Autor: Möglichkeitsergebnis

Zusammengestellt von: Deep Wave TechFlow

Einführung

Da die ETH-Einsatzrenditen auf etwa 3 % gesunken sind, haben sich Anleger an tokenisierte Restaking-Pools namens Liquid Restating Tokens (LRTs) gewandt, um die auf ETH lautenden Erträge zu steigern. Infolgedessen ist der Wert von LRTs auf 10 Milliarden US-Dollar gestiegen. Der Hauptgrund für diesen Trend sind die rund 2,3 Milliarden US-Dollar, die als Sicherheit für die Hebelwirkung dienen. Allerdings ist diese Strategie nicht ohne Risiken. Jede Komponente von LRTs birgt ihre eigenen, einzigartigen Risiken, die schwer zu modellieren sind, und die Liquidität in der Kette reicht nicht aus, um eine wirksame Liquidation bei einem groß angelegten Kürzungsereignis zu unterstützen.

Da die Stake-Renditen von Ethereum (ETH) auf etwa 3 % sinken, wenden sich Anleger auf der Suche nach höheren Ethereum-Renditen an einen tokenisierten Pool namens Liquid Re-Staking Tokens (LRTs). Infolgedessen stieg der Wert der LRTs auf 100 Milliarden US-Dollar. Dieser Trend wird hauptsächlich durch etwa 23 Milliarden US-Dollar an Sicherheiten angetrieben, die für Leveraged Operations verwendet werden. Allerdings birgt dies auch Risiken. Jede Position in LRTs birgt idiosynkratische Risiken, die schwer vorherzusagen sind, und die Liquidität in der Kette reicht nicht aus, um im Falle einer groß angelegten Kürzung effektiv liquidiert zu werden.

Die aktuelle Situation bei LRTs weist einige Ähnlichkeiten mit der Situation vor der Finanzkrise 2008 auf. Im Jahr 2003 fiel der Federal Funds Rate auf den tiefsten Stand seit 50 Jahren von 1 %. Auf der Suche nach höheren Dollarrenditen strömen Investoren in Scharen auf den US-Immobilienmarkt. Da einzelne Hypotheken illiquide waren, verpackten Finanzingenieure sie in hypothekenbesicherte Wertpapiere (MBS). Die Hauptprobleme des Absturzes von 2008 waren übermäßige Verschuldung und Illiquidität bei MBSs, die wie LRTs idiosynkratische Risiken enthielten, die schwer vorhersehbar waren. Als schlechte Hypothekenpraktiken zu einem Anstieg der Zahlungsausfälle führten, löste eine Kettenreaktion aus Liquidationen, Paniken und Liquiditätsengpässen eine schwere Rezession in der Weltwirtschaft aus.

Angesichts dieser Ähnlichkeiten sollten wir nachdenken und versuchen zu antworten: Was können wir aus den Lehren der Vergangenheit lernen?

Eine kurze Geschichte des Jahres 2008

(Hinweis: Es gibt noch viel mehr, das hier nicht erwähnt wurde, aber um beim Thema zu bleiben, habe ich einige herausgesucht, die für unsere Geschichte am relevantesten sind.)

Eine vereinfachte Darstellung dessen, was zur Rezession 2008 führte, lautet wie folgt:

Anreize für Kreditgeber und Verbriefer

Eine erhöhte Nachfrage nach hypothekenbesicherten Wertpapieren (MBS) führt natürlich zu einem Anstieg des Angebots an Hypothekendarlehen. Infolgedessen erfreut sich das Modell „Initiieren und Verteilen“ zunehmender Beliebtheit. Dadurch können Hypothekengeber (Originatoren) das Ausfallrisiko schnell auf Verbriefer übertragen, die es wiederum an Händler (Ausschüttungen) übertragen, die höhere Renditen anstreben. Durch die Risikoübertragung wird der Prozess der Kreditvergabe skalierbarer, da Hypothekenschulden schnell vergeben und verkauft werden können, ohne dass große Bilanzen und ein effektives Risikomanagement erforderlich sind.

Hier liegt unser erstes Principal-Agent-Problem: Da Hypothekengeber nicht das Risiko der von ihnen vergebenen Kredite tragen müssen, haben sie die Mittel und den Anreiz, mehr Hypotheken mit geringem Risiko zu vergeben. Das Ergebnis dieses Anreizsystems war die Entstehung einer besonders schlechten Hypothekenart, der so genannten „Designed-for-Default“-Darlehen.

