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“杠杆”是减速市场、行业、我的项目倒退的重要金融工具，以“套娃”设计理念著称的 DeFi 市场更是基于借贷的“杠杆”而起。良性的杠杆会减速倒退，然而过高的杠杆率将会带来崩盘，正如 17 年 12 月的牛转熊、往年 3 月的“黑天鹅湖”，都是外因 + 内因独特作用产生的，外因有监管、疫情等因素，而 <span style=’color:#BB8719′> 次要的“内因”正是杠杆率过高导致绝对流动性有余而引发趋势反转 </span>。
DeFi 行业确实急需数据工具和模型来监测和预警行业、我的项目的这种危险。Gauntlet 的 Alpha 版近日开始在 defipulse 上给出了 Economic Safety Gade 数据形容了危险等级。
Gauntlet 与 DeFi 协定的危险评分
人们很容易遗记 - 尤其是当一接到告诉就“一拥而上”进入忽然呈现的我的项目时 - 这对于非 DeFi 社区的许多人而言，像 Compound 或 Aave 这样平安的货色仿佛依然是他们所做过的最具危险的投资。即便对于那些曾经应用这些产品多年危险承受能力强的人来说，依然很难比拟不同协定之间的危险。如果我将 USDC 借给 Cream.finance 以取得 4%的利息，与对借给 Aave 取得 2%的利息相比，这值得冒险吗？
许多人甚至不晓得去中心化贷款存在哪些危险因素，更不用说如何量化这些危险了。一些借贷协定用户甚至不晓得有清理规定，很少有人晓得避免他们的贷款损失是最重要的事件。Gauntlet 正在构建一个平台来治理 DeFi 中的危险。咱们将应用这个平台通过自动化治理来帮忙设置协定的平安参数，从而容许协定在危险和资本效率之间进行衡量。但这提出了一个天然的问题 - 咱们如何将这些危险传播给用户？
Gauntlet 正在启动 DeFi 协定的危险评分。从抵押贷款开始，咱们创立了量化投资者在取得这些产品收益时面临市场危险的规范。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′> 咱们可能间接运行智能合约进行模仿，以预估市场危险 </span>。这将容许用户应用统一的框架对协定的危险做出决策。咱们正在与 DeFi Pulse 单干，将这些分数作为“经济安全等级”颁布。DeFiPulse 始终是 DeFi 协定教育用户的领导者，咱们很快乐可能携手帮忙人们更好地理解危险。
<center>DeFi Pulse 上的分数 </center>
链上贷款的危险
咱们将深刻介绍如何掂量抵押贷款的危险，如果您须要理解更多细节，请查看复合危险评估。存款人在链上贷款中的次要危险是破产，即该协定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惟一危险，例如借款人可能会关怀利率的疾速变动。然而，咱们给出的分数次要是集中在这种破产危险上。有一些关键因素会导致这种危险：
- 用户行为
- 抵押资产的稳定
- 相干抵押资产的流动性
- 协定参数
- 智能合约危险
咱们的分数并不意味着可能模仿智能合约的危险，例如重入攻打。咱们认为，审计师和正式的验证工具最适宜评估这种模式的危险。然而，前 4 个因素很大水平上决定了经审计的贷款协定的破产机会。
当用户从 Compound 借款时，他们能够抉择提供多少抵押资产以及承当多少债权。正是这种 用户行为 影响了协定中清理的频率。如果借款人不愿承担风险，并且只对本人的抵押资产持有大量头寸（例如，3 美元的债权对 10 美元的抵押资产），那么该头寸就不大可能被清理，更不用说产生破产的危险了。显著影响危险的另一件事是 抵押资产的波动性 。如果抵押资产的价值产生巨大变化，25% 的上涨也并不稀奇，然而如果不是这样，则破产的机会能够忽略不计。该协定还能够限度借款人持有高风险头寸，这将使 协定参数 升高危险。
协定的胜利与否还取决于清算人是否有能够取得盈利清理。如果头寸不会被平仓，存款人就无奈保障协定具备盈利偿付能力。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。折扣提供了微小的获利机会，然而却带来了微小的危险。如果在发售抵押资产时价格上涨，该怎么办？如果清理宏大的抵押资产头寸给市场造成滑点怎么办？很难设想，如果 750 美元的头寸缩水 5%，那 7500 万美元将缩水多少，特地是对于流动性较差的抵押资产。大规模的清理会累积起来，进一步推动抵押资产的价格上涨，并引发其余借款头寸的连锁清理。<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权总额。这就是 </span>绝对的流动性 ，这给清算人来了危险，因而也就产生了 协定危险。
经济平安评分 -Alpha 版本
第一个版本的分数中，咱们建设了一个涵盖这四个危险因素的模型。咱们的模仿环境容许代理间接与理论的智能合约协定进行交互。为了构建代理商应用的借贷策略，咱们查看了链上状态以确定用户的危险水平（通过查看链上抵押比例）。为了捕捉绝对流动性危险，咱们从交易所提取数据以对价格稳定和抵押资产流动性进行建模。咱们应用察看到的稳定率来生成合乎市场条件的合成价格轨迹。而后，咱们针对订单数据训练一个回归模型，以理解鉴于以后的市场流动性的状况下，清算人可能面临的滑点。在咱们的仿真模型中，咱们有理论的清理机器人在运行，它们会间接调用智能合约清理头寸。通过针对数千种价格轨迹进行模仿，咱们能够预计破产的可能性，从而能够估算协定中的危险。最初，咱们将该分数标准化为 1 到 100，以创立您在 DeFi Pulse 上看到的危险分数。
如何解读分数？
在公布时，咱们将提供两种链上贷款协定 Aave 和 Compound 的危险评分。咱们还做出了一些简化的假如，心愿在当前的危险评分版本中持续应用：
- 抉择“危险最高的抵押资产”，剖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。这通常是最不稳固的抵押类型，但也可能是最罕用的抵押类型。这种资产对流动性的要求最高，因为有太多资产须要清理。
- 而后，咱们评估用户在抵押这类资产借出稳固币的零碎危险。目前，稳固币占 Aave 借贷的 70%以上，在 Compound 中占 90%以上，咱们心愿反对的下一个协定 Maker 则是 100%。
平安评分 Beta 及更高版本
在咱们的 Alpha 版本中，咱们并未涵盖借贷协定用户所遇到的所有危险。机警的观察者可能曾经留神到咱们疏忽了协定不足流动性的状况 。 咱们心愿在构建 Beta 版本时对此建模并退出其余一些性能：
- 极其的网络拥挤（咱们目前纳入了 gas 费用，但在这方面能够做很多改良）
- 反对对多资产的抵押和借款的清理剖析，并思考到历史资产价格的相关性（以及对这些关系的冲击），相似于传统金融中的投资组合压力测试。
- 协定储备金—Aave 和 Maker 都应用它们的令牌来反对退还贷款（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—所有这些都升高了危险，咱们心愿将其包含在模型中。
- 其余危险因素，例如在主网上察看到的清算人地址的数量。如果一个协定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。
咱们还将致力反对更多协定，并心愿尽快公布公开文档，以使心愿得分的协定晓得它们能够做什么。
申明
本文中的“危险评分”仅供参考，并不形成发售要约、购买邀约或任何证券的倡议，也不形成 Gauntlet 提供的投资倡议。
