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Fyde:机构级的DAO财库管理方案

Bryan Web3工场 2023-01-24

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Fyde为Web3生态系统提供了机构级别的财库管理手段。该项目是一个系统性的财库管理解决方案,建立在对投资分散性、流动性、现金流、治理权管控的基础上,可以使客户财库资产与加密货币整体市场表现保持0.5-0.7的beta值。团队一共有三十多年在顶级投资机构的管理经验,雇主包括摩根大通、德意志银行等。

没有人真正知道加密货币财库(协议、DAO、基金会等)的确切资产规模,但它是不容小觑的。
Deepdao的数据指出,仅DAO中的财库就有95亿美元,去年的峰值约为130-140亿美元。
Gnosis Safe的数据为我们指出大约有400亿美元。实际上,加密货币财库的总规模可能远远超过这个数字。毕竟,仅VC机构去年就投入了330亿美元。
因此,面临如此巨大的财富,如何有效运作这些财库的资产是每个项目长期稳定运营的基础。
除了满足组织日常运营所需的资金外,财库的资产管理的目标还包括为实现长期发展战略目标所需的资本提供支持。
为了满足这些商业需求,DAO的财库必须达到机构级别的投资组合管理标准。
然而,在牛市的情况下,人们往往会忽视财库管理的重要性,沉迷于通证资产价值上涨的情绪中。
最近的熊市就是对这种认识的最好回应,尽管在繁荣的市场状况下人们并不关心,但区块链领域的创业者和开发者在市场周期的任何时候都应该重视财库管理。
相关研究表明,多元化的投资组合比集中的头寸具有更小的波动性和下行风险,投资组合中应该具有处于不同资产周期的资产,从而减轻特定投资组合的波动。
当观察前50名DAO和协议(包括Uniswap、Lido等)时,近80%的资金集中在不到3种资产上,其中大多数只包括他们自己的原生代币和少量的稳定币。
当然社区一般都相信自己的治理代币会持续升值,并且社区成员希望维持对治理的话语权,这需要保持足够的代币筹码。因此也能够理解这种现状。
不过,自2021年以来,上千个DAO和Web3项目都面临现金流问题,这些项目的财库资产价值已经下降了80%-90%,不得不让我们反思背后的原因是什么。
从传统金融的角度来考量,近80%的资金集中在不到3种资产上相当于福特公司的财资几乎100%投资于福特公司自己的股票,这是被监管制度禁止的。
传统的企业财务团队在法律上被要求管理其投资组合的风险,以确保公司的资产运作能够达到多样化、分散化的标准。
DAO如此集中的资产配置,不仅造成极高的波动性,而且其价值实质是虚市值,变卖DAO财库资产的行为都会带来财库资产的较大幅度下跌。
这种脆弱的风险控制机制说明这个领域还处于非常稚嫩的发展阶段。
最近的一个例子可以从Solana生态系统上的COPE看出。为了满足开发支出,该团队被迫出售其财库资产的一大部分,相当于其整体代币供应的11%,导致价格暴跌77%。
如此惨重的暴跌,直接导致项目方失去了社区的信任。

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Fyde:机构级别的

财库管理解决方案

因此,基于这种现状,笔者希望介绍Fyde,它为Web3生态系统提供了机构级别的财库管理手段。

该项目是一个系统性的财库管理解决方案,建立在对投资分散性、流动性、现金流、治理权管控的基础上,可以使客户财库资产与加密货币整体市场表现保持0.5-0.7的beta值。

针对笔者上面的问题,Fyde提出了一个全面的财库管理解决方案,为加密货币财库提供了使其资产多样化的能力,释放其财库中的流动性,并获得现金流/收益。

这一切都不需要失去社区成员的治理权,也不需要给项目方那个的原生代币带来价格下行压力。

他们在投资分散性、流动性、现金流和治理权管控上都提供了对应的创新性解决方案。

通过建立分散化资产池降低价格波动

不同的DAO将他们各自的代币存入一个资产池中,并通过持有$TRSY(与资产池市场价值关联)捕获所拥有的资产池份额的价格波动。限制单一资产在资产池的比重,确保没有任何单一成分会对资产池造成决定性影响。

通过间接售卖资产,

缓冲价格的负面影响

在需要变卖财库资产满足运营要求的时候,DAO仅需变卖$TRSY就可以实现。这样即避免了对代币价格的负面影响,又防止在DEX上交易出现滑点。

通过质押代币获得稳定现金流

有效利用资产池中的代币进行质押获取收益。

通过$TRSY和Gnosis功能,

避免失去治理投票权

使用者不会失去存入资产池中代币的治理投票权,他们可以通过Gnosis Delegate Registry合约实现投票。除此以外,Fyde已经与许多不同规模和不同发展阶段的用户接洽,包括第一梯队的DAO、DeFi协议平台、公会、基金会等等。这些机构在试用Fyde的产品服务后给予了积极正面的反馈,并表示在产品上线后会继续使用。

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兼顾传统金融和

Web3背景的创始团队

团队方面,把创始成员的经验加在一起的话,他们一共有三十多年在顶级投资机构的管理经验,雇主包括摩根大通、德意志银行等。
另外,部分成员曾经在斯坦福大学研究多年机器学习领域,或者在NASA研究超级计算机领域。
如此多样化的团队背景和在顶级机构核心部门任职的经验将助力该项目成功发展。

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