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DeFi參與者很大可能也難以評估項目的風(fēng)險，這對社區(qū)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(fēng)險有充分認識是必不可少的。10月14日，DeFi實時數(shù)據(jù)分析平臺DeFi Pulse宣布與DeFi模擬平臺Gauntlet合作推出“DeFi Pulse 經(jīng)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(fēng)險評估？讓我們看一下Gauntlet的介紹：
對于DeFi社區(qū)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(fēng)險非常高。但還是會有人不在意風(fēng)險一事，比如剛過去的EMN事件，一條推文引發(fā)的前仆后繼跟風(fēng)。即使對于那些已經(jīng)使用DeFi產(chǎn)品多年、風(fēng)險承受能力強的人來說，仍然難以對不同協(xié)議的風(fēng)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(fēng)險選擇后者？
許多人甚至不知道去中心化借貸存在哪些風(fēng)險因素，更不用說如何量化這些風(fēng)險了。有的借貸協(xié)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(gòu)建管理DeFi風(fēng)險的平臺。我們利用平臺的“自動治理”功能幫助協(xié)議設(shè)置安全參數(shù)，讓協(xié)議可以在風(fēng)險和資本效率之間進行權(quán)衡。但這帶出了一個問題-我們?nèi)绾巫層脩糁肋@些風(fēng)險？
Gauntlet推出對DeFi協(xié)議的風(fēng)險評分。從抵押貸款開始，我們創(chuàng)建了一個量化投資者在獲得這些產(chǎn)品收益時面臨的市場風(fēng)險的標(biāo)準。利用來自集中式和分散式交易所的數(shù)據(jù)以及鏈上用戶數(shù)據(jù)，我們能夠針對協(xié)議智能合約直接運行模擬，以估計市場風(fēng)險。這將使用戶可以使用一致的框架來決定整個協(xié)議的風(fēng)險。我們正在與DeFi Pulse合作，將這些分數(shù)發(fā)布為“經(jīng)濟安全等級”。DeFiPulse一直是教育用戶有關(guān)DeFi協(xié)議的領(lǐng)導(dǎo)者，我們很高興能夠攜手幫助人們更好地了解風(fēng)險。
Gauntlet正在推出DeFi協(xié)議的風(fēng)險評分。從抵押借**始，我們已經(jīng)創(chuàng)建了一個標(biāo)準，用于量化投資者在DeFi產(chǎn)品中賺取收益時面臨的市場風(fēng)險。利用來自中心化和去中心化交易所的數(shù)據(jù)，結(jié)合鏈上用戶數(shù)據(jù)，我們能夠直接針對協(xié)議的智能合約進行模擬運行，估算市場風(fēng)險。用戶可以使用同一框架對不同協(xié)議的風(fēng)險進行評估。Gauntlet正在與DeFi Pulse合作，將風(fēng)險評估得分以 "經(jīng)濟安全等級 "的形式發(fā)布。DeFiPulse在DeFi協(xié)議的用戶教育方面一直處于領(lǐng)先地位。
DeFi Pulse上的“經(jīng)濟安全等級”得分，點擊查看
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鏈上借貸的風(fēng)險
在這篇文章中，我們將深入介紹如何衡量抵押借貸的風(fēng)險（后臺回復(fù)“Comp”可獲取Gauntlet對Compound的風(fēng)險評估報告）。存款人在鏈上借貸中的主要風(fēng)險是平臺無力償還，即該協(xié)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(fēng)險，例如借款人可能需要關(guān)心利率的快速變化。但是，對風(fēng)險的評分集中在這種無力償還的風(fēng)險上。一些關(guān)鍵因素會導(dǎo)致這種風(fēng)險：
1.用戶行為 2.抵押品波動 3.相關(guān)抵押品流動性 4.協(xié)議參數(shù) 5.智能合約風(fēng)險
Gauntlet的評分并不旨在能夠建模智能合約風(fēng)險，例如重入攻擊（reentrancy attacks）。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(fēng)險，其他四個因素極大地決定了被審核的鏈上借貸協(xié)議破產(chǎn)的可能性。當(dāng)用戶在Compound上借款時，他們會選擇提供多少抵押物和承擔(dān)多少債務(wù)。正是這種用戶行為影響了協(xié)議中清算的頻率。如果借款人規(guī)避風(fēng)險，只針對自己的抵押物出小倉位（比如10元抵押物出3元債），那么倉位變得符合清算條件的可能性就很小，更不用說產(chǎn)生破產(chǎn)風(fēng)險了。在這里，另一個明顯影響風(fēng)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(chǎn)的可能性就可以忽略不計。協(xié)議還可以限制借款人進行非常高風(fēng)險的持倉，這樣可以讓協(xié)議參數(shù)降低風(fēng)險。