Anreize für Ratingagenturen

Allerdings gibt es neben Hypothekengebern und Verbriefern auch Ratingagenturen, die diese scheinbar stabilen Einnahmequellen unterstützen. Auch die Einbindung von Ratingagenturen spielte eine wichtige Rolle. Abhängig von der Struktur jedes einzelnen hypothekenbesicherten Wertpapiers (MBS) sind Ratingagenturen für die Beurteilung verantwortlich, welche Wertpapiere erstklassig (AAA) und welche mit hohem Risiko (B und niedriger) sind. Die Einbindung von Ratingagenturen beschleunigte den Ausbruch der Finanzkrise auf zwei Arten:

  1. Die Gebühren der Ratingagentur werden von der Agentur getragen, die für die Verpackung und Verbriefung der Hypotheken verantwortlich ist. Dieser Interessenkonflikt hat dazu geführt, dass Ratingagenturen darum konkurrieren, ihre Ratingstandards zu senken, um mehr Aufträge zu gewinnen. Die Ratingagentur Fitch beispielsweise verlor fast ihr gesamtes MBS-Ratinggeschäft, weil sie weniger AAA-Ratings vergab.

  2. Die damaligen Risikomodelle waren fehlerhaft, insbesondere gingen sie fälschlicherweise davon aus, dass Ausfallrisiken zwischen verschiedenen Hypotheken unabhängig seien. Dadurch können Verbriefer MBS nach Risiko einstufen (wobei die riskantesten Tranchen im Falle eines Ausfalls zuerst Verluste in Höhe von X % erleiden), um so Collateralized Debt Obligations (CDOs) zu schaffen. Die Tranchen mit dem geringsten Risiko erhalten mit größerer Wahrscheinlichkeit ein AAA-Rating, während die Tranchen mit dem höchsten Risiko neu verpackt, neu bewertet und erneut bewertet werden können. Den obersten Tranchen dieser neuen CDOs werden in der Regel neue AAA-Ratings zugewiesen (beachten Sie, dass die Ausfallwahrscheinlichkeiten nicht unabhängig sind).

übermäßiger Einsatz von Hebelwirkung

Im Jahr 1988 wurde die Eigenkapitalvereinbarung Basel I verabschiedet, die die Kapitalanforderungen für international tätige Banken festlegt. Die Kapitalanforderungen geben an, wie viel Kapital eine Bank für jeden Dollar an „risikogewichteten“ Vermögenswerten, die sie hält, zurückhalten muss. Vereinfacht ausgedrückt begrenzt dies effektiv die maximale Verschuldungsquote einer Bank auf 12,5:1. Wenn Sie mit Kryptowährungs-Kreditprotokollen vertraut sind, stellen Sie sich die risikogewichteten Kapitalanforderungen ähnlich wie das Beleihungsverhältnis für verschiedene Vermögenswerte vor. In der Praxis geht es bei der „Risikogewichtung“ jedoch nicht immer um die Risikominderung; sie wird manchmal auch als Instrument eingesetzt, um Banken zu ermutigen, andere Ziele zu verfolgen. Um Banken zu ermutigen, Wohnhypotheken zu finanzieren, wurden Wertpapiere im Zusammenhang mit Wohnhypotheken auf das halbe Risiko von gewerblichen Krediten (50 %) festgelegt, was bedeutet, dass Banken die doppelte Hebelwirkung (25:1) nutzen konnten. Bis 2007 reduzierte Basel II die Risikogewichte von hypothekenbesicherten Wertpapieren (MBS) mit AAA-Rating weiter, sodass Banken die Verschuldungsquote auf 62,5:1 erhöhen konnten (Hinweis: Die Verschuldungsquote von MBS mit niedrigerem Rating ist niedriger) (Rechenschaftspflicht der Regierung). Bürobericht über hypothekenbezogene Vermögenswerte).

Trotz Kapitalanforderungen erreichten Banken durch spezielle Anlagevehikel (SIVs) „Ratings und Regulierungsarbitrage“ und umgingen so weitere Hebelbeschränkungen. Ein SIV ist eine eigenständige juristische Person, die von der Bank „gesponsert“ wird, aber über eine separate Bilanz verfügt. Obwohl SIVs über eine geringe eigene Bonitätshistorie verfügen, können sie dennoch Kredite zu niedrigeren Zinssätzen aufnehmen, um Vermögenswerte zu kaufen, da die „Sponsor“-Banken weithin als Unterstützung im Verlustfall angesehen werden. In Wirklichkeit sind Banken und diese außerbilanziellen SIVs fast ein und dasselbe.

