Bemutatjuk a DeFi Score-ot – egy nyílt forráskódú módszertant a DeFi hitelezés kódjának és pénzügyi kockázatának értékelésére

blog 1NewsDevelopersEnterpriseBlockchain ExplainedEvents and ConferencesPressHírlevelek

Iratkozzon fel hírlevelünkre.

Email cím

Tiszteletben tartjuk a magánéletét

HomeBlogCodefi Data

Bemutatjuk a DeFi Score-ot – egy nyílt forráskódú módszertant a DeFi hitelezés kódjának és pénzügyi kockázatának értékelésére

Írta: Nicole Adarme 2019. szeptember 20

0 fhlnj4QSRyGLRVn0

Több a DeFi-hitelezés, mint a THM.

Nagy év volt a DeFi számára, három számjegyű növekedéssel és több mint félmilliárd dollárral a különböző hitelezési platformok között. Folyamatosan inspirál bennünket a rengeteg kísérlet és szétválasztás az ágazatban, miközben folytatjuk a lassú menetelést a valóban decentralizált pénzügyi szolgáltatások felé. Sajnos a DeFi nyilvánossága gyakran a túlméretezett hozamokra összpontosít, miközben elkerüli az intelligens szerződéses hitelezési platformokat kísérő új típusú kockázatokat. A leggyakoribb hitelezési és hitelfelvételi platformok közé tartozik a Compound, a DyDx, a Fulcrum és a Nuo.

E protokollok tapasztalt felhasználói felismerhetik a közös problémákat:

  • Hogyan bízhatok abban, hogy egy protokoll intelligens szerződése nem tartalmaz hibákat vagy sebezhetőségeket, amelyek veszélyeztetik az alapjaimat?

  • Tényleg decentralizált a termék? Befolyásolhatja-e bármely személy vagy csoport befektetésemet orákulumok, adminisztratív ellenőrzések vagy sürgősségi intézkedések manipulálásával?

  • Van-e olyan forgatókönyv, amelyben nem fogom tudni visszavonni a pénzem tetszés szerint?

  • Hogyan befolyásolja az áringadozás a helyzetemet? Milyen típusú fedezetek támogatják az egész rendszert?

Vajon a DeFi közösség kockázat figyelembevételével értékeli-e a hitelezési lehetőségeket, vagy egyszerűen a legjobb hozamot követjük??


A kockázat átfogó megközelítése a DeFi-ben

A ConsenSys Codefi örömmel teszi közzé a DeFi Score módszertant, hogy elősegítse az átláthatóságot és a megértést a DeFi hitelpiacait érintő technikai és pénzügyi kockázatok körül. A kezdeti módszertan nyílt forráskódú GitHub, követendő minta megvalósítással. Célunk, hogy a DeFi és az Ethereum fejlesztői közösségei kibővítsék, teszteljék és felhasználják a módszertant a DeFi érlelődéséhez.

Az alábbiakban bemutatunk egy vizuális példát arra, hogyan lehetne a DeFi Score-t megvalósítani egy adott hitelpiacot értékelő fogyasztói alkalmazásban.

0_7vgb68IHHqpmlwWX.png

A modell könnyen érthető 0–10 pontszámot ad ki, amely bemutatható a felhasználók számára, vagy integrálható más rendszerekbe. Ez a példa összefoglalja azokat a tulajdonságokat is, amelyek hozzájárulnak a pontszámhoz: erős technikai tulajdonságok, gyenge likviditás és magas szabályozási kockázat.

Kockázati modell & Adatbevitel

Két tág kategória különbözteti meg a kriptopiac kockázati jellemzőit: intelligens szerződés és pénzügyi kockázat.

0_YFMpb2VDiKX7Eiea.png

Intelligens szerződéses kockázat

A hitelezési platformok általában ugyanazon intelligens szerződéseket osztják meg minden piacukon, ezért az intelligens szerződések kockázata lesz a legfontosabb tényező a platformok összehasonlításakor. A platform vagy a protokoll intelligens szerződéseivel kapcsolatos fontos kérdések megválaszolása segíthet meghatározni az intelligens szerződéseikkel kapcsolatos kockázatokat. Például a kód mely részét vizsgálták el neves cégek? Végezték-e a hivatalos ellenőrzést? A kód nyílt forráskódú? Van egy bug fejdíjat kínálnak?

Pénzügyi kockázat

A pénzügyi kockázat az egyes piacokon belüli likviditási és fedezeti kérdésekre összpontosít, és a piaci viszonyoktól függően változni fog. Például, ha egy piac likviditása alacsonyabb társaihoz képest, akkor a pontszám szenved.

A hitelfelvevőket túlfedezik a visszafizetés biztosítása érdekében, azonban a kriptográfiai eszközök ingadozó jellege azt jelenti, hogy a magas fedezeti tényezők nem lehetnek elégségesek. A mai DeFi platformok fedezetének fedezete nagy eltérésekkel rendelkezik, egyesek sokkal likvidebb, stabilabb eszközökből állnak, mint mások. A piaci fedezetráta és a fedezetportfólió on-chain adatai szintén hatással vannak a DeFi pontszámra.

Egyéb szempontok

A biztosítási és a szabályozási kockázat két olyan terület, ahol eltéréseket kezdünk tapasztalni. Néhány platform hozzájárul a biztosítási alapokhoz, hogy megvédje a fekete hattyú eseményeit, azonban a poolokat általában nem megfelelőnek tartják. Egyes platformok elismerik a szabályozással kapcsolatos aggályokat, míg mások erősebb szabályozásellenes álláspontot képviselnek. Ahogy a hitelezési platformok kiforrnak, azt várjuk, hogy ezek a területek nagyobb súlyt fognak látni a DeFi Score-ban.

Tekintettel a DeFi kialakuló állapotára és a korlátozott múltra, fontos megérteni, hogy ez nem egy validált statisztikai modell, amelyen regressziós tesztet hajtottak végre. Véleményalapú keretrendszer beszélgetés megkezdéséhez a kockázatok becsléséhez és kommunikálásához ezeken a feltörekvő piacokon. A súlyokat úgy alakítottuk ki, hogy maximalizáljuk a 10 pontos pontozási spektrum értékét, és kezdetben a Compound, dYdX, Nuo és Fulcrum értékekre hangoltuk..

Mi a következő lépés?

Aktívan vizsgáljuk az új adatpontokat és módszereket a pontszám hasznosságának javítása érdekében:

  • A további kockázati tényezőket, beleértve a centralizációs (irányítási) kockázatokat, az orákulum kockázatokat és a piaci likviditási kockázatokat a felszámolási politikák révén kezelik

  • Bontsa a pontszám alkomponenseit egyedi pontszámokra

  • Decentralizált módszerek a piaci metaadatok érvényesítésére

  • Alkalmazza a modellt a DeFi termékekhez a hitelezésen túl is

  • DAO-e ennek a pontozási algoritmusnak a kezelése

Arra biztatjuk a közösséget, hogy adjon visszajelzést a módszertanról, és vegye fel a kapcsolatot!

  • Hozzájárulás a továbbiakban GitHub

  • Látogasson el a DeFi Score weboldalára

  • Csatlakozzon a következő beszélgetéshez: Távirat

DeFiDeFi ScoreTermék HirdetményHírlevélFeliratkozás hírlevelünkre az Ethereum legfrissebb híreiről, vállalati megoldásokról, fejlesztői erőforrásokról és egyebekről.

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
Like this post? Please share to your friends:
Adblock
detector
map