OptyFi 소개: 일드 파밍부터 일드 최적화까지

Mo Jeong

Published in

New Order Korea

9 min readDec 7, 2021

TL;DR

단 하나의 프로토콜 (Aave)과 세 종류의 자산 (DAI, USDC, USDT)만 있더라도 활용 가능한 일드 파밍 전략이 아주 많습니다.
최적의 전략을 결정하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.
최적의 전략은 시간이 지남에 따라 변경됩니다.
최적화는 50% 더 높은 APY를 제공할 수 있습니다.
최적의 전략을 수동으로 달성하는 것은 거의 불가능합니다.

먼저 기회가 있었습니다.

당신은 DeFi 신규 사용자며, 지난 여름부터 모든 트위터 친구들이 만들었던 것처럼 보이는 거대한 일드 파밍 수익을 내고자 합니다.

당신은 최근 Aave가 예금과 대출에 Aave 토큰을 보상하는, 유동성 마이닝 프로그램(AIP-16)을 런칭했다는 것을 압니다. 당신은 이 프로그램이 예금자로서의 수익률을 높이고 대출자로서의 비용을 절감할 것이라는 점을 이해합니다. 그리고 대출을 통해 얻은 보상이 대출 이자율을 초과할 경우, Aave는 대출에 대하여 보상을 지불할 수도 있습니다.

당신은 흥분하여 Aave.com 으로 방문합니다. “계산된 리스크 감수 유형”이기에 자산을 DAI, USDC, USDT의 세 가지 메이저 스테이블 코인으로 유지하기로 결정합니다. 이러한 스테이블 코인간의 비중은 다음과 같습니다:

주어진 자본금으로 보상을 늘리기 위해 반복적으로 예금과 대출을 할 수 있다는 사실을 이해하는 데 오랜 시간이 걸리지 않습니다. 100 DAI 로 뛰어들어 다음과 같은 일련의 트랜잭션을 수행합니다.

예금 100 DAI → 대출 75 DAI → 예금 75 DAI → 대출 56.25 DAI → 예금 56.5 DAI

위의 사이클이 끝나면, 100 DAI는 다음과 같이 변합니다:

예금: 231.50 DAI
대출금: 131.50 DAI

231.50 DAI 예금과 131.50 DAI 대출금에 대하여 보상을 받고 있을 때, 상황이 언뜻 보이는 것처럼 간단하지 않다는 것을 깨닫기 시작합니다.

그 후 최적화 문제가 있었습니다.

“분석 유형”인 당신은 몇 가지의 문제가 있음을 깨닫고 문제를 파고들기 시작합니다:

이율 리스크: 시세 변동에 노출되지 않더라도 이율의 변동으로 인해 예금대비 대출 금액이 증가하여 이익이 줄어들고 청산이 발생할 수 있습니다.
청산 리스크: 불안정한 코인으로 임하는 경우 시세 변동으로 인해 부채가 대출 한도를 초과하여 청산에 노출될 수 있습니다. 스테이블 코인의 경우 이율 변동이 동일한 잠재적인 리스크를 가집니다.
전략 순서:세 가지 암호화폐 (DAI ,USDC, USDT)중 하나를 예치하고 대출할 수 있기 때문에 진행할 수 있는 수백 가지의 예치 및 대출 순서가 있으며 이중 어떤 것이 최적인지 명확하지 않음을 알고 있습니다. 또한 예치, 대출 그리고 보상 비율이 지속적으로 변하기 때문에 최적의 전략을 추측하는 것이 매우 어렵다는 것을 알고 있습니다.
비용 그리고 제약사항: 최적의 전략과 리밸런싱 주기를 결정할 때 가스비, 스왑 비용, 그리고 예치 금액도 고려해야합니다.

갑자기 3개의 유동성 풀이 포함된 하나의 프로토콜에 대한 당신의 작은 실험은 골치 아파집니다. 하지만...

최적화가 정말 필요할까요?

또한, “실용적인 유형” 이기에 상황을 과도하게 분석하고 있는지 궁금합니다. 아마도 가능한 전략이 많을 수도 있지만 모두 비슷한 수익률로 결국 수렴합니다. 이것이 맨 아래에 도달하려면 노트북을 꺼내 web3.py를 로드합니다.

단순하게 유지하기 위해, 아래를 가정합니다:

가스 비용 없음
스왑 비용 없음
5 단계 제한
USDT 예치만 마지막 단계가 될 수 있습니다.

처음 두 가정이 현실적이지 않다는 것을 깨닫지만, 이 단계에서 수렁에 빠지기보다는 나중에 다시 검토하기로 결정합니다.

빠른 곱 집합 (위의 4가지 가정에 대한 가지치기) 은 가능한 고유 전략의 수를 제공합니다.

블록 12358916 에서 DAI, USDC 그리고 USDT에 대한 예금 이율, 대출 이율, 보상 이율을 가져와 각 전략에 대한 APY를 계산합니다.

블록 12358916 기준, 가능한 5 단계 전략

DAI 를 위한 상위 3가지 전략:

USDC 를 위한 상위 3가지 전략:

더 깊게 파고들면 전략 APY가 로그 정규 분포를 따르고 오른쪽 끝에 매력적인 수익률이 있음을 알 수 있습니다. 반면에 이 특정 블록에서는 수익성이 없는 전략은 없는 것으로 보입니다.(당신은 DeFi를 발견한 것에 대해 다시 한 번 뿌듯해합니다).

따라서 당신은 수익은 상당히 다를 수 있으며 최적화를 통해 지루한 10% APY의 DeFi와 트윗할 수 있는 대단한 35% APY 간의 차이를 구분할 수 있다고 확신합니다.

