作者 | Kraken Intelligence
翻譯 | Bite@YouMeLive
相對于傳統收益率工具，DeFi利率非常誘人，特別是在當今負利率和貨幣貶值的大背景下甚是如此，但不得不承認的是，當前DeFi市場存在高風險溢價，值得深思，
本文分為貨幣風險和平臺風險兩部分，概述去中心化借貸平臺特有風險，但我們希望在DeFi生態系統繼續創新和顛覆現有金融業的過程中，本篇文章能成為你的DeFi指南，
讀本文章前，有必要解釋兩個金融概念：
一、貨幣風險
與加密貨幣相比，法幣的無風險利率夠成非常簡單，因為政府債券收益率通常被用作基準。在加密貨幣背景下，更具體地說，穩定幣與法幣掛鉤，我們認為無風險利率與法幣也掛鉤。例如，如果美元的無風險利率為0.5%，那么掛鉤美元的穩定幣USDC的無風險利率同樣是0.5%。假設在Compound中USDC的存款利率是1%，那么0.5%的利差就是風險溢價，正如我們之前介紹過的，利率主要是“無風險”投資的違約利率和借給交易對手的違約風險（交易對手風險）所導致，這0.5%風險溢價就代表違約風險，或者說與DAI機制相關的風險因素，比如與美元脫鉤的場景，或者與抵押資產ETH相關的風險，以及借貸平臺本身的額外交易對手風險，
為了說明這一點，我們以DAI為例。DAI與美元價格掛鉤，但由ETH支持，這意味著DAI的無風險利率將跟隨其獲得的報價貨幣。假設我們存入ETH換成DAI，那么DAI的利率將跟隨ETH的關口利率4.30%（也是ETH當前的通脹率，我們將在下一段解釋），對于非質押證明（PoS）機制貨幣，如比特幣，我們認為無風險利率為零，相反，對于借貸和發行捆綁在一起作為網路共識機制的的加密貨幣，可能會有一個無風險利率，將貨幣借給發行網路的人可能會獲得無風險利率。隨著以太坊2.0的推出，并采用PoS機制，ERC20代幣未來可能會出現這種情況，
以以太坊為例，ETH年發行上限為1800萬枚，截止到目前，大概每15秒就會開采一個區塊，每開采一個區塊礦工可獲得2個ETH，在年發行量封頂的情況下，隨著流通的ETH總量增多，相對稀釋率逐年降低，供應增長率趨于零，截至發稿，目前流通的ETH預估供應量約為1.14億ETH，估計每年供應量增長4.30%。雖然我們假設ETH和比特幣一樣具有0%的無風險率，但我們將把這個稀釋率視為ETH協議的關口率，以彌補通貨膨脹帶來的購買力損失，
由于目前大多數DeFi平臺都是基于以太坊網路建立，因此借貸不僅可以用ERC-20代幣（如ETH）進行，還可以用包裹代幣（如Wrapped BTC或Ren BTC）進行，這兩種代幣都是ERC-20代幣，并且是1:1錨定比特幣，與美元支持的穩定幣類似，我們認為BTC支持的代幣將遵循比特幣的無風險利率（0%），并有額外的交易對手風險。以WBTC為例，WBTC有注冊的代幣鑄幣者，加上鑄幣者的交易對手風險，這意味著WBTC的基準利率將是0%。在WBTC生態系統中，主要有兩個參與者，即托管人和商人，托管人持有原生資產（BTC），并鑄造WBTC代幣，商人是向托管人發起鑄造WBTC的人，也是直接與希望接收WBTC的用戶進行交互，商家也是燃燒WBTC代幣的人，也就是用BTC兌換現有WBTC代幣的行為，商家和托管人都必須是注冊和經過驗證的一方，這就降低了WBTC對這些指定交易方風險，
舉個例子，為了量化WBTC的對手方風險，我們可以看看WBTC和BTC之間的歷史價格差異，這個差異表明了WBTC相關風險的市場定價，這種價格差異可以向我們展示在特定時間內該貨幣鑄幣商的交易對手風險所帶來的價差，在圖1中，我們看一下兩個協議的收盤價之間的差異，截至寫稿時，雖然今年的價差從-1.9%到6.9%不等，但30天的平均價差為0.24%，我們將此作為WBTC協議的風險溢價。
表1：WBTC錨定BTC的溢價
總的來說，根據加密資產的不同類別，會有不同程度的無風險利率，對于無風險利率的加密資產，利率是影響貨幣、平臺以及收益產品的因素。
二、平臺風險