Banken sind nicht verpflichtet, über einen längeren Zeitraum Kapitalanforderungen für die Schulden von SIVs zu erfüllen. Erst als Enron zusammenbrach, indem es seine Schulden in ausgeklügelten außerbilanziellen Vehikeln versteckte, um den Aktienkurs zu stützen, begannen die Regulierungsbehörden, sich erneut mit dem Thema zu befassen. Dennoch gibt es keine wesentlichen regulatorischen Änderungen – SIVs unterliegen immer noch nur 10 % der Kapitalanforderungen ihrer Sponsorbanken. Ausgedrückt in Leverage Ratios können Banken über SIVs immer noch eine Hebelwirkung von 625:1 auf hypothekenbesicherte Wertpapiere (MBS) mit AAA-Rating erzielen. (Hinweis: Dies bedeutet nicht, dass Banken unbedingt die Hebelwirkung maximieren oder nur MBS halten, sondern nur, dass sie dazu in der Lage sind.)

Infolgedessen wurden SIVs schnell zum dominierenden Kanal für die Finanzierung von Hypotheken im globalen Finanzsystem (Tooze 60).

Die Undurchsichtigkeit, die mit der Komplexität einhergeht

Daraus können wir auch wichtige Lehren über Komplexität ziehen. Finanzen ist nicht einfach, und im Grunde sind einige Teilnehmer besser darin, Risiken einzuschätzen und einzugehen als andere. Es ist relativ einfach, eine Staatsanleihe allein zu bewerten. Eine Hypothek ist etwas komplexer, aber immer noch im Rahmen des Zumutbaren. Was aber, wenn Sie mit einem Hypothekenpool konfrontiert sind, der auf komplexen Annahmen basiert? Oder basiert die Risikostratifizierung auf weiteren Annahmen? Oder ein Hypothekenpool, der mehrfach neu zusammengestellt und gestaffelt wurde? Das ist zweifellos verwirrend.

Bei diesen komplexen Verpackungs- und Schichtungsprozessen entscheiden sich viele Menschen dafür, die Risikobewertung „dem Markt“ zu überlassen, anstatt eine detaillierte Due-Diligence-Prüfung dieser Derivate durchzuführen.

Hinter dem Streben nach Komplexität auf dem Derivatemarkt steckt ein enormes Gewinnstreben. Diese Komplexität kommt oft versierten Anlegern zugute und benachteiligt Unerfahrene. Als der Finanzingenieur und Goldman Sachs-Mitarbeiter Fabrice „fabulous Fab“ Tourre gefragt wurde, wer seine synthetischen CDOs kaufen würde, war seine Antwort: „Belgische Witwen und Waisen“ (Blinder 78).

Aber das Narrativ „Wall Street ist gierig!“ ist zu einfach. Tatsächlich waren die Verluste bei Anleihen mit AAA-Rating, die zwischen 2004 und 2007, der turbulentesten Zeit des Marktes, ausgegeben wurden, bescheiden – die kumulierten Verluste bis 2011 betrugen nur 17 Basispunkte –, doch die globalen Märkte erlebten einen beispiellosen Zusammenbruch. Dies deutet darauf hin, dass eine übermäßige Verschuldung und schlechte Sicherheiten möglicherweise nicht die einzigen Ursachen sind.

In „The Credit Crisis“ argumentieren Gorten und Ordonez, dass selbst alltägliche Marktschwankungen eine Rezession auslösen können, wenn die Offenlegung von Informationen über die Qualität der Sicherheiten mit Kosten verbunden ist. Modelle zeigen, dass Kreditgeber weniger für Informationen für Ratings ausgeben, je länger die Märkte ohne größere Schocks auskommen. Infolgedessen traten nach und nach Kreditnehmer mit minderwertigen und hoch bewerteten Sicherheiten auf den Markt (z. B. hypothekenbesicherte Subprime-Wertpapiere, die in SIVs gehalten werden). Durch die Herabstufung sinken die Kreditkosten, was wiederum die Marktaktivität ankurbelt, da Kreditnehmer Sicherheiten zu geringeren Kosten erhalten können. Wenn jedoch der Wert bestimmter risikoreicher Sicherheiten leicht sinkt, können sich Gläubiger erneut dafür entscheiden, die Ratingkosten für die Bewertung zu tragen. Infolgedessen schreckten Kreditgeber vor Sicherheiten zurück, deren Bewertung teuer war, auch wenn sie nicht von schlechter Qualität waren. Diese Kreditklemme könnte zu einem deutlichen Rückgang der Marktaktivität führen (Gorton und Ordonez).

