萬字深度：解構合成資產賽道的設計與未來_HET:iBTC (Synthetix)

要點總結

1.合成資產賽道想象力巨大，可能實現真正的跨鏈，產品擴展性極強。

2.預言機報價交易模型潛力無限。

3.現有產品還不夠成熟，但可在抵押品，清算算法，合成模型，交易模型，交易風控算法，衍生品等多個方向演進。

4.成熟的合成資產產品可以指數級的提升DeFi影響力。

前序

本期所要分析的合成資產被稱為DeFi領域最復雜也是最難理解的賽道，因此，文章中的任何一個環節都不應該錯過，筆者將盡量使用較為直白的描述來降低閱讀的難度，切不摻雜過度晦澀的算法公式。但是，要理解合成資產賽道還是需要對一些基礎設施型的產品和基本理念有所認知。

好處是本文將在分析的過程中闡述多種類型的DeFi產品，有助于幫基礎較差的讀者一次性獲取全方位的了解。

本文的定位并非投資研報，實際上是更加偏向產品設計的解決方案類研究，相對較為枯燥，但有用。

全文共萬字，閱讀時間15分鐘內，如果您發現文中所寫的內容與實際的情況不符，或者對分析本身存在不同的理解，非常期待與您交流。

本文中會提到多個合成資產相關問題的解決方案，如有異議，歡迎與筆者聯系討論。

畢竟“Battle是產品經理的第一生產力”。

合成資產是什么？

先簡單介紹一下合成資產是什么，到底解決什么問題。

跨鏈是什么？解決什么問題？

首先讓我們思考這樣一個問題：跨鏈究竟在做什么？為什么要跨鏈？

相信很多人會迅速給出答案——打破區塊鏈孤島，區塊鏈世界需要與其他世界的溝通

是的，由于區塊鏈存在孤島問題，人們急迫的期待一個既可以去中心化，無審查，又可以交易萬物的區塊鏈世界出現。

所以，像Polkadot，Cosmos等生態才變得越來越受到關注，直至目前，雖然依然無太多實質性進展，但是上述項目卻在二級市場建立了足夠的價值共識。

不過，跨鏈技術發展至今，不論是公證人機制，側鏈機制還是Polkadot的中繼鏈+平行鏈+橋接鏈的模型都存在諸多問題。

要么不夠去中心化，要么太難。

合成資產可能是最可行的跨鏈方案

既然當前的跨鏈方案都不夠Makesense，那么究竟有什么辦法可以讓區塊鏈世界打破價值孤島呢？

合成資產的目標是交易任意資產，雖然當前采用的合成方案并不可以與實際資產共享除價值波動之外的屬性，但是從需求的角度講，大部分的用戶對“資產”的需求往往也只有享受價格波動所帶來的收益。

所以，筆者大膽的認為，合成資產也許才是目前最可行也最去中心化的資產跨鏈解決方案

合成資產是怎么做的？

超額抵押模型

嚴格意義來說合成資產這一領域的先行者是MakerDao，因為DAI所代表的美元本質上也是鏈外資產的鏈上合成形式。

用戶通過抵押ETH的形式，由外部去中心化預言機獲取美元/ETH的價格，以150%的超額抵押模型來制造出美元穩定幣——DAI

根據上圖我們可以很明顯的看出，MakerDao通過一套超額抵押的模型，在鏈上合成了美元穩定幣。由于DAI的價格不會出現太大波動，所以當抵押品的價格下跌時，抵押率就會變小。這時，當抵押率觸發清算閾值時，抵押品會在市場上被公開拍賣，拍賣機器人會幫抵押者還債，并拿走抵押人的抵押品。

韓國檢方將提交證明Luna證券性質的證據，其中包括美SEC訴Ripple案的判決書:8月7日消息，韓國首爾南部地方檢察廳金融證券犯罪聯合調查部計劃在法庭上提交虛擬資產相關論文和判決書等作為證據，以證明Luna代幣的證券性質，其中包括最近美國紐約南區地方法院有關Ripple的判決書翻譯版本，以及美國紐約曼哈頓聯邦法院在Terraform Labs和美國SEC訴訟中將加密貨幣定義為證券的判決書。

