@aave hielt im letzten Jahr $1,2B USDT in ungenutzter Liquidität, was den durchschnittlichen Kreditzinssatz von 5,7 % auf einen Angebotssatz von 4 % verdünnte, während der SOFR-Benchmark höher lag. Diese Spanne ist eine Effizienzgelegenheit! So könnte der Reinvestitionscontroller von V4 dieses Kapital optimieren, ohne die Solvenz zu gefährden 🧐 Rahmen für die Gemeinschaftsdiskussion LlamaRisk veröffentlichte diese Forschung, um einen datengestützten Rahmen für die Gemeinschaft bereitzustellen. Ziel ist es, zu diskutieren, wie das Protokoll ungenutzte Liquidität optimieren und die Renditen der Kreditgeber mit diesen neuen Mechanismen erhöhen kann, wobei sichergestellt wird, dass jede Implementierung robust und sicher ist. Die Gelegenheit für ungenutztes Kapital Im Jahr 2025 hielt der USDT-Markt einen erheblichen Liquiditätspuffer. Während dies Sicherheit gewährleistet, verdünnt es die Renditen der Kreditgeber. Durch das Übertragen dieses Puffers in risikoarme Strategien wie US-Staatsanleihen oder Geldmarktfonds deuten Simulationen darauf hin, dass das Protokoll die APY auf 4,93 % (bei voller Auslastung) steigern könnte, während es sekundäre Einnahmen für die DAO generiert. Verwaltung der Liquiditätslatenz Die Reinvestition ungenutzter Mittel erfordert eine sorgfältige Verwaltung der Rückzahlungszeiten. Historische Daten zeigen, dass Rückzugsstöße oft vorbelastet sind. Wenn Mittel während eines Rückzugsereignisses in T+1-Abrechnungszyklen sind, benötigt das Protokoll einen Mechanismus, um die Lücke zu überbrücken. Dynamische IRM-Kalibrierung Um dies zu mildern, schlägt die Forschung ein dynamisches Zinsmodell vor. Es berechnet die Nutzung basierend auf der "Maximalen Theoretischen Nutzung" (physisches Bargeld + reinvestierte Vermögenswerte). Wenn das physische Bargeld niedrig ist, während Mittel zurückgefordert werden, passen sich die Zinssätze an, um Rückzahlungen zu incentivieren und das Liquiditätsprofil des Protokolls zu schützen. Regulatorische und operationale Überlegungen Die Integration von Off-Chain-Vermögenswerten erfordert unterschiedliche Strukturen. Der Bericht untersucht zwei Wege: ein Protokoll-gesteuertes Modell oder ein Benutzer-Opt-In-Staking-Modell. Letzteres könnte eine bessere Ausrichtung bieten, indem es die Liquiditätspräferenzen der Benutzer mit den Rückzahlungsfenstern der zugrunde liegenden RWA-Strategie in Einklang bringt.