稳定币真的稳定和安全吗?

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稳定币作为DeFi不可或缺的部分更多的不是用于价值储备,而是更多地用作资产之间的交换媒介

撰文:Footprint分析师Simon(simon@footprint.network)

日期:2021年11月

数据来源:Footprint Stablecoin Dashboard (https://footprint.cool/sc)

相信大部分用户真正进入加密世界的第一件事都是将自己的法币换成稳定币,之后可以通过DEX再换成其他代币。稳定币不仅是用户从传统世界进入加密货币世界的重要通道之一,在加密货币世界中的流通也占据举足轻重的地位。

在币价瞬息万变的加密货币世界,稳定币天然成为了避险的工具。但稳定币真的稳定吗?稳定币的风险真的就比其他代币风险更低吗?本文将运用Footprint Analytics的数据,对主流稳定币按类别进行分析。

稳定币分类 图片来源:Footprint Analytics

稳定币的市值仍以中心化稳定币为主,USDT占据了半壁江山。DAI作为去中心化稳定币的龙头排在第四名,而算法稳定币的UST紧随其后排列第五。

稳定币市值(2021年11月) 数据来源:Footprint Analytics

中心化稳定币作为历史最长的稳定币,由于与法币的关系紧密,在DeFi蓬勃发展的同时也随之快速壮大,树大招风自然也吸引到了监管的注意。由此进一步推动了去中心化稳定币的发展,但超额抵押稳定币显然具有资金利用率低等问题。于是在2021年更多的算法稳定币开始展露了头角。

1.中心化稳定币

具有先发优势的USDT在中心化稳定币中一家独大,其发行模式为用户向Tether公司的银行账户汇入一定数量的美元,Tether公司在确认收到相应资金后,会向该用户转入与美元数量等同的USDT。

USDT的价格变化主要源于稳定币持有者对发行公司、存管银行以及美元的信用认可程度,Tether的透明度、合规性等问题是中心化机构摆脱不掉的问题。但由于USDT积累的庞大用户数量和广泛的用例基础,使用户虽然一边吐槽着USDT一边还是在使用它。USDT的市值一直稳步增长,11月初已上涨到年初的3倍之多。位居第二的USDC虽然在信息披露上更为透明,但市值始终不及USDT的二分之一。

稳定币市值(自2021年1月) 数据来源:Footprint Analytics

中心化稳定币背后的基础仍是法币。相对于去中心化的稳定币,中心化稳定币会更容易被各国的监管影响,存放在线下的法币也无法通过链上合约进行查询和约束。在区块链去中心化的世界中还大量流通着中心化的产物是否与区块链的初衷相悖。试想如果Tether被SEC起诉或它本身未提供充足的储备金,那持有USDT这类中心化稳定币的用户损失将无法受到保护。

2.超额抵押稳定币

代表项目: DAI、MIM、 LUSD

2018年上线的MakerDao引领了超额抵押稳定币发展的步伐,也因此使它的稳定币DAI的市值成为超额抵押稳定币中的老大。2021年上线的Liquity虽然在MakerDao的基础上创新和完善,但其稳定币LUSD在用例上的欠缺始终让它不温不火。而模式更像MakerDao的Abracadabra凭借着基于生息资产的抵押在2个月内迅速增长,其稳定币MIM的市值已经超过先它一步的LUSD。

超额抵押稳定币市值(自2021年1月) 数据来源:Footprint Analytics

抵押物

超额抵押稳定币通过抵押价值超过1美元的抵押物铸造价值1美元的稳定币,因此抵押物可以是自身并不稳定的其他代币如ETH、平台代币、LP Token等。此类稳定币与抵押品同在链上,主要风险来自于这些抵押品的价值波动,因此这类平台的清算机制尤为重要。

抵押物方面,MakerDao自2020年3月引入USDT、USDC等中心化资产,人们对DAI是否足够去中心化的质疑声也不断增加,DAI的风险也与中心化稳定币绑定在一起。仅支持一种抵押物铸造LUSD的协议Liquity,努力在各方面做到去中心化,在资金使用率和清算机制上体验也更好。而Abracadabra的核心机制与 MakerDAO 相似,允许抵押生息资产,它更像是一个在多链部署、更多抵押物更为激进的 MakerDAO,这使它的稳定币MIM能快速的增长,但也隐含了更高的风险。

交易量

从交易量来看,DAI每日的交易量远超其他各稳定币,这主要在于DAI作为早期耕耘者在DeFi的各种协议中均能支持。LUSD由于其激励机制的影响,使现在60%以上的稳定币仍在其自身体系内流通,支持的外部用例还较少,甚至后来者MIM的交易量也远超LUSD。主要由于Abracadabra提供了可以通过闪电贷的方式增加杠杆功能,以及在Curve上通过激励其代币SPELL来提高MIM的流动性。

