Dolomite sta guidando la transizione da parametri di rischio impostati manualmente a modelli dinamici, regolati algoritmicamente, che rispondono alle condizioni di mercato in tempo reale. Secondo i dati di analisi del rischio di Chaos Labs, i protocolli che utilizzano parametri dinamici sperimentano il 40% in meno di liquidazioni tossiche durante eventi di volatilità, mantenendo lo stesso livello di sicurezza. L'approccio di Dolomite prevede modelli di apprendimento automatico che analizzano 15 metriche di mercato diverse—compresi volatilità, profondità di liquidità e dati di correlazione—per suggerire parametri ottimali per ogni pool isolato. Questi suggerimenti vengono poi ratificati attraverso la governance della comunità, creando un sistema che combina efficienza algoritmica con supervisione umana.
L'efficacia di questo approccio ibrido è dimostrata da recenti eventi di mercato. Durante la fluttuazione di mercato del 12 novembre in cui BTC è sceso del 5% in 2 ore, l'algoritmo di Dolomite ha automaticamente stretto i rapporti LTV per gli asset ad alta volatilità del 3-5%, prevenendo un stimato di $450.000 in posizioni sottocollateralizzate che si sarebbero verificate con parametri statici. Nel frattempo, i pool di stablecoin hanno mantenuto i loro parametri esistenti, evitando restrizioni non necessarie sull'attività produttiva. Questa risposta sfumata sarebbe impossibile con l'approccio standardizzato usato da molti concorrenti. I dati dagli audit dei protocolli di DefiSafety danno a Dolomite un punteggio del 95% per la sofisticazione nella gestione del rischio, il più alto tra i protocolli di prestito su Arbitrum.
La roadmap per l'innovazione nella gestione del rischio include diverse caratteristiche pionieristiche. La Rete dell'Oracolo del Rischio attualmente in sviluppo creerà un mercato decentralizzato per la valutazione del rischio, in cui più fornitori competono per offrire i parametri più accurati. La funzione di Copertura del Rischio Incrociato permetterà alle posizioni di essere automaticamente coperte tra diversi pool, riducendo il rischio sistemico. In modo più ambizioso, la simulazione di Test di Stress Basato su AI eseguirà analisi continue dei peggiori scenari, identificando proattivamente le vulnerabilità prima che possano essere sfruttate. Man mano che DeFi matura, questo approccio sofisticato alla gestione del rischio diventerà probabilmente lo standard del settore, con Dolomite che si afferma come leader di pensiero nello spazio.
Domanda: I parametri di rischio dovrebbero essere impostati interamente da algoritmi, o è ancora necessaria la supervisione umana?
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