Ähnlichkeiten zwischen MBS (Mortgage-Backed Securities) und LRT (Liquidity Return Instrument)

Die Nachfrage nach sicheren ETH-Erträgen auf dem Kryptomarkt, insbesondere Ethereum, ähnelt dem Streben nach sicheren USD-Erträgen im traditionellen Finanzwesen. Ähnlich wie die US-Dollar-Renditen von Staatsanleihen im Jahr 2003 sinken die Renditen aus ETH-Einsätzen allmählich. Da etwa 30 % des ETH-Angebots abgesteckt sind, liegen die Renditen derzeit bei etwa 3 %.

Ähnlich wie bei hypothekenbesicherten Wertpapieren (MBS) im Jahr 2008 haben sinkende Hypothekenrenditen den Markt dazu veranlasst, nach riskanteren Anlagemöglichkeiten für höhere Renditen zu suchen. Diese Analogie ist nicht neu. Konkret vergleichen Alex Evans und Tarun Chitra in ihrem Artikel „What PoS and DeFi Can Learn from Mortgage-Backed Securities“ Liquid Collateral Tokens (LSTs) mit MBS. In diesem Artikel wird erläutert, wie LSTs Stakern dabei helfen können, Absteckvorteile und DeFi-Vorteile zu erhalten, die gleichzeitig die Netzwerksicherheit gewährleisten und so den Wettbewerb zwischen beiden vermeiden. Seitdem haben LST-Inhaber ihre Hebelwirkung vor allem durch die Aufnahme von Krediten erhöht.

Allerdings scheint die Beziehung zwischen MBS (Mortgage-Backed Securities) und Liquid Rehyping Tokens (LRTs) komplizierter zu sein.

Während LSTs wie stETH Validatoren mit relativ homogenen Einsätzen zusammenbringen (weil sie ein relativ stabiles Protokoll validieren), ist der Restaking-Markt völlig anders. Das Restaking-Protokoll ermöglicht die gleichzeitige Aggregation von Stakes auf verschiedenen Active Verification Services (AVS). Um den Benutzern einen Anreiz zur Einzahlung zu geben, zahlen diese AVS Gebühren an Staker und Betreiber. Im Vergleich zum regulären ETH-Einsatz ist die Anzahl der Möglichkeiten zum erneuten Einsetzen der ETH unbegrenzt – es können jedoch besondere Risiken bestehen (z. B. besondere Strafbedingungen).

Aufgrund höherer Renditen strömen risikofreudige Kryptomärkte in Scharen in Einlagen, wobei der Gesamtwert (TVL) zum Zeitpunkt des Verfassens dieses Artikels bei etwa 14 Milliarden US-Dollar liegt. Ein erheblicher Teil dieses Wachstums (ca. 10 Milliarden US-Dollar) ist auf liquide recollateralized Tokens (LRTs) zurückzuführen, die Anteile am recollateralized Position Pool symbolisieren.

Einerseits fühlen sich die regulären ETH-Einsatzerträge wie „von der Regierung ausgegeben und unterstützt“ an. Beispielsweise gehen die meisten Stakeholder wahrscheinlich davon aus, dass Ethereum im Falle eines großen Konsensfehlers, der zu massiven Strafen führt, einen Hard Fork erleiden wird.

Andererseits können die Rückzahlungserlöse aus jeder beliebigen Quelle stammen. Sie können sich nicht darauf verlassen, dass die Ausgabe von ETH im Rahmen des Protokolls Anreize für die weitere Sicherheit bietet. Der Hard Fork von Ethereum wird weitere Kontroversen auslösen, wenn es bei der Implementierung von benutzerdefinierten Strafbedingungen zu Mängeln kommt. Wenn die Situation kritisch genug ist, können wir vielleicht sehen, ob der Hard Fork des DAO-Hacks zu einem Moral Hazard im Zusammenhang mit der Rettung von Banken geführt hat, die als „zu groß zum Scheitern“ gelten und andernfalls schädlich für das globale Finanzsystem wären und systemische Risiken verursachen würden .

