链上借贷市场结构设计

stanikulechov 发布于 2026-06-11 阅读 90

本文探讨了链上借贷的市场结构设计,重点分析Aave V4的Hub and Spoke架构。文章指出,良好的市场结构能降低流动性协调成本,平衡风险隔离与资本效率。通过对比配对资产市场、多资产抵押单例市场、多资产隔离市场及带信用额度的隔离市场等四种结构,展示了Aave V4如何灵活支持不同风险偏好的用例,包括DeFi原生和真实世界资产(RWA)。

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到目前为止,借贷一直是链上金融最重要的用例。链上借贷为我们思考流动性、抵押品和信用风险管理带来了新的维度,而这些功能由我们设计的市场结构所治理。

在借贷协议中,市场结构定义了如何组织借贷、流动性、抵押品和风险。常见的结构包括基于池或点对点的市场、隔离或共享抵押品市场,以及固定或可变利率系统。

Aave 本身从固定利率的点对点借贷市场(当时称为 ETHLend)演变为池化市场,现在正在通过 Aave V4 扩展为一体化模块化架构。

流动性协调成本

从核心来说,链上借贷改善了通常由低效产生的流动性协调成本。例如,在传统借贷中,这些成本源于场所、资本和用户的隔离,或者源于后台成本等结算摩擦。

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链上借贷通过将传统借贷栈中的许多手动、重复性工作转变为编码化的智能合约,提高了自动化程度和资本聚合,从而压缩了这些协调成本。这是通过 DeFi 提供的开放网络、透明性和执行保证来实现的。

市场结构如何影响流动性协调成本

良好的市场结构设计确保了流动性效率,减少了碎片化和定价错位,为用户带来更好的定价和更低的流动性风险。同时,良好的借贷市场结构设计确保了充分的风险管理,包括风险隔离和抵押品可赎回性。

借贷中没有放之四海而皆准的模式;正确的结构在很大程度上取决于用例和目标。通常,任何市场结构的最优点是尽可能高效地组织流动性,以最小化协调成本,同时不向系统引入过多风险。

风险隔离和资本效率处于一个光谱上。向隔离移动会降低资本效率并削弱流动性网络效应,增加协调成本。反之,借款人的体验随着资本效率提高而改善,随着隔离而下降。

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我们相信链上借贷的未来需要一种灵活、模块化的架构,支持能够根据用户预期收益将用户和用例置于风险光谱各处的市场结构。

Aave V4 实现了哪些市场结构设计?

Aave V4 围绕 Hub 和 Spoke 架构设计。一个 Hub 及其 Spokes 共同构成一个“市场”或“场所”。Spoke 本身是一个借贷市场,而 Hub 是存储流动性并通过信用额度向 Spoke 借贷市场提供流动性的地方。Spokes 管理所有资产上架及其借贷参数,例如抵押因子(CF),它定义了借款人可以凭其抵押品借入的金额。值得注意的是,单个 Hub 和 Spoke 配对并非完整的市场结构,因为你可以运行多个隔离的 Hub,例如 Prime、Core 和 Plus,以建立风险曲线。

市场结构设计本身为在链上组织风险和流动性设定了边界。Aave 向新的 Hub 和 Spoke 方向迭代的动机在于它为市场结构设计提供的灵活性。

我们相信链上借贷将支持许多不同的方法,就像当前金融系统中的借贷一样。为这些用例服务需要专门构建的基础设施,无论是 DeFi 原生资产、现实世界资产(RWA),还是更广泛的信贷。

Aave V4 市场结构

配对资产市场

配对资产市场是链上借贷最基本的市场结构,其中一个抵押资产支持借入另一个单一资产。这种安排类似于中心化超额抵押加密货币借贷。

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这种市场结构的好处在于其简单性。由于没有交叉保证金,借款人更容易解除其抵押品,因为抵押品可以直接获取。缺点是,如果没有交叉保证金,贷方无法获得来自其他交叉抵押用例的多余流动性。这增加了流动性风险,并使贷方更难解除其头寸。引导初始流动性,或者随着需求增加提供额外流动性,也带来更高的协调成本。

