什麼是加密貨幣清算,為什麼它們很重要?

July. 2022, Vincy

Data Source: Footprint Analytics – ETH Liquidation Dashboard

在過去的幾個月裡,清算已經成為加密貨幣世界新聞周期的頭條。本文將解釋清算概念、為什麼會發生清算,以及人們可以採取哪些措施來避免它們。

什麼是加密貨幣清算?

在加密貨幣領域中,清算主要是指交易者或資產借貸人將初始保證金全部或部分強制平倉。當交易者無法滿足槓桿頭寸配置,沒有足夠的資金維持交易運作時,就會發生清算。

槓桿頭寸是指通過自己的已有資產抵押貸款或借錢,再使用已經抵押的本金和借到的錢一起來購買金融產品,以此博得更大的獲利。

大多數借貸協議如AAVE、MakerDAO、Abracadabra 等借貸平台,都會設置清算功能。據Footprint Analytics 數據顯示,6 月18 日,當ETH 的價格下跌時,DeFi 市場會出現大量清算事件。同日,借貸協議共清算了10,208 ETH,清算金額4.24 億美元。

Footprint Analytics – ETH Liquidation Amount by Protocols

Footprint Analytics – Number of ETH Liquidation by Protocols

隨著清算的進行,清算人也隨之而來。他們可能是大機構或者大戶等充當清算人,以折扣價購買被清算的資產並在市場上出售賺取差價。

為什麼會發生加密貨幣清算?

在 DeFi 中,質押借貸時常發生,而用戶不想出售手中的資產時,會將資產抵押給借貸協議換取目標資產,再次進行二次投資,以此博取更多收益。它本之上而藉貸協議為了維繫系統長期穩定運作,會設計一套清算機制,降低協議的風險。

將以 MakerDAO 協議為例進行分析:

MakerDAO 支持ETH、USDC 和TUSD 等多種貨幣作為抵押品,以便分散協議資產的風險,並調整DAI 的供需。 MakerDAO 設立清算線為150%,也就是超額抵押。這決定了清算的觸發點。

當ETH 的價格為1,500 美元時,一個借款人向MakerDAO 協議質押100 個ETH (價值15 萬),可以按照平台設定150% 的質押率最多能藉出99,999 美元DAI。這時,清算價格為1500美元。

當ETH 的價格跌破1500 美元,ETH 就會觸碰清算線,就容易被平台清算。如果清算了,就相當於借款用戶用99,999 美元價格購買100 個ETH。

但如果借款用戶不想被快速被清算,按以下幾種方式降低清算風險:

  • 可以藉出低於99,999 美元DAI
  • 在清算觸發前就將藉出的DAI 和費用歸還
  • 在清算觸發前繼續質押更多的ETH,降低清算線

MakerDAO 除了設立質押率150% 外,還對清算設置13% 的罰款規則。換句話說,已經被清算的借款人只能收到他們充值資產的87%。其中3% 的罰款將歸清算人所有,10% 歸平台所有。這一機制的目的是鼓勵借款人關注他們的抵押資產,以避免清算和處罰。

清算之後,將對加密貨幣市場產生怎樣影響?

在加密市場牛市時,一些機構和大戶高調重倉是所有幣圈人的“定心丸”。如今在下跌行情中,昔日牛市推手卻成了排著隊的黑天鵝,各自持有將被清算的加密資產。更可怕的是,在鏈上透明的系統中,這些加密資產的數字一目了然。

  • 對機構

一旦遭遇徹底的清算,除了帶來更大的拋壓外,還可能引發相關協議、機構等連鎖反應。因為藉貸倉位與抵押資產之間的虧損缺口將被迫由這些協議和機構承擔,這將使它們陷入死亡螺旋。

比如stETH 脫錨時, CeFi 機構Celsius 受到很大的影響,加劇流動性問題,並出現大量用戶擠兌事件。促使機構被迫拋售stETH 以應對用戶贖回資產的需求,最終無法承受壓力暫停賬戶提款和轉賬等功能。而三箭資本又在Celsius 持有大量的借貸倉位,Celsius 自身難保的同時必定會影響三箭資本資產壓力問題,直至崩塌。

  • 對DeFi 協議

幣價下跌,用戶在平台中質押的資產價值低於清算線(清算機制的設置因平台而異),抵押的資產將被清算。當然,用戶會在經濟下行時快速拋售風險資產,以免被清算。這也是直接影響 DeFi 整體的鎖倉量。過去90 天,TVL 下跌57%。

Footprint Analytics – DeFi TVL

如果協議無法承受擠兌壓力,它也將面臨與機構相同的風險。

  • 對用戶

用戶資產被清算後,除了失去持有的資產,還需承擔費用或被平台扣取罰金。是一件多麼痛苦的事情。

小結

與傳統金融市場一樣,加密貨幣市場同樣具有周期性。牛市不會永遠持續下去,熊市也是如此。在每個階段,都要謹慎並觀察自己所持倉的資產,以免被清算,而導致損失和陷入死亡螺旋。

本文來自 Footprint Analytics 社區貢獻

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