Ăn xong bữa tối, thấy lại có nhiệm vụ cho nhà sáng tạo mới, tôi chưa kịp rửa bát đã đi tải whitepaper. Whitepaper viết rất nhiều; khi tôi nhìn thấy dòng code trong hợp đồng TermMax: `proportion = ftAmount * 1e16 / ft.totalSupply()`, tôi bỗng hiểu ra: tỷ lệ mà người nắm giữ FT bị “khóa” không phải là phần chia được nhận lại khi đáo hạn. Trong giao thức vay mượn lãi suất cố định phi tập trung này, tỷ lệ phân chia là động; mỗi lần thanh lý lại viết lại mẫu số của bạn.
Rõ ràng, tỷ lệ phân chia của FT được tính theo thời gian thực, không phải một snapshot tĩnh. Mỗi khi một GT bị thanh lý, ft.totalSupply() giảm, khiến cấu thành của “quỹ tài sản có thể phân phối” cũng thay đổi. Người nắm giữ FT tưởng rằng mình bị khóa ở mức “X% nhận lại khi đáo hạn”, nhưng mẫu số của X% cứ biến động trước khi đến hạn. Bánh đang nhỏ dần, phần của bạn cũng thay đổi—bạn không biết chiếc bánh lớn cỡ nào, cũng không biết mình đã cắt được bao nhiêu.
Bạn có thể so sánh với aToken của Aave: tỷ lệ 1:1 cố định, phần của bạn là giá trị tuyệt đối; khi pool lỗ thì nó phản ánh qua tỷ giá, nhưng số lượng aToken bạn nắm giữ không đổi. Phần của FT là tỷ lệ tương đối, còn mẫu số là động. Điều này có nghĩa là người nắm giữ FT phải đối mặt với hai lớp bất định: quy mô tuyệt đối của pool thay đổi vì thanh lý tiêu hao tài sản thế chấp; và tỷ trọng tương đối của bạn trong pool cũng thay đổi vì totalSupply dao động. Hai chiều này cùng lúc vận động khiến người nắm giữ FT hầu như không có bất kỳ độ chắc chắn nào về tỷ lệ thu hồi khi đáo hạn.
Có lẽ, đây không phải tình huống hiếm. Trong kịch bản thanh lý liên tục, tỷ lệ thu hồi thực tế của người nắm giữ FT có thể lệch đáng kể so với kỳ vọng. Hợp đồng không có cơ chế “khóa tỷ lệ”, bởi vì nếu khóa tỷ lệ thì lỗ phát sinh từ thanh lý sẽ không thể lan truyền; còn việc lan truyền lỗ chính là ý nghĩa tồn tại của FT. Tính “động của mẫu số” mà người nắm giữ FT phải chịu về bản chất là để định giá rủi ro tín dụng của toàn hệ thống—chỉ là quá trình định giá này đối với người nắm giữ lại mang tính ngầm. Hợp đồng viết việc tính toán động, nhưng mô hình tâm lý của người nắm giữ FT lại là phân chia tĩnh; khoảng lệch nhận thức này chính là nguồn gốc của rủi ro.
Sau khi đọc whitepaper xong, vừa rửa bát vừa nghĩ bước tiếp theo nên quan sát gì? Có lẽ là theo dõi mức độ lệch giữa tỷ lệ thu hồi thực tế của người nắm giữ FT trong các sự kiện thanh lý liên tục so với proportion ban đầu, để lượng hóa mức độ “mài mòn” lợi suất do động tính của mẫu số. Bạn nghĩ sao?
#termmax @TermMax $BTC $ETH $BNB
Rõ ràng, tỷ lệ phân chia của FT được tính theo thời gian thực, không phải một snapshot tĩnh. Mỗi khi một GT bị thanh lý, ft.totalSupply() giảm, khiến cấu thành của “quỹ tài sản có thể phân phối” cũng thay đổi. Người nắm giữ FT tưởng rằng mình bị khóa ở mức “X% nhận lại khi đáo hạn”, nhưng mẫu số của X% cứ biến động trước khi đến hạn. Bánh đang nhỏ dần, phần của bạn cũng thay đổi—bạn không biết chiếc bánh lớn cỡ nào, cũng không biết mình đã cắt được bao nhiêu.
Bạn có thể so sánh với aToken của Aave: tỷ lệ 1:1 cố định, phần của bạn là giá trị tuyệt đối; khi pool lỗ thì nó phản ánh qua tỷ giá, nhưng số lượng aToken bạn nắm giữ không đổi. Phần của FT là tỷ lệ tương đối, còn mẫu số là động. Điều này có nghĩa là người nắm giữ FT phải đối mặt với hai lớp bất định: quy mô tuyệt đối của pool thay đổi vì thanh lý tiêu hao tài sản thế chấp; và tỷ trọng tương đối của bạn trong pool cũng thay đổi vì totalSupply dao động. Hai chiều này cùng lúc vận động khiến người nắm giữ FT hầu như không có bất kỳ độ chắc chắn nào về tỷ lệ thu hồi khi đáo hạn.
Có lẽ, đây không phải tình huống hiếm. Trong kịch bản thanh lý liên tục, tỷ lệ thu hồi thực tế của người nắm giữ FT có thể lệch đáng kể so với kỳ vọng. Hợp đồng không có cơ chế “khóa tỷ lệ”, bởi vì nếu khóa tỷ lệ thì lỗ phát sinh từ thanh lý sẽ không thể lan truyền; còn việc lan truyền lỗ chính là ý nghĩa tồn tại của FT. Tính “động của mẫu số” mà người nắm giữ FT phải chịu về bản chất là để định giá rủi ro tín dụng của toàn hệ thống—chỉ là quá trình định giá này đối với người nắm giữ lại mang tính ngầm. Hợp đồng viết việc tính toán động, nhưng mô hình tâm lý của người nắm giữ FT lại là phân chia tĩnh; khoảng lệch nhận thức này chính là nguồn gốc của rủi ro.
Sau khi đọc whitepaper xong, vừa rửa bát vừa nghĩ bước tiếp theo nên quan sát gì? Có lẽ là theo dõi mức độ lệch giữa tỷ lệ thu hồi thực tế của người nắm giữ FT trong các sự kiện thanh lý liên tục so với proportion ban đầu, để lượng hóa mức độ “mài mòn” lợi suất do động tính của mẫu số. Bạn nghĩ sao?
#termmax @TermMax $BTC $ETH $BNB
跟踪
50%
放弃
50%
2 phiếu bầu • Cuộc bỏ phiếu đã kết thúc