被忽视的DeFi风险溢价：从两个角度解析借贷平台特有风险

作者 | Kraken Intelligence

翻译 | Bite@火星财经

相对于传统收益率工具，DeFi利率非常诱人，特别是在当今负利率和货币贬值的大背景下甚是如此。但不得不承认的是，当前DeFi市场存在高风险溢价，值得深思。

本文分为货币风险和平台风险两部分，概述去中心化借贷平台特有风险，但我们希望在DeFi生态系统继续创新和颠覆现有金融业的过程中，本篇文章能成为你的DeFi指南。

读本文章前，有必要解释两个金融概念：

1. 无风险利率：指将资金投资于某一项没有任何风险的投资对象而能得到的利息率。

2. 风险溢价：已经确定的收益与冒风险所得收益之间的差，即为风险溢价。

一、货币风险

与加密货币相比，法币的无风险利率够成非常简单，因为政府债券收益率通常被用作基准。在加密货币背景下，更具体地说，稳定币与法币挂钩，我们认为无风险利率与法币也挂钩。例如，如果美元的无风险利率为0.5%，那么挂钩美元的稳定币USDC的无风险利率同样是0.5%。假设在Compound中USDC的存款利率是1%，那么0.5%的利差就是风险溢价。正如我们之前介绍过的，利率主要是“无风险”投资的违约利率和借给交易对手的违约风险（交易对手风险）所导致。这0.5%风险溢价就代表违约风险，或者说与DAI机制相关的风险因素，比如与美元脱钩的场景，或者与抵押资产ETH相关的风险，以及借贷平台本身的额外交易对手风险。

为了说明这一点，我们以DAI为例。DAI与美元价格挂钩，但由ETH支持，这意味着DAI的无风险利率将跟随其获得的报价货币。假设我们存入ETH换成DAI，那么DAI的利率将跟随ETH的关口利率4.30%（也是ETH当前的通胀率，我们将在下一段解释）。对于非质押证明（PoS）机制货币，如比特币，我们认为无风险利率为零。相反，对于借贷和发行捆绑在一起作为网络共识机制的的加密货币，可能会有一个无风险利率，将货币借给发行网络的人可能会获得无风险利率。随着以太坊2.0的推出，并采用PoS机制，ERC20代币未来可能会出现这种情况。

以以太坊为例，ETH年发行上限为1800万枚，截止到目前，大概每15秒就会开采一个区块，每开采一个区块矿工可获得2个ETH。在年发行量封顶的情况下，随着流通的ETH总量增多，相对稀释率逐年降低，供应增长率趋于零。截至发稿，目前流通的ETH预估供应量约为1.14亿ETH，估计每年供应量增长4.30%。虽然我们假设ETH和比特币一样具有0%的无风险率，但我们将把这个稀释率视为ETH协议的关口率，以弥补通货膨胀带来的购买力损失。

由于目前大多数DeFi平台都是基于以太坊网络建立，因此借贷不仅可以用ERC-20代币（如ETH）进行，还可以用包裹代币（如Wrapped BTC或Ren BTC）进行，这两种代币都是ERC-20代币，并且是1:1锚定比特币。与美元支持的稳定币类似，我们认为BTC支持的代币将遵循比特币的无风险利率（0%），并有额外的交易对手风险。以WBTC为例，WBTC有注册的代币铸币者，加上铸币者的交易对手风险，这意味着WBTC的基准利率将是0%。在WBTC生态系统中，主要有两个参与者，即托管人和商人。托管人持有原生资产（BTC），并铸造WBTC代币。商人是向托管人发起铸造WBTC的人，也是直接与希望接收WBTC的用户进行交互。商家也是燃烧WBTC代币的人，也就是用BTC兑换现有WBTC代币的行为，商家和托管人都必须是注册和经过验证的一方，这就降低了WBTC对这些指定交易方风险。

举个例子，为了量化WBTC的对手方风险，我们可以看看WBTC和BTC之间的历史价格差异，这个差异表明了WBTC相关风险的市场定价。这种价格差异可以向我们展示在特定时间内该货币铸币商的交易对手风险所带来的价差。在图1中，我们看一下两个协议的收盘价之间的差异。截至写稿时，虽然今年的价差从-1.9%到6.9%不等，但30天的平均价差为0.24%，我们将此作为WBTC协议的风险溢价。

