DeFi 점수 소개 — DeFi 대출에서 코드 및 재정적 위험을 평가하는 오픈 소스 방법론

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DeFi 점수 소개 — DeFi 대출에서 코드 및 재정적 위험을 평가하는 오픈 소스 방법론

by Nicole Adarme 2019 년 9 월 20 일 Posted on September 20, 2019

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APR보다 DeFi 대출에는 더 많은 것이 있습니다..

세 자릿수 성장과 다양한 대출 플랫폼에 5 억 달러 이상이 고정 된 DeFi에게는 큰 해였습니다. 우리는 진정으로 분산 된 금융 서비스를 향한 느린 행진을 계속하면서이 부문의 엄청난 양의 실험과 탈 중개 화에 끊임없이 영감을 받고 있습니다. 불행히도 DeFi에 대한 대중의 인식은 종종 스마트 계약 대출 플랫폼에 수반되는 새로운 유형의 위험을 피하면서 대규모 수익의 잠재력에 초점을 맞추고 있습니다. 가장 일반적인 대출 및 대출 플랫폼에는 Compound, DyDx, Fulcrum 및 Nuo가 있습니다..

이러한 프로토콜의 숙련 된 사용자는 일반적인 우려 사항을 인식 할 수 있습니다.

  • 프로토콜의 스마트 계약에 내 자금을 위험에 빠뜨리는 버그 나 취약성이 포함되어 있지 않다는 것을 어떻게 믿을 수 있습니까??

  • 제품이 정말 분산되어 있습니까? 개인 또는 그룹이 오라클, 관리 통제 또는 비상 조치를 조작하여 내 투자에 영향을 미칠 수 있습니까??

  • 자금을 마음대로 인출 할 수없는 시나리오가 있습니까??

  • 가격 변동성이 내 포지션에 어떤 영향을 미칠까요? 전체 시스템을 지원하는 담보 유형?

DeFi 커뮤니티가 위험을 염두에두고 대출 기회를 평가하고 있습니까, 아니면 단순히 최고의 수익률을 추구하고 있습니까??

DeFi의 위험에 대한 전체 론적 접근 방식

ConsenSys Codefi는 DeFi 대출 시장에 영향을 미치는 기술 및 재무 위험에 대한 투명성과 이해를 촉진하기 위해 DeFi 점수 방법론을 출시하게되어 기쁩니다. 초기 방법론은 오픈 소스입니다. GitHub, 따라야 할 샘플 구현이 있습니다. 우리의 목표는 DeFi 및 Ethereum 개발자 커뮤니티가 DeFi가 성숙함에 따라 방법론을 확장, 테스트 및 사용하는 것입니다..

다음은 특정 대출 시장을 평가하는 소비자 애플리케이션에서 DeFi 점수를 구현하는 방법에 대한 시각적 예입니다..

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이 모델은 사용자에게 제시하거나 다른 시스템에 통합 할 수있는 이해하기 쉬운 0-10 점을 출력합니다. 이 예에는 또한 점수에 기여하는 속성 (강력한 기술적 속성, 낮은 유동성, 높은 규제 위험)에 대한 요약도 포함되어 있습니다..

위험 모델 & 데이터 입력

암호화 시장의 위험 속성을 포착하는 두 가지 범주가 있습니다 : 스마트 계약과 금융 위험.

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스마트 계약 위험

대출 플랫폼은 모든 시장에서 동일한 스마트 계약을 공유하는 경향이 있으므로 플랫폼을 비교할 때 스마트 계약 위험이 가장 관련성이 높은 요소가 될 것입니다. 플랫폼 또는 프로토콜의 스마트 계약에 대한 중요한 질문에 답하면 스마트 계약과 관련된 위험을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 평판이 좋은 회사가 코드의 어떤 부분을 감사 했습니까? 공식적인 검증이 수행 되었습니까? 코드가 오픈 소스입니까? 버그 현상금이 제공됩니까??

재정적 위험

금융 리스크는 개별 시장 내 유동성 및 담보 화 문제에 초점을 맞추며 시장 상황에 따라 변경됩니다. 예를 들어 시장이 경쟁사에 비해 유동성이 낮다면 점수가 떨어질 것입니다..

차용자들은 상환을 보장하기 위해 과잉 담보 화되어 있지만 암호화 자산의 변동성은 높은 담보 요소가 충분하지 않을 수 있음을 의미합니다. 오늘날의 DeFi 플랫폼을 담보로하는 구성은 매우 다양하며 일부는 다른 것보다 훨씬 유동적이고 안정적인 자산으로 구성됩니다. 시장의 담보 비율 및 담보 포트폴리오에 대한 온 체인 데이터도 DeFi 점수에 영향을 미칩니다..

기타 고려 사항

보험 및 규제 위험은 우리가 차이를보기 시작하는 두 가지 영역입니다. 일부 플랫폼은 블랙 스완 이벤트로부터 보호하기 위해 보험 기금에 기여하고 있지만, 풀은 일반적으로 부적절한 것으로 간주됩니다. 일부 플랫폼은 규제 문제를 인정하고 다른 플랫폼은 더 강력한 반 규제 입장을 취합니다. 대출 플랫폼이 성숙함에 따라 이러한 도메인이 DeFi 점수에서 더 많은 비중을 차지할 것으로 예상합니다..

DeFi의 초기 상태와 제한된 역사적 추적 기록을 감안할 때 이것이 회귀 테스트를 거친 검증 된 통계 모델이 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 신흥 시장에서 위험을 추정하고 전달하기위한 대화를 시작하는 것은 의견 기반 프레임 워크입니다. 가중치는 10 점 점수 스펙트럼의 값을 최대화하도록 설계되었으며 처음에는 Compound, dYdX, Nuo 및 Fulcrum에 맞게 조정되었습니다..

무엇 향후 계획?

점수의 활용도를 높이기 위해 새로운 데이터 포인트와 방법을 적극적으로 검토하고 있습니다.

  • 청산 정책을 통해 중앙 집중화 (거버넌스) 위험, 오라클 위험 및 시장 유동성 위험을 포함한 추가 위험 요소 해결

  • 점수 하위 구성 요소를 개별 점수로 나누기

  • 시장 메타 데이터 검증을위한 탈 중앙화 방법

  • 대출 이외의 DeFi 제품에 대한 모델 조정

  • 이 스코어링 알고리즘의 관리를 DAO-ify

커뮤니티가 방법론에 대한 피드백을 제공하고 연락 할 것을 권장합니다.!

  • 기여 GitHub

  • DeFi 점수 웹 사이트 방문

  • 토론에 참여 전보

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Mike Owergreen Administrator
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