超额抵押稳定币日交易量(自2021年9月) 数据来源:Footprint Analytics

稳定性

从稳定性来看,MakerDao通过固定利息(Stability Fee)和存款利息(DSR)调控DAI的供需,从而影响DAI的价格。但这些调整的依据是MakerDao发行的平台代币MKR持有者通过投票决定的,而大部分MKR由早期投资者和大户持有 。即便这些MKR非集中持有,这种类似央行通过调整准备金率、基准利率等货币政策的调整由如此低门槛进入的用户投票是否能做到真的专业和公允。

Liquity则通过利用赎回机制给全市场开放套利机会的“硬锚定”,以及随时允许用户按照1美元铸造LUSD和按1美元销毁1LUSD的“软锚定”,来保持LUSD的价格稳定。

Abracadabra的稳定币MIM 在稳定机制方面与 DAI 类似,通过铸币利率用来调控 MIM 的资金成本,以此影响 MIM 的货币供需平衡。

从Footprint Analytics的数据可以看到,DAI的价格波动最为稳定;LUSD除了刚上线时价格略高,其余时间相对稳定;MIM价格也相对稳定在0.97-1.01美元之间。

超额抵押稳定币币价情况(自2021年1月) 数据来源:Footprint Analytics

3.算法稳定币

代表项目: UST、FEI、FRAX

算法稳定币通过激励市场使用它们自己的协议对代币进行投机来维持其价值。优点主要是无抵押机制能有更高的资金利用率,但如果市场不按协议预计的设计进行套利很容易使价格脱离锚定。

算法稳定币中做突出的要属Terra链的稳定币UST。Terra链采用双代币的模式,主要用于治理、质押、验证的代币Luna和与美元锚定的原生稳定币UST,UST以Luna为背书,每铸造一个 UST,必须烧掉价值一美元的Luna,且 Luna通过套利机制维持 UST 与美元的锚定。

创出了 DeFi 领域的募资新纪录的Fei Protocol也值得注意,一周内铸造24亿市值的稳定币在3个月内瞬间跌到5亿。通过基于PCV(Protocol controlled value,协议控制资产)的锚定调整机制和ETH赎回机制保持Fei的稳定。本意在解决超额抵押稳定币低效率和扩容难的问题,但其机制也在上线后迫于社区压力不断修改,目前保留下来的稳定机制已经走回了类似 DAI 的 PSM 模块(Peg Stability Module ,锚定稳定模块。

算法稳定币市值(自2021年1月) 数据来源:Footprint Analytics

交易量

从交易量来看,UST每日的交易量属算法稳定币中翘首,虽然距离超额抵押稳定币DAI还有较大的差距,但已与MIM不相上下。

UST交易量的活跃度主要归功于整个Terra链上协议都是围绕着它的原始稳定币UST而设立,Terra上的协议自诞生起就自带UST的交易场景,而UST又能与线下支付相连,进而激发了对UST的使用需求。

算法稳定币日交易量(自2021年9月) 数据来源:Footprint Analytics

稳定性

从稳定性来看,由于UST的稳定机制源于与Luna进行兑付的承诺,与超额抵押稳定币相比本质其实还是由以超额抵押的抵押物变为以Luna为“隐性担保”。出于对Terra链整体的信任,套利者会通过套利行为保证UST的稳定性。同理如果Luna的价格发生剧烈下跌让用户觉得Luna市值不足以覆盖UST时,将会发生锚定的危机。

因此UST的价格整体相对稳定,只有在5月币价暴跌时发生过脱锚的情况。相比Fei上线半年多变发生过两次较为严重的脱锚。首次为刚上线时,Fei的使用场景不足以支撑Fei过多的铸造,供需关系不平衡导致价格脱锚,产生了持续一个月的恐慌。5月份的脱锚主要来源于币价大跌引发了用户的不信任。

算法稳定币币价情况(自2021年1月) 数据来源:Footprint Analytics

结论

三类稳定币的优点和痛点同样明显:

  • 中心化稳定币:

    • 优势:由于其先发的网络优势拥有最大的体量,进而具有相对抗波动的稳定性和广泛的用例

    • 痛点:一直被人诟病的中心化安全性和不透明度

  • 超额抵押稳定币:

    • 优点:因超额抵押时币价能保持相对稳定

    • 痛点:低资金利用率

  • 算法稳定币:

    • 优点:主要通过激励市场对稳定币进行套利维持稳定,使得资金利用率的问题得以解决

    • 痛点:当市场对协议缺乏信任时会加剧价格的波动性,使其币价无法实现稳定

稳定币作为DeFi不可或缺的部分更多的不是用于价值储备,而是更多地用作资产之间的交换媒介。区块链世界的稳定币没有像法币背后强力的背书,在选择时更应考虑其安全性、稳定性和用例的广泛性。但如果稳定币不再稳定和安全,那与避险的初衷便背道而驰了。

以上内容仅为个人观点,仅供参考、交流,不构成投资建议。如存在明显的理解或数据错误,欢迎反馈。

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작성자: Footprint Analytics

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