di di di di di Gli autori : (1) Zhenbang Feng, Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica, Viterbi School of Engineering, University of Southern, California Los Angeles, CA, USA (jasonfen@usc.edu); (2) Hardhik Mohanty, Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica, Viterbi School of Engineering, University of Southern, California Los Angeles, CA, USA (hmohanty@usc.edu); (3) Bhaskar Krishnamachari, Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica, Viterbi School of Engineering, University of Southern, California Los Angeles, CA, USA (bkrishna@usc.edu). Authors: (1) Zhenbang Feng, Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica, Viterbi School of Engineering, University of Southern, California Los Angeles, CA, USA (jasonfen@usc.edu); (2) Hardhik Mohanty, Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica, Viterbi School of Engineering, University of Southern, California Los Angeles, CA, USA (hmohanty@usc.edu); (3) Bhaskar Krishnamachari, Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica, Viterbi School of Engineering, University of Southern, California Los Angeles, CA, USA (bkrishna@usc.edu). di di Nota dell'editore: Questo articolo fa parte di uno studio più ampio. stai leggendo la parte 1 di 5. Editor’s note: This article is part of a broader study. You’re reading part 1 of 5. Read the rest below. tavolo di sinistra di di di di di di Abstract e I. Introduzione II. Il meccanismo III. Meccanismi di stabilizzazione dei prezzi, IV. Simulazione DAI & V. Modello matematico semplificato per DAI VI. Come il prezzo collaterale influenza il prezzo dei derivati I fattori di rischio per i derivati stabili e le conclusioni e i riferimenti astratto Nella finanza decentralizzata (DeFi), stablecoins come il DAI sono progettati per offrire un valore stabile in mezzo alla natura fluttuante delle criptovalute. Esaminiamo la classe dei derivati stabili sostenuti da criptovalute, con un focus sui meccanismi di stabilizzazione dei prezzi, che è esemplare dal noto stablecoin DAI di MakerDAO. Per semplicità, ci concentriamo su una configurazione monocolaterale. Introduciamo un parametro di credenza al modello di simulazione del DAI in un precedente lavoro (DAISIM), riflettendo i sentimenti del mercato sul valore e sulla stabilità del DAI, e dimostriamo che corrisponde meglio al comportamento atteso quando questo parametro è impostato su un valore sufficientemente alto. Proponiamo anche un semplice modello matematico del prezzo del DAI per I. Introduzione Nel moderno ecosistema di finanza decentralizzata (DeFi), i stablecoins sono emersi per contrastare la volatilità inerente alle criptovalute come Bitcoin o Ethereum [1]. Collegati a riserve stabili come valute fiat, metalli preziosi o un portafoglio diversificato di attività, i stablecoins cercano di mantenere un valore coerente. Questi derivati stabili sono meccanismi per coprire i rischi, speculare sui movimenti dei prezzi futuri e migliorare l'efficienza del capitale [2]. La stabilità di questi token viene mantenuta utilizzando una serie di strategie, come il supporto da valute fiat, crypto-asset, o l'uso di tecniche algoritmiche che riducono la necessità di collaterali di asset convenzionali. Tali innovazioni nelle tecniche di stabil Tra la moltitudine di stablecoins, DAI di MakerDAO si distingue come un derivato stabile flagship progettato per mantenere un valore costante rispetto a $ 1 (USD). Originariamente rilasciato come un derivato monocolaterale noto come SAI, si è evoluto in un formato multi-colaterale più sofisticato per migliorare la stabilità e la resilienza. Espandendosi su questa base sicura, la transizione da SAI a DAI ha portato alla capacità di accettare più tipi di criptovaluta come collaterale, non solo Ethereum (ETH). Questa diversificazione degli asset di supporto migliora significativamente la stabilità di DAI. Il protocollo MakerDAO consente agli utenti di monetizzare SAI creando posizioni di debito collateralizzato (CDP Una volta creato, DAI funziona come uno strumento versatile, funzionando come mezzo di scambio, un magazzino di valore e un'unità di conto. Il protocollo offre anche agli utenti l'opportunità di guadagnare interessi sui loro titoli DAI attraverso il Tasso di risparmio DAI. La governance trasparente e decentralizzata di DAI esercitata dai titolari di token MKR assicura che rimanga stabile. I titolari di token MKR lanciano