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Gauntlet 报告|Karura 稳定币系统的初始参数推荐

Acala Acala Land 2021-10-12


 

Nathan Lord

Data Scientist at Gauntlet


译文出自:https://medium.com/gauntlet-networks/karura-parameter-recommendation-methodology-6ce7fe06cb77


正如 Acala & Karura 与 Gauntlet 合作文章中提到,Gauntlet 非常高兴能与 Acala 团队成为合作伙伴,为 Acala 和 Karura DeFi 平台提供自动化金融风险管理。这篇文章将重点描述与 Acala 紧密关联的先行网 Karura,以及未来 Gauntlet 将如何计算相关推荐参数。

 


Karura Overview

Acala vs Karura vs Maker 



Acala 基金会创立了 Acala 与 Karura 的两个平台。Acala 是基于波卡的新一代 DeFi 定制网络,同样 Karura 是基于波卡先行网 Kusama 的 DeFi 定制网络。对于许多读者来讲,Gauntlet 此前为 Maker 定制的网络参数推荐或许能够让大家可以更好的理解与对比。

 

这三个网络都是 DAOs,允许用户能够存入抵押品并生成稳定币。这里主要的不同点在于基于的原生网络不同,比如 Acala 和 Karura 能够从 XCMP 跨链协议中获得优势。以下表格描述了三个网络之间的不同点: 

 


在这篇文章中,我们将重点聚焦在 Karura。未来,Gauntlet 将会同时为 Karura 和 Acala 提供参数推荐。

 

 Karura


其中为 Karura 提供的核心服务是抵押债仓(CDPs)的使用,抵押债仓(CDPs)允许用户锁定自己的抵押品,以超额抵押的方式生成稳定币。Karura 的稳定币是 kUSD。这其实并不复杂,我们将展示一个关于抵押债仓(CDPs)系统运行与关联风险的简单总览。如果你想要更加深入的了解,可以查看 Acala 白皮书。

 

 CDP 功能 

 

假设一个用户想要在 Karura 平台上生成一些 kUSD 稳定币,那么必须锁定系统接受的抵押品资产(如 KSM)。一旦用户这样做之后,最小抵押品率参数将决定用户生成 kUSD 需要的最小抵押品数量。假设,如果用户存入价值 10 万美金的 KSM,并且 KSM 最小抵押品率为 250%,那么用户可以生成最多 10万美金/250% = 4 万美金的 kUSD。这个机制是确保在 KSM 市场价格突然下跌时, kUSD 有足额的抵押品担保。

 

如果 CDP 的抵押品资产价格下跌到一定程度,那么 CDP 将会被认为“unsafe”状态。这里决定为“unsafe”状态的关键参数为清算率。还是以之前的例子来讲,将设清算率为 200%。如果 KSM 抵押品价值跌到 8 万美金,那么新的抵押品率变为 8万美金的 KSM /4 万美金的 kUSD = 200%。若是抵押品率真的触达清算率,那么这个 CDP 将会被认为是 “unsafe” 状态,将会被清算。

 

在清算流程中,CDP 拥有者锁定的抵押品将以竞拍的方式进行出售。清算者将会用 kUSD 稳定币去归还未尝付的帐户与清算罚金,这里的清算罚金是指由于 CDP 拥有者触发清算所产生一定百分比的额外费用。举例来看,如果清算罚金为 10 %,那么 CDP 被清算,新的债务数量将会升至为 4 万美金 *(1+10%)= 4.4 万美金。在归还足额的 kUSD 之后,剩下的抵押品(若有的话)将会退还给 CDP 拥有者。

 

 Karura 风险敞口 


以之前的例子为例,设想在 CDP 中 KSM 的抵押品价值迅速跌至 3 万美金,那么剩下的 3 万美金的 KSM 抵押品将无法覆盖 CDP 清算所产生 4.4 万美金的 kUSD 债务敞口。如果一个清算者仅仅为 CDP 中的 KSM 出价 2.4 万 kUSD,那么按照 4.4w 美金的债务敞口 - 2.4 万美金的出价,还需要 2 万美金的 kUSD 债务需要弥补,因此这就需要拍卖网络原生 Token KAR 来弥补这部分的空缺。这 2 万美金就是刚刚例子中无法偿还的债务指标,所以该指标将作为我们对 Karura 最初启动时考量的重要指标。

 

 Goals 


在 Karura v1 版本启动时,Gauntlet 的目标是为 Karura 提供“保守”的参数建议。我们所定义的“保守”是指在极端行情波动下(≧ 600% ),24 时内的系统无法偿还债务比例始终保持 1% 以下。举例来讲,假设第一天 Karura 系统中未偿付的 kUSD 总额为 2500 万美金。在这种情况下,1% 的无法偿还债务意味着在 CDP 清算期间必须准备 KAR 偿付这 25 万美金 kUSD 的债务。   

 

 可交付结果 


Gauntlet 将会通过模拟在极端波动情况下 Karura 系统以及改变下表中特定抵押品风险参数的值,从而完成上述目标。Gauntlet 将会分析无法偿还债务的指标,已确定哪些参数组合最合适。

 


