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?Gauntlet 风险评级上线 : DeFi 杠杆率多高 ? 会不会崩盘 ?

2020-11-07 ChinaDeFi 来源:区块链网络

“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。

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.com 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,我们能够直接运行智能合约进行模拟,以预估市场风险。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。

DeFi Pulse 上的分数

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。

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。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

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。

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。

关于 ChinaDeFi

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编译者/作者:ChinaDeFi

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