Ich habe etwas erkannt, wenn ich versuche, die TermMax-Utilization von 87 % im Verhältnis zum gesamten TVL des gesamten Protokolls zu betrachten — statt sie für einzelne Laufzeiten getrennt zu berechnen. Der Unterschied kann völlig verändern, wie man diese Zahl liest. Ein Protokoll mit festen Zinssätzen hat in der Regel mehrere Laufzeiten parallel — 30 Tage, 90 Tage, länger.
Die 87 % könnten das Ergebnis sein, dass ein Teil der Laufzeiten gerade kurz vor dem Abschluss steht, während andere Laufzeiten noch viel ungenutztes Kapital haben, das noch nicht gematcht ist — zwei völlig unterschiedliche Bilder, die sich in einer gemeinsamen Durchschnittszahl zu einem Mittelwert addieren. Wenn das stimmt, ist die eigentliche Frage nicht „Verwendet TermMax Kapital effizient oder nicht?“, sondern „Welche Laufzeiten haben einen Liquiditätsmangel beim Order-Matching und welche haben Überschuss?“ — das ist viel detaillierter als eine aggregierte Kennzahl.
Für Kreditgeber, die darüber nachdenken, in eine konkrete Laufzeit zu investieren, ist die gesamte Utilization nahezu bedeutungslos, wenn die Laufzeit, die sie interessiert, stark von den übrigen abweicht. Das ist eine Form von Informationsverlust, die man häufig sieht, wenn man mehrere Teilmärkte zu einem einzigen Indikator zusammenfasst — @TermMax ist nicht ein Einzelfall; die meisten Multi-Tenor-Protokolle haben dieses Problem, wenn sie nur aggregierte Zahlen statt detaillierter Werte je Teilmarkt veröffentlichen.
Selbst-Widerspruch: Ich habe keine Daten zur Breakdown-Aufteilung nach Laufzeiten, um zu bestätigen, ob diese Streuung tatsächlich erheblich ist — möglicherweise ist die Utilization ziemlich gleichmäßig, sodass die Gesamtszahl die Realität trotzdem korrekt abbildet.
Ich warte darauf, dass TMX eine Utilization-Breakdown-Übersicht nach einzelnen Laufzeiten veröffentlicht, damit Kreditgeber genau wissen, welche Laufzeit die besten Chancen auf ein gutes Order-Matching hat — statt sich nur auf eine durchschnittliche Zahl zu verlassen, die leicht in die Irre führt.
#termmax $BTC $ETH
Die 87 % könnten das Ergebnis sein, dass ein Teil der Laufzeiten gerade kurz vor dem Abschluss steht, während andere Laufzeiten noch viel ungenutztes Kapital haben, das noch nicht gematcht ist — zwei völlig unterschiedliche Bilder, die sich in einer gemeinsamen Durchschnittszahl zu einem Mittelwert addieren. Wenn das stimmt, ist die eigentliche Frage nicht „Verwendet TermMax Kapital effizient oder nicht?“, sondern „Welche Laufzeiten haben einen Liquiditätsmangel beim Order-Matching und welche haben Überschuss?“ — das ist viel detaillierter als eine aggregierte Kennzahl.
Für Kreditgeber, die darüber nachdenken, in eine konkrete Laufzeit zu investieren, ist die gesamte Utilization nahezu bedeutungslos, wenn die Laufzeit, die sie interessiert, stark von den übrigen abweicht. Das ist eine Form von Informationsverlust, die man häufig sieht, wenn man mehrere Teilmärkte zu einem einzigen Indikator zusammenfasst — @TermMax ist nicht ein Einzelfall; die meisten Multi-Tenor-Protokolle haben dieses Problem, wenn sie nur aggregierte Zahlen statt detaillierter Werte je Teilmarkt veröffentlichen.
Selbst-Widerspruch: Ich habe keine Daten zur Breakdown-Aufteilung nach Laufzeiten, um zu bestätigen, ob diese Streuung tatsächlich erheblich ist — möglicherweise ist die Utilization ziemlich gleichmäßig, sodass die Gesamtszahl die Realität trotzdem korrekt abbildet.
Ich warte darauf, dass TMX eine Utilization-Breakdown-Übersicht nach einzelnen Laufzeiten veröffentlicht, damit Kreditgeber genau wissen, welche Laufzeit die besten Chancen auf ein gutes Order-Matching hat — statt sich nur auf eine durchschnittliche Zahl zu verlassen, die leicht in die Irre führt.
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