발자국 분석가 Simon 작성(simon@footprint.network)
날짜: 2021년 11월
데이터 소스:Footprint Stablecoin Dashboard(https://footprint.cool/sc)
발자국 분석가 Simon 작성(simon@footprint.network)
데이터 소스

나는 대부분의 사용자가 실제로 암호화 세계에 들어갈 때 가장 먼저 하는 일은 법정 통화를 안정적인 통화로 교환한 다음 DEX를 통해 다른 토큰으로 교환하는 것이라고 생각합니다. 스테이블코인은 사용자가 기존 세계에서 암호화폐 세계로 진입하는 중요한 채널 중 하나일 뿐만 아니라 암호화폐 세계의 순환에 중추적인 역할을 합니다.
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Stablecoin 분류 이미지 출처: Footprint Analytics
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Stablecoin 시가총액(2021년 11월) 출처: Footprint Analytics
가장 오랜 역사를 가진 스테이블 코인으로서 중앙화 스테이블코인은 급성장했고 DeFi는 법화와의 긴밀한 관계로 호황을 누리고 있어 당연히 규제 당국의 관심을 끌었습니다. 이는 탈중앙화 스테이블코인 개발을 더욱 촉진시켰지만, 과잉 담보 스테이블코인은 분명히 낮은 자본 활용과 같은 문제를 안고 있습니다. 그래서 2021년에는 더 많은 알고리즘 스테이블 코인이 두각을 나타내기 시작했습니다.
중앙 집중식 안정 통화

선점자 우위를 가진 USDT는 중앙 집중식 스테이블 코인 중 유일한 것으로 사용자가 일정 금액의 미국 달러를 테더의 은행 계좌로 송금하는 방식으로 테더가 해당 자금의 입금을 확인한 후 해당 자금을 테더로 이체한다. 사용자 USDT는 미국 달러 금액과 동일합니다.
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Stablecoin 시가 총액(2021년 1월 이후) 출처: Footprint Analytics
중앙 집중식 스테이블 코인의 기반은 여전히 명목 화폐입니다. 분산형 스테이블코인과 비교할 때 중앙화 스테이블코인은 여러 국가의 감독에 영향을 받을 가능성이 더 높으며 오프라인에 저장된 법적 통화는 온체인 계약을 통해 쿼리 및 제한할 수 없습니다. 블록체인의 분산된 세계에는 여전히 블록체인의 원래 의도에 반하는 많은 양의 중앙화된 제품이 있습니다. Tether가 SEC에 의해 소송을 당하거나 충분한 준비금을 제공하지 않으면 USDT와 같은 중앙 집중식 스테이블 코인을 보유한 사용자의 손실이 보호되지 않을 것이라고 상상해 보십시오.
보조 제목Liquity과잉담보 스테이블코인MakerDao지난 2018년 출시된 메이커다오는 과잉담보 스테이블코인 개발을 주도해 자사 스테이블코인 DAI를 과잉담보 스테이블코인 시장가치 중 최대 규모로 만들었다. 2021년 온라인

를 기반으로 혁신되고 완성되었지만 스테이블 코인 LUSD의 사용 사례가 부족하여 항상 미지근했습니다. MakerDao에 가까운 모델을 가진 Abracadabra는 이자부 자산을 기반으로 한 모기지에 의존하여 2개월 만에 급성장했으며 안정적인 통화인 MIM의 시가는 한 단계 앞서 있는 LUSD를 넘어섰습니다.
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거래량
담보 측면에서 MakerDao가 2020년 3월 USDT 및 USDC와 같은 중앙화 자산을 도입한 이후 DAI가 충분히 분산되어 있는지에 대한 사람들의 의구심도 높아지고 있으며 DAI의 위험도 중앙화 안정 통화에 묶여 있습니다. LUSD를 위조하기 위해 한 가지 유형의 담보만 지원하는 Liquity는 모든 측면에서 탈중앙화를 달성하기 위해 노력하고 있으며 자본 활용 및 청산 메커니즘 측면에서 더 나은 경험을 가지고 있습니다. Abracadabra의 핵심 메커니즘은 MakerDAO와 유사하여 이자 수익 자산을 저당할 수 있습니다.여러 체인에 배포되고 더 많은 담보가 있는 MakerDAO에 가깝습니다.이를 통해 안정적인 통화 MIM이 빠르게 성장할 수 있지만 또한 더 높은 위험을 의미합니다.

