區(qū)塊鏈狂熱者和機構(gòu)投資者們正把目光聚焦于以太坊區(qū)塊鏈上運行的開放式金融（又名去中心化金融或 “DeFi”）平臺。鑒于當下利率的歷史性新低，與傳統(tǒng)投資品相比，開放式金融應(yīng)用有提供更高收益率的潛力。這些開放式金融平臺通過智能合約和區(qū)塊鏈技術(shù)提供金融產(chǎn)品和服務(wù)，并賦予它們透明、去中心化以及去中介化等新興特質(zhì)。

Compound借貸平臺是以太坊區(qū)塊鏈上一個廣為人知的開放式金融應(yīng)用。該平臺是以太坊上蓬勃發(fā)展的DeFi生態(tài)系統(tǒng)的樞紐，它的使用量及所積聚的資產(chǎn)都展現(xiàn)出了顯著增長。

有了此等日漸提高的普及度及有用性，Compound 遂成我們在理解開放式金融帶來的機會和風險時的一個關(guān)鍵樣本。與其它不透明的金融系統(tǒng)不同，投票且不可更改歷史記錄的區(qū)塊鏈讓我們有能力檢查去中心化系統(tǒng)中有關(guān)貨幣與債務(wù)的部分。引領(lǐng)用戶進入這個未來的金融世界要基于共享知識，而這些知識扎根于實證分析。

Compound 用戶應(yīng)當充分認識到由去中心化借貸帶來的風險。包括：

1. 智能合約安全性風險

2. 管理/協(xié)議風險（包括管理員密鑰泄露的風險）

3. 流動性/銀行擠兌風險

4. 信用風險

述了前兩種風險，并暗示了 流動性/銀行擠兌 風險的存在。

而這篇文章中，我們會重點討論第三種風險，用經(jīng)驗數(shù)據(jù)來分析 Compound 金融市場中的流動性風險。

本文中所有的 “SAI” 均指代在 Maker DAO 單抵押品時代被叫做 “DAI” 的代幣。合約地址為（0x89d24a6b4ccb1b6faa2625fe562bdd9a23260359）。

開放式金融中的流動性風險

Compound 借貸平臺是一種 “去中心化協(xié)議， 它可以根據(jù)供求情況，通過算法設(shè)定利率來建立貨幣市場，從而讓用戶能夠無摩擦交易以太坊資產(chǎn)的時間價值 ” （引自 Compound 白皮書）。

簡而言之，Compound 允許用戶：

· 出借區(qū)塊鏈上資產(chǎn)到貨幣市場，從而賺取利率收益；

· 從貨幣市場借入鏈上資產(chǎn)。

在 Compound 借貸協(xié)議中，用戶可將下列種類的代幣——BAT，DAI，SAI，ETH，REP，USDC，WBTC，ZRX——存入借貸市場中以賺取利率收益。這些由用戶自發(fā)提供的代幣形成流動性貨幣池，成為其他用戶貸款的資金來源。

一般來說，大家都認為，資金供應(yīng)方可以在任意時刻將投入的本金和利息提現(xiàn)——即，Compound 將為存款方留出足夠多的 流動性，以讓他們可以隨時使用他們的資金。然而，正如貸款方受制于流動性池的規(guī)模一樣，資金供應(yīng)方亦是如此；可借用的資金上限與可取出的資金上限之和便等于資金池的規(guī)模；而每一筆貸款都會縮小資金池的規(guī)模。

流動性開始下降時，超出流動性上限的提現(xiàn)操作以及貸款操作都會失敗。就流動性本身而言，這并非一個壞事。這可能只是供給和需求上升的表征，也是新興市場的表征，因此在新生的密碼學貨幣行業(yè)中，出現(xiàn)流動性不足的情況是意料之中的。Compound 的設(shè)計者們早就料到會出現(xiàn)這種情況，因此該協(xié)議會通過浮動利率來調(diào)節(jié)市場供需。運算浮動利率的算法是寫到貨幣市場的智能合約中的。在某一貨幣市場中，

