原標題:《算法穩定幣的現狀與未來:小樣本窺探算法穩定幣的模型及挑戰痛點》
摘要:本文從ESD、DSD和BasisCash切入,小樣本窺探算法穩定幣及其解決的挑戰。自去年12月份以來,DeFi領域出現了一股新風向:算法穩定幣。與其相關的多個項目也取得了顯著增長,讓我們不得不開始注意到這個趨勢。
自去年12月份以來,DeFi領域出現了一股新風向:算法穩定幣。與其相關的多個項目也取得了顯著增長,讓我們不得不開始注意到這個趨勢。
在深入探討它們的本質和含義之前,首先來關注下可尋址市場。以太坊上的穩定幣數量巨大:約為200億USDT,35億USDC和10億DAI。目前的大部分交易都需要由某種形式的可信任穩定幣來服務,這也意味著,發行公司有權凍結資產和操縱余額。
DeFi印鈔機
Pendle Finance獲得Mantle生態基金資助:7月25日消息,DeFi收益率市場Pendle Finance宣布將上線Mantle Network,并獲得Mantle生態基金Grant。[2023/7/26 15:58:29]
Maker協議發行的DAI穩定幣探索了另一種方法,該方法使“憑空印鈔”的可能性大大減少-但是可擴展性卻降低了。此外,當大多數用于鑄造DAI的抵押品不是時,目前很難認為DAI可以達到“完全無信任”。
穩定幣領域經過多年的發展,似乎正在取得令人興奮的突破:新一代的穩定幣能夠提供可擴展性和可靠的無信任。該主題既不簡單也不容易理解,特別是對于新手而言。我會循序漸進的來解釋。
為什么我們需要無信任的穩定幣?
我們已經確定,對穩定幣的需求很大,而且目前市面上流行的穩定幣沒有一個實現了完全的“無信任”。這到底是什么意思?
簡而言之,“無信任”意味著整個系統不需要任何信任中心即可平穩運行。人們經常提到的“抗審查”,這是無信任延伸出來的另一個屬性。因此,從實際情況出發,這里有一些問題可以幫助您評估無信任的程度:權限越寬松,項目的無信任程度就越低:
Arbitrum已完成對DAO的初始ARB分配,Treasure收到800萬枚系最大接收方:4月25日消息,Nansen數據顯示,Arbitrum對其生態DAO的初始ARB分配發放已全部完成,最高接收方包括:Treasure(800萬枚ARB)、SushiSwap(約425萬枚ARB)、Dopex(約387萬枚ARB)、RadiantCapital(約335萬枚ARB)、Balancer(309萬枚ARB)等。此前今日早些時候消息,Arbitrum已開始為生態中的DAO全面發放初始ARB分配,共計約1.12億枚。[2023/4/25 14:25:24]
1.代幣余額可以被沒收或凍結嗎?
2.協議的代碼或參數可以更新嗎?在什么條件下可以更新?誰來更新?
3.協議是否依賴于第三方服務,例如可能被操縱的喂價?
4.誰/通過什么可以鑄造新代幣?是用戶發起還是協議發起?
最后一個問題特別重要,因為它突出了算法穩定幣的核心組成部分:它們的“中央銀行”是一個智能合約:沒有人控制它,它只根據系統參數做出反應。我們將在下面深入探討。
Azuki:官方Instagram賬戶被盜,目前正與Meta取得聯系以奪回控制權:4月12日消息,NFT 項目 Azuki 在社交媒體上發文表示,Azuki 官方 Instagram 賬戶被盜,目前正與 Meta 取得聯系以重新獲得對該帳戶的控制權。[2023/4/12 14:00:02]
因此,在這篇文章中,我們將研究以下幾個協議的主要模型:BasicCash、EmptySetDollar和DynamicSetDollar。
本文將不對每個協議細節進行深入探討,而是根據這些項目共有的通用參數和設計方法來繪制一個草圖框架,以展現這些穩定幣背后的核心原理。
集中式智能合約
第一個有趣的方面是系統的“中央銀行”,又名誰/在什么情況下可以鑄造新代幣?USDC和USDT的機制非常像中央銀行:一個實體負責該項目并鑄造新代幣。
而Maker只是一個智能合約,使用戶可以從某些抵押品中獲取DAI,因此它的方法有所不同。基本上,Maker/DAI使您可以成為自己的中央銀行。因此,Maker的中央銀行是一個智能合約,但它需要人工輸入以創建DAI。
數據:一季度Web3領域攻擊事件總損失金額約2.95億美元,環比下降77%:4月12日消息,據區塊鏈安全審計公司Beosin旗下Beosin EagleEye安全風險監控、預警與阻斷平臺共監測,2023年第一季度,監測到Web3領域主要攻擊事件61起,總損失金額約為2.95億美元,較2022年第4季度下降了約77%。2023年第一季度的總損失金額低于2022年的任何一個季度。除攻擊事件外,2023年第一季度還監測到主要Rug Pull事件41起,涉及金額約2034萬美元。
DeFi為本季度被攻擊頻次最高、損失金額最多的項目類型。42次安全事件總損失金額達到了2.48億美元 ,占總損失金額的84%。80.8%的損失金額來自Ethereum,居所有鏈平臺的第一位。本季度損失金額最高的攻擊手法為閃電貸攻擊,8次閃電貸事件損失約1.98億美元;攻擊手法頻率最高的為合約漏洞利用,27次攻擊占所有事件數量的44%。本季度約有2億美元的被盜資產得以追回。本季度資金追回的情況優于2022年的任何一個季度。被攻擊的項目中,僅有41%的項目經過了審計。[2023/4/12 13:58:53]
算法穩定幣前進了一步,因為它在鑄造過程中刪除了人工輸入。在這些系統中,沒有人能夠鑄造代幣-只有操作它的智能合約可以。它非常優雅且極簡,但需要精心設計一組激勵措施,以確保穩定幣最終能夠對沖其錨定貨幣。簡而言之,算法穩定幣的中央銀行是一個自主的智能合約。
過去一周Circle USDC流通量減少5億美元:金色財經報道,據Circle官網,10月6日至10月13日期間,Circle共發行21億美元USDC,贖回26美元USDC,USDC流通量減少5億美元。截至10月13日,USDC總流通量為457億美元,儲備量為458億美元,其中現金101億美元,短期美國國債357億美元。[2022/10/16 14:29:23]
怎么做到「穩定」?
