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基于資金池的DeFi貸款服務,最理想的利率模型是什么?

發布時間:2023-08-18 19:51:53 來源:網絡投稿

目前市場上存在多種基于資金池的DeFi貸款服務,每一種服務都提供不同的利率模型,以保持貸款人和借款人需求之間的平衡。

存款人從基于資金池的DeFi貸款服務中獲得的利息與借款人創造的利息成正比。因此,對于儲戶來說,以盡可能高的利率借出盡可能多的代幣的服務是最可取的。同時,從借款人的角度來看,以盡可能低的利率借款是有益的,因此在上述雙方之間找到平衡是至關重要的。

這個過程中的主要因素是利用率。對于這些基于資金池的DeFi貸款服務,資金池是由貸款者存入的資金維持的,貸款者從資金池中取出貸款。利用率是貸出資金的一個指標(總借款),而代幣的總可貸出金額(總存款+協議權益)則是另一個指標。

通常,高使用率表示用于貸款的資金池的百分比較高,因此,存款人的利率更高。相反,較低的利用率意味著更少的貸款,更低的利率。

這種決定利率的機制有兩個主要目的:

1、存款利率高

為存款提供高利率,提高存款的利用率勢在必行。

如果貸款者和借款者的需求在當前的市場利率下得到滿足,那么更高的利用率將為存款人帶來更高的利率。這在系統中創建了一個健康的強化循環。然而,如果利率很低,那么提供給存款人的利率也會很低,從而降低了他們將資金留在系統中的動機。這將導致提現的增加,導致資金池不斷減少。這最終導致系統的活動降低。

2、穩定的提款

為了能夠統一地響應取款請求,重要的是保持一定數量的資金可用來立即取款。如果系統無法處理所有的取款請求,則增加了發生銀行擠兌的可能性。這將破壞系統的信譽,并導致用戶流失。為了防止這一切發生,必須將利用率保持在一定的水平。如果利率接近100%,就必須通過迅速提高利率來鼓勵收回借出的資金或增加存款,以確保資金池的流動性。

如你所見,利率模型在基于資金池的DeFi貸款服務中發揮著至關重要的作用。每一種服務都花費了大量的時間和精力來完善模型。

以下是對各種DeFi貸款服務及其利息模型的深入分析。本文分析選擇的DeFi項目包括:compound、Fulcrum、dYdX、DDEX和Divine。它們的利率模型主要分為三類:線性模型、多項式模型和指數模型。

線性模型

Compound和Fulcrum使用的是線性利率模型。

線性利率模型(Compound和Fulcrum)

隨著利用率從0%上升到100%,Compound的利率保持在[5%,20%]之間,Fulcrum的利率保持在[8%,100%]之間。

1、在目前市場利率(DAI為)下,Compound在50%的利用率下達到平衡,而Fulcrum是在,Compound

2、在90%利用率下,Compound斜率為,Fulcrum斜率為 (x = 時的導數),Compound

我們假設提取資金池的配置為10%,因此選擇了90%的利用率進行比較。

對于Compound等簡單的線性模型,必須選擇較低的坡度才能獲得較高的利用率。當利用率較高時,與其他模型相比,降低利用率以達到穩定的壓力較低,且該模型存在較大的銀行擠兌風險。然而,Fulcrum引入了另一個具有一定值的線性模型,從而降低了該模型所具有的風險。

多項式模型

dYdX和DDEX是使用多項式模型計算利率的服務。

利率多項式模型(dYdX, DDEX)

隨著利用率從0%上升到100%,dYdX的利率保持在[0%,50%],DDEX的利率保持在[10%,100%]之間。

1、在當前市場利率下,dYdX達到均衡的利用率為,DDEX為。(dYdX< DDEX)

2、在90%利用率下,dYdX斜率為,DDEX斜率為 (x = 時的導數)(dYdX < DDEX)

多項式模型的利率隨著利用率接近100%而急劇上升。與線性模型相比,多項式模型能更好地實現資金的穩定性,便于提取資金。

指數模型

最后,Divine是一個使用利率指數模型的服務。(目前由Trinito使用)

利率指數模型(Divine)

隨著利用率從0%上升到100%,Divine的利率保持在[3%,100%]之間。最小利率通過值b設定,斜率由值a確定。

1、在目前市場利率下,Divine達到均衡的利用率為。

2、在90%的利用率下,Divine的斜率為。(x = 的導數)

指數模型與多項式模型相似,可以在利用率較高時迅速提高利率,增加資金實現流動性的動力。同樣,從上圖中可以看出,曲率系數高(a = 20),在一定的利用率(70%)以下,可以提供一個相當固定的利率。這是一個很大的優勢,因為該系統可以在不進行額外干預的情況下提供流動性和利率的穩定,本質上解決了大多數基于池的DeFi貸款服務固有的風險。

正如您所看到的,每個DeFi貸款服務都有一個適合其服務的不同利率模型。因此,很難說哪一個是完美的。這些都在經受市場的檢驗,完善利益模型機制、提高效益的工作還將繼續。

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