當流動性較低時：

· 存款的年化收益率上升，激勵用戶提供資金

· 貸款的年利率上升，激勵用戶償還其借入的代幣

當流動性較高時：

· 存款的年化收益率下降，減少用戶存款的激勵

· 貸款的年利率下降，激勵用戶以低利率借入資金

該協(xié)議的浮動利率旨在以去中心化的形式應(yīng)對流動性不足。然而，這樣的開放式金融應(yīng)用給用戶造成的潛在風險為 銀行擠兌。

當存款方對市場穩(wěn)定性感到焦慮，并試圖快速同時提現(xiàn)超出平臺可承受范圍的資金時，銀行擠兌 便會發(fā)生，從而引發(fā)更嚴重的對系統(tǒng)的恐慌及不信任。在開放式區(qū)塊鏈金融應(yīng)用的背景下，銀行擠兌意味著強大的力量——無論是資本市場自身或是被操縱的利益——沖破了去中心化協(xié)議及其自動反饋機制。

Johannes Pfeffer，Alethio 的聯(lián)合創(chuàng)始人指出，“一旦系統(tǒng)中某一部分出現(xiàn)問題，例如 DAI 或其它穩(wěn)定幣崩潰，DeFi 很可能就會上演銀行擠兌?！边@是一個眾所周知的問題，也引起了區(qū)塊鏈社區(qū)的重視。SAI 和 DAI 穩(wěn)定幣的發(fā)行方 Maker DAO 有一套全局清算機制來處理市場崩潰可能造成的影響。不能否認的是，Compound 采用激勵機制以控制嚴重的流動性不足（詳情請參見附錄）。然而，以下問題對開放式金融應(yīng)用至關(guān)重要：

流動性枯竭的情形之前是否發(fā)生過？

Compound 的價值是否會隨著時間流逝而改變？

銀行擠兌是否發(fā)生過？在將來有沒有可能發(fā)生？

為了回答這幾個問題，我們將以 SAI（也就是人們之前叫 DAI 的代幣），我們撰寫本文時 Compound 借貸市場上最活躍的借貸資產(chǎn)，作為核心來分析。

流動性枯竭之解釋

通過對 Compound 的分析，我們將流動性不足分為三個引導性的定義或 “階段”，最終給出我們的結(jié)論：

準流動性枯竭：當流動性接近 0 時產(chǎn)生。然而，由于流動池較小，暫時還沒有發(fā)生提現(xiàn)或貸款失敗的情形。

實際流動性枯竭：當由于流動池中資金不足導致提現(xiàn)或貸款失敗時。

銀行擠兌：連續(xù)提現(xiàn)行為導致流動池迅速耗盡，直到 “零供給”，更大的市場恐慌出現(xiàn)。

下表顯示了 2019 年 7 月 Compound 的 SAI 市場中總借出與總借入量。

在圖 5 中：

綠色的線為 SAI 總存款量

紅色的線為 SAI 總貸款量

灰色的線為利用率（貸款量/存款量）

藍色圓形——綠色和紅線 貼近 處——為流動性枯竭及準流動性枯竭之時

7 月份 SAI 貨幣市場總共發(fā)生了三次 準流動性枯竭 以及一次 實際流動性枯竭——分別發(fā)生在 7 月 15 日，19 日以及 23 日。我們注意到一些有趣的共性。

存款方提現(xiàn)并非導致 準流動性枯竭 的元兇。在這些日期，綠線并沒有顯著下跌（即沒有出現(xiàn)突然的大規(guī)模提現(xiàn)）。

連續(xù)的大規(guī)模貸款才是 準流動性枯竭 產(chǎn)生的真正原因。在這些日期，紅線突然出現(xiàn)尖峰（即出現(xiàn)了突然的大規(guī)模借入）。

