📅8.21
Schau, heute ist der $XPL -Wettbewerb abgelaufen. Ich bin morgens hin und habe eine Leerverkaufsposition eröffnet, dachte mir, ich greife nur kurz zu – aber der XPL-Chef hat echt was drauf. Seitdem geht es weiter nach oben, ich hab’s nicht geschafft und bin am Ende noch draufgezahlt 😭
Letzte Nacht bin ich beim Durchgehen der @TermMax -Whitepaper immer wieder über eine Frage gestolpert, die ich nicht aus dem Kopf kriege: Wenn man im Rahmen von Uniswap V3 kundenspezifische Umbauten macht, steckt im Kern das Prinzip dahinter, auf eine ausgereifte Infrastruktur eine Zins-Preislogik zu stapeln, die noch nicht lange genug vom Markt auf Herz und Nieren geprüft wurde.
TermMax hat tatsächlich Substanz. Es führt auf Basis konzentrierter Liquidität in Uniswap V3 eine konfigurierbare Preiskurve ein, die von fünf spezialisierten Curator-Teams wie Keyrock, Hardcoded Lab usw. mit einem Ziel-APR-Bereich belegt wird. Ziel ist es, festen Zinssatz und Laufzeit in finanzielle Variablen zu verwandeln, die vom Markt bewertet werden.
Aber: Der Markt für fixe Zinsen funktioniert anders als der Spotmarkt. Im Spothandel zählt nur der aktuelle Preis. Beim Festzins-Darlehen muss man Zins, Laufzeit, Liquidität und Kapitalbedarf berücksichtigen – gleichermaßen 10000 USDC: Leihst du es für 30 Tage oder für 180 Tage, sind die Kapitalkosten komplett verschieden. Ein kundenspezifisches AMM versucht, diese Variablen unter einem einheitlichen Rahmen zu behandeln. Der Vorteil: weniger Abhängigkeit von Gegenparteimatching. Der Nachteil: Die logische Komplexität steigt deutlich.
Das Kernproblem liegt darin, dass es für diese maßgeschneiderte AMM-Logik zur Slippage-Kontrolle und zur Geschwindigkeit, mit der der Risikopool aufgebraucht wird, keine ausgereiften Open-Source-Lösungen gibt, die als Referenz dienen könnten. Der Curator setzt den Ziel-APR-Bereich, und das System balanciert sich über Marktkraft selbst aus – aber „Marktkraft“ kann versagen, wenn die Liquidität zu dünn ist. Ob die Preiskurve bei großen Orders wie erwartet funktioniert, hängt von der damaligen Tiefe des Pools ab. Wenn der Curator sich irrt oder wenn in einem isolierten Markt plötzlich die Liquidität austrocknet, kann der Algorithmus unter Umständen ohne ausreichende Gegenparteien gezwungen sein, die Preisfindung abzuschließen – und dann gerät die Slippage außer Kontrolle.
Wirklich beachtenswert ist die Kettenreaktion bei der Liquidation: Wenn die Markttiefe des Sicherheitenmarkts nicht ausreicht, kann es passieren, dass Liquidatoren nach der Berechnung der Slippage-Kosten lieber abwarten statt sofort zu handeln – und die Zeitfenster werden ausgerechnet zur Zeit, in der niemand als Gegenpartei einspringt. Wenn die Verbrauchsgeschwindigkeit des Risikopools die Modellannahmen übersteigt, hat das Protokoll möglicherweise keinen ausreichenden Puffer, um faule Kredite zu absorbieren.
Ich glaube nicht, dass die Richtung falsch ist – der Markt für Festzins braucht definitiv bessere Mechanismen zur Preisbildung. Aber der Preis für ein maßgeschneidertes AMM ist: In Extremszenarien gibt es so gut wie keine historischen Daten, auf die man sich stützen könnte. Diese Preiskurve funktioniert vielleicht, wenn die Liquidität reichlich ist – aber vor einem echten Stresstest könnte sie deutlich verletzlicher sein als man denkt.