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表1：WBTC锚定BTC的溢价

总的来说，根据加密资产的不同类别，会有不同程度的无风险利率。对于无风险利率的加密资产，利率是影响货币、平台以及收益产品的因素。

二、平台风险

虽然在DeFi领域内，借贷需求可以有多种形式，但我们将重点关注两类平台：DeFi借贷和自动做市商（AMM），概念上与传统的收益率产品更具可比性。我们知道，DeFi是一个开放金融系统，在去中心化、点对点、基于代码的系统内运行。在这种情况下，DeFi借贷是传统收益型产品的去中心化和私密化版本，你存入的每一个代币都会收到利息，而AMM本质上是流动性聚合平台，在代币池中匹配订单。

图2：DeFi借贷和AMM平台及其各自收益率

在深入探讨这些平台上存在的风险之前，我们将结合上文中关于货币风险的内容。举个例子，不同借贷平台为DAI存款提供的各种收益率。我们可以通过减去DAI的风险溢价来推断每个平台的隐含风险，从而得到每个借贷平台的交易对手风险的大致比率。

 图3：货币风险和借贷平台的隐含风险

WBTC也是如此，假设风险溢价为0.24%，可以推导出各平台的风险如下:

虽然这些都是简单的例子，但它为我们展示了一种不同资产与DeFi应用的风险差异性的方法。

虽然每个平台都有自己的一套参与者和资产组合，但为了让大家有一个大致的了解，那么DeFi借贷和自动做市商（AMM）平台都存在哪些风险呢？我们将用目前DeFi市场上存在的几个主要参与者来说明一些常见风险：

1. 智能合约风险 

DeFi应用程序最主要风险是智能合约Bug。多个借贷和 AMM 平台在2020年出现Bug漏洞，导致高达数百万的锁定资金被盗，攻击者操纵代码瞄准攻击网络和平台。由于目前编写的代码很容易出错，参与者和贷款平台都必须找到更好的方法来管理其平台的风险水平。现在一些平台进行了主动安全和代码审计以及验证，以管理其协议智能合约风险。

为了说明这一点，2020年大约有8600万美元的损失来自于DeFi，损失价值约占同期DeFi锁仓的147亿美元总值的0.58%。虽然这个数值是估算，但这0.58%可以代表智能合约风险的违约损失。随着DeFi的兴起，这意味着与一些传统金融产品投保不同，DeFi平台可能还没有适当保险措施来保证资金安全。在行业向前发展和平台找到更好的安全验证措施之前，个人应该对Nexus Mutual等针对特定智能合约和风险事件投保的解决方案更加谨慎。

另外，智能合约被利用的原因之一是预言机。由于区块链无法与外部系统数据进行交互，因此预言机作为中间件将实时数据传达给智能合约。这就形成了一个潜在的攻击载体，恶意行为者利用设计不佳的预言机来控制发送给智能合约的信息。许多DeFi应用程序在中心化预言机上运行，独立的来源将数据提交报告，不与其他来源协调检查该数据的真实性。这就造成了单点故障，并为更大的交易方风险创造了空间。尽管目前有多个项目专注于减缓风险并为预言机建立去中心化解决方案，但预言机问题仍然存在。

2. 交易对手风险

假设协议被利用的可能性是0.58%，那么我们如何量化在特定时期内对上述风险平台的信任程度呢？其中一种方法是在两个或更多平台上比较一项资产的价格，衡量对交易对手的信任程度。如图4所示，Bitfinex在2016年8月分布式拒绝服务(DDoS)攻击期间的比特币价格。

图4：2016年8月DDoS攻击期间Bitfinex上的比特币价格

图5：Kraken与Bitfinex的比特币差价

如图4和图5所示，在8月2日Bitfinex大约有12万BTC被盗后，比特币价格开始下跌，Bitfinex在接下来的几天里停止了交易活动。根据图4，尽管价格下跌，但由于参与者试图退出平台，Bitfinex的交易量放缓。在图5中，我们比较了黑客事件期间比特币在Bitfinex和Kraken的价格。在黑客事件当天，价格收盘时相差11.8%，价差范围为0.6%-28.4%。这个区间就是我们认定的在那个不确定的特定时期使用平台的风险溢价。

