Los autores:
y(1) Zhenbang Feng, Department of Electrical and Computer Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern, California Los Angeles, CA, USA ([email protected]);
y(2) Hardhik Mohanty, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Informática, Escuela de Ingeniería de Viterbi, Universidad del Sur, California Los Ángeles, CA, Estados Unidos ([email protected]);
y(3) Bhaskar Krishnamachari, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Informática, Escuela de Ingeniería de Viterbi, Universidad del Sur, California Los Ángeles, CA, Estados Unidos ([email protected]).
yAuthors:
(1) Zhenbang Feng, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Informática, Escuela de Ingeniería de Viterbi, Universidad del Sur, California Los Ángeles, CA, Estados Unidos ([email protected]);
(2) Hardhik Mohanty, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Informática, Escuela de Ingeniería de Viterbi, Universidad del Sur, California Los Ángeles, CA, Estados Unidos ([email protected]);
(3) Bhaskar Krishnamachari, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Informática, Escuela de Ingeniería de Viterbi, Universidad del Sur, California Los Ángeles, CA, Estados Unidos ([email protected]).
Nota del editor: Este artículo es parte de un estudio más amplio. Estás leyendo la parte 1 de 5.
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Mesa de la izquierda
- y
- Abstracto y I. Introducción y
- b) El mecanismo y
- III. Mecanismos de estabilización de precios, IV. Simulación del DAI y V. Modelo matemático simplificado para el DAI y
- VI. Cómo el precio de garantía afecta al precio de los derivados y
- Factores de riesgo para los derivados estables y VIII. Conclusiones y referencias y
Abstracción
En finanzas descentralizadas (DeFi), los stablecoins como el DAI están diseñados para ofrecer un valor estable en medio de la naturaleza fluctuante de las criptomonedas. Examinamos la clase de derivados estables respaldados por criptomonedas, con un enfoque en los mecanismos de estabilización de precios, que es ejemplificado por el bien conocido stablecoin DAI de MakerDAO. Para la sencillez, nos enfocamos en un ajuste de un solo collateral. Introducimos un parámetro de creencia al modelo de simulación del DAI en un trabajo anterior (DAISIM), reflejando los sentimientos del mercado sobre el valor y la estabilidad del DAI, y mostrando que se ajusta mejor al comportamiento esperado cuando este parámetro se establece a un valor suficientemente alto. También proponemos
I. Introducción
En el moderno ecosistema de finanzas descentralizadas (DeFi), los stablecoins han surgido para contrarrestar la volatilidad inherente a las criptomonedas como Bitcoin o Ethereum [1]. Adheridos a reservas estables como monedas fiat, metales preciosos, o una cartera diversificada de activos, los stablecoins tratan de mantener un valor consistente. Estos derivados estables son mecanismos para cubrir riesgos, especular sobre movimientos futuros de precios y mejorar la eficiencia del capital [2]. La estabilidad de estos tokens se mantiene utilizando una variedad de estrategias, como el respaldo por monedas fiat, activos criptográficos o el uso de técnicas algorítmicas que disminuyen la necesidad de garantías de activos convencionales. Estas innovaciones en técnicas de estabil
Entre la multitud de stablecoins, DAI de MakerDAO se destaca como un derivado estable de vanguardia diseñado para mantener un valor estable en relación a $1 (USD). Inicialmente lanzado como un derivado de un solo tipo conocido como SAI, se ha desarrollado en un formato multi-colateral más sofisticado para mejorar la estabilidad y la resiliencia. Expandiéndose sobre esta base segura, la transición de SAI a DAI trajo la capacidad de aceptar múltiples tipos de criptomonedas como garantías, no sólo Ethereum (ETH). Esta diversificación de activos de apoyo mejora significativamente la estabilidad de DAI. El protocolo MakerDAO permite a los usuarios minar SAI creando posiciones de deuda colateralizada (CDPs), que son componentes esenciales del sistema. [3] En estas construc
