@aave posiadał $1.2B USDT w nieaktywnych środkach płynnych w zeszłym roku, co obniżyło średnią stopę procentową pożyczek o 5.7% do 4% stopy podaży, podczas gdy wskaźnik SOFR był wyższy. Ta różnica to szansa na zwiększenie efektywności! Oto jak Reinvestment Controller w wersji V4 mógłby zoptymalizować ten kapitał bez kompromisów w zakresie wypłacalności 🧐 Ramy Dyskusji Społeczności LlamaRisk opublikował te badania, aby dostarczyć oparte na danych ramy dla społeczności. Celem jest omówienie, jak protokół może zoptymalizować nieaktywną płynność i zwiększyć zyski pożyczkodawców, korzystając z tych nowych mechanizmów, zapewniając, że każda implementacja jest solidna i bezpieczna. Możliwość Wykorzystania Nieaktywnych Środków W ciągu 2025 roku rynek USDT utrzymywał znaczny bufor płynności. Choć zapewnia to bezpieczeństwo, obniża zyski pożyczkodawców. Przesuwając te środki do strategii niskiego ryzyka, takich jak obligacje skarbowe USA lub fundusze rynku pieniężnego, symulacje sugerują, że protokół mógłby zwiększyć APY do 4.93% (przy pełnym wykorzystaniu), generując jednocześnie dodatkowe przychody dla DAO. Zarządzanie Opóźnieniem Płynności Reinwestowanie nieaktywnych środków wymaga starannego zarządzania czasami wykupu. Dane historyczne pokazują, że wstrząsy związane z wypłatami często są zjawiskiem wstępnym. Jeśli środki są w cyklach rozliczeniowych T+1 podczas zdarzenia wypłaty, protokół potrzebuje mechanizmu, aby zniwelować tę lukę. Dynamiczna Kalibracja IRM Aby to złagodzić, badania proponują dynamiczny Model Stopy Procentowej. Oblicza on wykorzystanie na podstawie "Maksymalnego Teoretycznego Wykorzystania" (gotówka fizyczna + reinwestowane aktywa). Jeśli gotówka fizyczna jest na wyczerpaniu podczas odzyskiwania funduszy, stawki dostosowują się, aby zachęcić do spłat, chroniąc profil płynności protokołu. Regulacyjne i Operacyjne Rozważania Integracja aktywów off-chain wymaga odrębnych struktur. Raport bada dwie ścieżki: model zarządzany przez protokół lub model stakowania z opcją użytkownika. Ten drugi może oferować lepsze dopasowanie, łącząc preferencje płynności użytkowników z oknami wykupu strategii RWA.