voti sulle decisioni di protocollo vitali, come quali attività si qualificano come collaterali e i parametri di rischio per questi asset. Inoltre, la registrazione trasparente di ogni transazione, il voto sulla blockchain e l'adozione di DAI in oltre 400 diverse applicazioni e servizi che espandono portafogli, piattaforme DeFi Le ricerche sui stablecoins stanno ancora emergendo, con alcuni studi chiave che aprono la strada per la nostra indagine. Lyons et al. [4] hanno fornito una comprensione fondamentale dell'efficienza funzionale dei stablecoins esaminando i meccanismi attraverso i quali mantengono il loro legame nell'economia digitale. Basandosi su questo, Mita et al. [5] hanno categorizzato i stablecoins in base alla natura delle loro garanzie e li hanno analizzati attraverso la lente dei modelli economici tradizionali come il denaro di Hayek e il lavoro di Tobin. Inoltre, Mundt et al. [6] hanno esplorato i meccanismi attraverso i quali mantengono il loro legame nell'economia digitale, rivelando come i protocolli di liquidazione e il comportamento degli investitori modellano la loro stabilità, soprattutto in condizioni di mercato tumul Synthetix e Mirror Protocol dati rappresentano i principali progressi dei dati sui derivati sintetici basati su blockchain, entrambi ricorrendo a meccanismi simili alla stablecoin DAI di MakerDAO per mantenere la stabilità dei prezzi. Synthetix [10] consente agli utenti di creare asset sintetici conosciuti come Synths, che tracciano il valore di asset reali come valute fiat, criptovalute e indici di criptovaluta, e merci come l'oro e l'argento attraverso il mantenimento della stabilità dei prezzi. Il meccanismo primario per combinare Synths in Synthetix coinvolge l'over-collateralization con la criptovaluta nativa della piattaforma, SNX. I Synths minati sono supportati da un rapporto di collateralizzazione del 600 Questo documento si propone di migliorare i modelli di simulazione per DAI stablecoin, in particolare concentrandosi sui fattori di rischio associati e sull'efficacia dei suoi meccanismi di stabilizzazione dei prezzi. Utilizzando dati empirici e impiegando una varietà di metodi di modellazione, intendiamo approfondire i fattori complessi che influenzano il valore del peg DAI. Basandosi sul lavoro precedente, DAISIM [12], consideriamo l'impatto delle credenze e delle narrazioni, che sembrano svolgere un ruolo significativo nella valutazione di DAI insieme agli aspetti più tecnici del suo protocollo. La nostra analisi mira a far luce sull'interazione nuancata tra il comportamento del mercato e la progettazione del protocollo che insieme mantiene la stabilità di DAI. In particolare, i nostri contributi possono essere el • Introduciamo un parametro di credenza che cattura il sentimento del mercato circa la valutazione e la stabilità di DAI nella modellazione della stablecoin DAI utilizzata in DAISIM. Mostriamo che impostare questo parametro a un valore sufficientemente alto porta alla convergenza del DAI a un valore vicino a $1 (USD). • Presentiamo un modello matematico che cattura il meccanismo di stabilità di DAI in relazione alle fluttuazioni dei prezzi ETH. Questo modello offre una comprensione quantitativa dell'influenza del prezzo ETH sul comportamento di DAI stablecoin in diverse condizioni di mercato. • Forniamo un'analisi del rischio per i derivati stabili. Questo include l'esame degli effetti di vari fattori, come l'affidabilità di oracolo, il tetto del debito e le vulnerabilità dei contratti intelligenti, sulla stabilità e sul funzionamento di questi stablecoins. Il resto di questo documento è organizzato come segue: la sezione II offre un'analisi dettagliata del meccanismo del DAI, della sua struttura, dell'interazione degli utenti e del ruolo degli oracoli dei prezzi. la sezione III discute i meccanismi per la stabilizzazione dei prezzi del DAI. la sezione IV introduce il DAISIM e la nostra funzione oggettiva rivista. la sezione V presenta il fondamento teorico semplificato di questo modello. la sezione VI esplora la relazione tra prezzo collaterale e prezzo derivato utilizzando dati empirici e simulazioni. la sezione VII esamina vari fattori di rischio nei derivati stabili. di di Questo documento è disponibile su archiv sotto la licenza CC BY 4.0 DEED. Questo documento è disponibile su archiv sotto la licenza CC BY 4.0 DEED.

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