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Présentation du score DeFi – une méthodologie open source pour évaluer le risque de code et financier dans les prêts DeFi

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Présentation du score DeFi – une méthodologie open source pour évaluer le risque de code et financier dans les prêts DeFi

Le prêt DeFi est bien plus que des APR.

ConsenSys

C’est une grande année pour DeFi, avec une croissance à trois chiffres et plus d’un demi milliard de dollars bloqués sur diverses plateformes de prêt. Nous sommes constamment inspirés par la quantité d’expérimentation et de désintermédiation dans le secteur, tout en continuant notre lente progression vers des services financiers véritablement décentralisés. Malheureusement, la sensibilisation du public dans DeFi se concentre souvent sur le potentiel de rendements démesurés, tout en évitant les nouveaux types de risques qui accompagnent les plates-formes intelligentes de crédit-contrat. Parmi les plateformes de prêt et d’emprunt les plus courantes figurent Compound, DyDx, Fulcrum et Nuo.

Les utilisateurs expérimentés de ces protocoles peuvent reconnaître des problèmes communs:

  • Comment faire en sorte que les contrats intelligents d’un protocole ne contiennent pas de bogues ou de vulnérabilités mettant en péril mes fonds?
  • Le produit est-il vraiment décentralisé? Un individu ou un groupe peut-il avoir un impact sur mon investissement en manipulant des oracles, des contrôles administratifs ou des mesures d'urgence?
  • Existe-t-il un scénario dans lequel je ne pourrai pas retirer mes fonds à volonté?
  • Quel sera l'impact de la volatilité des prix sur ma position? Quels types de garanties prennent en charge l'ensemble du système?

La communauté DeFi évalue-t-elle les opportunités de prêt en tenant compte du risque, ou cherchons-nous simplement le meilleur taux de rendement?

ConsenSys Codefi est heureux de publier le Méthodologie DeFi Score promouvoir la transparence et la compréhension des risques techniques et financiers qui affectent les marchés du crédit DeFi. La méthodologie initiale est open source sur GitHub, avec un exemple d'implémentation à suivre. Notre objectif est que les communautés de développeurs DeFi et Ethereum développent, testent et utilisent la méthodologie à mesure que DeFi évolue.

Vous trouverez ci-dessous un exemple visuel de la manière dont le score DeFi pourrait être implémenté dans une application grand public évaluant un marché de crédit spécifique.

Le modèle génère un score de 0 à 10, facile à comprendre, pouvant être présenté aux utilisateurs ou intégré à d'autres systèmes. Cet exemple comprend également un résumé des attributs qui contribuent au score: propriétés techniques solides, liquidité faible et risque réglementaire élevé.

Deux grandes catégories permettent de saisir les attributs de risque du marché de la cryptographie: les contrats intelligents et le risque financier.

Risque de contrat intelligent

Les plateformes de crédit ont tendance à partager les mêmes contrats intelligents sur l'ensemble de leurs marchés. Par conséquent, le risque de contrat intelligent sera le facteur le plus pertinent lors de la comparaison de plateformes. Répondre à des questions importantes sur les contrats intelligents d’une plate-forme ou d’un protocole peut aider à déterminer le risque associé à leurs contrats intelligents. Par exemple, quelle partie du code a été vérifiée par des entreprises renommées? Une vérification formelle a-t-elle été effectuée? Le code est-il open source? Une prime aux bogues est-elle proposée?

Risque financier

Le risque financier se concentre sur les problèmes de liquidité et de garantie sur des marchés individuels et évoluera avec les conditions du marché. Par exemple, si un marché a une faible liquidité par rapport à ses pairs, le score en souffrirait.

Les emprunteurs sont surdimensionnés pour assurer le remboursement, mais la nature volatile des actifs cryptographiques signifie que les facteurs de garantie élevés peuvent être insuffisants. La composition des garanties adossées aux plates-formes DeFi d’aujourd’hui est très variable, certaines étant constituées d’actifs beaucoup plus liquides et stables que d’autres. Les données en chaîne sur le ratio de garanties d'un marché et le portefeuille de garanties d'un marché ont également une incidence sur le score DeFi.

L'assurance et le risque réglementaire sont deux domaines où nous commençons à constater des divergences. Certaines plates-formes contribuent aux fonds d'assurance pour se protéger contre les épisodes de cygnes noirs. Cependant, les pools sont généralement jugés inadéquats. Certaines plates-formes reconnaissent les préoccupations réglementaires tandis que d'autres prennent des positions anti-réglementaires plus fortes. À mesure que les plates-formes de crédit mûrissent, nous nous attendons à voir ces domaines peser davantage dans le score DeFi.

Compte tenu de l'état naissant de DeFi et des antécédents historiques limités, il est important de comprendre qu'il ne s'agit pas d'un modèle statistique validé ayant fait l'objet de tests de régression. C’est un cadre fondé sur l’opinion qui permet d’entamer une conversation sur l’estimation et la communication des risques sur ces marchés émergents. Les pondérations ont été conçues pour maximiser la valeur d'un spectre de notation de 10 points et sont initialement réglées pour Compound, dYdX, Nuo et Fulcrum.

Nous étudions activement de nouveaux points de données et méthodes pour améliorer l’utilité de la partition:

  • Traiter des facteurs de risque supplémentaires, notamment les risques de centralisation (gouvernance), les risques Oracle et le risque de liquidité du marché via des politiques de liquidation
  • Séparez les sous-composantes des scores en scores individuels
  • Méthodes décentralisées de validation des métadonnées de marché
  • Adapter le modèle pour les produits DeFi au-delà du prêt
  • DAO-ify la gestion de cet algorithme de scoring

Nous encourageons la communauté à donner son avis sur la méthodologie et à prendre contact!

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Traduction de l’article de ConsenSys : Article Original

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