檢察官強調說，“根據韓國國內標準將認定XRP為證券并不容易，而Luna Coin則不同，它通過承諾分享Ripple和Terraform Labs產生的利潤來獲得投資資金，但投資者收取匯款業務費用的權利并沒有得到保障。”[2023/8/7 21:29:26]

橘黃色部分為清算流程：

以上既是抵押合成美元的完整流程，那么既然如此，我們就可以發現，只要外部預言機可以去中心化的獲得穩定的資產報價，理論上我們就可以合成任何資產。

Mirror即是這樣做的，在合成資產項目Mirror上用戶可以抵押UST生成多種合成資產。用戶可以在Mirror內置的AMM上交易多種合成資產，包括股票，黃金等。

全局債務模型

而合成資產賽道最大的項目Synthetix的方案與MakerDao和Mirror略有不同，除了一樣是通過超額抵押的形式合成某種資產之外，Synthetix還基于報價交易模型建立了全新的全局債務機制。使得Synthetix的用戶先合成美元穩定幣sUSD，再利用sUSD無滑點，無限流動性的交易成股票，外匯等支持的任意合成資產。

這種全局債務模型也是合成資產最復雜的部分，讓我們以這樣的思路來理解全局債務模型。

如果我們是產品經理，需求是為合成資產創造一個不計流動性，且依賴外部報價的交易市場。我們應該怎么做？

首先，我們需要明白，如果價格完全來自于外部報價，則意味著這個交易市場沒有定價權，沒有定價權意味著平臺內的交易需求需要盡可能的與外部市場的交易需求類似。這樣才可以保障不存在內盤的溢價損失。

Synthetix是這樣做的：他借鑒了傳統交易模型中的報價驅動模型，由某個大型的做市商向市場提供報價，買賣用戶的對手盤是做市商而不是彼此。而Synthetix官方并不會扮演這個大型中心化做市商的角色。所以，他的解決方案是全局債務：

舉例說明

假設如用戶A與用戶B分別抵押生成了1000美金的cUSD，當前全局的債務為1000美金+1000美金=2000美金。而用戶A向創建了價值500美金的特斯拉股票。而一天后特斯拉股票上漲了100%。全局的債務就變成1500美金+1000美金。這時候當A和B要贖回自己的資產時，他們需要共擔多出的500美金的債務，所以用戶A就獲利了500-500/2=250美金，而用戶B則虧損了500-500/2=250美金。

這邊是傳統的合成資產項目所通用的債倉模型。

Coinbase高管：隨著全球加密貨幣政策的發展，美國迫切需要立法:金色財經報道，Coinbase美國政策主管Kara Calvert表示，雖然該公司的產品、產品和服務不斷增長，但其政策話題并未發生巨大變化。但她表示，變化的是美國聯邦層面數字資產立法和規則的“勢頭和緊迫性”。Calvert說，“我們現在需要立法，我們不想再等一年或兩到三年。如果美國機構繼續在監管方面緩慢行動，建筑商將走向海外其他國家和地區，如新加坡、歐盟和香港，所有這些國家和地區最近都提供了更多的監管框架。

Coinbase首席政策官Faryar Shirzad表示，全球范圍內正在進行兩種政策辯論，美國和前美國的政策辯論。他表示，世界其他地區，除了少數例外，都已決定以某種方式接受加密貨幣和Web3技術。他們正在積極制定規則和法規框架，以保護消費者并鼓勵創新。[2023/6/27 22:02:04]

合成資產賽道的問題

但是不論是MakerDao這樣的超額抵押的模型還是Synthetix的超額抵押+全局債務的模型，實際上都存在很多的問題。在探討時，我們先主觀的將合成資產產品分為上述的兩種類型。

質押借貸模型的問題

抵押ETH借DAI的模型是一個超額抵押的模型，需求可能有多種：

A.用戶不想售出ETH，但又在當下較為缺錢。所以才執行這樣的操作。本質上是在看多ETH，看空合成資產。因為如果用戶只是缺錢，而且不看多ETH，完全可以立馬把ETH賣了。如果合成資產是TSLA，XAU等波動資產時，合成資產的用戶本質上應該是看多抵押品，看空合成資產的。而這種需求出現的可能性較低，最好的辦法就是跟Mirror一樣把抵押品設置為一個穩定資產。這樣，合成資產的用戶所要面臨的價格波動風險會降低很多。