雖然在DeFi領域內，借貸需求可以有多種形式，但我們將重點關注兩類平臺：DeFi借貸和自動做市商（AMM），概念上與傳統的收益率產品更具可比性，我們知道，DeFi是一個開放金融系統，在去中心化、點對點、基于代碼的系統內運行。在這種情況下，DeFi借貸是傳統收益型產品的去中心化和私密化版本，你存入的每一個代幣都會收到利息，而AMM本質上是流動性聚合平臺，在代幣池中匹配訂單。
圖2：DeFi借貸和AMM平臺及其各自收益率
在深入探討這些平臺上存在的風險之前，我們將結合上文中關于貨幣風險的內容。舉個例子，不同借貸平臺為DAI存款提供的各種收益率。我們可以通過減去DAI的風險溢價來推斷每個平臺的隱含風險，從而得到每個借貸平臺的交易對手風險的大致比率。
圖3：貨幣風險和借貸平臺的隱含風險
WBTC也是如此，假設風險溢價為0.24%，可以推導出各平臺的風險如下:
雖然這些都是簡單的例子，但它為我們展示了一種不同資產與DeFi應用的風險差異性的方法。
雖然每個平臺都有自己的一套參與者和資產組合，但為了讓大家有一個大致的了解，那么DeFi借貸和自動做市商（AMM）平臺都存在哪些風險呢？我們將用目前DeFi市場上存在的幾個主要參與者來說明一些常見風險：
1. 智能合約風險
DeFi應用程式最主要風險是智能合約Bug。多個借貸和 AMM 平臺在2020年出現Bug漏洞，導致高達數百萬的鎖定資金被盜，攻擊者操縱代碼瞄準攻擊網路和平臺。由于目前編寫的代碼很容易出錯，參與者和貸款平臺都必須找到更好的方法來管理其平臺的風險水平，現在一些平臺進行了主動安全和代碼審計以及驗證，以管理其協議智能合約風險。
為了說明這一點，2020年大約有8600萬美元的損失來自于DeFi，損失價值約占同期DeFi鎖倉的147億美元總值的0.58%，雖然這個數值是估算，但這0.58%可以代表智能合約風險的違約損失，隨著DeFi的興起，這意味著與一些傳統金融產品投保不同，DeFi平臺可能還沒有適當保險措施來保證資金安全。在行業向前發展和平臺找到更好的安全驗證措施之前，個人應該對Nexus Mutual等針對特定智能合約和風險事件投保的解決方案更加謹慎，
另外，智能合約被利用的原因之一是預言機，由于區塊鏈無法與外部系統數據進行交互，因此預言機作為中間件將實時數據傳達給智能合約。這就形成了一個潛在的攻擊載體，惡意行為者利用設計不佳的預言機來控制發送給智能合約的資訊。許多DeFi應用程式在中心化預言機上運行，獨立的來源將數據提交報告，不與其他來源協調檢查該數據的真實性，這就造成了單點故障，并為更大的交易方風險創造了空間。盡管目前有多個項目專注于減緩風險并為預言機建立去中心化解決方案，但預言機問題仍然存在。
2. 交易對手風險
假設協議被利用的可能性是0.58%，那么我們如何量化在特定時期內對上述風險平臺的信任程度呢？其中一種方法是在兩個或更多平臺上比較一項資產的價格，衡量對交易對手的信任程度。如圖4所示，Bitfinex在2016年8月分布式拒絕服務(DDoS)攻擊期間的比特幣價格，
圖4：2016年8月DDoS攻擊期間Bitfinex上的比特幣價格
圖5：Kraken與Bitfinex的比特幣差價
如圖4和圖5所示，在8月2日Bitfinex大約有12萬BTC被盜后，比特幣價格開始下跌，Bitfinex在接下來的幾天里停止了交易活動，根據圖4，盡管價格下跌，但由于參與者試圖退出平臺，Bitfinex的交易量放緩，在圖5中，我們比較了黑客事件期間比特幣在Bitfinex和Kraken的價格。在黑客事件當天，價格收盤時相差11.8%，價差范圍為0.6%-28.4%。這個區間就是我們認定的在那個不確定的特定時期使用平臺的風險溢價，
3. 流動性和質押風險
DeFi借貸只有在其流動性來源多樣化的情況下才能實現，穩健的AMM和借貸平臺將會在行為不相關的廣泛參與者中提供流動性，確保在危機時期減少流動性蒸發的風險。目前，大多數DeFi借貸都是超額抵押，以抵消流動性不足和信用風險，為了應對可能出現的出借人無法隨時退出頭寸或獲取資金的情況，平臺會規定抵押工具、抵押比例，并根據流動性池的規模設定借款/提現的上限。因此，協議中可用抵押資產的平均流動性和構成可以成為另一個風險指標。