使用算法穩定幣,尤其是在早期,經常會出現錨定脫鉤的情況。為了讓穩定幣重新錨定固定匯率,協議通常使用不同的激勵措施。
當穩定幣的交易價格超過1美元時,該協議會鑄造新代幣,并將其分發給提供流動性或鎖定其代幣的用戶,以降低價格。
當穩定幣的交易價格低于1美元時,「優惠券系統」(couponsorbond)就會啟動:用戶可以銷毀自己的穩定幣以獲得「優惠券+溢價」。但是,只有當價格回到1美元以上時,才能兌換優惠券。
如您所見,這些機制很簡單。如果您想參與合約,就需要掌握一些復雜的知識。通過了解并遵循這些機制來幫助協議達到「穩定」,這個過程當然也能獲得收益。因此,這些措施形成了一種穩定機制,從而使穩定幣價格達到穩定。
DSD穩定幣博弈
積極擴張階段
算法穩定幣的擴張/收縮按“時期”進行。BasisCash的時期按24小時計算,ESD、DSD分別為8小時和2小時。
由于算法穩定幣的供應是有彈性的,因此其機制很快通過了實戰測試。在初始發布時,穩定幣的循環供應量通常很低,而誘人的激勵措施產生了大量需求。
例如,BasisCash初始發行了5萬枚BAC代幣,分發給了第一批質押者。大約一個月后,流動代幣達到了4000萬枚:之所以有這么多BAC代幣,是因為自發行以來,大部分時間里交易價格都超過了1美元。
ESD和DSD已經分別經歷了幾個擴張和收縮周期,該協議按預期運行:
DSD市值清楚的顯示了擴張/收縮階段
利用DeFi的可組合性
算法穩定幣的另一個關鍵原理是可組合性。我們通常認為組合性是指“我如何將成品/服務嵌入其他項目中?”而算法穩定幣不僅僅止步于此,它們使用Uniswap等其他協議作為系統的核心部分,BasisCash、ESD和DSD都有三個主要成分:
1.用于擴張階段的內部鎖定/抵押機制
2.收縮階段的銷毀和兌換機制
3.Uniswap/USDC或Uniswap/DAI
它們的結構證明了對DeFi及可組合性的理解。通過將Uniswap/USDC或Uniswap/DAI作為協議的核心,它可以在許多范圍內提供幫助-因為Uniswap是DeFi用戶最熟悉的主要工具。
盡管Uniswap是主要的資金池,但其他DEX的流動性也越來越受到關注。隨著Omakase的推出,Sushi添加了兩個新的激勵算法穩定幣池:ESD/ETH和DSD/USDC。
可組合性是算法穩定幣的關鍵,相關項目已在生態系統中慢慢實現更多集成。在接下來的幾個月內,我們將看到進一步的發展,比如把算法穩定幣作為借貸平臺中的抵押代幣。
Oracle極簡主義
Oracle在算法穩定幣系統中是一個基本參數:它們是穩定幣價格的真實來源。確保Oracle是有彈性的并且不能被博弈至關重要。
為此,一些老項目傾向于繁復的設計。在早期,Maker的輸入參數幾乎是ETH的原始價格。但是,為了讓系統盡量免于“閃電清算”,Maker建立了自己的Oracle,并使用清算價格的若干延遲和平均值來增加系統的慣性。
算法穩定幣趨向于極簡,并利用了DeFi的可組合性。有了Uniswap交易對,他們已經擁有了足夠的喂價和充足的流動性,很難被操縱。因此,將Uniswap價格用作基礎價格,并以TWAP計算,以避免在重新設置價格基準之前被操縱。
這些系統雖然極簡,但卻高效而優雅:隨著這些穩定幣項目的發展,它們在Uniswap上的流動性也隨之增加,從而使Oracle更具彈性,價格也更難操縱。
DeFi在這個領域的發展方向令人興奮。無論您是否打算參與,記錄下來是非常有價值的,因為它們很好地展示了該領域的主要趨勢。
注:本文章不構成投資建議。
圖片來源:網絡
作者:TokenBrice
翻譯:MaryLiu
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