B.看空某種資產完全可以使用其他資本效率更高的辦法，超額抵押的形式實在是不夠性格，因此，大部分合成資產的發行人的實質上的需求應該是套利。

這里的套利分兩種，第一種是抵押挖礦套取平臺幣，第二種是按照預言機價格合成資產再去套取外部交易市場溢價。

具體如圖：

以DAI為例，當區塊鏈世界對DAI的需求上升時，DAI/USDT的交易對會產生溢價，比如一枚DAI=1.1USDT。這時候使用ETH抵押合成DAI，并在二級市場換成1.1倍的USDT。當DAI的供應量加大時，價格會回歸，屆時再將1.1倍的USDT換成DAI并還債，套取利潤。

這只是個最簡單的示例，還有更多的套利變式，此處不再贅述。

從這個例子，我們可以看出，質押借貸模型下，合成資產在鏈上的外部交易所的價格很容易產生溢價，這部分溢價可能才是大多數抵押人的源動力。

MakerDao還好，只需要維護DAI這一個幣種的流動性。而Mirror每上線一個新的合成資產就必須多維護一個資產的流動性，不然流動性稀缺的外盤會產生巨大的套利空間。

因此，我們可以看到Mirror的流動性挖礦所激勵的交易對極多。這將嚴重增加運營團隊的運營壓力。通俗一點來說，這種形式比較適合一些更加“有錢”的團隊。在筆者與多位投資人接觸的過程中，很多人也認為合成資產賽道需要多融資。

這確實是個問題，但是也不一定全對，因為這個問題基本上只對質押借貸模型的合成資產項目有所影響。

C.超額抵押合成模型在極端行情下存在全局清算風險，以2020年的312和2021年519為例，當抵押品短時間內出現較大幅度的下跌時，抵押品清算的速度將超過用戶添加抵押品或者還債的速度。而清算這一行為本身也會加劇抵押品的價格下跌，當大量抵押品被短時間清算時，流動性越差的資產受到的影響越大。

美聯儲：美銀行存款一周流失近千億美元:3月27日消息，美聯儲當地時間24日公布的最新數據顯示，到截至3月15日的一周時間里，美國銀行存款總共流失近1000億美元，達到了984億美元，其中小型銀行的存款總額流失1200億美元，而大型銀行的存款總額則所有增加。?（央視新聞）[2023/3/27 13:28:09]

且這種全局清算風險在抵押品和合成資產均為波動資產的情況下尤其嚴重。因此，大部分產品的最低抵押率設置的都會比較高，且在清算機制上為了應對死亡螺旋事件的發生，往往會采用延遲報價或者部分清算的方式。

全局債務+質押借貸模型所面臨的問題

這種形式本質上把所有抵押人變成了報價驅動模型里所講述的“做市商”。抵押人成為了交易者的對手方，抵押者在做抵押的同時也在對賭交易者收益能力。當交易者收益為負時，抵押者，或者說發行cUSD的用戶債務減免。當交易者收益為正時，抵押者，或者說發行cUSD的用戶債務增加。

1.大部分抵押人和交易者重合，正確判斷的用戶賺的少，沒有操作的用戶可能會虧損。

2.新的交易標的加入難度會大大提高，影響交易標的的可擴展性

3.完全依賴預言機報價所帶來的搶跑交易問題嚴重

這是合理的嘛？我們不禁發出這樣的疑問？

用戶交易合成資產的本意是希望在鏈上無審查，無監管，去中心化的交易各類有價值的資產。合成資產協議的目的是希望給區塊鏈世界帶來更多有價值的資產標的。

但是如果用戶需要承擔這種“債務風險”的話，用戶為什么要去這些平臺來合成？

這也同時是這些合成資產協議目前所面臨的困境，當市場情緒比較旺盛，平臺幣價格以及流動性激勵足夠豐富的時候，債務風險并非是用戶所考慮的重點，但是當平臺幣本身價格受挫，所面臨的清算風險將是災難性的，抵押品價格下跌，合成資產價格反倒上升。另一些合成了穩定幣的用戶也難逃全局債務的懲罰。

