作者：北辰，链茶馆
金融是在不断跟风险打交道，信用风险、流动性风险、投资组合风险、交易风险……
在传统金融市场，这些风险隐藏在无数个大机构的背后，交给大机构的成百上千人的专业团队打理，可以很好地解决各自所在机构的风险。但这也有可能会堆积成系统性的金融危机，最终由所有人来买单。
去中心化金融没有金融机构，整个DeFi市场是无数个开放的协议组成的，因此动荡和不确定性也就分散在这些协议或者协议的trader那里。他们都需要金融风险管理工具来应对日益复杂的市场和黑客。
但DeFi市场的特殊性在于它以crypto的逻辑重构了各种金融产品，所以就不能直接套用传统金融市场的风险管理工具，而是需要足够懂金融也足够懂DeFi的人设计出全新的框架，才能帮助协议或者trader做出更佳的决策。
前不久DeFi风险模拟平台Gauntlet以10亿美金的估值融资2380万美元，因为它是这条赛道上为数不多的正式选手。
安全团队：Defrost Finance被攻击事件简析:金色财经报道，据区块链安全审计公司Beosin旗下Beosin EagleEye安全风险监控、预警与阻断平台监测显示，Defrost Finance预言机被恶意修改，并且添加了假的抵押token清算当前用户，损失超1300万美元。攻击者通过setOracleAddress函数修改了预言机的地址，随后使用joinAndMint函数铸造了100,000,000个H20代币给0x6f31地址，最后调用liquidate函数通过虚假的价格预言机获取了大量的USDT。后续攻击者通过跨链的方式将被盗资金转移到了以太坊的0x4e22上，目前有490万美元的DAI在0x4e22地址上，有500万美元的DAI在0xfe71地址上，剩余300万美元的ETH被转移到了0x3517地址上。[2022/12/25 22:06:35]
把风险参数化
首先强调一下，金融风险管理不是如何避免风险——那叫保险。
安全团队：Rubic被攻击事件简析:金色财经报道，据区块链安全审计公司Beosin旗下Beosin EagleEye安全风险监控、预警与阻断平台监测显示，Rubic项目被攻击，Beosin安全团队分析发现RubicProxy合约的routerCallNative函数由于缺乏参数校验，_params可以指定任意的参数，攻击者可以使用特定的integrator来让RubicProxy合约可以几乎零成本的调用自己传入的函数data。攻击者通过调用routerCallNative函数，把所有授权给RubicProxy合约的USDC全部通过transferFrom转入了0x001B地址，被盗资金近1100个以太坊，通过Beosin Trace追踪发现被盗资金已经全部转入了Tornado cash。[2022/12/25 22:06:32]
对金融来说，风险的另一面是资本效率，所谓金融风险管理，就是让投资者在风险可控的前提下把回报最大化。
Beosin：sDAO项目遭受攻击事件简析:金色财经报道，根据区块链安全审计公司Beosin旗下Beosin?EagleEye 安全风险监控、预警与阻断平台监测显示，BNB链上的sDAO项目遭受漏洞攻击，Beosin分析发现由于sDAO合约的业务逻辑错误导致，getReward函数是根据合约拥有的LP代币和用户添加的LP代币作为参数来计算的，计算的奖励与用户添加LP代币数量正相关，与合约拥有总LP代币数量负相关，但合约提供了一个withdrawTeam的方法，可以将合约拥有的BNB以及指定代币全部发送给合约指定地址，该函数任何人都可调用。而本次攻击者向其中添加了LP代币之后，调用withdrawTeam函数将LP代币全部发送给了指定地址，并立刻又向合约转了一个极小数量的LP代币，导致攻击者在随后调用getReward获取奖励的时候，使用的合约拥有总LP代币数量是一个极小的值，使得奖励异常放大。最终攻击者通过该漏洞获得的奖励兑换为13662枚BUSD离场。Beosin Trace追踪发现被盗金额仍在攻击者账户，将持续关注资金走向。[2022/11/21 7:53:09]
比如Gauntlet能够让Balancer的LP收入翻倍，能够让SushiSwap的流动性挖矿效率提高5倍，能够让Aave躲避了行情暴跌带来的清算螺旋，能够让Compound借贷出更多的资产……
Beosin：UVT项目被黑客攻击事件简析，被盗资金已全部转入Tornado Cash:金色财经报道，据Beosin EagleEye 安全预警与监控平台检测显示，UVT项目被黑客攻击，涉及金额为150万美元。攻击交易为0x54121ed538f27ffee2dbb232f9d9be33e39fdaf34adf993e5e019c00f6afd499
经Beosin安全团队分析，发现攻击者首先利用开发者部署的另一个合约的具有Controller权限的0xc81daf6e方法，该方法会调用被攻击合约的0x7e39d2f8方法，因为合约具有Controller权限，所以通过验证直接转走了被攻击合约的所有UVT代币，Beosin安全团队通过Beosin Trace进行追踪，发现被盗资金已全部转入Tornado Cash。[2022/10/27 11:48:46]
而这一切都是建立在风险并没有提升的基础之上。
