[论文解读] Understand Volatility of Algorithmic Stablecoin: Modeling, Verification and Empirical Analysis

Wenqi Zhao, Hui Li+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2021

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 17被引用 4

一句话总结

本文开发了一个形式化建模与验证框架，用于分析算法稳定币的波动性，将其应用于基于真实以太坊交易数据的Basis Cash。研究发现，设计缺陷——尤其是扩张与收缩机制的失效——导致实践中出现波动性，实证证据显示在扩张失败期间价格出现飙升，而在收缩机制失效期间则出现长期脱钩。

ABSTRACT

An algorithmic stablecoin is a type of cryptocurrency managed by algorithms (i.e., smart contracts) to dynamically minimize the volatility of its price relative to a specific form of asset, e.g., US dollar. As algorithmic stablecoins have been growing rapidly in recent years, they become much more volatile than expected. In this paper, we took a deep dive into the core of algorithmic stablecoins and shared our answer to two fundamental research questions, i.e., Are algorithmic stablecoins volatile by design? Are they volatile in practice? Specifically, we introduced an in-depth study on three popular types of algorithmic stablecoins and developed a modeling framework to formalize their key design protocols. Through formal verification, the framework can identify critical conditions under which stablecoins might become volatile. Furthermore, we performed a systematic empirical analysis on real transaction activities of the Basis Cash stablecoin to relate theoretical possibilities to market observations. Lastly, we highlighted key design decisions for future development of algorithmic stablecoins.

研究动机与目标

• 探究算法稳定币是否因设计本身而具有内在波动性，重点关注可能破坏价格稳定性的结构性机制。
• 评估此类波动性是否在现实市场行为中显现，特别是在快速价格波动等重大事件中。
• 通过分析2020年底至2021年初以太坊上Basis Cash的实际交易模式，弥合理论建模与实证数据之间的鸿沟。
• 识别算法性供需调节机制（扩张与收缩）中的关键故障点，这些故障点导致系统不稳定。
• 通过突出干预频率、参与激励与生态整合等关键参数，为未来稳定币设计提供参考。

提出的方法

• 基于状态转移系统构建了形式化建模框架，用于表示三类算法稳定币的核心协议：再平衡型、铸币份额型及部分抵押型。
• 应用形式化验证技术，检测稳定币机制在何种条件下无法维持价格挂钩，尤其聚焦于扩张与收缩的有效性。
• 使用Dune Analytics提取以太坊上的真实交易数据，包括Basis Cash（BAC）的铸造、销毁以及收益耕作活动。
• 将理论模型中的状态（例如去中心化交易所DEX处于买入/卖出模式）映射到真实市场行为，以验证预测的波动性条件是否实际发生。
• 将需求激增与收缩参与度低的现象与观察到的偏离$1挂钩价格的情况进行关联。
• 系统性地开展实证分析，对比2020年12月至2021年1月期间的理论故障模式与实际市场事件。

实验结果

研究问题

• RQ1 算法稳定币是否因供应调节机制中固有的结构性缺陷，而本质上具有波动性？
• RQ2 理论上的不稳定性条件（如扩张或收缩失败）是否在真实市场数据中实际显现？
• RQ3 哪些关键市场行为会触发或阻止扩张与收缩阶段的成功稳定？
• RQ4 收益耕作等外部激励如何影响扩张阶段算法稳定币的稳定性？
• RQ5 哪些设计参数对算法价格稳定性的成功或失败具有最大影响？

主要发现

• 形式化验证框架识别出，当去中心化交易所（DEX）在应执行扩张或收缩操作后仍保持在买入或卖出状态时，扩张与收缩机制的失效可导致波动性。
• 实证数据证实，在2020年12月14日至15日期间，尽管BAC处于活跃铸造状态，但其价格分别上涨了15.72%和8.40%，原因是收益耕作激励带来的高需求。
• 2020年12月14日，新铸造的BAC中92%在两小时内进入收益耕作池，表明投机性需求已压倒扩张机制。
• 自2021年1月11日起进入收缩阶段后，尽管多次执行收缩操作，BAC价格仍持续低于挂钩价，原因是销毁BAC以换取BAB（Basis Auto-Bond）的参与度极低。
• 该阶段销毁的BAC数量显著低于早期阶段，表明市场对赎回机制缺乏信心。
• 本研究得出结论：收缩机制比扩张机制对稳定性更为关键，因为价格下跌比价格上涨更难逆转。