我們觀察到一些初始流動性較差的全局債務型合成資產項目如在創立初期都遇到了類似的問題。且最大的全局債務合成資產項目——Synthetix一直試圖通過各種方法來解決這個問題。

從SIP中我們看到了各種各樣的解決方案。

https://blog.synthetix.io/debt-hedging-refresher-for-snx-stakers/

這篇blog繼續闡述并提醒了用戶債務的波動問題。

https://sips.synthetix.io/sips/sip-181/

這篇提案建議以未平倉頭寸的份額以及合成資產的全球流動性為參考維度，針對預言機所提供的價格增加溢價，以此來通過平衡債務，并且降低搶跑交易所帶來的風險。

還有Synthetix社區曾經提議創建債務鏡像指數資產

https://gov.indexcoop.com/t/iip-25-synthetix-debt-pool-mirror-index/1104

將創建一個由五部分組成的指數來模擬債務池的構成*。

簡而言之，這種鏡像指數的目的是希望可以對沖全局債務所帶來的波動，甚至有人提議將sUSD替換成sDEBT。

由此可見債務波動問題所帶來的影響有多大。

賽道整體所面臨的問題：

除了上述這兩種類型的合成資產項目所面臨的特定問題之外，整體賽道還面臨一些其他問題。

A.合成資產項目產品邏輯過于復雜，合約交互成本以及用戶體驗成本都較高。

以最大的合成資產項目synthetix為例，打開synthetix的PC端官網會發現很難直接找到可以交易合成資產的地方。這是因為synthetix將自身合成資產的交易獨立出了另一個生態項目Kwenta。將資產的發行和交易分割開，對于新用戶來說使用體驗較差。且合成資產的邏輯較為復雜，且合約的交互成本較高。不過最近這個問題隨著Synthetix已經整體遷移到layer2，得到了不少的改善。

英偉達推出面向大語言模型和生成式 AI 的云服務產品:金色財經報道，英偉達宣布推出一組云服務產品，能夠使企業構建、優化和運行定制的大型語言模型和生成式 AI 模型。Getty Images、Morningstar、Quantiphi 和 Shutterstock 等公司將創建和使用利用新的 NVIDIA AI Foundations 服務構建的 AI 模型、應用和服務。企業還可使用 NVIDIA NeMo?語言服務和 NVIDIA Picasso 圖像、視頻和 3D 服務來構建專用的、特定領域的生成式 AI 應用，用于智能聊天和客戶支持、專業內容創作、數字模擬等。英偉達還宣布了用于生物學的 NVIDIA BioNeMo?云服務的新模型。此外，英偉達還推出了針對生成式 AI 應用進行優化的四種推理平臺，可幫助開發者快速構建專門的、由 AI 驅動的應用。（界面新聞）[2023/3/22 13:18:38]

B.資產規模受限

主流的合成資產項目均為平臺幣抵押發行，即使是Mirror所采用的UST也一樣是由LUNA單幣抵押所發行的。這會導致，合成資產的發行規模受到平臺幣市值的極大限制。且迭代的成本非常高，可擴展性極差。

試想，如果一個合成資產項目的使命是為區塊鏈世界引入鏈外資產，但可引入的規模卻永遠小于平臺幣市值的五分之一甚至八分之一，這是不可接受的。

C.產品整體的開放性較差，債務風險影響大

多數合成資產項目，雖然與Uniswap等DEX一樣擁有交易功能，且交易體驗相對更好。但是資產類型的開放性較差。不同于Uniswap完全自由的形式，合成資產的交易標的要求甚高。這主要是因為合成資產所采用的交易模型是全局債務模型。在這種模式下任何新的交易標的都會對現有的債務池產生影響，因此很難做到足夠的開放，往往需要通過社區治理的形式才可以加入新的交易標的。

D.交易模型過于復雜，產品使用門檻高

參與發行的用戶所需要承擔的風險相較于其他借貸，穩定幣等超額抵押的模式更高。因為，影響抵押品清算的因子除了抵押品/合成資產的價格外還包括全局債務。這使得用戶的參與門檻較高。成熟的發行和交易模型中用戶不應該考慮除了交易對價格波動之外的其他風險。