該協(xié)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(xié)議的償付能力?？紤]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(shù)十億美元的存款。清算人可能要在短時間內(nèi)購買數(shù)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(fēng)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(chǎn)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(chǎn)的價格進一步下跌，引發(fā)其他借款頭寸的一連串清算。
Compound、Aave、Maker支持的一些抵押品，有幾天出現(xiàn)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(guān)品的流動性，或者說相對于所使用的抵押品的數(shù)量，給清算人帶來了這種風(fēng)險。
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經(jīng)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(fēng)險因素的模型。我們的模擬環(huán)境允許代理直接與協(xié)議的真實的智能合約進行交互。為了構(gòu)建代理人使用的借款策略，我們從鏈上狀態(tài)來確定用戶的風(fēng)險程度（在這種情況下，通過查看鏈上抵押品比率）。
為了捕捉相關(guān)的流動性風(fēng)險，我們從交易所提取數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)訓(xùn)練一個回歸模型，以了解清算人在當(dāng)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(diào)用智能合約來清算倉位。通過對數(shù)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(xié)議中的風(fēng)險。最后將該分數(shù)1標(biāo)準化為100，得出我們在DeFi Pulse上看到的風(fēng)險分數(shù)。
得分解釋
在發(fā)布時，我們將為Aave和Compound這兩個鏈上借貸協(xié)議提供風(fēng)險評分。我們還做了幾個簡化的假設(shè)，希望在未來風(fēng)險評分版本的中繼續(xù)使用。
選擇 "風(fēng)險最高的抵押品"--我們分析歷史流動性和波動性數(shù)據(jù)以確定最有可能導(dǎo)致問題的抵押品類型。這通常是最不穩(wěn)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(chǎn)對流動性的要求最大，因為需要清算的資產(chǎn)太多。
然后，我們估計用戶以這種抵押品類型借入穩(wěn)定幣的系統(tǒng)風(fēng)險。目前穩(wěn)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(xié)議Maker的穩(wěn)定幣借款率為100%。
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安全評分Beta及以上
在alpha版本中，我們并沒有涵蓋借貸協(xié)議用戶所遇到的所有風(fēng)險。精明的觀察者可能已經(jīng)注意到我們省略了協(xié)議流動性不足的情況。我們希望在構(gòu)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(wǎng)絡(luò)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(chǎn)價格的相關(guān)性，支持對多資產(chǎn)抵押品和借款的清算分，(以及對這些關(guān)系的沖擊)，類似于傳統(tǒng)金融中的組合壓力測試。
協(xié)議儲備--Aave和Maker都用他們的代幣來支持存款（在Maker的例子里是發(fā)行DAI）。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(fēng)險，這些將被希望納入模型中。
其他風(fēng)險因素，如主網(wǎng)上觀察到的清算地址數(shù)量。如果一個協(xié)議沒有一個有競爭力的清算生態(tài)系統(tǒng)，那么失敗的可能性就會更大。
Gauntlet講支持更多的協(xié)議，并盡快發(fā)布公開的文檔，讓希望得到評分的協(xié)議知道他們可以做什么得以被收錄。
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2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
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