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安德烈新点子:基于AMM的无损清算

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时间:1900/1/1 0:00:00

来自YFI创始人安德烈的新文章,说的是将现在通用的清算由拍卖改成AMM交易对的构思,好处是更加自动化。但是将清算拍卖者变成了AMM的LP之后,随之而来的LP无常损失问题又浮了上来,安德烈说通过组织分摊和对冲这不是问题。

这篇文章有价值的地方在于,它让我更重视衍生品工具的意义:明显,行业内处理基础风险的金融工具是不足的

首先,让我们看一下当前的清算情况。有两个核心问题;

抵押品

债务

最简单地说,当债务>抵押品,就会发生清算。因此,为了简单起见,让我们使用100%的价值。

如果您提供1 ETH作为抵押(并且为了本文方便起见,假设1 ETH = 1000 USD),则可以借入1000 USD。

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如果1 ETH的价值跌至900 USD,你将面临清算,因为债务>抵押。

不同系统之间的清算机制可能会有很大差异。

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此前的10个月高点为2022年2月5日,该数值为46.056%。[2022/12/5 21:22:29]

在基于保证金的系统(或拥有借入(债务)资产的任何系统)中,它可以简单地平仓,返还1000美元并收取1 ETH。在债务处于体系之外的系统中,需要激励清算人代表你偿还债务。在这种情况下,清算人将偿还你的1000美元债务并索取1 个ETH。

从上面可以看出,清算人为了900美元的ETH偿还1000美元的债务在经济上没有意义。因此,大多数系统使用较高的担保值。通常,会看到系统有150%的抵押品价值。这意味着,为了计算美元价值,1个 ETH被视为0.6667个 ETH,但以1 ETH为清算目的。所以你可以用1个ETH借到价值667美元的债务。

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我从不喜欢清算。

主要是因为它们很讨厌。你必须为每个用户创建单独的位置,并且每个位置都需要进行迭代和计算。在智能合约开发方面,我可能是纯粹的链上主义者。我讨厌被迫在链下做事。因此,构建一个依赖于链外系统的链上解决方案让我很恼火。因此,去年我一直纠结于如何解决基于头寸的清算。

我尝试的第一个设计是一个基于债务的系统,类似于yearn代币工作原理。从任何特定用户的立场来看,Yearn代币都是不可知的,它以组织而不是以个人的形式管理资金。如果给每个人相同的固定抵押比例,那么也可以对债务进行同样的处理。但是,从用户体验的角度来看,这种设计颇有争议,因为所有用户都会受到一定比例的清算处罚。尽管这在编程级别上起作用,但对于良好的用户流而言,这是一个糟糕的设计。

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我的下一个尝试是使用AMM的流动性份额。如果查看诸如DAI-WETH之类的币对,并且假设市场健康,那么DAI-WETH将保持其DAI价值。如果你以1000 DAI和1 WETH开始,则可以拥有一对价值2000 DAI(因为1 WETH = 1000 DAI)。如果WETH的价值翻倍,则币对的价值约为3000 DAI,因为你将拥有> 1000 DAI和<1 WETH(约2000 DAI和0.5 WETH)。因此,使用稳定币对进行交易至少可以保持稳定的币值。(过于简单,因为它忽略了费用和短期损失)

当用户提款时,他们有2000 DAI和0.5 WETH,他们可以以1000 WAI的价格买入另外0.5 WETH,得到1 WETH。但是,如果他们不是LP,他们将拥有2个WETH(价值为4000 DAI)。

上面的设计实际上是可行的,但是对于希望使用WETH作为抵押品的用户而言,并就不那么有效了。如果你提供1 WETH作为抵押,则你期望满足以下条件;

1,如果WETH值下降并且我被清算,我将拥有<1 WETH

2,如果WETH值增加,我将有1个WETH

因此,AMM交易对的设计避免了清算,但是这意味着抵押品提供者永远无法享受资产的优势。

但是,以上设计确实允许自动清算。

我的另一个困扰是IL(无常损失)对冲。通过我们对yswap所做的研究,我们发现我们可以通过不直接连接对来抵消(而不是减轻)IL,而是使用生成的表示形式作为传输代币来抵消。

因此,再次使用上面的示例,用户必须先提供1000 DAI和1 WETH。现在,如果相反,他们从2 WETH开始,并为他们生成了2000 DAI,并提供给交易对。如上所述,WETH的价值再次翻倍,当他们提款时,他们有1 WETH和4000 DAI。已清算2000 DAI的债务(4000-2000),其余2000 DAI转为WETH。用户的最终结果是2 WETH。与开始时相同。(+交易费)

现在让我们看一下相反的情况, WETH价值减半,我们有1000个DAI和4个WETH,提款时,用1000 DAI偿还了2000 DAI债务,以1000 DAI卖出了2 WETH,并清算了剩余的1000 DAI债务,然后将收到2 WETH。(+交易费)

这种设计允许自动进行正数清算,而不是基于手动头寸的减法清算。

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