如何使用 Tulip Protocol 提供的策略无风险提高收益

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Tulip 是建立在 Solana 公链上的第一个具有自动组合保险库策略的收益聚合平台,主要为用户提供借贷、Auto Valut、策略库、Staking、杠杆挖矿、Swap等产品。使用 Tulip Protocol 的 Auto Valut 和杠杆挖矿,能够有效提升资本使用率,利用自动复利和借贷杠杆,将收益增加数倍。

DeFi 1.0 阶段,用户将代币组成 LP (一般是不稳定代币/稳定币的组合)质押在协议的流动性农场中,通过协议排放赚取收益。但是,无论LP 中的不稳定代币是上涨或者下跌,都会带来无常损失。如果流动性农场的 APY 能够覆盖或者超过无常损失,用户就能够获得收益,反之,则会造成损失。虽然挖矿伴随着风险,但是目前还没有任何提高收益和平衡无常损失的工具。

提示:以下内容不是投资和财务建议,且有未知风险可能造成资产损失!请自行研究,切勿盲目跟随操作!

收益聚合平台 TulipProtocol

DeFi 2.0 协议Tulip 是建立在 Solana 公链上的第一个具有自动组合保险库策略的收益聚合平台,主要为用户提供借贷、Auto Valut、策略库、Staking、杠杆挖矿、Swap等产品。使用 Tulip Protocol 的 Auto Valut 和杠杆挖矿,能够有效提升资本使用率,利用自动复利和借贷杠杆,将收益增加数倍。

AutoVault

如果对价格趋势不太关注,没有很多时间放在对市场的研判上,可以选择将LP放在 Tulip 的 Auto Vault 中。请参考看下图的对比,同样是 TTT/USDC LP,在 Raydium 的APR 为 125.74%,将 LP 质押在 Tulip Protocol 则能够达到 306.95% 的 APY。

如何使用 Tulip Protocol 提供的策略无风险提高收益

能够达到收益增加近 3 倍的效果是因为,Tulip Protocol 会在 10-20 分钟内自动 Claim 收益,然后转换成 LP,重新质押。LP 数量不断增加,收益也会不断累积,从而达到意想不到的 APY。利用 Tulip Protocol 的 Auto Vault 自动实现复利,获得超额收益,是流动性贡献者们的最佳收益策略。

需要注意的一点是,使用 Tulip Protocol 的 Auto Valut,收益会自动转换为 LP,因此无需 Claim 收益,只需跟踪 LP 数量的增长即可。另外 Tulip Protocol 会收取收益部分 3%的手续费+1%控制器费用。

杠杆收益农场

如果对市场的趋势和价格变化比较敏感,可以选择杠杆收益农场(Leveraged Yield Farming,简称 LYF )。在 Tulip 的杠杆收益农场中,可以根据市场情况,选择使用 PDN 中性策略或者做多做空。以达到用少量的资金撬动更多的收益,同时也可能降低风险。

我们先来理解一下,在杠杆收益农场中的做多做空和 PDN 中性策略:

例1:用 100 USDC 设置一个3 倍的 LYF(杠杆收益农场),借入 200 USDC,这个时候的净头寸价值为 300 USDC。将其中的 150 USDC 交换为 SOL。意味着在这次操作中,做多了价值 150 USDC 的 SOL+150 USDC,做空了 200 USDC。

例2:用300 USDC 设置一个3倍的 LYF,借入价值600 USDC 的 SOL,这个时候的净头寸价值为 900 USDC。将其中 150 USDC的 SOL交换为 USDC。意味着在这次操作中,做多了价值 450 USDC 的 SOL+450 USDC,做空了价值 600 USDC的 SOL。

例3:如果同时设立例1和例2中相同的头寸,那么就等于做多了价值 600 USDC 的 SOL+600 USDC,做空了 200 USDC+价值 600 USDC 的 SOL。我们知道,稳定币的价值固定为1不变,因此多空并不会造成影响。两个策略同时设立的最后结果是做多 600 USDC 的 SOL+做空 600 USDC 的 SOL,从而使整体头寸避免了受到 SOL 价格走势的影响。也就是 PDN 中性策略。(理论虽如此,但是当价格波动较大时,仍会造成清算风险。)

简单总结一下:如果你借入了一个币种,等于是做空它,比如借入时的价格为1U,偿还时的价格为 0.5U,那么仅需使用原金额的一半就能够还清债务。价格下跌即盈利;如果你买入了一个币种或者持有这个币种就是做多,当价格上涨时则获得利润;同一个币种,做多和做空的金额相同,则是 PDN 中性策略。