3. 流动性和质押风险 

DeFi借贷只有在其流动性来源多样化的情况下才能实现。稳健的AMM和借贷平台将会在行为不相关的广泛参与者中提供流动性，确保在危机时期减少流动性蒸发的风险。目前，大多数DeFi借贷都是超额抵押，以抵消流动性不足和信用风险。为了应对可能出现的出借人无法随时退出头寸或获取资金的情况，平台会规定抵押工具、抵押比例，并根据流动性池的规模设定借款/提现的上限。因此，协议中可用抵押资产的平均流动性和构成可以成为另一个风险指标。

在管理流动性波动方面，一些平台会设定动态利率。例如，在Compound供应方流动性较低的时候，代币供应和借款的年利率都会提高，以激励参与者供应更多的流动性，并激励借款人偿还所借代币。相反，在供应方流动性高涨时，供应和借用代币的年利率将降低，以激励参与者进行更便宜的贷款。通过这种方式，平台可以管理其对非流动性风险的暴露。

图6：Compound SAI 市场流动性和年利率对比

图7：Compound SAI 市场借贷和供应APR日变化(%)

根据图7，低流动性事件引发借贷年利率和供应年利率上升，导致平台可用流动性激增。例如，在2019年8月6日-8日期间，在Compound的SAI市场上，流动性下降了76%以上，这导致供应和借款年利率分别上升了4%和2%。次日，流动性暴涨17%，并持续上升。在这个市场上，我们看到2019年下半年有3次接近流动性的事件，供应利率的APR在0.6%-3.3%的范围内调整，借款利率在0.4%-3.0%的范围内调整，导致第二天流动性上升。虽然很难预测平台何时会出现流动性不足的情况，但回顾其历史事件，分析市场的反应，可以帮助我们了解参与该特定市场或场所的风险。

另一个风险指标可能是流动池中流动性提供者的构成组成部分。池子高度集中于少数几个大提供商，一旦这些人退出并引发一连串的撤资，其他参与者就会面临风险。从图8来看，我们看到Uniswap上流动性提供者的构成，一些资产严重集中于少数几个大型流动性提供者。

图8：Uniswap上按资产划分的流动性提供商

其他一些平台，如MakerDAO有紧急结算机制，以避免潜在的市场崩溃。无论在哪个场所，寻找积极准备应对可能出现的流动性不足或“银行”挤兑事件的平台，对降低风险非常重要。

4. 治理风险 

由于平台的规则和协议的总体发展受到其治理结构的影响，因此存在着上述治理对平台产生负面影响的风险。没有开放的治理结构应用程序将管理能力置于少数集中的人手中，这意味着可以对协议进行更改，而不需要考虑大多数参与者的参与。作为用户，跟上这些升级是另一项任务，如果不及时进行，会留下风险空间。

Maker是一个开放治理平台的例子，MKR代币持有者通过投票来治理系统。代币的持有者可以对平台的所有重要变化进行投票。同样，Compound也将其结构改为开放治理模式，COMP代币持有者社区及其代表将对任何协议变更进行提议和投票。开放式治理可以采取不同的形式，但核心目的是采取去中心化的方式来保证协议的进步和安全。

虽然很难量化治理风险，无论是向开放还是封闭结构变化，我们以Maker协议为例来衡量市场对开放治理变化的情绪。Maker基金会于2019年12月20日将MKR代币的控制权移交给Maker治理社区，这是迈向去中心化的一步，因为MKR代币持有人被赋予了完全控制权，去中心化治理是改变MKR代币授权的唯一途径。MKR的价格对这一变化做出了反应，从12月19日的490美元上涨到2019年12月21日的505美元，上涨了3.1%。

同样，Synthetix基金会也在2020年7月29日卸任了指导Synthetix协议方向的中心方。这是向一个更加社区拥有和去中心化治理结构的尝试，3个去中心化自治组织（DAO）将控制协议，并由更广泛的社区和代币持有人领导。网络代币（SNX）的价格对这一变化做出了反应，第二天上涨了8.7%。尽管得出开放治理协议比中心化治理持有的风险更小的结论会有误导性，但必须注意的是，充分了解每个协议的治理结构，以及了解市场对协议上治理相关变化的历史反应，可以作为一个平台可能存在的风险的指标。