거래량
거래량 측면에서 DAI의 일일 거래량은 다른 스테이블 코인을 훨씬 능가하는데, 이는 DAI가 초기 경작자로서 다양한 DeFi 프로토콜에서 지원할 수 있기 때문입니다. 인센티브 메커니즘의 영향으로 LUSD는 현재 자체 시스템 내에서 유통되는 스테이블 코인의 60% 이상을 보유하고 있으며 외부 사용 사례는 더 적고 후발 MIM의 거래량도 LUSD를 훨씬 능가합니다. 주된 이유는 Abracadabra가 플래시 대출을 통해 레버리지를 높이는 기능을 제공하고 토큰 SPELL on Curve를 장려하여 MIM의 유동성을 높이는 기능을 제공하기 때문입니다.
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과잉 담보 스테이블코인 일일 거래량(2021년 9월 이후) 데이터 출처: Footprint Analytics
안정
Liquity는 사용자가 언제든지 1 USD에 LUSD를 발행하고 1 USD에 1 LUSD를 파괴할 수 있는 "하드 앵커" 및 "소프트 앵커"를 통해 전체 시장에 차익 거래 기회를 개방하는 환매 메커니즘을 사용하여 LUSD의 가격 안정성을 유지합니다. 시간.

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알고리즘 스테이블 코인
과잉 담보 스테이블코인 가격(2021년 1월 이후) 데이터 출처: Footprint Analytics
보조 제목
대표사업 : UST, FEI, FRAX테라 체인알고리즘 스테이블 코인은 시장이 자체 프로토콜을 사용하여 토큰을 추측하도록 장려함으로써 가치를 유지합니다. 가장 큰 장점은 무담보 메커니즘이 더 높은 자본 활용률을 가질 수 있지만 시장이 계약에서 기대하는 설계대로 차익 거래를 수행하지 않으면 가격이 앵커에서 이탈하기 쉽습니다.
테라 체인

디파이(DeFi) 분야에서 모금 신기록을 세운 페이 프로토콜(Fei Protocol)도 주목할 만하다. Fei의 안정성은 PCV(Protocol controlled value, protocol-controlled assets) 기반 앵커 조정 메커니즘과 ETH 상환 메커니즘을 통해 유지됩니다. 원래는 과잉 담보 스테이블코인의 비효율성과 확장이 어려운 문제를 해결하기 위한 것이었지만, 그 메커니즘도 온라인에 진출한 후 커뮤니티의 압력으로 지속적으로 수정되었습니다. 모듈(페그 안정성 모듈, 앵커 고정 모듈.
거래량
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거래량

거래량 측면에서 UST의 일일 거래량은 알고리즘 스테이블코인 중 1위이며, 과잉담보형 스테이블코인 DAI와 아직 격차가 크지만 MIM과 견줄만한 수준이다.
UST 거래량의 활동은 주로 전체 Terra 체인 프로토콜이 원래 안정적인 통화 UST를 중심으로 설정되었기 때문입니다.Terra의 프로토콜은 탄생 이후 자체 UST 거래 장면이 있으며 UST는 오프라인 결제와 함께 사용할 수 있습니다. 연결되어 UST 사용 수요를 자극합니다.
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안정

따라서 UST의 가격은 전체적으로 상대적으로 안정적이며, 5월에 통화 가격이 급락했을 때만 닻을 깼습니다. 반년 만에 출시된 페이와 비교하면 심각한 언앵커가 2개 더 나왔다. Wei가 처음 출시되었을 때 Fei의 사용 시나리오는 Fei의 과도한 캐스팅을 지원하기에 충분하지 않았으며 공급과 수요의 불균형으로 인해 가격이 무너져 한 달 동안 패닉이 지속되었습니다. 5월의 언앵커링은 주로 통화 가격의 급격한 하락으로 인해 사용자의 불신이 발생했습니다.
결론적으로
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알고리즘 스테이블코인 가격 상황(2021년 1월 이후) 데이터 출처: Footprint Analytics
결론적으로
세 가지 유형의 스테이블 코인의 장점과 단점은 똑같이 분명합니다.
중앙 집중식 스테이블 코인:
장점: First-mover 네트워크의 장점으로 인해 가장 큰 볼륨을 가지므로 변동에 대한 상대적 안정성과 광범위한 사용 사례가 있습니다.
문제점: 항상 비판을 받아온 중앙 집중식 보안 및 불투명도
과잉담보 스테이블 코인:
장점: 통화 가격이 과도하게 담보될 때 상대적으로 안정적으로 유지될 수 있기 때문입니다.
문제점: 낮은 자본 활용도
발자국 분석 정보:
위 내용은 참고 및 소통을 위한 개인적인 의견일 뿐이며 투자조언이 아닙니다. 명백한 이해나 데이터 오류가 있는 경우 피드백을 환영합니다.
발자국 분석 정보:
Footprint Analytics는 원스톱 비주얼 블록체인 데이터 분석 플랫폼입니다. Footprint는 체인에서 데이터 정리 및 통합 문제를 해결하는 데 도움을 주어 사용자가 제로 임계값 블록체인 데이터 분석 경험을 무료로 즐길 수 있도록 합니다. 1,000개 이상의 표 템플릿과 끌어서 놓기 그리기 경험을 제공하여 누구나 10초 이내에 자신만의 개인화된 데이터 차트를 만들고 체인의 데이터에 대한 통찰력을 쉽게 얻고 데이터 이면의 스토리를 이해할 수 있습니다.
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