그러나 당신의 궁금점은 남아있습니다, 최적의 전략은 얼마나 자주 변경되는가?

세 가지 시뮬레이션 이야기

또한 “강박적인 유형”인 당신은 역사적인 시뮬레이션을 만들기로 결정합니다(비록 미래의 수익을 반드시 보장하지는 않지만).

위의 4가지 가정(가스 비용 없음, 스왑 비용 없음, 최대 5 단계, USDT 예치만이 최종 단계일 수 있음)을 기반으로 3가지 시뮬레이션을 구축합니다.

매 시간 랭킹 전략

매 시간 345개 전략의 APY를 기반으로 십분위수로 순위를 매깁니다. 선택 그리고 유지 모델의 경우 시뮬레이션 시작 시 최적의 전략을 식별하고 시간을 통해 십분위수 순위를 추적합니다.

결과는 초기에 9분위 전략(사실상 최고의 전략)이었던 전략이 종종 매우 열악한 전략으로 전락한 후 다시 상위 전략이 되는 것으로 나타났습니다

다른 전략에 대한 유사한 분석은 최고의 전략이 7일 기간 내에도 자주 변경됨을 보여줍니다.

그리고 승자는…..

당신은 세 가지 시뮬레이션을 실행하고 성능을 플롯합니다. 최적화 리밸런싱은 다른 두 모델보다 훨씬 더 나은 성능을 보입니다. 놀랍게도 선택 그리고 유지 모델(최적의 전략을 선택한 경우)는 무작위 모델보다 약간만 더 나은 성능을 보입니다.

그런 다음 책임감 있는 데이터 사이언티스트가 하는 일을 하여 결과를 연간 기준으로 추정합니다.

당신은 다음과 같은 결론에 도달합니다:

단 하나의 프로토콜 (Aave)과 세 종류의 자산 (DAI, USDC, USDT)만 있더라도 활용 가능한 일드 파밍 전략이 아주 많습니다.
최적의 전략을 결정하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.
최적의 전략은 시간이 지남에 따라 변경됩니다.
최적화는 50% 더 높은 APY를 제공할 수 있습니다.
최적의 전략을 수동으로 달성하는 것은 거의 불가능합니다.

만약 모든 분석을 수행하지 않고도 일드 파밍을 쉽게 최적화할 수 있는 방법이 있다면, 그리고 매일 매일 포트폴리오를 실시간으로 리밸런싱해준다면…..

OptyFi 프로토콜

OptyFi 프로토콜(현재 개발중)은 유동성 풀, 프로토콜 그리고 블록체인 전반에 걸쳐서 수천 개의 일드 전략을 평가하고 실행할 수 있는 일드 옵티마이저입니다. OpyiFi 볼트에 예치된 자산은 사용자의 리스크 허용 범위와 일치하는 가장 최적의 전략에 자동으로 배치됩니다.

OptyFi의 스마트 컨트랙트는 간단하면서도 강력한 명령 인터페이스를 통해 단독으로 복잡한 일드 전략을 실행할 수 있습니다. OptyFi의 최적화 엔진은 최적의 전략을 실시간으로 식별하여 OpyiFi 볼트에서 엄청난 수익을 올릴 수 있는 기회를 활용할 수 있도록 합니다. 프로토콜의 개방형 아키텍처를 통해서 새로운 프로토콜과 유동성 풀을 빠르게 추가할 수 있으므로 실행 가능한 전략의 범위가 기하급수적으로 증가합니다.

OptyFi는 뉴 오더의 첫 번째 인큐베이팅 프로젝트였습니다. OpyiFi 볼트는 뉴 오더의 일드 전략을 운영합니다.

앞으로 몇 주 안에 더 많은 정보를 공개할 예정입니다. Opty.Fi를 방문하여 이메일 리스트 그리고 소통 채널에 가입하여 새로운 개발 소식을 만나보십시오.

가정에 대한 후기:

예리한 독자라면 가스 비용 없음 그리고 스왑 비용 없음이라는 가정이 받아들이기 어렵다는 것을 알았을 것입니다. 따라서 다음과 같은 가능한 문제를 해결해보겠습니다:

가스 비용은 투자 금액에 따라 증가하지 않습니다. 사용자 자산이 볼트로 수집된 다음 최적화된 전략에 집합적으로 배포되면 사용자는 투자 단위당 더 낮은 가스 비용의 이점을 얻을 수 있습니다. 볼트가 특정 크기에 도달하면 가스 비용이 무시할 수 있는 수준이 되기 시작합니다. 또한 우리는 많은 체인의 가스 비용이 소량의 거래에도 무시할 수 있다는 점에 주목하고 확장 솔루션을 통해서 곧 이더리움에서도 이를 실현할 수 있기를 희망합니다.
스왑 비용은 스왑하는 양에 따라서, 0.1%~0.3% 사이입니다. 우리의 예시에서 DEX 유동성에 엑세스하지 않고도, DAI, USDC, 그리고 USDT의 유동성에 엑세스할 수 있다고 가정합니다. 그렇지 않는다면 복잡한 전략 모델은 여러 전략을 동시에 실행하고, 전략간에 스왑하고, 필요한 경우(순 기준으로) 외부 유동성에만 엑세스할 수 있습니다. 마지막으로 최악의 경우 스왑이 없는 전략으로 제한할 수 있습니다. 이렇게 한다면 DAI 그리고 USDC에 대한 총 전략이 각 12개로 줄어들지만, 여전히 처리해야 할 최적화의 문제를 남겨둡니다.