使用3倍 LYF 挖矿的情况下,设置 PDN 中性头寸的比例为75:25(非稳定币:稳定币),2.5 倍 LYF 比例为 83:17,2 倍则为 100:0。

Tulip Protocol 设置了做多、做空以及 PDN 中性策略的模板,开设头寸时根据自己的策略,一次点击就能设置好。

Long Farming(如下图)也就是做多,不管提供的是稳定币还是非稳定币,2x 和 3x 都是百分百借入稳定币,然后将一部分价值的稳定币换成非稳定币。当非稳定币价格上涨,偿还债务需要转换的非稳定币就减少,从而降低风险,提高收益。

如何使用 Tulip Protocol 提供的策略无风险提高收益

Short Farming(如下图)也就是做空,目前做空只有 3x模板,因为 2x 的做空策略其实也是 PDN 中性策略。

选择做空策略,则借入 100%的非稳定币,然后将一部分转换为稳定币,组成 LP。当价格下跌,相同数量的稳定币能够转换更多的非稳定币,同样能够提升收益。

如何使用 Tulip Protocol 提供的策略无风险提高收益

Long Farming 和 Short Farming 在能够确定市场走势时使用,如果对市场行情没有明确的判断,那么 PDN 中性策略是最佳的选择。

当使用2xPDN 中性策略时,借入 100%非稳定币,并将其转换为稳定币,头寸中持有的非稳定币和债务中的非稳定币数量相等,风险敞口为0。从 Tulip Protocol 提供的工具来看,2x PDN 中性策略无需担心清算风险,但是当价格下跌或者上涨到一定程度的时候,都会出现农场收益为负数的情况,因此需要注意价格的剧烈波动。

如何使用 Tulip Protocol 提供的策略无风险提高收益

使用3xPDN 中性策略,由于 Tulip Protocol 支持同时借入两种资产,可以同时借入 75%的非稳定币和 25%的稳定币,组成头寸。如下图,LP 头寸中的 RAY 数量为15,债务中 RAY 的数量同样为 15,则风险敞口为0。等于在这个即将开立的头寸中,做多了 15 个 RAY,同时又做空了 15 个 RAY,将风险进行了对冲。

如何使用 Tulip Protocol 提供的策略无风险提高收益

在实际运行中,PDN Positions 只有在设立的时候是真正中性的。因为随着 LP 中非稳定资产的价格变动,他们在 LP 中的份额和数量将发生变化,从而打破多头和空投头寸的平衡。以 RAY/USDC 为例,当价格上涨,LP 中的 RAY 会减少,当价格下跌,LP 中的 RAY 则会增加。这就需要重新平衡头寸和债务,以使其保持 PDN中性。

下图可以看到,这个头寸中的 RAY 数量为 40.38 个,债务中的 RAY 数量为 35.33个,相当于做多了 6 个 RAY,这已经不是一个中性的头寸,需要重新平衡。

如何使用 Tulip Protocol 提供的策略无风险提高收益

重新平衡时会出现两种情况,一种是实际杠杆倍数小于 3,那么可以直接使用借入更多进行重新平衡,上图中的时机倍数为 2.6x,则在添加抵押品页面选择 Borrow More 按钮,然后将倍数调整为 3,再调整借贷比例,当最下方的 LP 中 RAY 和债务中的数量相等,敞口为0时,确认并签名,头寸就能够恢复中性。

如何使用 Tulip Protocol 提供的策略无风险提高收益

下图为重新平衡过的头寸情况,我们可以看到杠杆倍数为 3,RAY 为中性。

如何使用 Tulip Protocol 提供的策略无风险提高收益

另外一种情况为杠杆倍数高于3,则需要添加抵押品重新平衡。如果钱包中有余额的话,可以直接使用余额进行平衡;如果没有则可以选择尽量减少交易的方式,关闭部分头寸,进行重新平衡。

风险仍然存在

虽然我们都能够用各种策略对抗风险,降低风险,但不可否认的是,风险依然存在。

清算风险

Tulip Protocol的清算比例为 85%,如果债务价值达到头寸价值的 85%,Tulip Protocol 将会强制平仓并收取 5%的赏金,其余资产返回账户。

使用 Long Farming 策略时,当价格下跌到一定程度会面临清算的风险;使用 Short Farming 策略,价格上涨到一定程度则会面临清算风险;使用 PDN 中性策略,则在一个价格区间内是安全的,上涨或者下跌超过区间时会造成清算。

Tulip Protocol 在前段时间刚刚更新了新的功能,能够在设立头寸的同时,设置止损位置,很好的避免清算带来的风险。

如何使用 Tulip Protocol 提供的策略无风险提高收益

借贷利率风险

当借贷池中的某个标的利用率达到 100% 时,将导致借贷利率迅速上升,Farming 产量急剧下降。极端情况下可能会造成负利率。

Farming利率不稳定造成的风险

当 LP 的锁定总价值发生较大的变化,则会对收益率产生重大影响。因为农场的排放量是固定的,无论 TVL 多少都是按照份额分配奖励。TVL 越高,收益就会越低。造成和预期相差较大的结果。

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Author: 小树苗

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