原文標題:《一文讀懂DeFi本息分離類固收產品的收益代幣設計機制》
原文作者:Kenton Prescott,Sense Finance創始人,前MakerDAO集成工程師
原文編譯:Perry Wang,鏈聞
DeFi 是提供一系列產生收益活動的大本營,例如借貸、押和協議紅利。由於以太坊的可組合性,用戶從一個營利活動轉移到另一個通常就像在代幣之間互換一樣容易。這些產生收益的資產代表了產生收益活動的一部分,每種資產都帶有獨特的、實時兌現的浮動現金流,通常以年收益率 (APY) 來衡量。典型例子包括 Compound 的 cTokens 和 Uniswap LP shares。
賺取可變利率很簡單,但所得有限。目前,希望對衝利率波動來管理風險或從利率變動中獲利的用戶得不到充分的服務。
很多項目正在積極努力填補這一空白——這些固定收益協議,或那些支持 固定利率 和交易未來收益的協議,主要分爲三大陣營:
· 分級 / 結構化產品 (BarnBridge, Saffron, 88mph)
· 零息債券貸款協議 (Notional, Yield, Hifi, UMA)
· 本息分離協議 (Pendle, Elblockquoteent, Swivel)
我們將專注於本息分離協議——這類協議將產生收益的資產分解爲其本金和收益部分,將本金和收益分別打包成有固定到期日的固定收益資產。
與代幣化的權益一樣,這些資產分別用於在未來償還本金和收益。各家團隊已經嘗試了不同的命名機制,但在這篇文章中,我們將使用以下術語來描述它們:
· 標的(Target):固定收益資產
· 本金代幣(Zero):標的本金部分的代幣化權益
· 收益代幣 (YT):標的收益部分的代幣化權益
由於本金代幣(Zero)和收益代幣(YT)的價格與標的的 APY 成函數關係,固定收益類期貨交易由此可以成爲現實。本金代幣持幣者將受益於標的 APY 下降,而收益代幣持幣者將受益於其上升。
本金代幣就類似於零息債券,在到期時交付單一現金流。它們簡單且易於評估。而另一方面,收益代幣就像浮動利率債券,在未來日期提供未知的現金流。它們更復雜,更難估值,但它們爲金融創新提供了沃土。這就是我們在市場上看到不同收益代幣設計機制的原因。
在這篇文章中,我們將討論創建未來收益債權的不同方法。我們已經探索了其中的利弊權衡,希望在它們變得更爲普及時分享我們的研究。
以下,是我們對收益代幣設計領域內的快速分類,我們在其中分析了現有的解決方案,並提出了一個用於思考收益代幣設計的簡單框架。
收益代幣(YT)是對特定資產未來鏈上現金流的代幣化債權。讓我們直接舉一個例子來具體說明這一點。
以 Compound Dai (cDAI) 爲例:
一位發行人將價值 100 DAI 的 cDAI 代幣投入本息分離協議中,承諾鎖定 2 個月。
本息分離協議產生出:
· 100 個本金代幣:將在 2 個月後償還價值 100 DAI 的 cDAI 本金
· 100 個 YT: 將在 2 個月後支付 cDAI 所產生的浮動利率現金流
· 本金代幣的定價相對 100 DAI 的市價貼現成交 (假設 $99.58),YT 的定價相對預期未來所支付的利息 貼現成交(假設 $0.42)。
在 YT 鑄造時,現金流可能未知,類似於可變利率固定收益工具,但底層的現金流來源始終是已知的,這足以解鎖有價值的用例。例如,如果來源是貨幣市場貸款,YT 可以實現貸款利率對衝和供給利率交易。在本文後面的部分中,我們將介紹不同的 YT 設計,分析它們的屬性並討論它們的不同用例。
展開近距離觀察,將 YT 進一步拆解爲兩個部分:
· PY (過往收益):已兌現的現金流
· FY (未來收益):預期的未來現金流
請注意,假設市場預期爲靜態,PY 一旦產生就不會減少,但 FY 會隨着時間而下降。
這是一個交互式 工具,顯示 PY 和 FY 作爲標的的 APY 和時間的函數。
YT 的構建核心是 PY 的管理。我們介紹三種設計:
· 到期分紅(Drag)—PY 在到期日兌付
· 定期分紅(Collect)—PY 在到期日前兌付
· 分紅循環投資(Recycle)—PY 在到期日前再投資

簡介—這些 YT 的 PY 直到到期日兌付。
Drag YT 一直保留 PY,直到到期日兌付,YT 持幣者在到期日或稍晚全部獲得償還。PY 和 FY 基於到期日在今天的貼現計算。它們類似於附帶浮動贖回價值的本金代幣。
採用 Drag YT 設計機制的項目:

簡介—Collect YT 的持幣者可以在到期日前兌現 PY。
Collect YT 在收益累積期間分配 PY,即 YT 持幣者在到期前收到 PY。PY 以今天的市值計算,而 FY 的計算基於其到期日相關的折扣係數今天的貼現。它們類似於息票債券,但缺乏本金現金流,且具有近乎連續的息票流。
目前有兩種類型的 Collect YT 頭寸:
· 被動型頭寸—PY 保持不變,將表現出類似於 Drag YT 的市場走勢。但是,Collect YT 的價值可能會時時有所變化,因爲它們可以更快地獲得現金。
· 主動型頭寸—持幣者主動將其 PY 再投資到更多 YT 中,會類似於 Recycle YT。
採用 Collect YT 設計機制的項目:

