J’ai passé ces deux derniers jours en revue séparément la partie Vault de TermMax, et j’ai réalisé que j’avais mal compris le rôle du curator—je pensais que c’était simplement un « classement de recommandations de stratégie » : il présenterait l’historique des taux annualisés de différents Vault afin que l’utilisateur choisisse celui dans lequel déposer des fonds. En lisant la documentation, je me suis rendu compte que ce n’était pas du tout le cas. Le curator détient en réalité un pouvoir concret de gestion et d’allocation des fonds : lorsque des utilisateurs déposent des stablecoins dans un Vault, le curator décide vers quels marchés répartir cet argent, avec quels plafonds d’exposition pour chaque date d’échéance unique, s’il faut réserver une partie de la trésorerie pour faire face aux rachats, et même si la portion laissée inactive doit être envoyée vers des protocoles externes comme Morpho pour capter des rendements de type « subventions de rendement » sur les taux flottants.
Le bénéfice de cette conception est évident. Les utilisateurs ordinaires n’ont ni le temps ni l’énergie de surveiller chaque jour et à longueur de semaine une multitude de courbes de profondeur et de taux pour toutes les dates d’échéance, et ils n’ont pas non plus à évaluer eux-mêmes si la liquidité d’un « market » donné est suffisante. En confiant cette tâche au curator pour des décisions à grande échelle, l’efficacité est bien supérieure à celle du choix manuel de marchés un par un. Le Vault a doncplatit une bonne partie de la courbe d’apprentissage initialement assez abrupte de TermMax.
Mais ce qui m’intéresse surtout, ce sont les hypothèses de confiance qui se cachent derrière ce mécanisme. Si le curator configure mal le niveau de concentration sur les dates d’échéance—par exemple en regroupant la majorité des fonds sur une seule date d’échéance—alors, si cette date d’échéance fait face à des rachats massifs ou si des emprunteurs cherchent à prolonger en grand nombre, la liquidité du Vault peut se retrouver sous pression instantanée. Ou encore, si l’appréciation du risque pour certains types de collatéral est erronée : lorsque le prix du collatéral fluctue fortement et que les traitements de liquidation ne sont pas effectués à temps, ces pertes sont alors mutualisées entre tous les déposants du Vault. Ce n’est pas comme en gestion d’actifs « off-chain » : si la performance n’est pas au rendez-vous, on peut remplacer directement le gestionnaire ; en on-chain, on ne peut « sortir » qu’en retirant soi-même ses fonds, et ce retrait nécessite lui aussi du temps et des fenêtres de liquidité.
C’est pourquoi, quand je regarde un Vault, je ne me contente pas de considérer les taux annualisés historiques affichés. Je vérifie d’abord si, dans les marchés gérés par ce curator par le passé, il y a déjà eu des phénomènes de concentration et d’emballement sur certaines dates d’échéance, et comment la vitesse de traitement en cas de liquidation a évolué. Ensuite, je regarde si, au niveau du protocole, il existe des plafonds stricts sur les positions associées à une date d’échéance unique. Sur le plan de l’allocation des fonds, si le travail est bien fait, on ne voit généralement pas grande différence quand les choses restent calmes au quotidien. La vraie épreuve, c’est toujours le moment où les dates d’échéance sont bondées et que le marché subit des variations brutales : c’est à ce moment-là que la logique de configuration du curator est réellement mise à nu.
@TermMax #TermMax
Le bénéfice de cette conception est évident. Les utilisateurs ordinaires n’ont ni le temps ni l’énergie de surveiller chaque jour et à longueur de semaine une multitude de courbes de profondeur et de taux pour toutes les dates d’échéance, et ils n’ont pas non plus à évaluer eux-mêmes si la liquidité d’un « market » donné est suffisante. En confiant cette tâche au curator pour des décisions à grande échelle, l’efficacité est bien supérieure à celle du choix manuel de marchés un par un. Le Vault a doncplatit une bonne partie de la courbe d’apprentissage initialement assez abrupte de TermMax.
Mais ce qui m’intéresse surtout, ce sont les hypothèses de confiance qui se cachent derrière ce mécanisme. Si le curator configure mal le niveau de concentration sur les dates d’échéance—par exemple en regroupant la majorité des fonds sur une seule date d’échéance—alors, si cette date d’échéance fait face à des rachats massifs ou si des emprunteurs cherchent à prolonger en grand nombre, la liquidité du Vault peut se retrouver sous pression instantanée. Ou encore, si l’appréciation du risque pour certains types de collatéral est erronée : lorsque le prix du collatéral fluctue fortement et que les traitements de liquidation ne sont pas effectués à temps, ces pertes sont alors mutualisées entre tous les déposants du Vault. Ce n’est pas comme en gestion d’actifs « off-chain » : si la performance n’est pas au rendez-vous, on peut remplacer directement le gestionnaire ; en on-chain, on ne peut « sortir » qu’en retirant soi-même ses fonds, et ce retrait nécessite lui aussi du temps et des fenêtres de liquidité.
C’est pourquoi, quand je regarde un Vault, je ne me contente pas de considérer les taux annualisés historiques affichés. Je vérifie d’abord si, dans les marchés gérés par ce curator par le passé, il y a déjà eu des phénomènes de concentration et d’emballement sur certaines dates d’échéance, et comment la vitesse de traitement en cas de liquidation a évolué. Ensuite, je regarde si, au niveau du protocole, il existe des plafonds stricts sur les positions associées à une date d’échéance unique. Sur le plan de l’allocation des fonds, si le travail est bien fait, on ne voit généralement pas grande différence quand les choses restent calmes au quotidien. La vraie épreuve, c’est toujours le moment où les dates d’échéance sont bondées et que le marché subit des variations brutales : c’est à ce moment-là que la logique de configuration du curator est réellement mise à nu.
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