配对资产市场非常适合风险曲线尾端的用例,其中风险隔离至关重要,尽管它伴随着最高的流动性协调成本。

多资产抵押单一市场

在多资产抵押单一市场结构中,一个单一市场支持多种抵押资产和一种或多种可借资产。最成功的例子是 Aave V3 市场结构,这是迄今为止我们看到的最能降低流动性协调成本的设计。

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在这种市场结构中,抵押资产可能可借也可能不可借,取决于市场偏好、用例和资本效率考虑。结果可以非常资本高效,为用户提供良好的定价和流动性。

缺点是它将所有内容聚合到一个单一的风险状况中。在 Aave V3 中,可以通过 eMode 进行细化,它在市场内创建具有更精细风险参数的区域。例如,针对特定用例(如借入相关资产),调整针对给定抵押资产可以借入的金额。

多资产隔离市场

从风险角度来看,可以通过部署多个单一市场来调整单一模型,每个市场都有其自身的风险状况,该风险状况源自其抵押资产、可借资产和参数。

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这种方法创建了一条风险曲线,并为贷方提供了选择:向低风险市场或按风险调整后的市场提供资金。风险在每个市场内部被隔离。

缺点是流动性在市场之间被隔离,产生了协调成本和资本低效。这种模型非常适合彼此风险状况差异很大的用例。

Vaults 可用于增强风险状况(通过向两个市场提供资金以分散风险),或用于改善贷方的流动性协调(而非借款方)。碎片化仍然存在于借款人身上:如果借款人有两种抵押资产并需要从两个不同的市场借款,他们必须监控多个头寸。

可以在 Aave 上通过部署多个单一市场(如 Aave V3 中那样)轻松构建多个独立市场,或者运行多个普通的 Aave V4 Hub 和 Spoke 配置,而在它们之间不设置信用额度。

带信用额度的多资产隔离市场

在这种市场结构中,每个市场都是隔离的。在 Aave V4 中,这种隔离通过 Spokes 实现,Spokes 定义了每个市场的抵押品集合和风险参数,而 Hub 持有基础资产。Spokes 可以连接到允许按资产逐个设置信用额度的 Hubs,Spoke 可以在最高上限内提取这些信用额度,从而获取流动性。

这使得可以为每个市场设置每种资产的敞口上限,为每个 Hub 的每种资产建立总敞口上限。在 Spoke 中某个资产变得无担保的情况下,风险传染受到信用额度设置的最大敞口的限制。

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信用额度使得市场结构既能隔离市场,同时又能降低用户的流动性协调成本。信用额度的用例之一是,从像 Core 这样的风险调整市场向像 Prime 这样的低风险市场注入流动性,从而改善沿风险曲线的协调成本。

另一个例子:不是在 Aave V3 中通过 eMode 在 Core 市场上列出一个资产,而是可以在风险曲线上更高的位置放置一个新的 Hub,该 Hub 带有一个 Spoke 来列出该资产,并从 Core 提取信用额度以注入其流动性。与 Aave 之前的迭代相比,这意味着任何借出的资产都可以在最大敞口上完全设限。

这种“混合”模型允许以资本效率运行链上贷款账簿,同时在市场之间隔离风险,并通过信用额度限制 Hub 的敞口。如果 Spoke 的某个资产变得无担保,Hub 可以简单地禁用信用额度;超出该额度,敞口受到约束。

RWA 尤其受益于这种模型,因为接入它们既需要资本引导,也需要为风险控制精心设计的市场结构。例如,一个 Hub 可以包含针对特定资产类别(如股票、私人信贷和另类基金)的 Spokes,每个 Spoke 都有精心定制的风险参数和来自 Hub 的有限信用额度。

现有的拥有深度流动性的 Aave 市场,由加密抵押品和稳定币储备支持,可用于以比传统金融更低的流动性协调成本引导 RWA 和信贷用例。

虽然良好的市场结构可以组织流动性和风险,但对资产上架进行充分的尽职调查对于确保贷款账簿的正确参数化仍然至关重要。这些示例展示了如何在 Aave V4 中设计和支持市场结构,虽然并非详尽无遗,但它涵盖了包括机构在内的广泛用例。

  • 原文链接: x.com/stanikulechov/stat...
  • 登链社区 AI 助手,为大家转译优秀英文文章,如有翻译不通的地方,还请包涵~

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