5. 流动池风险

自动做市商（AMM）略有不同，它是通过智能合约的互动来运作的去中心化交易所。交易所传统交易执行和结算等功能由智能合约来完成，这些简单化的交易功能汇集在一起运作流动性池。流动性池里有一对资产，这些资产将混合形成一个代币池，可以实现存入和交易功能。例如，如果有一个USDT/ETH 的池子，这个流动性池子会有一个设定的池子代币总价值，也就是说，池子里的交易对（USDT & ETH）的比例会随着池子里的每一笔交易而波动，以保持总价值不变。50/50也意味着任何希望参与该池的流动性提供者必须向该池提供同等价值的USDT和ETH。

在这种结构下，自动做市商（AMM）存在一些风险，即所谓无常损失。在交易所之间出现价格差异的情况下，套利者会在一个池子里以更便宜的价格买入代币，直到池子里的价格上涨，不再有盈利的机会。鉴于池子里贬值的资产会增加，升值的资产会减少，这种交易会让流动性提供者（LP）出现未实现的损失。这种损失是”无常的“，直到流动性从池子中撤出，损失将会是永久性。然而，在确定净利润/亏损时，还必须考虑其他因素，如授予LP的交易费和对提供流动性或使用协议的采矿奖励，这些因素可以抵消“无常”损失所带来的价值。

理论上，衡量流动性池中给定货币的这种风险的一种方法是，与资产20天简单移动平均价格相差±3个标准差的价格区间，流动性提供商可以使用这种波动性的衡量方法作为任何特定日期可能发生潜在损失的参考点。为便于理解，假设ETH/USDT目前的交易价格为100美元，20天平均价格为90美元，上限为105美元，这个上限区间意味着价格日内走高至105美元的可能性超过99%。

现在假设流动性提供者将 1 个 ETH 和 100 个 USDT 投入一个有 100 个 ETH 和 10000 个 USDT 的 Uniswap USDT 池中。流动性提供者将在隐含价格为1 ETH = 100 USDT的流动性池中拥有1%的质押额，其中两个流动性池的乘积保持不变。假设价格波动并达到105 USDT的价格上限（每1 ETH）。由于总的流动性保持不变，价格的波动会改变每个代币的流动性池的大小，从而改变提供者在池中的质押价值。流动性提供者在ETH池中1%质押新价值为0.97ETH，在USDT流动性池中1%的价值为102.4USDT。如果个人持有 1 个 ETH 和 100 个 USDT，总质押量将达到 205 美元，即在计入资金池的任何额外费用前，损失 0.06 美元（或 0.0000011%损失）。

为了最大限度地减少这种风险，一些交易所设有流动性池，只包含类似的价值资产，通常是稳定币形式。持有稳定币或价值相对稳定的代币池子可以最大限度地降低无常损失风险，因为代币之间的波动性往往较小。否定部分风险的另一种方式是在标准的50/50加权池模式之外，参与具有不同代币权重的流动性池。这样LP可以选择他们对不同资产的风险暴露程度。最近，通过使用价格预言机，将外部价格输入池中进行自动调整，引入了另一种将风险降至最低的模式。

正如这些例子所说明的那样，DeFi风险水平可以在不同时间框架内或围绕特定事件进行衡量。在图9中，我们整合了所有提到的风险和隐含的风险率，以便根据我们的例子更好地了解每个风险的市场定价。请注意，这些风险率是基于设定的时间点上非常具体的事件，只是为了说明寻找隐含DeFi障碍率的方法。它们绝不是对所述平台上当前风险的永久性或确定性衡量。就像加密利率在任何时间都会发生波动一样，大多数风险利率也会发生波动。

 图9：平台隐含风险率

虽然量化风险的方法不止一种，或者说对DeFi的信任，但有一个基准利率，可以推断出风险的层级，这将有助于理解DeFi存款≠银行存款。

结论

DeFi通过使用互联网，为全球有银行账户和无银行账户的个人提供了获得金融服务的机会。随着新参与者加入，而传统银行又无法提供有吸引力的利率，人们开始转向那些不仅能提供丰厚回报，而且还能跨越地域界限参与热门金融产品的机会。了解到这一点，我们希望在DeFi领域教育市场参与者的同时，也鼓励个人提高安全意识和风险认知。加密货币的世界与传统金融系统及其产品仍有很大不同，一旦了解这些新平台和应用的相关风险，我们相信可以做出明智的决定，并管理影响DeFi投资收益率的风险。在DeFi固有的复杂性和Kraken对安全的重视之间，我们希望更好地了解DeFi及其风险将提高整个行业的整体安全标准，因为市场参与者做出明智的决定并要求更高的平台安全性。