這些貸款使得流動性資金池減少到 幾乎 所有可用資金都被借走的地步。

在兩種流動性不足所導致的操作失敗中，貸款失敗的負面影響相對較小。顯然，無法從資金池中提現(xiàn)自己的資金相較無法借走一定數(shù)額的資金更加嚴重。因此，我們的重點是，人們試圖提現(xiàn)自己的資金，卻由于流動性不足而操作失敗的時刻。

那么，Compound 是否出現(xiàn)過 實際流動性枯竭 的情形？換句話說，盡管流動性幾乎貼近 0，但實際上是否有人遇到過流動性導致的從協(xié)議提現(xiàn)失敗的問題？

答案是，有。

上表顯示，在整個 Compound 貨幣市場的歷史上，提現(xiàn)失?。ā癐nfo Descripition” 欄中的 “REDEEM”）已然發(fā)生三次之多，其中有兩次與 BAT 有關(guān)。介于 BAT 市場正處于形成初期，且交易量較少，我們并不認為這些提現(xiàn)失敗很能說明問題。更值得關(guān)注的是 2019 年 7 月 19 日在交易量更大的 SAI 市場上發(fā)生的案例。因此，我們可以下結(jié)論：圖 5 中顯示的 2019 年 7 月間發(fā)生的三次準流動性枯竭中有一次（發(fā)生于 7 月 19 日）乃是 實際流動性枯竭。

圖 6 將 7 月 19 日發(fā)生的提現(xiàn)失敗標記成了黃色，圖 3 以及圖 5 中也能觀測到這一事件。圖 7 是有關(guān)這一時刻的放大版示意圖。未能生效的提現(xiàn)交易原本試圖兌現(xiàn) 344020.128054 枚 cSAI 代幣 —— 當時的 cSAI 兌 SAI 比率為 0.0203495763，意味著這筆交易價值 7000.66 SAI。然而，同一時刻市場中的資金利用率已超過 99.97%，可用的流動性僅有 5790.16 SAI。

對于交易發(fā)起人而言，這一事件意味著 TA 嘗試提現(xiàn)自己名下的 34.4 萬枚 cSAI，但由于應(yīng)用無法提供足夠的資金，提現(xiàn)失敗發(fā)生了。作為回應(yīng)，Compound 調(diào)整了利率模型，以激勵用戶重新形成更大規(guī)模的資金池，從而使流動性回到一個較高水平（詳見附錄）。這一措施帶來的結(jié)果是，不到 5 分鐘的時間，這筆提現(xiàn)就得以成功兌付（參見圖 8）。

千鈞一發(fā)？

我們完全可以把 7 月 19 日發(fā)生的提現(xiàn)失敗當作一個不常見的特殊案例。然而，盡管事實可能確實如此，深入的分析顯示 Compound 金融過去已然經(jīng)歷了幾次千鈞一發(fā)的時刻。

我們將展示規(guī)模較大的五次事件，并深入分析其中最嚴重的一次。

在這五次事件中，Compound 遭遇了足以讓可用流動性下降超過四分之一的單筆提現(xiàn)。

其中（占百分比）最大的一筆于 7 月 23 日 18：04 發(fā)生于第 8208406 個區(qū)塊。（圖 5 展示了這一交易，這一時刻市場中的資金利用率達到了 99.17%）。一個地址發(fā)起了超過 21 萬 6 千枚 SAI 的提現(xiàn)，讓流動池瞬間跌至僅有 1 萬零 9 百枚 SAI。下圖（圖 10）展示了大體量的資金供應(yīng)方以及在這次提現(xiàn)行為發(fā)生之前市場的流動性情形。