基本原理是把DeFi协议的风险参数化，然后把这些关键参数放到Gauntlet的风险评估框架中，以供直观地监测、动态地衡量风险。
值得一提的是，每一个协议都对应着特定的风险评估框架，而这需要背后的研究团队来金融建模，并根据数据模拟来调整优化这些参数。
把一个DeFi协议的风险给参数化，需要进行以下流程：
1.抓取该协议的关键数据——比如市场数据、借款人数据以及核心流动性数据等。
2.先按照常见的风险参数，计算出上述数据显示出的风险和资本效率。
3.开始模拟各种情况下的关键数据，从而得出最大化捕获风险和资本效率的目标函数，以及确定相关的参数。
4.数据科学家开始手动优化参数，主要是确保系统不会推荐出离谱的建议。
走完上述流程，就能清楚地知道这个DeFi协议在发生不同情况下的市场表现了，自然也就清楚应该采取什么行动是最合理的——无论是最大化地获利还是避免崩盘。
当然，在上述整个流程开始之前，需要Gauntlet团队先对这个DeFi协议有足够深刻的理解。后文会有更详细的介绍。
目前Gauntlet提供风险管理服务的DeFi协议有Aave、Compound、BenQi、Acala、Parallel、Synthetix和SushiSwap等。
SushiSwap：流动性没减少，但流动性激励效果增强5倍
Compound当初推动的流动性激励直接开启了DeFiSummer，无数的人是为了赚额外的COMP激励冲进来，然后左手倒右手地反复借贷。
现在的DeFi协议初创团队只能感慨当初的流量真便宜，因为流动性激励几乎成了所有DeFi协议的沉重负担。
流动性激励够高，就能迅速拉升用户量以及TVL，一旦停止甚至降低流动性激励，这些都会随之流失。
我们在过去两年来已经见了太多昙花一现的DeFi协议是因流动性激励而起，又因流动性激励而亡。
其实对项目方来说，在要不要搞流动性激励的选择中，还有另一个选择——精准激励。
我们可以通过Gauntlet给SushiSwap提供的风险管理服务来直观地了解。
SushiSwap在2021年5月份开启了流动性激励计划Onsen第二轮，目标是把流动性引导到非主流的资金池。
简单粗暴的奖励越来越低效，并且很难转化为长期流动性和交易量。那么SushiSwap团队就需要知道，最佳激励额度是多少？哪些资金池最值得奖励？
Gauntlet通过建模给出了激励优化解决方案。
首先是按照前面提到的流程，计算出了整个DeFi领域的流动性激励的基线，如果回报低于该基线，就不会有多少流动性进来，甚至现有的流动性会流失。
然后根据每个流动性池的历史数据，进行「激励变化对流动性池的资本流入/流出的影响」统计建模，这样就能清晰看出哪个流动性池的LP对流动性激励并不在意，哪个流动性池的反应最强烈，从而最大限度地提高激励的影响。
用俗话来说就是——看人下菜碟。
比如Gauntlet发现SushiSwap的YFI-ETH池的LP主要是储蓄驱动，对流动性激励其实并不在意，于是SushiSwap在3个月内把这个池子的激励减少了75%，但流动性没有明显减少，反而持续增多……
按当时Sushi的价格来计算，等于给SushiSwap节省了约2240万美元，而省下来的Sushi会分配给那些敏感型的池子，比如RGT-ETH池。
最后的成果是Sushiswap的激励代币量没有增加，但日交易量增加了3亿美元。因为每激励一个Sushi代币就能吸引1万美元进来，而之前只能吸引2000美元的流动性。相当于激励效果增强了5倍。
Compound：风险不变，但能贷出更多的钱
相比传统金融，去中心化借贷平台Compound是一个极简主义平台，无论是贷款人还是借款人都能用一分钟搞定。
唯一的风险是抵押资产行情暴跌然后触发自动清算。
传统的避免方式是提供更多的抵押品，或者借更少的资产出来，但这样资本效率不高。
Gauntlet给出了解决方案。先是找出了导致清算的几个关键因素：用户行为、抵押品波动率、相对抵押品流动性、协议参数、智能合约风险。前四个因素决定了清算的可能性，智能合约风险不算。
接下来分析Compound上不同抵押品的历史流动性和波动性数据，找出那些价格不稳定但又常用的抵押品，结合Gas成本、清算人地址数量、平台储备金等状况建模，实时检测可能的风险。
对普通用户来说，这样就能在风险可控的情况下灵活借贷了。
更为重要的是借贷平台不必再一刀切地清算了，毕竟有时候明明是市场极为短期的波动，其实风险并不高。
Gauntlet除了给Compound提供这种服务，也跟Aave、Maker等平台合作。
Gauntlet提供的服务成果是即使一些抵押资产崩盘超过50%，但用户没有经历任何重大破产。
总结
上述两个案例只是抛砖引玉，Gauntlet为许多头部DeFi协议都提供这种定制化的风险管理服务，涉及许多非常深入的金融建模方面的研究。
现阶段的Gauntlet更多是跟DeFi协议合作，从产品层面优化风险管理和资本效率。
长远来看，风险管理工具是DeFi的基础设置，不仅每一个协议需要，每一个trader也需要。
“我们的平台由各种预测模型组成，我们使用这些模型来校准和改进各种DeFi协议的风险管理和激励措施。
长期看好Gauntlet的发展，不仅因为已有的成绩，而且他们的参数、模型持续改进的话，对后入场的对手而言无疑是很高的壁垒。
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