EFI:詳解DeFi風險管理工具Gauntlet：如何通過風險參數化降低DeFi風險并提高資本效率？

作者：北辰，鏈茶館

金融是在不斷跟風險打交道，信用風險、流動性風險、投資組合風險、交易風險……

在傳統金融市場，這些風險隱藏在無數個大機構的背后，交給大機構的成百上千人的專業團隊打理，可以很好地解決各自所在機構的風險。但這也有可能會堆積成系統性的金融危機，最終由所有人來買單。

去中心化金融沒有金融機構，整個DeFi市場是無數個開放的協議組成的，因此動蕩和不確定性也就分散在這些協議或者協議的trader那里。他們都需要金融風險管理工具來應對日益復雜的市場和黑客。

但DeFi市場的特殊性在于它以crypto的邏輯重構了各種金融產品，所以就不能直接套用傳統金融市場的風險管理工具，而是需要足夠懂金融也足夠懂DeFi的人設計出全新的框架，才能幫助協議或者trader做出更佳的決策。

前不久DeFi風險模擬平臺Gauntlet以10億美金的估值融資2380萬美元，因為它是這條賽道上為數不多的正式選手。

懷俄明州聯邦法官拒絕美聯儲駁回Custodia Bank針對其的訴訟請求:金色財經報道，懷俄明州聯邦法官拒絕美聯儲要求駁回數字資產銀行 Custodia Bank 針對其的訴訟請求。Custodia 于 19 個月前申請了堪薩斯城聯邦儲備銀行的主賬戶，但多次被美聯儲拒絕。目前經懷俄明州法律授權作為特殊目的存款機構（SPDI）運營，提供加密貨幣和傳統銀行服務。但是，Custodia 仍然需要在美聯儲建立一個主賬戶，以充分行使其銀行權利。因為主賬戶申請的延遲影響了 Custodia 進入金融服務市場，迫使該銀行與已經擁有主賬戶的代理銀行合作。[2023/6/9 21:26:57]

把風險參數化

首先強調一下，金融風險管理不是如何避免風險——那叫保險。

對金融來說，風險的另一面是資本效率，所謂金融風險管理，就是讓投資者在風險可控的前提下把回報最大化。

比如Gauntlet能夠讓Balancer的LP收入翻倍，能夠讓SushiSwap的流動性挖礦效率提高5倍，能夠讓Aave躲避了行情暴跌帶來的清算螺旋，能夠讓Compound借貸出更多的資產……

比特幣網絡已恢復出塊:金色財經報道，數據顯示，比特幣網絡已恢復出塊，最新區塊高度為 788760，出塊時間為 15:59:31，出塊者為 F2Pool。該區塊中手續費獎勵約為 6.66 枚比特幣，超過了 6.25 枚比特幣的區塊獎勵。[2023/5/8 14:49:57]

而這一切都是建立在風險并沒有提升的基礎之上。

基本原理是把DeFi協議的風險參數化，然后把這些關鍵參數放到Gauntlet的風險評估框架中，以供直觀地監測、動態地衡量風險。

值得一提的是，每一個協議都對應著特定的風險評估框架，而這需要背后的研究團隊來金融建模，并根據數據模擬來調整優化這些參數。

把一個DeFi協議的風險給參數化，需要進行以下流程：

1.抓取該協議的關鍵數據——比如市場數據、借款人數據以及核心流動性數據等。

2.先按照常見的風險參數，計算出上述數據顯示出的風險和資本效率。

美國民主黨要求能源和環境保護局強制加密礦業公司報告其排放量和能源消耗:2月7日消息，美國民主黨人向能源和環境保護局施壓，要求其規定加密挖礦公司披露能源和排放的時間表。根據聯邦機構與民主黨立法者之間的信件，聯邦機構有權強制加密礦業公司披露他們使用了多少能源和產生的溫室氣體排放量。

隨著民主黨立法者向聯邦機構施壓，要求其加快計劃，要求加密礦業公司報告其排放量和能源消耗，這種情況可能很快就會改變。這種透明度是控制加密礦污染的早期關鍵步驟。（TheVerge）[2023/2/7 11:52:52]

3.開始模擬各種情況下的關鍵數據，從而得出最大化捕獲風險和資本效率的目標函數，以及確定相關的參數。

4.數據科學家開始手動優化參數，主要是確保系統不會推薦出離譜的建議。

走完上述流程，就能清楚地知道這個DeFi協議在發生不同情況下的市場表現了，自然也就清楚應該采取什么行動是最合理的——無論是最大化地獲利還是避免崩盤。

馬斯克報告出售至少價值35.8億美元特斯拉股票:金色財經報道，美國證交所文件顯示，今日，馬斯克報告出售至少價值35.8億美元特斯拉股票。??

