Gauntlet 风险参数建议 (10/14/2022)

在 Acala 网络服务恢复后,Gauntlet 的风控模型已经获取了最新市场和流动性数据。Gauntlet 提出以下建议,以优化 Acala 和 Karura 的风险和资本利用率。

建议:

理由:

我们的参数建议由 3 个核心指标的优化函数驱动来帮助网络更加平衡:未偿付、清算和借款使用。我们的参数建议旨在针对此目标函数进行优化。Gauntlet 的基于模拟的风控模型使用大量不同的输入数据,这些数据每天都在变化(包括但不限于用户头寸、资产波动性、资产抵押品使用情况、DEX/CEX 流动性、交易量、交易的预期市场影响、清算人行为)。我们的数据模型梳理出这些输入之间的复杂关系,这些关系不能简单地表示为启发式。我们在 dashboard页面涵盖我们模拟的其他关键统计数据和统计,这有助于理解与我们的模拟相关的其他有趣的输入和结果。

我们建议根据目前市场数据调整稳定费已反馈市场状况。稳定费的计算基于
(1)整个加密生态系统的稳定币借贷利率
(2)基于每个代币交易量的风险溢价(交易较少的代币溢价更高)。

此外,更高的稳定费鼓励用户偿还债务头寸,这将有助于 AUSD 趋于平稳。

VaR 为 130 万美元,我们的建议将略微降低。
LCDOT 的 VaR 为 67.1 万美元。
LDOT 的 VaR 为 203,000 美元。
LKSM 的 VaR 为 469,000 美元。
ACA、DOT、KAR 和 KSM 的 VaR 均为 0 美元。

LCDOT、LDOT 和 LKSM 风险相对较大,因此我们建议提高其清算比率以降低破产风险。ACA、DOT、KAR 和 KSM 的清算比率目前处于风险和资本效率的最佳平衡。

潜在的避险清算:

每当我们提高清算比率时,一些用户可能会因此立即达到清算阙值附件。但是,没有任何账户会因这些变化而立即被清算。

批准此提议,即表示您同意 Gauntlet 提供的任何服务均受 gauntlet.network/tos 上提供的服务条款的约束。