我們亦能看到，即使在這筆 21 萬 6 千枚 SAI 巨額提現(xiàn)交易發(fā)生之前，位列存款量前三十的大部分用戶也無法將他們的資金全額提現(xiàn)?？梢韵胂蟮氖牵瑘D中這根臨界線面臨兩種壓力——存款方會通過注入資金將這條線推向右邊，而 提現(xiàn)方/貸款 會將其推回左邊。在地址為 0x…5e3d 的用戶（圖 10 中有專門標記）提現(xiàn)了 21 萬 6 千枚 SAI 后，可用流動性降至 1 萬枚 SAI 以下，使得更多用戶無法成功提現(xiàn)：相較該筆提現(xiàn)前，另有 2125 位之多的用戶面臨無法全額提現(xiàn)的問題。

黑天鵝危機：銀行擠兌

因此，我們根據(jù)這些圖片可以得出結(jié)論：Compound 金融中已經(jīng)發(fā)生了至少五次準流動性枯竭（圖 9）以及一次實際流動性枯竭（圖 6）。有些人對此已有所警覺，但大部分人選擇忽略這些事件。通過調(diào)整利率模型，協(xié)議重獲其功能性以及流動性。但鑒于事實證明 Compound 的激勵機制無法有效對沖流動性枯竭的風險，并且還會導致提現(xiàn)失敗，我們必須準確評估銀行擠兌發(fā)生的風險。一次被證實的流動性不足也許只會影響一位或數(shù)位用戶（通常是規(guī)模較大的用戶）無法成功提現(xiàn)，但 銀行擠兌 卻會讓大量其它用戶也無法提現(xiàn)，即使他們只持有相對較小的存款額。

隨著 Compound 用戶基礎(chǔ)的增長，貸款規(guī)模的擴大極大地削減了流動性，這可能讓存款方陷入恐慌，并開始提現(xiàn)資金。首先，大額的提現(xiàn)會失敗，同時隨著流動池進一步縮小，越來越多的用戶將無法成功取回他們的資金。最終結(jié)果將如同傳統(tǒng)的銀行擠兌一般，唯一區(qū)別是它發(fā)生于去中心化的平臺。

可以預見的是，類似這樣的銀行擠兌將會成為 “黑天鵝” 事件——也就是終生難遇的不可預測事件，因此也對于用戶而言也難以預防。然而，我們已經(jīng)知道歷史上的五起流動性枯竭（7 月份發(fā)生了三起）以及一次取款失敗事件。此外，通過檢測借出者與借入者，我們也能觀察到，在某些時刻流動性有多接近于 0 點。

緩解流動性不足與銀行擠兌風險

引入監(jiān)控措施

流動性枯竭的情形總會出現(xiàn)。盡可能快地向開放式金融用戶提供有關(guān)的信息才是幫助他們避免 和/或 應(yīng)對流動性風險（從而防止諸如銀行擠兌等更嚴重事件發(fā)生）的最佳辦法。及時的警報能幫助用戶更好地理解 DeFi 應(yīng)用，促使他們做出抉擇并采取行動，從而更好地實現(xiàn)其財務(wù)目標。

有效的警報及監(jiān)控設(shè)施能：

理解來自區(qū)塊鏈及其它去中心化應(yīng)用的數(shù)據(jù)

能不斷重復以下步驟：“告知 ? 敦促做出抉擇/采取行動 ? 告知 ? 敦促做出抉擇/采取行動……”

衡量抉擇/行動的效果，并將其整合到數(shù)據(jù)中

我們相信 Alethio 能做到以上這些。

利用 Alethio 的監(jiān)控工具，用戶可以對任何已部署的智能合約或賬戶設(shè)定活躍且可自定義的監(jiān)控。有了這些監(jiān)控，一旦設(shè)置的條件觸發(fā)，用戶就可以實時獲得警報。Alethio 監(jiān)控能夠免去用戶主動搜索信息的操作，同時滿足用戶實時訪問鏈上數(shù)據(jù)的需求。

上面的截圖展示了 Alethio 監(jiān)控頁面中有關(guān) Compound 流動性的警報。每當流動性下降 1% ——或是任何設(shè)定的百分比或數(shù)值（即，當流動性下降或上升超過某個限度時）——監(jiān)控就會發(fā)出警報。