Una vez fundido, DAI sirve como una herramienta versátil, funcionando como un medio de intercambio, un almacén de valor y una unidad de cuenta. El protocolo también proporciona a los usuarios la oportunidad de ganar interés en sus acciones de DAI a través de la tasa de ahorro DAI. La gobernanza transparente y descentralizada de DAI ejercida por los titulares de tokens MKR asegura que permanezca estable. Los titulares de tokens MKR votan en decisiones de protocolo vitales, como cuáles son los activos que se califican como seguros y los parámetros de riesgo para estos activos. Además, el registro transparente de cada transacción, el voto en la blockchain y la adopción de DAI en más de 400 aplicaciones y servicios diferentes que abarcan carteras, plataformas DeFi y ju
Lyons et al. [4] proporcionó una comprensión fundamental de la eficiencia funcional de los stablecoins mediante el escrutinio de los mecanismos a través de los cuales mantienen su peg en la economía digital. Basándose en esto, Mita et al. [5] clasificó los stablecoins en función de la naturaleza de sus garantías y los analizó a través de la lente de modelos económicos tradicionales como el dinero de Hayek y el impuesto de Tobin. Además, Mundt et al. [6] exploró los mecanismos por los que mantienen su peg en la economía digital, revelando cómo los protocolos de liquidación y el comportamiento de los inversores forman su estabilidad, particularmente en condiciones de mercado tumultuosas. Complementando estas perspectivas teóricas, Gudgeon et al. [7] evaluó críticamente la seguridad de la gobernanza en plataform
Synthete es la base de datos de Synthete y los datos del Protocolo Mirror representan avances clave en derivados sintéticos basados en blockchain, tanto en mecanismos similares al stablecoin DAI de MakerDAO para mantener la estabilidad de precios. Synthete [10] permite a los usuarios crear activos sintéticos conocidos como Synths, que rastrean el valor de los activos del mundo real como monedas fiat, criptomonedas y índices de criptomonedas, y mercancías como el oro y la plata a través de Synthete. El mecanismo principal para combinar Synthete en Synthete implica la over-collateralization con la criptomoneda nativa de la plataforma, SNX. Los Synthes minados son respaldados por un 600% de relación de collateralization determin
Este documento se propone mejorar los modelos de simulación para DAI stablecoin, particularmente centrándose en los factores de riesgo asociados y la eficacia de sus mecanismos de estabilización de precios. Utilizando datos empíricos y empleando una variedad de métodos de modelado, planeamos profundizar en los factores complejos que influyen en el valor de la peg DAI. Basándose en el trabajo anterior, DAISIM [12], consideramos el impacto de las creencias y narraciones, que parecen jugar un papel significativo en la valoración de DAI junto con los aspectos más técnicos de su protocolo. Nuestro análisis tiene como objetivo echar luz sobre la interacción matizada entre el comportamiento del mercado y el diseño del protocolo que juntos mantiene la estabilidad de DAI. En particular, nuestras contribuciones pueden ser listadas de la siguiente manera:
• Introducimos un parámetro de creencia que captura el sentimiento del mercado sobre la valoración y la estabilidad de DAI en la modelización de la stablecoin DAI utilizada en DAISIM. Mostramos que fijar este parámetro a un valor suficientemente alto resulta en que el DAI converja a un valor cercano a $1 (USD).
• Presentamos un modelo matemático que captura el mecanismo de estabilidad de DAI en relación con las fluctuaciones de precios de ETH. Este modelo ofrece una comprensión cuantitativa de la influencia del precio de ETH en el comportamiento de DAI stablecoin bajo diferentes condiciones de mercado.
Esto incluye examinar los impactos de varios factores, como la fiabilidad del oráculo, el techo de la deuda y las vulnerabilidades de los contratos inteligentes, sobre la estabilidad y el funcionamiento de estos stablecoins.
El resto de este artículo está organizado de la siguiente manera: Sección II ofrece un análisis detallado del mecanismo del DAI, su estructura, la interacción de los usuarios y el papel de los oráculos de precios. Sección III discute los mecanismos para la estabilización de precios del DAI. Sección IV introduce el DAISIM y nuestra función objetiva revisada. Sección V presenta la base teórica simplificada de este modelo. Sección VI explora la relación entre el precio de la garantía y el precio de los derivados utilizando datos empíricos y simulaciones. Sección VII examina varios factores de riesgo en los derivados estables.
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