雖然合成資產項目目前還存在如上所述的幾個重大的問題，但是如果可以妥善的解決以上的問題。合成資產項目的優勢也會特別大。

合成資產的可擴展性

由于合成資產本身的復雜性以及特殊的交易模型。合成資產項目往往具有自成生態的能力。

A.合成資產的發行實際上可以包含完善的超額抵押穩定幣發行模塊

如下圖所示：

B.合成資產的抵押發行模塊也與超額抵押借貸模型存在類似的情況。

以同樣的流程圖為基礎：僅需要新增存款池，并且將發行的合成資產債務替換為實際存款池的資金。并且收取額外的借貸利息。

C.合成資產的交易實際上是比Uniswap等其他產品體驗更好的DEX，因為不需要額外添加流動性，不需要做市商參與做市，交易無滑點。以平均1%的滑點，最新的24小時交易數據為例，同等交易額的情況下合成資產的交易模型可以為用戶減少近3000萬美金的滑點損失。

D.合成資產項目由于其報價交易模型以及抵押發行的全局債務共擔模型的存在，很容易就可以衍生杠桿以及合約交易產品。甚至，各類二類期權，保險產品都可以脫胎于這一體系之中。

共識實驗室聯創Kevin：比特幣重新調整了金融分配系統:金色財經報道，在由比特大陸聯合金色財經舉辦的《比特幣誕生14周年》主題活動上，共識實驗室聯合創始人Kevin Ren表示，比特幣重新調整了金融分配系統，它用一個開源的協議，創造了一個透明的金融規則。比特幣通過挖礦獎勵的方式維護了系統的運行，凡是參與到比特幣生態中的人，都可以監督和修復這個系統。

其實我們現在看到的比特幣代碼是不斷迭代后的代碼，比特幣也在不斷的優化中。閃電網絡提高了比特幣的可擴展性，閃電網絡公開的流動性已經接近5000枚了，而且基于閃電網絡的各種協議以及AMM解決方案等項目都已經開始跑起來了。所以，比特幣在保持價值儲存的這個初衷下，在應用性方向也在探索，不過應用性不應該作為判斷比特幣是否是好的標準。[2023/1/3 22:23:28]

以Synthetix為例，擴展性較強幫助其生態已經不只局限于合成資產的發行，還包括上文提到的Kwenta交易所，Dhedge資產管理協議等。

但是這樣的擴展性在Synthetix上又無法發揮到極致。主要原因是產品本身的沉沒成本太高。初始的設計限制了Synthetix的發展，并且很難改動。在下一個篇章，我們會仔細分析這里所存在的問題和我們的解決方案。

綜上所述,自成生態的合成資產不能夠單純的以某一個DeFi項目來理解。高擴展性足以幫助合成資產項目擁有比其他類型項目更大的潛力。

合成資產賽的可組合性

DeFi產品區別于傳統金融產品一個巨大優勢就是可組合性，各個DeFi項目通過合約調用可以完成更加復雜的功能，并且可以最大化資本效率。

因此，判斷一個賽道的潛力，必須考慮這個賽道的可組合性。

相較于其他賽道來說，合成資產產品由于其獨特的產品功能變的更加可組合。

舉例說明：

A.無滑點的報價交易模型很適合幫助內盤資產如AMM體系內的BTC，ETH等主流數字資產交易降低滑點。如curve就通過DAI/sUSD/sBTC/BTC的形式來降低DAI/BTC的大額交易滑點。

B.通過合成資產平臺發行的價值共識更強的資產可以成為其他抵押借貸類，超額穩定幣類產品的抵押品。

C.資產合成的過程本質上與抵押借貸的過程一致，因此在一些其他的用例中，合成資產項目也可以發揮和借貸類產品一樣的作用。

合成資產賽道如果可以解決現存的困難，那么，有理由相信，合成資產產品將有巨大的潛力可以引爆市場。

可行的解決方案以及思路

模塊化合成資產的各個關鍵組成部分

以最復雜的Synthetix的全局債務模型為例，我們可以將下圖分解為四個組成部分：

以這種模塊化的思路，我們可以更加清晰的看懂解決方案的思路及影響。

回溯問題，提出解決方案

合成資產項目產品邏輯過于復雜，合約交互成本以及用戶體驗成本都較高。

這個問題在當下并不嚴重，雖然回顧Synthetix的sip歷史，會發現Synthetix在降低合約交互成本上提出過很多設想，但是本質問題是layer1的效率太低，成本太高。