總而言之，我們已經(jīng)將警報功能搭建好，以讓現(xiàn)有和潛在的用戶能夠更加放心地使用諸如 Compound 這樣的開放式金融產(chǎn)品，并希望借此將 DeFi 系統(tǒng)發(fā)揚光大。有方便的渠道獲取數(shù)據(jù)、信息和分析，用戶才能安心地使用開放式平臺。我們已開發(fā)好 Alethio 組件，力求便利以太坊用戶。而且隨著整個生態(tài)系統(tǒng)的成長，我相信我們能夠?qū)⑵浒l(fā)展得更好。

附錄：Compound 的利率激勵技術(shù)

作為借貸協(xié)議，Compound 的工作原理如下所示（響應(yīng)強度可能有出入）：

存款方將下列七種代幣 （BAT，SAI，ETH，REP，USDC，WBTC，ZRX） 之一存入相應(yīng)市場中，同時貸款方憑借抵押品借走這些代幣。貸款方借入的款項是從存款方存款所形成的資金池中取出的。由于每筆貸款都會縮小流動性池，貸款規(guī)模受限于流動性池的規(guī)模。然而，不是只有貸款才會縮小資金池。

一個對 Compound 的普遍理解是，借出方可以在任何時間提現(xiàn)他們的存款。但真是如此嗎？正如前文所提及的，用戶可貸的款項受流動池規(guī)模限制；圖 B 展示了協(xié)議在兩個方向上的資金流出——貸款方的貸款、存款方的提現(xiàn)，都會減少流動性池中的資金。一旦流動性開始減少，超過流動性的提現(xiàn)或借貸將無法完成。

因此，兩種流出資金最終會匯總到一個數(shù)字上——利用率。根據(jù) Compound 白皮書：

請注意，以上兩個公式中的常量僅作為示例；盡管它們被硬編碼在每個市場相關(guān)的利率模型合約中，通過完全更新利率模型合約，它們也能被（管理員，也即由 Compound 持有的多用戶地址）更改。第一個常量稱為基本費率，第二個稱為倍率。此外，該公式還展示了貸款利率的上限（在 100% 的利用率下，貸款利率達到最大值，為兩個常量之和）。

本文撰寫之時，在 Compound 的七個貨幣市場中存在著三種不同的利率模型合約，每種合約都有其特定的參數(shù)。現(xiàn)在，讓我們探索這些合約中曾發(fā)生的改變——更重要的是，要了解這些改變發(fā)生時的背景（介于這些改變的細節(jié)過于豐富，我們僅討論 SAI 這一個市場）。

利率模型

到目前為止最有趣的是 SAI 市場（直到最近的十一月中旬，USDC 才取而代之，成為貸款規(guī)模最大的幣種）發(fā)生的兩處改變（確切地說，第一次是更改合同，第二次是還原為原始合同）。發(fā)生的改變?nèi)缦滤荆?/p>

0xa1046abfc2598f48c44fb320d281d3f3c0733c9a — 原始合約，五月七日由交易

0x8caa40e8b5227b7a1079a9e883d92de018957e5256f356aa6d28b2610e7b1c44 創(chuàng)建

基本費率：5%

倍率：12%

最大貸款利率 = 最大存款收益率 = 17%

0xd928c8ead620bb316d2cefe3caf81dc2dec6ff63 — 第二份合約，七月十九日于 0x3abfc9be9f02c449bf85750736ecdca25bbe33e3632cae9c682824fd97e16cc9 創(chuàng)建

基本費率：5%

倍率：15%

最大貸款利率 = 最大存款收益率 = 20%

0xa1046abfc2598f48c44fb320d281d3f3c0733c9a — 回歸原始合約，九月十六日由交易 0xd763ddbd5f7444bacc3dcbb2e21b4b8c864fd1b4bccf05ab11192e27a1acbbc1 激活

基本費率：5%

倍率：12%

最大貸款利率 = 最大存款收益率 = 17%