Die Anreize für LRT-Emittenten und ETH-Weiterverpfänder ähneln denen für Hypothekenverbriefer und Banken, die höhere Renditen anstreben. Infolgedessen könnten Kredite, die auf einen Zahlungsausfall ausgelegt sind, im Krypto-Bereich nicht nur möglich, sondern alltäglich werden. Eine bestimmte Art von Kredit in Zahlungsverzug wird als NINJA-Kredit bezeichnet, da der Kreditnehmer kein Einkommen, keine Arbeit und kein Vermögen hat. Beim erneuten Abstecken manifestiert sich dieses Phänomen darin, dass minderwertige Active Validation Services (AVS) große Mengen an LRT-Sicherheiten erwerben, um die kurzfristigen Gewinne aus der Token-Inflation zu erzielen. Wie wir in den folgenden Kapiteln besprechen werden, bestehen einige erhebliche Risiken, wenn dies in großem Maßstab geschieht.

tatsächliches Risiko

Das größte finanzielle Risiko besteht im Eintreten eines Slashing-Ereignisses, das dazu führt, dass der Wert von LRT unter die Liquidationsschwelle verschiedener Kreditprotokolle fällt. Ein solches Ereignis würde zur Liquidation des LRT führen und könnte erhebliche Auswirkungen auf den Preis der zugrunde liegenden Vermögenswerte haben, da Vermögenswerte im LRT freigeschaltet und in stabilere Vermögenswerte verkauft würden. Wenn das anfängliche Liquidationsereignis groß genug ist, kann es eine Kettenreaktion der Liquidation anderer Vermögenswerte auslösen.

Ich kann mir zwei mögliche Szenarien vorstellen, in denen dies tatsächlich passieren könnte:

  1. Lücken in neu eingeführten Strafbedingungen. Das neue Protokoll wird neue Strafbedingungen haben, was bedeutet, dass neue Schwachstellen entstehen können, die eine große Anzahl von Betreibern betreffen. Dieses Ergebnis wird höchstwahrscheinlich eintreten, wenn Active Verification Services (AVS) „standardmäßig“ weit verbreitet werden. Allerdings spielt auch die Größe des Strafereignisses eine Rolle. Derzeit hat AAVE (das zum Zeitpunkt des Schreibens über LRT-Sicherheiten in Höhe von 2,2 Milliarden US-Dollar verfügt) eine Liquidationsschwelle von 95 % für die Ausleihe von ETH gegen weETH (das beliebteste LRT) – was bedeutet, dass ein Exploit zu mehr als 5 % Sicherheit führen müsste unterliegt Strafereignissen, um die erste Liquidationswelle einzuleiten.

  2. Social-Engineering-Angriffe. Ein Angreifer (entweder Protokoll oder Betreiber) kann verschiedene LRTs dazu verleiten, Kapital in sie zu investieren. Sie würden dann eine massive Short-Position in LRT (und möglicherweise ETH und anderen Derivaten) eröffnen. Da ihnen das Kapital nicht gehört, ist außer ihrem Ruf nicht viel gefährdet. Wenn der Bauunternehmer oder Betreiber sich nicht um seinen sozialen Ruf kümmert (wahrscheinlich, weil er ein Pseudonym trägt) und die Gewinne aus Short-Positionen und Angriffsboni beträchtlich genug sind, sollte er in der Lage sein, einen recht ordentlichen Gewinn zu erzielen.

Dies alles ist natürlich nur möglich, wenn der Strafmechanismus aktiviert ist – was nicht immer der Fall ist. Bevor der Strafmechanismus jedoch aktiviert wird, sind die Vorteile einer erneuten Nutzung der wirtschaftlichen Sicherheit des Protokolls minimal, sodass wir auf das Risiko vorbereitet sein sollten, dass Strafen aktiviert werden.

Vermeiden Sie vergangene Fehler

Die große Frage bleibt also: Was können wir aus der Vergangenheit lernen?