當主要功能遷移到Layer2或者其他性能更加的底層時，問題不大。

且這一點，在新興的合成資產項目上表現明顯。以下匯總了一些先知曾研究過的合成資產項目的情況：

資產規模受限

這個問題的解決辦法實際上也較為簡單，選擇優質的實際來支持多抵押品：但是需要特別指出的是，在全局債務池的模式下，新增的其他抵押品必須與平臺幣的定位相同且公用同一個債務池。

因為只有這樣才可以保證新的抵押品發行的合成資產是在擴大整體的資產規模，而不是和原有的債務池對賭。

synthetix的新增抵押品就面臨我所提到的問題，ETH和BTC所發行的抵押品本質上是一個抵押借貸的行為，snx的全局債務池借出sUSD給ETH和BTC的債務池。

那么，即使新增了抵押品，新增抵押品的資產規模還是必須小于SNX的市值*最低抵押率。

https://sips.synthetix.io/sips/sip-97/

具體可以參考這篇sip。

而synthetix不加實際的多抵押品的原因，據我們的研究來看，snx的代幣合約與主要合約耦合較大，存在“技術債務”，技術上無法執行。

此外，其他的抵押品應該均為波動較小的外盤資產，而非內盤合成資產。因為外盤資產才對資產規模有幫助。

其他產品的抵押品情況如下

交易模型過于復雜，產品使用門檻高

這個問題的是筆者在使用過程當中所遇到的最令人沮喪的問題，大部分合成資產項目的UI質量較差，筆者認為，差的原因在于所有項目的UI都沒有合理的優先級排序和清晰的使用區域劃分。

在我看來，合成資產項目應該將產品的功能分為非常明確的三個區域。這三個區域的劃分基于合成資產項目所要面對的用戶畫像。

本質上合成資產項目應該有三類用戶：

第一類用戶是資產發行人也是抵押者，他們通過承擔抵押發行的債務波動風險來捕獲cUSD需求上升所帶來的套利空間。

第二類用戶是交易者，他們的需求是在合成資產平臺購買合成資產。

第三類是礦工，他們的目的是通過抵押或者交易的行為來獲取獎勵。

在某些情況下這三種用戶的屬性可能重合，但是根據這樣的畫像來捋順相關的UI設計邏輯應該是更加合理的。

上述項目的具體情況我貼了地址，大家可以自行研究

無定價權所帶來的內盤溢價問題

在本文的第一段的第四節，我們討論過超額抵押模型所帶來的合成資產內盤溢價問題，這個問題的解決思路有兩種：

A.增加內盤交易對的流動性，當流動性更大時，相同體量的內盤需求所造成的溢價影響就會越小，這種解決思路與擴大整體資產規模的思路一直。增加價值基礎，可以減少個體操作所帶來的影響。

B.創造更大的套利空間，促使套利者抹平溢價

這種方案類似于中心化交易所的做市商激勵計劃和流動性挖礦激勵計劃。可以通過階梯手續費的形式來為降低套利者的套利成本，本質上也是在為“做市商”降低做市成本。

或者通過代幣激勵的形式激勵套利者的套利行為。

無定價權所帶來的債務波動問題

上圖是這些項目所采用的交易模型：可以看出大部分項目都采用了類似Synthetix的全局債務模型。這種交易模型的好處是顯而易見的。但是問題我們也再三提到：

解決思路大概有以下五種：

1：擴大整體的資產規模

舉例說明，如果平臺內cUSD的頭寸占總頭存的比例越大，那么意味著其他合成資產頭寸對整體債務的影響越小。所以擴大整體的資產規模本質上就是在降低個體債務變化對全局債務的影響。

如圖所示，當cUSD的持倉很大時，即使cTSLA漲幅高達200%，對全局債務的影響依舊很小。

2：提供反向資產或者做空的功能來調節平臺的凈頭寸

因為反向資產本質上也算是正向資產的對手方，當凈頭寸無限趨近于0時，意味著無論平臺內的合成資產價格如何變化，債務都不會新增。因為所有的多頭寸變化都有缺頭寸變化對沖。