#termmax
Schau, heute ist der $XPL -Wettbewerb abgelaufen. Ich bin morgens hin und habe eine Leerverkaufsposition eröffnet, dachte mir, ich greife nur kurz zu – aber der XPL-Chef hat echt was drauf. Seitdem geht es weiter nach oben, ich hab’s nicht geschafft und bin am Ende noch draufgezahlt 😭
Letzte Nacht bin ich beim Durchgehen der @TermMax -Whitepaper immer wieder über eine Frage gestolpert, die ich nicht aus dem Kopf kriege: Wenn man im Rahmen von Uniswap V3 kundenspezifische Umbauten macht, steckt im Kern das Prinzip dahinter, auf eine ausgereifte Infrastruktur eine Zins-Preislogik zu stapeln, die noch nicht lange genug vom Markt auf Herz und Nieren geprüft wurde.
TermMax hat tatsächlich Substanz. Es führt auf Basis konzentrierter Liquidität in Uniswap V3 eine konfigurierbare Preiskurve ein, die von fünf spezialisierten Curator-Teams wie Keyrock, Hardcoded Lab usw. mit einem Ziel-APR-Bereich belegt wird. Ziel ist es, festen Zinssatz und Laufzeit in finanzielle Variablen zu verwandeln, die vom Markt bewertet werden.
Aber: Der Markt für fixe Zinsen funktioniert anders als der Spotmarkt. Im Spothandel zählt nur der aktuelle Preis. Beim Festzins-Darlehen muss man Zins, Laufzeit, Liquidität und Kapitalbedarf berücksichtigen – gleichermaßen 10000 USDC: Leihst du es für 30 Tage oder für 180 Tage, sind die Kapitalkosten komplett verschieden. Ein kundenspezifisches AMM versucht, diese Variablen unter einem einheitlichen Rahmen zu behandeln. Der Vorteil: weniger Abhängigkeit von Gegenparteimatching. Der Nachteil: Die logische Komplexität steigt deutlich.
Das Kernproblem liegt darin, dass es für diese maßgeschneiderte AMM-Logik zur Slippage-Kontrolle und zur Geschwindigkeit, mit der der Risikopool aufgebraucht wird, keine ausgereiften Open-Source-Lösungen gibt, die als Referenz dienen könnten. Der Curator setzt den Ziel-APR-Bereich, und das System balanciert sich über Marktkraft selbst aus – aber „Marktkraft“ kann versagen, wenn die Liquidität zu dünn ist. Ob die Preiskurve bei großen Orders wie erwartet funktioniert, hängt von der damaligen Tiefe des Pools ab. Wenn der Curator sich irrt oder wenn in einem isolierten Markt plötzlich die Liquidität austrocknet, kann der Algorithmus unter Umständen ohne ausreichende Gegenparteien gezwungen sein, die Preisfindung abzuschließen – und dann gerät die Slippage außer Kontrolle.
Wirklich beachtenswert ist die Kettenreaktion bei der Liquidation: Wenn die Markttiefe des Sicherheitenmarkts nicht ausreicht, kann es passieren, dass Liquidatoren nach der Berechnung der Slippage-Kosten lieber abwarten statt sofort zu handeln – und die Zeitfenster werden ausgerechnet zur Zeit, in der niemand als Gegenpartei einspringt. Wenn die Verbrauchsgeschwindigkeit des Risikopools die Modellannahmen übersteigt, hat das Protokoll möglicherweise keinen ausreichenden Puffer, um faule Kredite zu absorbieren.
Ich glaube nicht, dass die Richtung falsch ist – der Markt für Festzins braucht definitiv bessere Mechanismen zur Preisbildung. Aber der Preis für ein maßgeschneidertes AMM ist: In Extremszenarien gibt es so gut wie keine historischen Daten, auf die man sich stützen könnte. Diese Preiskurve funktioniert vielleicht, wenn die Liquidität reichlich ist – aber vor einem echten Stresstest könnte sie deutlich verletzlicher sein als man denkt.
#termmax