在管理流動性波動方面，一些平臺會設定動態利率，例如，在Compound供應方流動性較低的時候，代幣供應和借款的年利率都會提高，以激勵參與者供應更多的流動性，并激勵借款人償還所借代幣。相反，在供應方流動性高漲時，供應和借用代幣的年利率將降低，以激勵參與者進行更便宜的貸款，通過這種方式，平臺可以管理其對非流動性風險的暴露。
圖6：Compound SAI 市場流動性和年利率對比
圖7：Compound SAI 市場借貸和供應APR日變化(%)
根據圖7，低流動性事件引發借貸年利率和供應年利率上升，導致平臺可用流動性激增，例如，在2019年8月6日-8日期間，在Compound的SAI市場上，流動性下降了76%以上，這導致供應和借款年利率分別上升了4%和2%。次日，流動性暴漲17%，并持續上升。在這個市場上，我們看到2019年下半年有3次接近流動性的事件，供應利率的APR在0.6%-3.3%的范圍內調整，借款利率在0.4%-3.0%的范圍內調整，導致第二天流動性上升，雖然很難預測平臺何時會出現流動性不足的情況，但回顧其歷史事件，分析市場的反應，可以幫助我們了解參與該特定市場或場所的風險，
另一個風險指標可能是流動池中流動性提供者的構成組成部分，池子高度集中于少數幾個大提供商，一旦這些人退出并引發一連串的撤資，其他參與者就會面臨風險，從圖8來看，我們看到Uniswap上流動性提供者的構成，一些資產嚴重集中于少數幾個大型流動性提供者。
圖8：Uniswap上按資產劃分的流動性提供商
其他一些平臺，如MakerDAO有緊急結算機制，以避免潛在的市場崩潰。無論在哪個場所，尋找積極準備應對可能出現的流動性不足或“銀行”擠兌事件的平臺，對降低風險非常重要。
4. 治理風險
由于平臺的規則和協議的總體發展受到其治理結構的影響，因此存在著上述治理對平臺產生負面影響的風險，沒有開放的治理結構應用程式將管理能力置于少數集中的人手中，這意味著可以對協議進行更改，而不需要考慮大多數參與者的參與，作為用戶，跟上這些升級是另一項任務，如果不及時進行，會留下風險空間，
Maker是一個開放治理平臺的例子，MKR代幣持有者通過投票來治理系統，代幣的持有者可以對平臺的所有重要變化進行投票。同樣，Compound也將其結構改為開放治理模式，COMP代幣持有者社區及其代表將對任何協議變更進行提議和投票，開放式治理可以采取不同的形式，但核心目的是采取去中心化的方式來保證協議的進步和安全。
雖然很難量化治理風險，無論是向開放還是封閉結構變化，我們以Maker協議為例來衡量市場對開放治理變化的情緒。Maker基金會于2019年12月20日將MKR代幣的控制權移交給Maker治理社區，這是邁向去中心化的一步，因為MKR代幣持有人被賦予了完全控制權，去中心化治理是改變MKR代幣授權的唯一途徑，MKR的價格對這一變化做出了反應，從12月19日的490美元上漲到2019年12月21日的505美元，上漲了3.1%。
同樣，Synthetix基金會也在2020年7月29日卸任了指導Synthetix協議方向的中心方。這是向一個更加社區擁有和去中心化治理結構的嘗試，3個去中心化自治組織（DAO）將控制協議，并由更廣泛的社區和代幣持有人領導，網路代幣（SNX）的價格對這一變化做出了反應，第二天上漲了8.7%。盡管得出開放治理協議比中心化治理持有的風險更小的結論會有誤導性，但必須注意的是，充分了解每個協議的治理結構，以及了解市場對協議上治理相關變化的歷史反應，可以作為一個平臺可能存在的風險的指標。
5. 流動池風險
自動做市商（AMM）略有不同，它是通過智能合約的互動來運作的去中心化交易所。交易所傳統交易執行和結算等功能由智能合約來完成，這些簡單化的交易功能匯集在一起運作流動性池。流動性池里有一對資產，這些資產將混合形成一個代幣池，可以實現存入和交易功能。例如，如果有一個USDT/ETH 的池子，這個流動性池子會有一個設定的池子代幣總價值，也就是說，池子里的交易對（USDT & ETH）的比例會隨著池子里的每一筆交易而波動，以保持總價值不變，50/50也意味著任何希望參與該池的流動性提供者必須向該池提供同等價值的USDT和ETH。
