Leverage Tersembunyi: Bagaimana Rantai Kolateral Menumpuk Risiko di Seluruh DeFi
Faktor kesehatan, rasio kolateral, dan TVL masing-masing menggambarkan satu posisi dalam satu protokol. Tak satu pun menunjukkan apa yang dilakukan modal yang sama di tempat lain, dan celah inilah tempat leverage tersembunyi terbentuk.
Ketika hasil dari satu protokol menjadi masukan bagi protokol lain, satu aset dapat menopang beberapa lapis klaim sekaligus. Sekilas tampak terdiversifikasi. Namun, secara mekanis, ini adalah satu eksposur yang dihitung berkali-kali.
Bentuk paling sederhana adalah looping. Setorkan 1 ETH, pinjam stablecoin, beli lebih banyak ETH, lalu setorkan lagi. Dengan rasio pinjaman terhadap nilai sebesar 75%, rangkaian ini mendekati eksposur 4x atas ekuitas awal. Protokol melihat peminjam dengan kolateral. Pasar melihat posisi long dengan leverage.
Di antara protokol, rantainya semakin panjang. ETH menjadi token staking likuid, token itu menjamin pinjaman, stablecoin yang dipinjam dimasukkan ke dalam vault, lalu bagian vault dijadikan kolateral di tempat lain. Setiap lapisan mengasumsikan lapisan di bawahnya tetap mempertahankan nilainya. Insentif token sering kali menyubsidi biaya pinjaman, sehingga sebagian imbal hasil yang ditampilkan sebenarnya adalah subsidi yang bisa dicabut.
Karena setiap mata rantai berbagi satu aset dasar, semuanya cenderung bermasalah secara bersamaan. Nilai kolateral turun di beberapa tempat, likuidasi terjadi serentak, dan kolateral yang disita dijual di pasar tipis yang sama sehingga harga semakin turun.
Diskon stETH pada 2022 menunjukkan hal ini. Pemegang dengan leverage membutuhkan likuiditas dan menjual aset di pool yang dangkal, sementara diskon tersebut memangkas nilai kolateral di berbagai posisi pada saat yang sama. Asetnya tidak bermasalah. Yang keliru adalah asumsi bahwa token tanda terima sama likuidnya dengan aset yang mendasarinya.
Intinya: telusuri kolateralnya, bukan labelnya. Peg token tanda terima, oracle bersama, dan pool likuiditas bersama adalah jalur penyebaran tekanan.
#DeFi #Crypto #MarketAnalysis #RiskManagement
Faktor kesehatan, rasio kolateral, dan TVL masing-masing menggambarkan satu posisi dalam satu protokol. Tak satu pun menunjukkan apa yang dilakukan modal yang sama di tempat lain, dan celah inilah tempat leverage tersembunyi terbentuk.
Ketika hasil dari satu protokol menjadi masukan bagi protokol lain, satu aset dapat menopang beberapa lapis klaim sekaligus. Sekilas tampak terdiversifikasi. Namun, secara mekanis, ini adalah satu eksposur yang dihitung berkali-kali.
Bentuk paling sederhana adalah looping. Setorkan 1 ETH, pinjam stablecoin, beli lebih banyak ETH, lalu setorkan lagi. Dengan rasio pinjaman terhadap nilai sebesar 75%, rangkaian ini mendekati eksposur 4x atas ekuitas awal. Protokol melihat peminjam dengan kolateral. Pasar melihat posisi long dengan leverage.
Di antara protokol, rantainya semakin panjang. ETH menjadi token staking likuid, token itu menjamin pinjaman, stablecoin yang dipinjam dimasukkan ke dalam vault, lalu bagian vault dijadikan kolateral di tempat lain. Setiap lapisan mengasumsikan lapisan di bawahnya tetap mempertahankan nilainya. Insentif token sering kali menyubsidi biaya pinjaman, sehingga sebagian imbal hasil yang ditampilkan sebenarnya adalah subsidi yang bisa dicabut.
Karena setiap mata rantai berbagi satu aset dasar, semuanya cenderung bermasalah secara bersamaan. Nilai kolateral turun di beberapa tempat, likuidasi terjadi serentak, dan kolateral yang disita dijual di pasar tipis yang sama sehingga harga semakin turun.
Diskon stETH pada 2022 menunjukkan hal ini. Pemegang dengan leverage membutuhkan likuiditas dan menjual aset di pool yang dangkal, sementara diskon tersebut memangkas nilai kolateral di berbagai posisi pada saat yang sama. Asetnya tidak bermasalah. Yang keliru adalah asumsi bahwa token tanda terima sama likuidnya dengan aset yang mendasarinya.
Intinya: telusuri kolateralnya, bukan labelnya. Peg token tanda terima, oracle bersama, dan pool likuiditas bersama adalah jalur penyebaran tekanan.
#DeFi #Crypto #MarketAnalysis #RiskManagement