Curve 的新稳定币改变了游戏规则,这就是为什么!
全球第二大去中心化交易所Curve发布了其新稳定币白皮书的第一个公开版本。crvUSD 旨在解决一些新颖的概念,白皮书中重点介绍了其中三个概念:借贷清算 AMM 算法——LLAMMA、PegKeeper 和整体货币政策。虽然整个模型尚未 100% 弄清楚,但newmichwill对迄今为止所取得的工作实用性水平感到满意,可以发布它。
crvUSD 背后的主要思想是创建一个更可持续的稳定币模型,该模型具有平稳和渐进的清算,而不是当前清算在相对即时发生的最终所有模型。我将尽可能简短地介绍 crvUSD 的基础知识、它的模型和白皮书中的主要概念。
借贷清算 AMM 算法 — LLAMMA
可以说,借款人在参与货币市场时面临的最大风险是他们的抵押品跌破清算价格。由于绝大多数 DeFi 借/贷协议现在都在运行,只要达到清算阈值,抵押品就会在一次事件中被清算。不良借款人必须向贷方付款本身当然是一件好事。然而,去中心化借贷市场的一个大问题是抵押品的清算可能高于实际清算的可用流动性。
这就是为什么所有借贷协议都大量参与 Curve、Uniswap、Balancer 等流动性池 (LP) 的原因。非常适合获取流动性,但在极端波动时期或坏人寻找流动性的情况下,它们会受到很大影响一个漏洞。Mango和Solend最近都以不同的形式遇到过这个问题。
这就是 LLAMMA 的用武之地。AMM 参与内部化,LP 代币本身就是抵押代币。因此,按照白皮书的例子,在 ETH/USD 池中,随着 ETH 价格的下跌,LP 逐渐将 ETH 卖成美元。当价格回升时,相反的情况发生,美元被卖出换取 ETH。如果 ETH 永远不会回升,LP 手头有足够的美元来担保债务。
更重要的是,AMM 本身旨在通过集中的流动性来运作。这意味着流动性本身集中在一个范围内。当 LP 的比例向一侧移动过多时,抵押品将完全转换为 ETH 或 USD。这与 AMMs 的正常运作方式相反,在 AMMs 中,LP 持有人总是通过获得更少的升值资产和更多的贬值资产而遭受无常损失。
然而,一旦再次达到存款比例平价,损失就消失了。对于 LLAMMA,正如DeFiCheetah 很好地指出的那样,损失可能是永久性的,因为它的流动性仅在一个范围内移动。这是白皮书中尚未阐明的细节之一。<blockquote class=”twitter-tweet”><p lang=”en” dir=”ltr”>4。普通 AMM 的无常损失是无常的,因为如果价格水平恢复到 LP 将资产存入池中的水平,则资产价值不会发生变化。对于 LLAMMA,由于逻辑相反,这种损失可能是永久性的。现在细节还不清楚。
然而,如果这个问题得到解决,该模型可能会改变游戏规则:逐步清算意味着对风险的更高容忍度,这反过来可能意味着更多的资金投入市场。更多细节将适时公布。在其基础上,LLAMMA 似乎从 MakerDAO 的 DAI 稳定币超额抵押模型中获得了灵感。
挂钩器
PegKeeper 本质上是一个算法市场运营控制器 (AMO),它使 $crvUSD 的价值与 $1USD 挂钩。它通过两个动作来做到这一点:
如果 1$crvUSD>1$USD,那么 PegKeeper 自治合约将铸造无抵押稳定币并将其存入稳定交换池。这增加了供应,因此导致价格下跌并重新挂钩。
如果 1$crvUSD<1$USD,那么 PegKeeper 将提取稳定币并销毁它。这减少了供应,从而增加了稀缺性并导致价格上涨并重新挂钩。
crvUSD 本质上是一种算法,在稀缺性和丰富性之间进行交换,以保持稳定币……嗯……稳定。与去年的 OlympusDAO 或 TOMB 的代币经济学相比,这并不是一个陌生的概念。虽然这些项目有很多问题,但我一直认为这种货币政策背后有其优点,而且我认为像 Curve 这样的项目正在研究基础数学应用程序以做出最佳决策,而不是仅仅做事,这对加密货币来说是件好事很受欢迎。
货币政策及其影响
虽然仍有许多细节有待弄清楚并公开发布,但目前看来 $crvUSD 实际上将是一种算法稳定币,具有内部 AMM,可创建超额抵押金库,帮助其在动荡的市场条件下保持挂钩。该模型与 FRAX 相对相似,但有一些显着差异:$crvUSD 将铸造更多稳定币以降低其稀缺性,而 FRAX 通过从其 Curve 池中取出 USDC 来实现。FRAX 还使用其国库作为保持其挂钩的主要工具,而 $crvUSD 控制着自己的供应。
Curve 确实有潜力凭借其新颖的稳定币代币经济学方法开辟新天地。我真诚地相信 Curve、FRAX、DAI 或任何其他超额抵押稳定币等模型,尤其是那些走向去中心化的模型,不仅对加密货币有好处,而且最终对现实世界也有好处。迫切需要一个更公平的经济体系,我很确定它会从 DeFi 建设者和猿类的退化大脑中诞生。
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