알고리즘 스테이블코인 자이로스코프가 메타 스테이블코인의 구성 가능성 위험을 해결하는 방법

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, Ariah Klages-Mundt 작성, 편집: Overnight's Porridge, 허가 하에 출판.

이 글은 Meta-stablecoin의 비교 부분에 관한 것이고, 이어지는 2부와 3부는 알고리즘 스테이블 코인, 관리형 스테이블 코인, 레버리지 스테이블 코인의 비교에 관한 것입니다.

소위 메타-스테이블코인(Meta-stablecoin)은 다른 스테이블코인들의 바스켓으로 구성된 스테이블코인을 말합니다.

이 설계의 아이디어는 스테이블 코인의 바구니가 개별 스테이블 코인의 위험을 다양화할 수 있다는 것인데, 이는 어느 정도 정확하지만 우리가 결합 가능성 위험이라고 부르는 새로운 유형의 위험에 직면하거나 하나의 시스템에서 문제가 발생합니다. 다른 시스템에 영향을 줄 수 있습니다.

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Meta Stablecoin이 직면한 결합성 위험

메타 스테이블코인 바스켓은 AMM(Automated Market Maker)에서 유동성 공급자(LP) 위치를 차지합니다. 이러한 자본 풀은 탈중앙화 거래소(DEX)에 설립된 시장이기 때문에 바스켓의 가중치는 거래 수요에 따라 토큰 형태로 변경됩니다. 따라서 잠재적인 스테이블 코인 위험 외에도 메타 스테이블 코인은 AMM의 고유한 LP 위험도 부담합니다.

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yUSD 구성 가능성 위험, 모든 계층의 구성 요소가 실패하면 메타 스테이블 코인이 영향을 받습니다.

이러한 선택으로 인해 yUSD 스테이블 코인은 단일 구성 요소의 문제를 증폭시키는 상당한 구성 가능성 위험에 직면합니다. 공정하게 말씀드리자면 Curve pool은 이 위험을 감수하면서 수익을 내고 있지만 일반 사용자의 경우에는 이 위험이 실현되지 않을 수 있습니다. 또는 세 개의 stablecoins 중 하나가 mStable을 무효화합니다. 또한 단일 스테이블 코인의 실패로 인해 mStable 스테이블 코인의 가치가 33% 하락합니다.

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자이로스코프는 구성 가능성 위험을 계층화하고 단일 저장소의 오류로 인해 계단식 효과가 발생하지 않습니다.

자이로스코프는 자본 효율성을 유지하면서 결합 가능성 위험을 계층화하여 이 문제를 해결합니다.원리는 준비금을 하위 수준의 금고로 나누고 위험을 신중하게 제어하는 ​​것입니다.이렇게 다양한 금고가 겹칠 위험이 거의 없습니다. 따라서 하나의 볼트에 장애가 발생해도 나머지 볼트에는 영향을 미치지 않으며, 볼트에 문제가 있는 경우 자이로스코프 시스템은 앵커 조정 메커니즘(자세한 내용은 여기에서 설명)을 통해 스테이블 코인을 $1로 유지합니다. 볼트가 실패하면 나머지 볼트의 수율을 통해 자이로스코프 예비를 복구할 수도 있습니다.

메타 스테이블코인 바스켓은 리저브 프로토콜 스테이블코인이 작동하는 방식인 교환 거래 펀드(ETF)와 더 유사한 토큰 형태의 정적 가중치를 가질 수도 있습니다. 그러나 자이로스코프와 달리 이 메커니즘은 Reserve 프로토콜 바스켓 구성 요소가 실패하면 페그를 유지할 수 없습니다.

거버넌스 추출 가능 가치(GEV)

모든 분산형 스테이블 코인이 직면한 공통적인 문제는 거버넌스의 건전성이며, 이는 거버넌스 추출 가능 가치(DEV)라는 새로운 용어를 탄생시켰습니다. 오늘날의 DeFi 시스템에서 관리자는 예를 들어 단기 이익을 찾기 위해 의심스러운 담보 유형을 도입하거나 사용자 자금을 훔치기 위한 노골적인 악의적인 행동을 통해 프로토콜을 손상시켜 더 나은 수익을 얻을 수 있습니다. 법률 시스템이 지원하는 전통적인 기업 거버넌스에 비해 DeFi는 많은 DeFi 프로젝트의 거버넌스가 사실상 익명이기 때문에 더 위험합니다.

오늘날 일반적인 GEV 완화는 악의적인 변경이 발생하기 전에 사용자가 프로토콜에서 자금을 인출할 시간을 주기 위해 거버넌스 조치가 적용되기 전에 시간 지연을 추가하는 것입니다. 그러나 보호 측면에서 이것은 일반적으로 두 가지 이유로 충분하지 않습니다. 첫째, 많은 DeFi 시스템(예: Dai)에는 유동성을 종료하는 메커니즘이 없습니다. 왜냐하면 Dai는 금고를 생성해야만 사용할 수 있기 때문입니다. 둘째, 시간 지연은 종종 매우 짧고 사용자는 스마트 계약의 세부 사항을 자주 추적하는 습관이 없기 때문에 사용자 자금이 여전히 효과적으로 보호되지 않는다는 사실로 이어집니다.