Anreizmechanismus ist wichtig

Derzeit konzentriert sich der Wettbewerb zwischen Liquiditäts-Restaking-Tokenisierungen darauf, die höchste Rendite in der ETH zu erzielen. Ähnlich wie bei der gestiegenen Nachfrage nach Hypotheken mit hohem Risiko werden wir auch eine Nachfrage nach aktiven Verifizierungsdiensten (Active Verification Services, AVS) mit hohem Risiko sehen, bei denen meiner Meinung nach der größte Teil des Straf- (und Liquidationsrisikos) liegt. Riskante Vermögenswerte allein sind nicht allzu besorgniserregend, können jedoch zu einem Problem werden, wenn sie dazu genutzt werden, ohne ausreichende Liquidität eine übermäßige Hebelwirkung einzugehen.

Um eine übermäßige Hebelwirkung zu begrenzen, legen Kreditprotokolle eine Angebotsobergrenze fest, die bestimmt, wie viel von einem bestimmten Vermögenswert das Protokoll als Sicherheit akzeptieren kann. Die Angebotsobergrenze hängt stark von der verfügbaren Liquidität ab. Bei geringer Liquidität wird es für Liquidatoren schwieriger, liquidierte Sicherheiten in Stablecoins umzuwandeln.

Ähnlich wie Banken eine übermäßige Verschuldung eingehen, um den Nominalwert ihrer Portfolios zu erhöhen, können Kreditvergabeprotokolle erhebliche Anreize haben, Best Practices zugunsten einer höheren Verschuldung zu verletzen. Obwohl wir hoffen, dass der Markt diese Situation gänzlich vermeiden kann, zeigt uns die Geschichte, beispielsweise Ereignisse wie 2008, dass, wenn Menschen mit Gewinnversprechen konfrontiert werden und die Kosten für die Offenlegung von Informationen hoch sind, oft die Tendenz besteht, fällige Aufgaben zu delegieren Fleiß gegenüber anderen (oder ignorieren Sie ihn ganz).

Aus früheren Fehlern (z. B. Anreize von Ratingagenturen) zu lernen, zeigt uns, dass es äußerst hilfreich wäre, einen unvoreingenommenen Dritten aufzubauen, der bei der Bewertung und Koordinierung der Risiken verschiedener Sicherheitenarten und Kreditprotokolle hilft – insbesondere bei der Weiterverpfändung von Liquidität (LRT) und den damit verbundenen Vereinbarungen Garantien. und nutzen ihre Risikobewertungen, um sichere, branchenweite Liquidationsschwellen und Lieferobergrenzen zu empfehlen. Das Ausmaß, in dem Protokolle von diesen Empfehlungen abweichen, sollte öffentlich gemacht werden, damit sie überwacht werden können. Idealerweise sollte diese Organisation nicht von denen finanziert werden, die von Hochrisikoparametern profitieren könnten, sondern von denen, die fundierte Entscheidungen treffen wollen. Vielleicht könnte es sich hierbei um eine Crowdsourcing-Initiative, einen Zuschuss der Ethereum Foundation oder ein gewinnorientiertes „Come the Tool, Stay the Network“-Projekt handeln, das einzelnen Kreditgebern und Kreditnehmern dient.

L2Beat hat mit Unterstützung der Ethereum Foundation hervorragende Arbeit bei der Verwaltung ähnlicher Initiativen auf Layer 2 geleistet. Daher habe ich eine gewisse Hoffnung, dass etwas Ähnliches beim erneuten Einsatz erfolgreich sein könnte – zum Beispiel scheint Gauntlet (finanziert von der Eigenlayer Foundation) gestartet zu sein, obwohl es noch keine Informationen zur Hebelwirkung gibt. Selbst wenn ein solches Projekt etabliert wird, ist es jedoch unwahrscheinlich, dass das Risiko vollständig beseitigt wird, aber es wird zumindest die Kosten für die Informationsbeschaffung für Marktteilnehmer verringern.

Dies führt auch zu einem zweiten verwandten Punkt.

Unzureichende Modelle und Liquiditätsengpässe

Wir haben bereits darüber gesprochen, wie Ratingagenturen und Hypothekenverbriefungsunternehmen die Unabhängigkeit von Hypothekenausfällen maßlos überschätzen. Die Lektion, die wir daraus gelernt haben, ist, dass ein Rückgang der Immobilienpreise in einem Teil des Landes dramatische Auswirkungen auf die Immobilienpreise in anderen Teilen des Landes haben kann, nicht nur anderswo im Land, sondern weltweit.

Warum?