在這種結構下，自動做市商（AMM）存在一些風險，即所謂無常損失。在交易所之間出現價格差異的情況下，套利者會在一個池子里以更便宜的價格買入代幣，直到池子里的價格上漲，不再有盈利的機會，鑒于池子里貶值的資產會增加，升值的資產會減少，這種交易會讓流動性提供者（LP）出現未實現的損失。這種損失是”無常的“，直到流動性從池子中撤出，損失將會是永久性，然而，在確定凈利潤/虧損時，還必須考慮其他因素，如授予LP的交易費和對提供流動性或使用協議的采礦獎勵，這些因素可以抵消“無常”損失所帶來的價值。
理論上，衡量流動性池中給定貨幣的這種風險的一種方法是，與資產20天簡單移動平均價格相差±3個標準差的價格區間，流動性提供商可以使用這種波動性的衡量方法作為任何特定日期可能發生潛在損失的參考點，為便于理解，假設ETH/USDT目前的交易價格為100美元，20天平均價格為90美元，上限為105美元，這個上限區間意味著價格日內走高至105美元的可能性超過99%，
現在假設流動性提供者將 1 個 ETH 和 100 個 USDT 投入一個有 100 個 ETH 和 10000 個 USDT 的 Uniswap USDT 池中，流動性提供者將在隱含價格為1 ETH = 100 USDT的流動性池中擁有1%的質押額，其中兩個流動性池的乘積保持不變。假設價格波動并達到105 USDT的價格上限（每1 ETH），由于總的流動性保持不變，價格的波動會改變每個代幣的流動性池的大小，從而改變提供者在池中的質押價值。流動性提供者在ETH池中1%質押新價值為0.97ETH，在USDT流動性池中1%的價值為102.4USDT，如果個人持有 1 個 ETH 和 100 個 USDT，總質押量將達到 205 美元，即在計入資金池的任何額外費用前，損失 0.06 美元（或 0.0000011%損失）。
為了最大限度地減少這種風險，一些交易所設有流動性池，只包含類似的價值資產，通常是穩定幣形式。持有穩定幣或價值相對穩定的代幣池子可以最大限度地降低無常損失風險，因為代幣之間的波動性往往較小，否定部分風險的另一種方式是在標準的50/50加權池模式之外，參與具有不同代幣權重的流動性池。這樣LP可以選擇他們對不同資產的風險暴露程度。最近，通過使用價格預言機，將外部價格輸入池中進行自動調整，引入了另一種將風險降至最低的模式，
正如這些例子所說明的那樣，DeFi風險水平可以在不同時間框架內或圍繞特定事件進行衡量，在圖9中，我們整合了所有提到的風險和隱含的風險率，以便根據我們的例子更好地了解每個風險的市場定價。請注意，這些風險率是基于設定的時間點上非常具體的事件，只是為了說明尋找隱含DeFi障礙率的方法，它們絕不是對所述平臺上當前風險的永久性或確定性衡量。就像加密利率在任何時間都會發生波動一樣，大多數風險利率也會發生波動。
圖9：平臺隱含風險率
雖然量化風險的方法不止一種，或者說對DeFi的信任，但有一個基準利率，可以推斷出風險的層級，這將有助于理解DeFi存款≠銀行存款。
結論
DeFi通過使用互聯網，為全球有銀行賬戶和無銀行賬戶的個人提供了獲得金融服務的機會，隨著新參與者加入，而傳統銀行又無法提供有吸引力的利率，人們開始轉向那些不僅能提供豐厚回報，而且還能跨越地域界限參與熱門金融產品的機會。了解到這一點，我們希望在DeFi領域教育市場參與者的同時，也鼓勵個人提高安全意識和風險認知。加密貨幣的世界與傳統金融系統及其產品仍有很大不同，一旦了解這些新平臺和應用的相關風險，我們相信可以做出明智的決定，并管理影響DeFi投資收益率的風險。在DeFi固有的復雜性和Kraken對安全的重視之間，我們希望更好地了解DeFi及其風險將提高整個行業的整體安全標準，因為市場參與者做出明智的決定并要求更高的平臺安全性。
