Warning: Declaration of Gutenberg_REST_Global_Styles_Controller_6_2::get_available_actions() should be compatible with WP_REST_Global_Styles_Controller::get_available_actions($post, $request) in /home/mmsteam/public_html/wp-content/plugins/gutenberg/lib/compat/wordpress-6.2/class-gutenberg-rest-global-styles-controller-6-2.php on line 304
Представляем структуру рисков Mars Protocol – MMS
MMS

Обновление от 18 января 2023 г.: эта структура рисков устарела в пользу новой структуры рисков протокола Mars , разработанной специально для Mars v2. Новая структура рисков доступна здесь: https://blog.marsprotocol.io/blog/introduction-mars-protocols-risk-framework-2-0 .

Mars Risk Framework служит двум основным цел

ям:

  1. Оценка рискованности активов, которые будут добавлены на платформу; и
  2. На основе этой оценки устанавливаются параметры риска для этих активов.

В этом посте мы подробно рассмотрим, как работает этот фреймворк. В первом разделе мы определим категории и переменные, которые мы измеряем для оценки рискованности актива. Затем мы углубимся в методологию, которую мы используем для оценки этих активов, и, наконец, мы объясним процесс, который мы используем для установки параметров риска протокола.

Категории риска и измеряемые переменные

Система управления рисками оценивает активы по 3 основным категориям:

  • Рыночный риск: измеряет ликвидность и волатильность актива.
  • Риск смарт-контракта (SC): измеряет рискованность актива на техническом уровне.
  • Риск контрагента (CP): измеряет риск централизации актива.

Каждая из этих категорий, в свою очередь, измеряется следующими переменными:

Рыночный риск:

  • Максимальная внутридневная просадка: максимальное изменение цены (от максимума к минимуму) в торговый день за последние 365 дней.
  • Волатильность: стандартное отклонение логарифмической дневной доходности за последние 90 дней.
  • 24- часовой объем: средний 24-часовой объем за последние 90 дней.
  • Худший 7-дневный объем: Минимальный 7-дневный средний 24-часовой объем за последние 90 дней.

Риск смарт-контракта:

  • Время с момента запуска.
  • Медовый горшок: ежедневная сумма общей заблокированной стоимости проекта (TVL) с момента запуска. В целях стандартизации это значение делится на 365 миллиардов долларов (1 миллиард долларов в день в течение 365 дней), чтобы получить коэффициент Honey Pot.
  • Качество аудита (качественный): Тщательность и качество аудита, проведенного по проекту.
  • Качество смарт-контрактов (качественное): измеряет общую рискованность смарт-контрактов. Оценивает использование лучших практик, тщательность тестов и документацию, среди прочих факторов.

Риск контрагента:

  • Команда (качественный): оценивает репутацию и честность команды, стоящей за проектом.
  • Централизация ключевых контрактов (качественный): измеряет уровень централизации наиболее важных контрактов протокола.

Методология оценки

Каждый актив получит оценку от A до D в соответствующих переменных для каждой категории в соответствии со следующими таблицами:

Рыночный риск:

Риск смарт-контракта:

Риск контрагента:

* Поскольку при оценке этих качественных переменных больше субъективности и нюансов, мы определяем только условия для наивысшей (A) и самой низкой (D) оценок. Все, что находится между ними, будет оцениваться в каждом конкретном случае в соответствии с положением актива между этими двумя точками.

После определения оценки для каждой переменной в каждой категории вычисляется окончательная числовая оценка по каждой категории. Эта оценка будет средней оценкой каждой из переменных категории в соответствии со следующей таблицей:

Пример расчета оценки рыночного риска

Пусть актив A имеет следующие оценки для переменных рыночного риска:

  • Худшая внутридневная просадка: A
  • Волатильность: B
  • 24-часовой объем: C
  • Худший том за 7 дней: B

Тогда окончательная числовая оценка для этого актива будет:

Параметры риска

Прежде чем определить методологию параметров риска, стоит изучить, что такое параметры риска:

  • Loan-to-Value (LTV): определяет максимальную сумму, которую пользователь может занять с определенным обеспечением. Например, если LTV актива составляет 50%, пользователь, который внесет этот актив на сумму 1000 UST, сможет занять до 500 UST любого актива, доступного на платформе. Учитывая, что пользователь может внести несколько активов в качестве залога, общий LTV для пользователя можно рассчитать следующим образом:
  • Порог ликвидации: определяет уровень, при котором кредит считается недостаточно обеспеченным и может быть ликвидирован. Например, если порог ликвидации позиции составляет 70%, а стоимость заемных средств для этой позиции увеличивается до более чем 70% стоимости обеспечения, позиция может быть ликвидирована. Порог ликвидации всегда будет выше, чем LTV для каждого актива. Это служит запасом прочности для заемщиков. Порог ликвидации на пользователя можно рассчитать следующим образом:
  • Бонус за ликвидацию: определяет бонус, который получает ликвидатор при ликвидации позиции. Этот бонус выплачивается из залога ликвидированного пользователя. Например, если ликвидационная премия составляет 15%, ликвидаторы получают дополнительные 15% залога заемщика за каждую единицу погашенного долга.
  • Оптимальное использование: определяет оптимальное соотношение заемных и депонированных активов для данного денежного рынка. Например, если оптимальное использование рынка составляет 80%, то при оптимальном уровне использования сумма активов, заимствованных на этом рынке, должна составлять 80% активов, размещенных на этом рынке.
  • Лимит воздействия: Mars установит лимит депозита для определенных активов в зависимости от их профиля риска. Это ограничение будет служить защитным механизмом, позволяющим добавлять на платформу новые (и потенциально более рискованные) активы без ущерба для общей целостности системы. Всякий раз, когда актив достигает предела воздействия, его LTV автоматически становится равным 0. Это означает, что в этот момент актив больше не будет приниматься в качестве обеспечения в рамках Mars, что ограничивает подверженность платформы этому активу.
  • Залог (бинарный): указывает, можно ли использовать актив в качестве залога на платформе. Некоторые активы, относящиеся к определенному профилю риска, могут быть размещены на платформе и предоставлены для заимствования, но они не могут использоваться в качестве залога.
  • Kp (термин, пропорциональный регулятору): определяет, насколько быстро процентная ставка реагирует на изменения в использовании. Этот параметр варьируется от рынка к рынку в зависимости от двух основных факторов — общего рейтинга риска и отзывчивости актива. Необходимо определить два значения Kp: Kp1 для нормальных условий и Kp2 для использования в экстремальных условиях. Нормальные условия относятся к ситуациям, когда загрузка находится в пределах 20-процентного диапазона от оптимальной загрузки. В ситуациях, когда это не так, будет использоваться Kp2, чтобы процентные ставки корректировались более агрессивно.