Denn eine kleine Gruppe großer Akteure stellt den Großteil der Liquidität der globalen Wirtschaftstätigkeit bereit und diese Akteure halten auch hypothekenbesicherte Wertpapiere (MBS). Wenn schlechte Hypothekarkreditpraktiken dazu führen, dass die MBS-Preise fallen, verringert sich die Fähigkeit dieser großen Akteure, den Markt mit Liquidität zu versorgen. Überall sanken auch die Preise, egal ob es sich um Hypotheken handelte oder nicht, da Vermögenswerte auf illiquiden Märkten verkauft werden mussten, um Kredite zurückzuzahlen.

Eine ähnliche Überschätzung der „gemeinsamen“ Liquidität kann unbeabsichtigt in den Einstellungen der Parameter des Kredit- und Kreditprotokolls auftreten. Die Angebotsobergrenze soll sicherstellen, dass die Sicherheiten im Protokoll liquidiert werden können, ohne dass es zu einer Insolvenz kommt. Liquidität ist jedoch eine gemeinsame Ressource, auf die jedes Kreditprotokoll angewiesen ist, um die Zahlungsfähigkeit im Falle einer Liquidation sicherzustellen. Wenn ein Protokoll zu einem bestimmten Zeitpunkt sein Angebot auf der Grundlage der Liquidität begrenzt, kann ein anderes Protokoll von Fall zu Fall eigene Entscheidungen über die Angebotsobergrenze treffen, wodurch jede vorherige Annahme über die verfügbare Liquidität an Genauigkeit verliert. Daher sollten Kreditprotokolle es vermeiden, unabhängige Entscheidungen zu treffen (es sei denn, sie haben keinen vorrangigen Zugang zu Liquidität).

Wenn die Liquidität für jedermann jederzeit ohne Erlaubnis zugänglich ist, wird es für das Protokoll leider schwierig sein, Parameter sicher festzulegen. Diese Unsicherheit könnte jedoch gelöst werden, wenn unter bestimmten Umständen ein vorrangiger Zugang zu Liquidität gewährt werden könnte. Beispielsweise könnte ein Spotmarkt für einen Vermögenswert, der als Sicherheit verwendet wird, einen Haken einrichten, der bei jedem Austausch das Kreditprotokoll abfragt, um zu prüfen, ob eine Liquidation möglich ist. Wenn eine Liquidation im Gange ist, lässt der Markt die Auslösung von Vermögensverkäufen nur über Nachrichtenaufrufe im Kreditprotokoll selbst zu. Mit dieser Funktion können Kreditprotokolle durch die Zusammenarbeit mit Börsen sicherer Angebotsobergrenzen festlegen.

Fallstudie:

Möglicherweise verfügen wir bereits über eine Fallstudie, in der wir die Entwicklung des LRT-Marktes beobachten können.

Auf der AAVE-Kette werden weETH-Sicherheiten in Höhe von über 2,2 Milliarden US-Dollar bereitgestellt, aber laut Gauntlets Dashboard gibt es nur 37 Millionen US-Dollar an On-Chain-Liquidität mit Ausstiegspfaden zu wstETH, wETH oder rETH (dies berücksichtigt nicht einmal Slippage oder). USDC-Austritt, was die tatsächliche Liquidität verschlechtert.

Da andere Kreditvergabeprotokolle beginnen, weETH-Sicherheiten zu akzeptieren (z. B. hat Spark derzeit insgesamt über 150 Millionen US-Dollar an weETH gesperrt), wird der Wettbewerb um kleine Liquiditätsbeträge zunehmen.

Die Liquidationsschwelle für durch weETH besicherte ETH-Kredite liegt bei 95 %, was bedeutet, dass ein Liquidationsereignis im Wert von mehr als 5 % der LRT-Sicherheiten ausreichen sollte, um die erste Liquidationswelle auszulösen. Infolgedessen wird ein Verkaufsdruck in Höhe von Hunderten Millionen bis Milliarden Dollar den Markt überschwemmen. Dies wird mit ziemlicher Sicherheit zu Verkaufsdruck auf wstETH und ETH führen, da die Liquidatoren Vermögenswerte in USDC umwandeln, was das Risiko nachfolgender Liquidationswellen bei ETH und zugehörigen Vermögenswerten birgt. Aber wie bereits erwähnt, ist das Risiko minimal, solange es nicht zu einer Liquidation kommt. Daher sollten Einlagen bei AAVE und anderen Kreditverträgen derzeit sicher sein und keinem Liquidationsrisiko unterliegen.

Hauptunterschiede

Es wäre nicht angebracht, einen ganzen Artikel über die Ähnlichkeiten zwischen LRT und MBS (und den heutigen Kryptowährungen im Vergleich zum Finanzsystem vor 2008) zu schreiben, ohne einige wichtige Unterschiede zu diskutieren. Obwohl dieser Artikel einige Ähnlichkeiten zwischen MBS und LRT vermittelt, gibt es deutliche Unterschiede.

Einer der wichtigsten Unterschiede ist die Offenheit, Überbesicherung, der algorithmische Antrieb und die Transparenz der Hebelwirkung in der Kette im Vergleich zu den Merkmalen der Hebelwirkung von Banken und Schattenbanken. Die Kapitalineffizienzen einer Übersicherung bringen einige wichtige Vorteile mit sich. Wenn der Kreditnehmer beispielsweise ausfällt (und ausreichend Liquidität vorhanden ist), sollte der Kreditgeber immer damit rechnen, die Zahlung einziehen zu können – dies ist bei unterbesicherten Krediten nicht der Fall. Ihr offener und algorithmusgesteuerter Charakter ermöglicht zudem die sofortige Liquidation von Vermögenswerten und ermöglicht es jedem, an der Liquidation teilzunehmen. Infolgedessen sind nicht vertrauenswürdige Depotbanken und zwielichtige Gegenparteien nicht in der Lage, schädliche Maßnahmen wie die Verzögerung von Liquidationen, die Durchführung von Liquidationen zu einem unter ihrem Wert liegenden Preis und die Weiterverpfändung von Sicherheiten ohne Zustimmung zu ergreifen.

Transparenz ist ein wichtiger Vorteil. On-Chain-Informationen zu Protokollsalden und Sicherheitenqualität können von jedem überprüft werden. Im Kontext der zuvor besprochenen Forschung von Gorten und Ordonez können wir sagen, dass DeFi in einem Umfeld agiert, in dem es weniger kostspielig ist, die Qualität von Sicherheiten zu bewerten. Daher sollten die Kosten für die Offenlegung von Informationen zur Sicherheitenqualität geringer sein, sodass sich die Märkte kostengünstiger und häufiger anpassen können. In der Praxis bedeutet dies, dass Kreditprotokolle und Benutzer über umfangreichere Informationsressourcen verfügen, um Entscheidungen über die Auswahl wichtiger Parameter zu treffen. Es ist jedoch zu beachten, dass es beim erneuten Abstecken immer noch einige subjektive Faktoren außerhalb der Kette gibt, wie z. B. die Qualität des Codes und den Hintergrund des Teams, und die Kosten für die Beschaffung dieser Informationen höher sind.

Ein anekdotisches Zeichen ist, dass die Kreditvergabeaktivität in der Kette seit dem Zusammenbruch von BlockFi, Celsius und anderen zugenommen zu haben scheint. Bemerkenswert ist, dass wir bei AAVE und Morpho ein deutliches Wachstum der Einlagen verzeichneten, aber nur wenige Off-Chain-Kreditgeschäfte in dem Ausmaß wie in früheren Zyklen. Es ist jedoch nicht einfach, konkrete Daten über die Größe des aktuellen Off-Chain-Kreditmarktes zu erhalten – was bedeutet, dass es ein erhebliches, aber nicht weithin veröffentlichtes Wachstum geben könnte. Sofern es nicht zu einem direkten Hack des Kreditprotokolls kommt, sollte die Implementierung von On-Chain-Leverage unter sonst gleichen Bedingungen aus den oben genannten Gründen widerstandsfähiger sein.

Da das Risiko einer Kürzung der LRT zunimmt, bietet sich für uns möglicherweise erneut die perfekte Gelegenheit, die Vor- und Nachteile einer transparenten, überbesicherten, offenen und algorithmisch gesteuerten Kreditvergabe aus erster Hand in der Praxis zu erleben. Der vielleicht größte Unterschied besteht schließlich darin, dass wir keine Regierung haben, die uns aus der Patsche hilft, wenn etwas Unerwartetes passiert. Es gibt auch keine staatliche Unterstützung oder keynesianische Scheinökonomie für Kreditgeber. Es gibt nur Code, seinen Status und Änderungen an diesem Status. Deshalb sollten wir versuchen, unnötige Fehler zu vermeiden.