现在,我们将为 Kusama (KSM) 抵押资产提供一些参数建议。随着 Karura 不断发展,我们也将会在未来对其他一些准备成为 kUSD 抵押物的资产提供参数建议。

 

方法论


Gauntlet 将会通过不同波动性、参数值和抵押资产运行数千个基于 Karura CDP 代理的模拟。

 

每个模拟对应一个 24 小时的时间段,我们模拟价格变动和由此产生的 CDP 清算。此外,我们会记录整个模拟过程中的所有相关关键指标,例如无法偿还债务。


在开始每次模拟之前,我们初始化 CDP 用户和清算代理,生成价格轨迹,训练滑点和影响模型,并在我们的模拟链上部署相关的智能合约。

 

 初始 CDP 仓位 


每种抵押资产抵押后都会产生 CDP 所有者。由于我们习惯谨慎行事,因此我们假设 CDP 所有者将共同最大化债务上限参数。

 

因此,如果测试的债务上限为 10 万美元,则所有 CDP 用户能够共同铸造价值 10 万美元的 kUSD。所有的初始抵押品分配是通过帕累托分布设置的,并且拥有清算比率、最低抵押品比率和清算罚金的函数。

 

假设 CDP 所有者在整个模拟过程中不会向其 CDP 添加任何更多抵押品,尽管抵押品价格会有所下降,但我们也谨慎行事。

 

 特定假设 


为了生成我们的价格轨迹并训练滑点和影响模型,我们需要相关的市场数据。截至 2021 年 6 月 28 日,我们知道 KSM 的以下市场统计数据,我们可以在这些统计数据上训练我们的模型:

  • 年度波动率: 200%

  • 价格: $204.89

  • 平均每日交易量 USD ($ADV): $200MM

 

 价格轨迹 


使用初始价格和年度波动率,我们为每个抵押资产生成相关的 24 小时价格轨迹。

 

滑点模型


当清算人出售他们刚刚在交易所购买的抵押品时,这将产生滑点成本。这些很重要,因为滑点因素决定了清算人愿意为 CDP 中的抵押品出价多少。因此,我们为每个抵押资产训练滑点模型,作为波动性、交易规模和平均每日交易量的函数。

 

影响模型 

当清算人出售他们刚刚在 DEX 购买的抵押品时,他们会产生滑点,从而影响市场价格。但这种滑点并不一定会对市场产生永久性影响。例如,如果 KSM 的价格纯粹由于清算人的大量套利销售而从 200 美元滑落到 180 美元,另一位清算代理人可能会注意到这一销售,并在几分钟内将 KSM 的出价提高到 190 美元。

 

模拟运行 


在初始化所有代理人、开启 CDP、增加波动率、训练价格轨迹和影响/滑点模型后,我们准备开始模拟。在整个 24 小时模拟的每个时间段中,我们会更新每个抵押资产的价格并检查价格变化是否会导致任何可清算的 CDP。如果是这样,清算代理将为可清算 CDP 中的抵押品出价一定数量的 kUSD。出价金额是抵押品价格、利润率和预期滑点的函数。

 

当清算发生时,我们会保存有关该清算的关键指标,包括完全清算 CDP 所需的无法偿付债务金额。然后清算人立即在交易所套利这个清算的抵押品,引起滑点和价格影响。模拟抵押品价格变动 24 小时后终止,然后,我们确定要改变哪些参数,以找到其中 1% 能产生可接受的 “保守” 平均无法偿付债务比率的集合。

 

我们将对一组给定的参数运行数千次模拟,以生成大量的价格轨迹样本,从而对平均 24 小时破产债务的估计保持信心。

 

分析

 

由于 KSM 等抵押资产的 $ADV 非常低,因此增加债务上限参数会导致最无力偿债的债务。KSM 的 $ADV 大约为 2000 万美金,因此 2500 万美金的债务上限和 275% 的最低抵押比率意味着至少 2500万美金 * 275%  = 6875万美金的 KSM 可以一次锁定在系统中。如果 KSM 的价格急剧下降,这可能会导致许多 CDP 同时变得可清算。此外,清算人在流动性不足的 DEX 出售已清算的 KSM 会导致连环市场影响。清算人压低了 KSM 的价格,从而导致更多 CDP 可以清算,从而增加了更多破产债务的风险。随着流动性增加,我们期待推荐更激进的参数值。

 

未来推荐

 

随着未来不断发展,KSM 市场统计数据将持续变化,Karura 将开始容纳更多抵押资产。因此,Gauntlet 将根据市场变化更新特定参数,重新训练滑点和影响模型,并继续运行模拟以每周为 Karura 提供最新的参数建议。如前所述,我们将密切关注每个抵押资产的 $ADV 和波动性,以确定最佳参数建议。

 

结论

 

Karura 在 Kusama 上的首次发布是在 Polkadot 生态系统中使用 DeFi 协议的一个激动人心的机会。此外,Karura 为用户提供了在不影响 Kusama 网络安全的前提下,还能享受 KSM Staking 收益的产品 LKSM,并能利用 LKSM 抵押生成 kUSD 稳定币。Gauntlet 期待在发布时及之后为 Karura 和 Acala 提供持续的风险管理。



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