Как упоминалось ранее, методология оценки, рассмотренная в предыдущем разделе, является наиболее важным исходным материалом для определения параметров риска для каждого актива. Хотя все категории важны для определения каждого параметра риска, мы используем разные веса для каждой категории в зависимости от определяемого нами параметра.

Для параметров, связанных с ликвидацией (LTV, порог ликвидации и бонус ликвидации), например, мы более серьезно взвешиваем рыночный риск, поскольку мы считаем, что после включения актива в платформу большая часть риска ликвидации возникает из-за сложных рыночных условий, которые включены в категорию рыночных рисков. С другой стороны, риск SC и CP — это риски, которые могут материализоваться более бинарным образом. Таким образом, мы придаем им большее значение при определении лимита риска и залога, поскольку эти параметры более прямым образом ограничивают общую подверженность платформы определенному активу.

Конкретные детали того, как мы устанавливаем каждый из этих параметров, будут подробно рассмотрены в следующих разделах.

LTV, порог ликвидации и бонус ликвидации

Эти параметры будут определяться следующим образом:

Сначала рассчитывается LTV:

LTV = Макс. LTV * Взвешенная оценка, где:

Максимум. LTV = 90%, что указывает на максимальную LTV, отдаваемую активам A на платформе.

Взвешенная оценка = 0,7 (оценка рыночного риска) + 0,15 (оценка риска SC) + 0,15 (риск CP)

Затем порог ликвидации и бонус ликвидации рассчитываются следующим образом:

Любой актив с взвешенной оценкой ниже 0,25 не будет включен в платформу.

Оптимальное использование

На основе той же взвешенной оценки, которая использовалась в предыдущем разделе, начальные значения оптимального использования будут определяться следующим образом:

Учитывая, что оптимальное использование является критическим параметром для модели процентной ставки, реальное использование будет тщательно отслеживаться, как только рынки оживут, и оптимальное использование будет соответствующим образом обновляться в тех случаях, когда это необходимо.

Предел воздействия

Предел воздействия будет определяться следующим образом:

Сначала рассчитывается взвешенная оценка.

Взвешенная оценка = 0,2 (оценка рыночного риска) + 0,4 (оценка риска SC) + 0,4 (риск CP)

После расчета взвешенного балла предел воздействия определяется в соответствии со следующей таблицей:

Примечание. Ограничение воздействия будет реализовано на Mars v2.

Обеспечение (бинарное)

Не каждый актив, принятый на Марсе, будет доступен для использования в качестве залога. В частности, активы с высоким риском контрагента (оценка D по обеим переменным CP) не будут приниматься в качестве залога.

Kp (пропорциональный член контроллера)

Основным критерием для установки Кр1 и Кр2 является реакция рынка на изменение процентной ставки. Чем ниже отзывчивость, тем ниже Kp, чтобы избежать резких изменений процентных ставок на этих рынках и наоборот. Чтобы определить отзывчивость каждого актива, была проведена качественная оценка для оценки спроса на этот актив в рамках протокола. Начальный набор параметров будет установлен на консервативной стороне. Как только будет доступно достаточно эмпирических данных, будет разработана количественная методология, дополняющая этот качественный подход.

Заключение

Система управления рисками Mars имеет решающее значение для обеспечения безопасности Mars для всех участников. Стандартизировав методы анализа параметров риска, мы можем быстро и объективно сравнивать активы. Мы также можем избежать потенциально политического процесса выбора активов, которые будут поддерживаться.

Структура риска оценивает все активы в спектре. Чем более рискован актив, тем больше ограничений протокол накладывает на этот актив. Например, более рискованные активы имеют более высокие ликвидационные бонусы и более низкие целевые показатели оптимального использования. Таким образом, это позволяет протоколу поддерживать более рискованные активы, не ставя под угрозу общее состояние протокола.

Оценки риска первоначально будут рассчитываться членами основной команды. Однако в конечном итоге этот процесс будет открыт для сообщества. Любой участник MARS сможет подсчитать количество баллов и предложить добавить любой новый актив на Марс.

Таким образом, Risk Framework приближает нас к нашей цели полной децентрализации Марса, обеспечивая при этом его способность развиваться вместе с более широким крипто-ландшафтом.

Присоединяйтесь к миссии
Поделитесь своими комментариями ниже или следите за нами в Твиттере: 
twitter.com/mars_protocol

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *