EFI:详解DeFi风险管理工具Gauntlet：如何通过风险参数化降低DeFi风险并提高资本效率？

作者：北辰，链茶馆

金融是在不断跟风险打交道，信用风险、流动性风险、投资组合风险、交易风险……

在传统金融市场，这些风险隐藏在无数个大机构的背后，交给大机构的成百上千人的专业团队打理，可以很好地解决各自所在机构的风险。但这也有可能会堆积成系统性的金融危机，最终由所有人来买单。

去中心化金融没有金融机构，整个DeFi市场是无数个开放的协议组成的，因此动荡和不确定性也就分散在这些协议或者协议的trader那里。他们都需要金融风险管理工具来应对日益复杂的市场和黑客。

但DeFi市场的特殊性在于它以crypto的逻辑重构了各种金融产品，所以就不能直接套用传统金融市场的风险管理工具，而是需要足够懂金融也足够懂DeFi的人设计出全新的框架，才能帮助协议或者trader做出更佳的决策。

前不久DeFi风险模拟平台Gauntlet以10亿美金的估值融资2380万美元，因为它是这条赛道上为数不多的正式选手。

交易所ETH余额创4年低点:金色财经报道，数据显示，交易所ETH余额刚刚达到17,988,507.941枚，创4年低点。[2023/4/19 14:12:59]

把风险参数化

首先强调一下，金融风险管理不是如何避免风险——那叫保险。

对金融来说，风险的另一面是资本效率，所谓金融风险管理，就是让投资者在风险可控的前提下把回报最大化。

比如Gauntlet能够让Balancer的LP收入翻倍，能够让SushiSwap的流动性挖矿效率提高5倍，能够让Aave躲避了行情暴跌带来的清算螺旋，能够让Compound借贷出更多的资产……

而这一切都是建立在风险并没有提升的基础之上。

基本原理是把DeFi协议的风险参数化，然后把这些关键参数放到Gauntlet的风险评估框架中，以供直观地监测、动态地衡量风险。

值得一提的是，每一个协议都对应着特定的风险评估框架，而这需要背后的研究团队来金融建模，并根据数据模拟来调整优化这些参数。

“元宇宙”上榜牛津年度词汇，位居第二:金色财经报道，“goblin mode”击败以压倒性优势击败了牛津年度词汇的元宇宙。牛津英语词典的制作者表示直到去年才在专业语境中使用的“metaverse”这个词排在第二位，使用量比前一年增加了近四倍。“goblin mode”是一个俚语，用来描述“一种毫无歉意地自我放纵、懒惰、邋遢或贪婪的行为”。[2022/12/6 21:24:21]

把一个DeFi协议的风险给参数化，需要进行以下流程：

1.抓取该协议的关键数据——比如市场数据、借款人数据以及核心流动性数据等。

2.先按照常见的风险参数，计算出上述数据显示出的风险和资本效率。

3.开始模拟各种情况下的关键数据，从而得出最大化捕获风险和资本效率的目标函数，以及确定相关的参数。

4.数据科学家开始手动优化参数，主要是确保系统不会推荐出离谱的建议。

高通计划用新芯片再次进军服务器市场，减少对手机业务依赖:8月19日消息，据外媒消息，美国芯片巨头高通正尝试再次进军服务器处理器市场，减少对智能手机业务的依赖。知情人士表示，高通正在为去年收购的芯片初创公司Nuvia开发的产品寻找客户，而作为最大的服务器芯片买家之一，亚马逊云服务部门AWS已同意考虑采用高通的产品。[2022/8/19 12:35:10]

走完上述流程，就能清楚地知道这个DeFi协议在发生不同情况下的市场表现了，自然也就清楚应该采取什么行动是最合理的——无论是最大化地获利还是避免崩盘。

当然，在上述整个流程开始之前，需要Gauntlet团队先对这个DeFi协议有足够深刻的理解。后文会有更详细的介绍。

目前Gauntlet提供风险管理服务的DeFi协议有Aave、Compound、BenQi、Acala、Parallel、Synthetix和SushiSwap等。

多资产投资项目ZomPot将向公众分发约 1.75亿 ZPOT:金色财经报道，多资产投资机会项目ZomPot将向公众分发约 175,000,000 ZPOT。 80% 的可用代币被指定用于创建一个平衡的生态系统，日常加密用户和专门的加密投资者都可以利用ZomPot (ZPOT) 投资。

该代币建立在币安智能链 (BSC) 之上，可提供稳定性、可靠性和低交易成本。ZomPot (ZPOT) 生态系统的稳定性和可靠性将为不确定的投资者提供区块链技术价值的证明，进而吸引新用户继续发展该项目。（prnewswire）[2022/8/13 12:22:42]

SushiSwap：流动性没减少，但流动性激励效果增强5倍

Compound当初推动的流动性激励直接开启了DeFiSummer，无数的人是为了赚额外的COMP激励冲进来，然后左手倒右手地反复借贷。

现在的DeFi协议初创团队只能感慨当初的流量真便宜，因为流动性激励几乎成了所有DeFi协议的沉重负担。

矿商Core Scientific签署75兆瓦的托管协议，预估每年将带来5000万美元的收入:7月26日消息，比特币矿商 Core Scientific 完成了一项托管 75 兆瓦硬件容量的交易。这些机器将于 2022 年第三季度开始部署，安装工作将在今年年底完成。该公司周二表示，一旦矿机全部安装完毕，该协议每年将带来总计 5000 万美元的收入。Core Scientific 没有透露托管客户的身份。[2022/7/27 2:39:19]

流动性激励够高，就能迅速拉升用户量以及TVL，一旦停止甚至降低流动性激励，这些都会随之流失。

我们在过去两年来已经见了太多昙花一现的DeFi协议是因流动性激励而起，又因流动性激励而亡。

其实对项目方来说，在要不要搞流动性激励的选择中，还有另一个选择——精准激励。

我们可以通过Gauntlet给SushiSwap提供的风险管理服务来直观地了解。

SushiSwap在2021年5月份开启了流动性激励计划Onsen第二轮，目标是把流动性引导到非主流的资金池。

简单粗暴的奖励越来越低效，并且很难转化为长期流动性和交易量。那么SushiSwap团队就需要知道，最佳激励额度是多少？哪些资金池最值得奖励？

Gauntlet通过建模给出了激励优化解决方案。

首先是按照前面提到的流程，计算出了整个DeFi领域的流动性激励的基线，如果回报低于该基线，就不会有多少流动性进来，甚至现有的流动性会流失。

然后根据每个流动性池的历史数据，进行「激励变化对流动性池的资本流入/流出的影响」统计建模，这样就能清晰看出哪个流动性池的LP对流动性激励并不在意，哪个流动性池的反应最强烈，从而最大限度地提高激励的影响。

用俗话来说就是——看人下菜碟。

比如Gauntlet发现SushiSwap的YFI-ETH池的LP主要是储蓄驱动，对流动性激励其实并不在意，于是SushiSwap在3个月内把这个池子的激励减少了75%，但流动性没有明显减少，反而持续增多……

按当时Sushi的价格来计算，等于给SushiSwap节省了约2240万美元，而省下来的Sushi会分配给那些敏感型的池子，比如RGT-ETH池。

最后的成果是Sushiswap的激励代币量没有增加，但日交易量增加了3亿美元。因为每激励一个Sushi代币就能吸引1万美元进来，而之前只能吸引2000美元的流动性。相当于激励效果增强了5倍。

Compound：风险不变，但能贷出更多的钱

相比传统金融，去中心化借贷平台Compound是一个极简主义平台，无论是贷款人还是借款人都能用一分钟搞定。

唯一的风险是抵押资产行情暴跌然后触发自动清算。

传统的避免方式是提供更多的抵押品，或者借更少的资产出来，但这样资本效率不高。

Gauntlet给出了解决方案。先是找出了导致清算的几个关键因素：用户行为、抵押品波动率、相对抵押品流动性、协议参数、智能合约风险。前四个因素决定了清算的可能性，智能合约风险不算。

接下来分析Compound上不同抵押品的历史流动性和波动性数据，找出那些价格不稳定但又常用的抵押品，结合Gas成本、清算人地址数量、平台储备金等状况建模，实时检测可能的风险。

对普通用户来说，这样就能在风险可控的情况下灵活借贷了。

更为重要的是借贷平台不必再一刀切地清算了，毕竟有时候明明是市场极为短期的波动，其实风险并不高。

Gauntlet除了给Compound提供这种服务，也跟Aave、Maker等平台合作。

Gauntlet提供的服务成果是即使一些抵押资产崩盘超过50%，但用户没有经历任何重大破产。

总结

上述两个案例只是抛砖引玉，Gauntlet为许多头部DeFi协议都提供这种定制化的风险管理服务，涉及许多非常深入的金融建模方面的研究。

现阶段的Gauntlet更多是跟DeFi协议合作，从产品层面优化风险管理和资本效率。

长远来看，风险管理工具是DeFi的基础设置，不仅每一个协议需要，每一个trader也需要。

“我们的平台由各种预测模型组成，我们使用这些模型来校准和改进各种DeFi协议的风险管理和激励措施。

长期看好Gauntlet的发展，不仅因为已有的成绩，而且他们的参数、模型持续改进的话，对后入场的对手而言无疑是很高的壁垒。

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