簡介—這一類 YT 將其 PY 投入更多 YT 中。
Recycle YT 提取 PY 並將其以市場價格(YT / 標的的底層資產)購買 YT。然後將新獲得的 YT 分配給現有持幣人——這爲現有 YT 頭寸增加了更多本金,從而將其 FY 部分放大。循環投資機制類似於活躍的交易者將息票分紅再投資回他們的頭寸。
爲了探索這些設計機制的市場走勢特徵,我們構建了兩個敏感度衡量指標:
· 時間敏感性—一天過去後 YT 價格的百分比變化
· 利率 (IR) 敏感性—標的預期利率 1% 變化所帶來的 YT 價格的百分比變化
類似期權定價中的 theta 和 delta 一樣,這些衡量指標有助於我們瞭解影響 YT 價格的因素。
我們的分析結果如下。雖然這些代幣化債權的市場價格可能與我們的模型值大不相同,但相對估值,即一組輸入的返回值與另一組輸入相比,是正確的比例。因此,對於我們比較百分比變化的目的來說就足夠了。讓我們看一下分析結果,然後討論一些關鍵心得。
· 我們將價格定義爲整個 YT 頭寸的價值。例如,Collect YT 頭寸由持幣人錢包中的兩個餘額組成,標的中不斷增長的 PY 餘額和靜態的 YT 餘額。
· Collect YT 由保持 PY 不變的被動型用戶持有。
· 我們提出了一個基本的估值框架。它假設當前的標的利率是名義利率,連續複利,並且在到期前保持穩定。這些假設創建了每個 YT 設計獨有的 PV 方程式。
以下是我們的估值分析的結果,這些結果在這一 筆記 中實時更新。

我們的敏感性分析結果(來自這一筆記,我們強烈建議您進行試驗)。

雖然這一筆記本中時間敏感性與時間的關係圖,但我們提供了一個更直觀的圖表,展示了累積價格隨時間的變化。


當 YT 系列初始化時,任何 YT 都不再存在 PY,因此所有 YT 設計都具有相等的 IR 靈敏性。然而,隨着時間的流逝,PY 累積且敏感性開始分道揚鑣。
Drag YT—其價值並未會隨着時間的推移而下降,但隨着到期日的臨近,它們的價格在 FY 的比重日漸降低,其 IR 敏感性會衰減。
Collect YT—用戶對 PY 的處置方式定義了 Collect YT 頭寸的類型。被動型 Collect YT 持幣者讓其 PY 累積,因此持有類似於 Drag YT 的頭寸。另一方面,主動型 YT 持幣者手動循環投資其 PY,因此持有一個類似 Recycle YT 的頭寸。
Recycle YT—在每次循環投資事件後重置其 IR 靈敏度,以儘可能的最佳情況保持其價值; 不過,循環投資效率低下會導致價格下降。這種結構非常適合被動型交易者,他們希望在其餘額中始終保持 IR 敏感性,並且不想承擔不斷爲其資本尋找再投資機會的任務。
如上所述,整個 YT 代幣設計領域的市場走勢特徵存在差異。我們希望看到以下用戶類型:
交易者:他們購買 YT,希望從標的的 APY 上升中取得(全部)盈利。可能存在兩種類型的交易偏好:
· 針對降低風險進行優化以確保回報(Drag、被動型 Collect)。
· 針對持有風險進行優化以確保回報(主動型 Collect、Recycle)。
對衝者:他們購買 YT,希望對以標的資產計價的貸款利率進行部分對衝(Drag、Collect)。
簡而言之—Recycle YT 能以被動的方式,實現主動型 Collect YT 管理同樣的功效。
總而言之,我們討論了三種不同對未來收益代幣化的方法: Drag、Collect 和 Recycle。每種設計機制在處理 PY(過去收益)的方式上有所不同,這會影響其在市場中的走勢特徵。具體來說,它會影響 YT 對時間和利率的敏感性。
不過要想更深入地研究這些資產,我們還必須認識到,它們包含在一個更廣泛的投資類別中(固定收益類產品),上面這些討論只是一些皮毛而已。更繼續深入,我們會發現收益率曲線、投資者情緒的衡量標準,以及一個讓我們能瞭解到貼現率的新市場。
這是一篇簡短的介紹性文字,我們很樂意聽人們暢所欲言。DeFi 中固定收益產品的設計空間是非常巨大的,我們很高興會繼續探索它。另外,我們計劃在未來幾個月發佈更多調查結果。如果您有興趣保持聯繫或取得聯繫,請加入我們的 Discord 頻道或與我們聯繫。
感謝以下各位 (以及其他) 閱讀本文草稿,包括 Tom Walton-Pocock, Kurt Barry, Tom Schmidt, Jai Bhavnani, Jon Itzler, Stephen McKeon, Steven Becker, Caleb Tebbe, Kevin Zhang, Freddie Farmer, Dillon Chen, Samneet Chepal 和 Dan Eptzer。
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