse合作,將這些分數發布為“經濟安全等級”。DeFiPulse一直是教育用戶有關DeFi協議的領導者,我們很高興能夠攜手幫助人們更好地了解風險。
Gauntlet正在推出DeFi協議的風險評分。從抵押借貸開始,我們已經創建了一個標準,用于量化投資者在DeFi產品中賺取收益時面臨的市場風險。利用來自中心化和去中心化交易所的數據,結合鏈上用戶數據,我們能夠直接針對協議的智能合約進行模擬運行,估算市場風險。用戶可以使用同一框架對不同協議的風險進行評估。Gauntlet正在與DeFiPulse合作,將風險評估得分以"經濟安全等級"的形式發布。DeFiPulse在DeFi協議的用戶教育方面一直處于領先地位。
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DeFiPulse上的“經濟安全等級”得分,點擊查看
鏈上借貸的風險
在這篇文章中,我們將深入介紹如何衡量抵押借貸的風險。存款人在鏈上借貸中的主要風險是平臺無力償還,即該協議可能沒有足夠的抵押品來償還給存戶。這并不是參與者面臨的唯一風險,例如借款人可能需要關心利率的快速變化。但是,對風險的評分集中在這種無力償還的風險上。一些關鍵因素會導致這種風險:
1.用戶行為2.抵押品波動3.相關抵押品流動性4.協議參數5.智能合約風險
Gauntlet的評分并不旨在能夠建模智能合約風險,例如重入攻擊。我們認為審計和正式的驗證工具最適合評估這種形式的風險,其他四個因素極大地決定了被審核的鏈上借貸協議破產的可能性。當用戶在Compound上借款時,他們會選擇提供多少抵押物和承擔多少債務。正是這種用戶行為影響了協議中清算的頻率。如果借款人規避風險,只針對自己的抵押物出小倉位,那么倉位變得符合清算條件的可能性就很小,更不用說產生破產風險了。在這里,另一個明顯影響風險的是抵押品的波動性。如果抵押品的價值變化很大,25%的跌幅是正常范圍,但如果不是這樣,破產的可能性就可以忽略不計。協議還可以限制借款人進行非常高風險的持倉,這樣可以讓協議參數降低風險。
聲音 | 韋氏評級:無論比特幣盈利能力如何 投資者都更傾向于存幣而非賣幣:韋氏評級今日稱,超過60%的比特幣一年多都存儲于錢包中而非在市場流通。在此期間,比特幣兌美元的價格從去年12月的3100美元上漲到僅6個月后2019年的13800美元高點。無論盈利能力如何,投資者都希望存幣而不是賣幣。[2019/12/3]
該協議的成功還取決于清算人是否有能力進行盈利性清算。如果不清算頭寸,存款人就不能保證協議的償付能力。考慮到給清算人的抵押品的折扣,可能還不清楚他們怎么會虧損。眼下,鏈上借貸合約有數十億美元的存款。清算人可能要在短時間內購買數億美元的抵押品。折扣提供了一個巨大的盈利機會,但這也伴隨著巨大的風險。如果在試圖出售抵押品時,抵押品的價格下跌怎么辦?如果退出巨大的抵押品頭寸會動搖市場,造成滑點怎么辦?很難想象750美元的頭寸會有5%的滑點,但7,500萬美元的資產就不會,特別是對于流動性差的抵押品類型。大額的清算會累積起來,推動抵押資產的價格進一步下跌,引發其他借款頭寸的一連串清算。
聲音 | 美國商會Julie Stitzel:美國必須以不同方式思考如何將現有監管原則應用于數字資產:據Cointelegraph消息,美國商會資本市場競爭力中心副總裁Julie Stitzel表示,美國在金融部門通過和修改法律框架的歷史導致了強有力的監管結構,使市場穩定并有效管理風險。盡管數字資產市場仍處于萌芽階段,但存在著美國可能落后的風險和擔憂——錯過利用新興技術培育創新、創造就業和增長經濟的機會。作為世界上最大的經濟體,美國必須以不同的方式思考如何將現有的監管原則應用于數字資產——包括加密貨幣。對數字資產進行適當分類,并確定有權監管和監督數字資產的聯邦實體,這是為創新者提供監管清晰度的一種方式。[2019/8/5]
Compound、Aave、Maker支持的一些抵押品,有幾天出現了在交易所的日交易量小于智能合約的持債總量的情況。正是相關品的流動性,或者說相對于所使用的抵押品的數量,給清算人帶來了這種風險。
經濟安全評分模型-Alpha版本
對于第一個版本的評分,我們建立了一個涵蓋這四個風險因素的模型。我們的模擬環境允許代理直接與協議的真實的智能合約進行交互。為了構建代理人使用的借款策略,我們從鏈上狀態來確定用戶的風險程度。
為了捕捉相關的流動性風險,我們從交易所提取數據來模擬價格波動和抵押品流動性。我們使用觀察到的波動率來生成符合市場條件的合成價格軌跡。然后,針對訂單數據訓練一個回歸模型,以了解清算人在當前市場流動性下可能面臨的滑點。
在模擬模型中,有實際的清算機器人在運行,直接調用智能合約來清算倉位。通過對數千條價格軌跡進行模擬運行,可以估算出無法償還的可能性,從而估算出協議中的風險。最后將該分數1標準化為100,得出我們在DeFiPulse上看到的風險分數。
得分解釋
在發布時,我們將為Aave和Compound這兩個鏈上借貸協議提供風險評分。我們還做了幾個簡化的假設,希望在未來風險評分版本的中繼續使用。
選擇"風險最高的抵押品"--我們分析歷史流動性和波動性數據以確定最有可能導致問題的抵押品類型。這通常是最不穩定的抵押品類型,但也可以只是最常用的抵押品類型。這種資產對流動性的要求最大,因為需要清算的資產太多。
然后,我們估計用戶以這種抵押品類型借入穩定幣的系統風險。目前穩定幣在Aave上的借款占比超過70%,在Compound上占比超過90%。我們希望支持的下一個協議Maker的穩定幣借款率為100%。
安全評分Beta及以上
在alpha版本中,我們并沒有涵蓋借貸協議用戶所遇到的所有風險。精明的觀察者可能已經注意到我們省略了協議流動性不足的情況。我們希望在構建測試版的過程中,對這點以及其他一些事情進行建模:
極端的網絡擁堵(我們目前包含了gas費成本,但還可以做很多改進)
考慮到歷史資產價格的相關性,支持對多資產抵押品和借款的清算分,(以及對這些關系的沖擊),類似于傳統金融中的組合壓力測試。
協議儲備--Aave和Maker都用他們的代幣來支持存款。Compound有一個儲備金,治理層可以用來償還存款人,這些都可以降低風險,這些將被希望納入模型中。
其他風險因素,如主網上觀察到的清算地址數量。如果一個協議沒有一個有競爭力的清算生態系統,那么失敗的可能性就會更大。
Gauntlet講支持更多的協議,并盡快發布公開的文檔,讓希望得到評分的協議知道他們可以做什么得以被收錄。
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