據報道，特斯拉股價周三下跌2.6%，收于156.80美元，今年以來的累計跌幅擴大至55%，市值降至4950億美元，自2020年11月以來首次跌破5000億美元大關。（鞭牛士）[2022/12/15 21:46:28]

當然，在上述整個流程開始之前，需要Gauntlet團隊先對這個DeFi協議有足夠深刻的理解。后文會有更詳細的介紹。

目前Gauntlet提供風險管理服務的DeFi協議有Aave、Compound、BenQi、Acala、Parallel、Synthetix和SushiSwap等。

SushiSwap：流動性沒減少，但流動性激勵效果增強5倍

Compound當初推動的流動性激勵直接開啟了DeFiSummer，無數的人是為了賺額外的COMP激勵沖進來，然后左手倒右手地反復借貸。

數據：近期比特幣全網算力從最高272 EH/s下降至238 ETH/s:金色財經報道，Glassnode數據顯示，近期比特幣全網算力從最高272 EH/s下降至238 ETH/s，降幅約為13%。礦工比特幣儲備余額也不斷下降接近年內新低，流出量最高達2萬枚BTC。另外，近一周后，比特幣網絡將迎來挖礦難度調整，難度約下調5.8%。[2022/11/30 21:11:34]

現在的DeFi協議初創團隊只能感慨當初的流量真便宜，因為流動性激勵幾乎成了所有DeFi協議的沉重負擔。

流動性激勵夠高，就能迅速拉升用戶量以及TVL，一旦停止甚至降低流動性激勵，這些都會隨之流失。

我們在過去兩年來已經見了太多曇花一現的DeFi協議是因流動性激勵而起，又因流動性激勵而亡。

其實對項目方來說，在要不要搞流動性激勵的選擇中，還有另一個選擇——精準激勵。

我們可以通過Gauntlet給SushiSwap提供的風險管理服務來直觀地了解。

SushiSwap在2021年5月份開啟了流動性激勵計劃Onsen第二輪，目標是把流動性引導到非主流的資金池。

簡單粗暴的獎勵越來越低效，并且很難轉化為長期流動性和交易量。那么SushiSwap團隊就需要知道，最佳激勵額度是多少？哪些資金池最值得獎勵？

Gauntlet通過建模給出了激勵優化解決方案。

首先是按照前面提到的流程，計算出了整個DeFi領域的流動性激勵的基線，如果回報低于該基線，就不會有多少流動性進來，甚至現有的流動性會流失。

然后根據每個流動性池的歷史數據，進行「激勵變化對流動性池的資本流入/流出的影響」統計建模，這樣就能清晰看出哪個流動性池的LP對流動性激勵并不在意，哪個流動性池的反應最強烈，從而最大限度地提高激勵的影響。

用俗話來說就是——看人下菜碟。

比如Gauntlet發現SushiSwap的YFI-ETH池的LP主要是儲蓄驅動，對流動性激勵其實并不在意，于是SushiSwap在3個月內把這個池子的激勵減少了75%，但流動性沒有明顯減少，反而持續增多……

按當時Sushi的價格來計算，等于給SushiSwap節省了約2240萬美元，而省下來的Sushi會分配給那些敏感型的池子，比如RGT-ETH池。

最后的成果是Sushiswap的激勵代幣量沒有增加，但日交易量增加了3億美元。因為每激勵一個Sushi代幣就能吸引1萬美元進來，而之前只能吸引2000美元的流動性。相當于激勵效果增強了5倍。

Compound：風險不變，但能貸出更多的錢

相比傳統金融，去中心化借貸平臺Compound是一個極簡主義平臺，無論是貸款人還是借款人都能用一分鐘搞定。

唯一的風險是抵押資產行情暴跌然后觸發自動清算。

傳統的避免方式是提供更多的抵押品，或者借更少的資產出來，但這樣資本效率不高。

Gauntlet給出了解決方案。先是找出了導致清算的幾個關鍵因素：用戶行為、抵押品波動率、相對抵押品流動性、協議參數、智能合約風險。前四個因素決定了清算的可能性，智能合約風險不算。

接下來分析Compound上不同抵押品的歷史流動性和波動性數據，找出那些價格不穩定但又常用的抵押品，結合Gas成本、清算人地址數量、平臺儲備金等狀況建模，實時檢測可能的風險。

對普通用戶來說，這樣就能在風險可控的情況下靈活借貸了。

更為重要的是借貸平臺不必再一刀切地清算了，畢竟有時候明明是市場極為短期的波動，其實風險并不高。

Gauntlet除了給Compound提供這種服務，也跟Aave、Maker等平臺合作。

Gauntlet提供的服務成果是即使一些抵押資產崩盤超過50%，但用戶沒有經歷任何重大破產。

總結

上述兩個案例只是拋磚引玉，Gauntlet為許多頭部DeFi協議都提供這種定制化的風險管理服務，涉及許多非常深入的金融建模方面的研究。

現階段的Gauntlet更多是跟DeFi協議合作，從產品層面優化風險管理和資本效率。

長遠來看，風險管理工具是DeFi的基礎設置，不僅每一個協議需要，每一個trader也需要。

“我們的平臺由各種預測模型組成，我們使用這些模型來校準和改進各種DeFi協議的風險管理和激勵措施。

長期看好Gauntlet的發展，不僅因為已有的成績，而且他們的參數、模型持續改進的話，對后入場的對手而言無疑是很高的壁壘。

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