如圖所示，如果平臺內的合成資產債務有cUSD，TSLA，iTSLA三種，則TSLA=iTSLA.則：即使TSLA漲幅超過100%也對全局債務沒有任何影響。

3：經濟激勵的形式來調整凈頭寸

當userB持倉的TSLA頭寸遠大于userC持倉的iTSLA頭寸時，iTSLA所起到的平衡作用就變得微乎其微了。所以，經濟激勵是很直觀的方式，可以根據實際的情況靈活調整。

這樣做的意義，本質上也是創造套利空間。

套利者可以在合成資產平臺購買缺頭寸資產，并在外部市場購買等值的多頭存資產來進行對沖。獲得的平臺幣激勵-手續費損耗即為最終的無風險收益。

4：動態手續費+持倉費率

通過上一個解決方案我們可以很清晰的看出，全局債務的平衡機制有一些類似永續合約的價格回歸現貨價格的平衡機制。

均是通過創造套利空間的方式來促使多頭存的降低，并且增加缺頭寸。核心邏輯是希望凈頭寸無限趨近于0.或者說降低凈頭寸在總頭存當中的占比。因為凈頭寸的變化是影響全局債務變化的核心。凈頭寸的占比越小對全局債務的影響越小。

所以，動態手續費機制和持倉費率機制一樣適用于全局債務交易模型。

唯一的問題是：這種費用的增加其實變相的增收了“滑點”不利于合成資產項目與其他項目的交互。比如前文所提到的curve與synthetix的sBTC大額兌換就不太可行。

但是，筆者認為從短期來看，與某些知名項目的可組合性確實很重要的。但是合成資產所承載的使命和需求是其他任何DeFi賽道項目所無法比擬的。且這種滑點，在凈頭寸越小的時候滑點也會越小。當資產規模越大時，滑點也會越小。可組合性的影響也會越小。

項目方還是應該從更長遠的角度來思考問題。以筆者的經驗來看，大部分項目前期遭受的債務風險遠比可組合性所帶來的影響更大。

5：收益能力對賭保險池

前文中，我們在討論全局債務問題時提到“抵押人成為了交易者的對手方，抵押者在做抵押的同時也在對賭交易者收益能力”。

這句話從側面反映出，全局債務即使是在只有單向資產的情況下其實也會出現新增債務為負的情況。

這是因為，將時間維度拉長一些，即使有一部分用戶持有多頭存可以得到盈利，但是可能其他大部分用戶高位持有多頭存并在低位拋售。則全局債務會不增反降。

在很多成熟的交易市場中，大多數實際大部分用戶確實是虧錢。如果能夠在合成資產項目數據穩定后根據之前的階段性數據提供一個對賭池。

參與對賭池的用戶可以注入cUSD來對賭下一個階段的全局債務變化。

如果全局債務新增了，那么對賭池支付新增的金額。

如果全局債務下降的了，那么原本應該給抵押者減免的債務獎勵給參與對賭池的用戶。

這樣做的目的是創造一個全局債務指數產品，由第三方用戶來對賭這部分風險。

好處是可以一定程度上讓抵押者跟mirror，makerdao這種純超額抵押模型的抵押者一樣不用承擔太多風險。

難點是在產品周期設計，價格跟蹤，定價方式，以及出現無法全額賠付等情況的處理上。

以上就是先知所思考的一些解決辦法。我們查看了上述的項目，將類似的解決方案的采用情況標注在了下方。

除了上述項目外，還有UMA也算是合成資產賽道。另外duet在合成資產的發行模型上采用了類似算法穩定的形式。這個部分先知的研究并不深入，在此就不展開了。

總述

總結來說，合成資產賽道存在問題還是很多的，但都由相應的解決辦法。

不過由于整體架構較為復雜，先發的項目由于缺乏經驗，在設計之初往往存在諸多的技術債務。從現在的表現來看，這些技術債務成為了掣肘這些項目發展的重要因素。

所以，架構設計的可擴展性和產品功能的可擴展性也將是先知日后所會關注的重點。

特別聲明，本文只探討產品設計相關內容，不構成任何形式的投資意見。因此，本文并未針對市值和市場表現甚至經濟體系做過多分析。當然，如有關于研究內容上的分歧，請與先知實驗室聯系。

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