Gauntlet风险评级上线: DeFi杠杆率多高?会不会崩盘?

Gauntlet风险评级上线: DeFi杠杆率多高?会不会崩盘?

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“杠杆”是加速市场、行业、项目发展的重要金融工具,以“套娃”设计理念著称的DeFi市场更是基于借贷的“杠杆”而起。良性的杠杆会加速发展,但是过高的杠杆率将会带来崩盘,正如17年12月的牛转熊、今年3月的“黑天鹅湖”,都是外因+内因共同作用产生的,外因有监管、疫情等因素,而<span style='color:#BB8719'>主要的“内因”正是杠杆率过高导致相对流动性不足而引发趋势反转</span>。

DeFi行业的确急需数据工具和模型来监测和预警行业、项目的这种风险。Gauntlet的Alpha版近日开始在defipulse上给出了Economic Safety Gade数据描述了风险等级。

Gauntlet与DeFi协议的风险评分

人们很容易忘记-尤其是当一接到通知就“蜂拥而至”进入突然出现的项目时-这对于非DeFi社区的许多人而言,像Compound或Aave这样安全的东西似乎仍然是他们所做过的最具风险的投资。即使对于那些已经使用这些产品多年风险承受能力强的人来说,仍然很难比较不同协议之间的风险。如果我将USDC借给Cream.finance以获得4%的利息,与对借给Aave获得2%的利息相比,这值得冒险吗?

许多人甚至不知道去中心化贷款存在哪些风险因素,更不用说如何量化这些风险了。一些借贷协议用户甚至不知道有清算规则,很少有人知道防止他们的存款损失是最重要的事情。Gauntlet正在构建一个平台来管理DeFi中的风险。我们将使用这个平台通过自动化治理来帮助设置协议的安全参数,从而允许协议在风险和资本效率之间进行权衡。但这提出了一个自然的问题-我们如何将这些风险传达给用户?

Gauntlet正在启动DeFi协议的风险评分。从抵押贷款开始,我们创建了量化投资者在获得这些产品收益时面临市场风险的标准。基于CEX中心化交易所和DEX去中心化交易所的数据以及链上用户数据,<span style='color:#BB8719'>我们能够直接运行智能合约进行模拟,以预估市场风险</span>。这将允许用户使用一致的框架对协议的风险做出决策。我们正在与DeFi Pulse合作,将这些分数作为“经济安全等级”公布。DeFiPulse一直是DeFi协议教育用户的领导者,我们很高兴能够携手帮助人们更好地了解风险。

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<center>DeFi Pulse上的分数</center>

链上贷款的风险

我们将深入介绍如何衡量抵押贷款的风险,如果您需要了解更多细节,请查看复合风险评估。存款人在链上贷款中的主要风险是破产,即该协议可能没有足够的抵押资产来偿还存户。但这并不是参与者的唯一风险,例如借款人可能会关心利率的快速变化。但是,我们给出的分数主要是集中在这种破产风险上。有一些关键因素会导致这种风险:

用户行为 抵押资产的波动 相关抵押资产的流动性 协议参数 智能合约风险

我们的分数并不意味着能够模拟智能合约的风险,例如重入攻击。我们认为,审计师和正式的验证工具最适合评估这种形式的风险。但是,前4个因素很大程度上决定了经审计的贷款协议的破产机会。

当用户从Compound借款时,他们可以选择提供多少抵押资产以及承担多少债务。正是这种用户行为影响了协议中清算的频率。如果借款人不愿承担风险,并且只对自己的抵押资产持有少量头寸(例如,3美元的债务对10美元的抵押资产),那么该头寸就不大可能被清算,更不用说产生破产的风险了。明显影响风险的另一件事是抵押资产的波动性。如果抵押资产的价值发生巨大变化,25%的下跌也并不稀奇,但是如果不是这样,则破产的机会可以忽略不计。该协议还可以限制借款人持有高风险头寸,这将使协议参数降低风险。

