#termmax @TermMax
Si mon portefeuille avait une personnalitĂ© cette semaine, il se moquerait probablement de moi.đ
Jâai pris des profits sur $RICE , $BTW et $VELVET aprĂšs leurs mouvements rĂ©cents, et pendant un bref instant, jâai rĂ©ussi Ă me convaincre que jâĂ©tais un gĂ©nie du marchĂ©. đ Le marchĂ© mâa rapidement rappelĂ© que trois bonnes opĂ©rations ne font pas soudainement de quelquâun un stratĂšge macro.
En cherchant ma prochaine opportunitĂ©, jâai fini par me renseigner sur les prĂȘts Ă taux fixe et je suis tombĂ© sur quelque chose de plus intĂ©ressant que des graphiques de prix : la façon dont les taux dâemprunt sont rĂ©ellement dĂ©couverts.
Les pools de crĂ©dit traditionnels ne dĂ©couvrent pas les taux : ils les calculent mĂ©caniquement Ă partir dâune courbe dâutilisation. On emprunte davantage, le taux augmente ; on rembourse la dette, le taux baisse. Personne ne fixe activement un prix. Câest un algorithme qui sâen charge.
TermMax adopte une approche diffĂ©rente. GrĂące aux Range Orders, des curateurs peuvent crĂ©er des courbes de prix personnalisĂ©es et fournir de la liquiditĂ© pour des maturitĂ©s spĂ©cifiques. Au lieu dâaccepter un taux gĂ©nĂ©rĂ© par une formule, les emprunteurs interagissent avec des fournisseurs de liquiditĂ© qui expriment activement leurs points de vue sur le risque de durĂ©e (term risk) et la qualitĂ© des garanties.
Cette diffĂ©rence se voit dĂ©jĂ . TermMax prend en charge 77 marchĂ©s sur 8 chaĂźnes, y compris des marchĂ©s oĂč les utilisateurs peuvent emprunter de lâUSDC contre du sUSDe Ă des taux infĂ©rieurs au rendement sous-jacent. Ces opportunitĂ©s existent parce que le risque spĂ©cifique aux garanties est Ă©valuĂ© directement, plutĂŽt que via un modĂšle dâutilisation unique.
Le protocole a gĂ©nĂ©rĂ© environ 19,9 K$ de frais au cours des 30 derniers jours, ce qui reflĂšte une activitĂ© rĂ©elle, portĂ©e par la formation et lâexĂ©cution des taux.
Au final, des coĂ»ts dâemprunt « justes » ne viennent peut-ĂȘtre pas des algorithmes seuls. Ils pourraient venir de marchĂ©s oĂč les participants sont prĂȘts Ă valoriser lâincertitude et Ă se tromper parfois.
Comment la DeFi devrait-elle dĂ©couvrir les taux dâemprunt ?
Si mon portefeuille avait une personnalitĂ© cette semaine, il se moquerait probablement de moi.đ
Jâai pris des profits sur $RICE , $BTW et $VELVET aprĂšs leurs mouvements rĂ©cents, et pendant un bref instant, jâai rĂ©ussi Ă me convaincre que jâĂ©tais un gĂ©nie du marchĂ©. đ Le marchĂ© mâa rapidement rappelĂ© que trois bonnes opĂ©rations ne font pas soudainement de quelquâun un stratĂšge macro.
En cherchant ma prochaine opportunitĂ©, jâai fini par me renseigner sur les prĂȘts Ă taux fixe et je suis tombĂ© sur quelque chose de plus intĂ©ressant que des graphiques de prix : la façon dont les taux dâemprunt sont rĂ©ellement dĂ©couverts.
Les pools de crĂ©dit traditionnels ne dĂ©couvrent pas les taux : ils les calculent mĂ©caniquement Ă partir dâune courbe dâutilisation. On emprunte davantage, le taux augmente ; on rembourse la dette, le taux baisse. Personne ne fixe activement un prix. Câest un algorithme qui sâen charge.
TermMax adopte une approche diffĂ©rente. GrĂące aux Range Orders, des curateurs peuvent crĂ©er des courbes de prix personnalisĂ©es et fournir de la liquiditĂ© pour des maturitĂ©s spĂ©cifiques. Au lieu dâaccepter un taux gĂ©nĂ©rĂ© par une formule, les emprunteurs interagissent avec des fournisseurs de liquiditĂ© qui expriment activement leurs points de vue sur le risque de durĂ©e (term risk) et la qualitĂ© des garanties.
Cette diffĂ©rence se voit dĂ©jĂ . TermMax prend en charge 77 marchĂ©s sur 8 chaĂźnes, y compris des marchĂ©s oĂč les utilisateurs peuvent emprunter de lâUSDC contre du sUSDe Ă des taux infĂ©rieurs au rendement sous-jacent. Ces opportunitĂ©s existent parce que le risque spĂ©cifique aux garanties est Ă©valuĂ© directement, plutĂŽt que via un modĂšle dâutilisation unique.
Le protocole a gĂ©nĂ©rĂ© environ 19,9 K$ de frais au cours des 30 derniers jours, ce qui reflĂšte une activitĂ© rĂ©elle, portĂ©e par la formation et lâexĂ©cution des taux.
Au final, des coĂ»ts dâemprunt « justes » ne viennent peut-ĂȘtre pas des algorithmes seuls. Ils pourraient venir de marchĂ©s oĂč les participants sont prĂȘts Ă valoriser lâincertitude et Ă se tromper parfois.
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Market driven price discovery
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Utilization based algorithms
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Hybrid of both models
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