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协议的成功与否还取决于清算人是否有可以获得盈利清算。如果头寸不会被平仓,存款人就无法保证协议具备盈利偿付能力。你可能会想,既然让清算人抵押资产有折扣,他们怎么可能会赔钱。目前,在链上的贷款合约中存有数十亿美元。清算人可能必须在短时间内购买数亿美元的抵押品。折扣提供了巨大的获利机会,但是却带来了巨大的风险。如果在出售抵押资产时价格下跌,该怎么办?如果清算庞大的抵押资产头寸给市场造成滑点怎么办?很难想象,如果750美元的头寸缩水5%,那7500万美元将缩水多少,特别是对于流动性较差的抵押资产。大规模的清算会累积起来,进一步推动抵押资产的价格下跌,并引发其他借款头寸的连锁清算。<span style='color:#BB8719'>在Compound、Aave和Maker上,某些可抵押资产的日交易量小于智能合约中的债务总额。这就是</span>相对的流动性,这给清算人来了风险,因此也就产生了协议风险

经济安全评分-Alpha版本

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第一个版本的分数中,我们建立了一个涵盖这四个风险因素的模型。我们的模拟环境允许代理直接与实际的智能合约协议进行交互。为了构建代理商使用的借贷策略,我们查看了链上状态以确定用户的风险程度(通过查看链上抵押比例)。为了捕获相对流动性风险,我们从交易所提取数据以对价格波动和抵押资产流动性进行建模。我们使用观察到的波动率来生成符合市场条件的合成价格轨迹。然后,我们针对订单数据训练一个回归模型,以了解鉴于当前的市场流动性的情况下,清算人可能面临的滑点。在我们的仿真模型中,我们有实际的清算机器人在运行,它们会直接调用智能合约清算头寸。通过针对数千种价格轨迹进行模拟,我们可以估计破产的可能性,从而可以估算协议中的风险。最后,我们将该分数标准化为1到100,以创建您在DeFi Pulse上看到的风险分数。

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如何解读分数?

在发布时,我们将提供两种链上贷款协议Aave和Compound的风险评分。我们还做出了一些简化的假设,希望在以后的风险评分版本中继续使用:

选择“风险最高的抵押资产”,分析其历史流动性和波动性数据,以确定最有可能引起问题的抵押资产类型。这通常是最不稳定的抵押类型,但也可能是最常用的抵押类型。这种资产对流动性的要求最高,因为有太多资产需要清算。 然后,我们评估用户在抵押这类资产借出稳定币的系统风险。目前,稳定币占Aave借贷的70%以上,在Compound中占90%以上,我们希望支持的下一个协议Maker则是100%。

安全评分Beta及更高版本

在我们的Alpha版本中,我们并未涵盖借贷协议用户所遇到的所有风险。机敏的观察者可能已经注意到我们忽略了协议缺乏流动性的情况我们希望在构建Beta版本时对此建模并加入其他一些功能:

极端的网络拥堵(我们目前纳入了gas费用,但在这方面可以做很多改进) 支持对多资产的抵押和借款的清算分析,并考虑到历史资产价格的相关性(以及对这些关系的冲击),类似于传统金融中的投资组合压力测试。 协议储备金—Aave和Maker都使用它们的令牌来支持退还存款(对于Maker,就是其发行的DAI)。Compound有储备金,通过治理可用于偿还存款人—所有这些都降低了风险,我们希望将其包括在模型中。 其他风险因素,例如在主网上观察到的清算人地址的数量。如果一个协议没有一个具备竞争力的清算人的生态,那么失败的机会就更大。

我们还将努力支持更多协议,并希望尽快发布公开文档,以使希望得分的协议知道它们可以做什么。

声明

本文中的“风险评分”仅供参考,并不构成出售要约、购买邀约或任何证券的建议,也不构成Gauntlet提供的投资建议。