A maioria das pessoas usa os mercados PT da @pendle_fi para cultivar rendimento. Mas há uma OPORTUNIDADE MUITO maior escondida à vista: 👉 Os tokens PT podem ser usados como uma ferramenta de gestão de risco. Mais especificamente, uma curva de rendimento bootstrap que permite identificar quando um token PT está sobrevalorizado, subvalorizado ou avaliado de forma justa em relação ao seu rendimento intrínseco/teórico. 🧵⬇️

Parece simples, certo? O desafio: os tokens PT são apoiados por um conjunto de stablecoins e fontes de rendimento aparentemente não relacionadas. Então, como podemos extrair sinais de mercado úteis desse emaranhado?

A grande descoberta ocorreu a 4 de novembro, durante o infame despegamento do $xUSD. Um experimento natural perfeito. Alguns mercados de PT ficaram fora de controle, disparando em APY implícito, enquanto outros mal sentiram.

Assim, Mau Hernandes, Ph. D., Cientista Chefe da IPOR Labs, agrupou todo o universo de stablecoins PT em dois grupos: 1️⃣ Token PT com alta volatilidade durante o evento (pânico, comportamento de manada, liquidações forçadas). 2️⃣ Tokens PT com baixa volatilidade durante o evento (resilientes, comportamento de "seguir o seu caminho"). O evento de estresse xUSD separou o sinal do ruído.

Para entender a contaminação, Mau construiu uma linha do tempo de 4 a 5 de novembro. Uma linha do tempo do ponto de vista dos dados. O primeiro pico de cada token PT é plotado cronologicamente. Imagine bolas de bilhar colidindo umas com as outras em câmera lenta. É exatamente assim que o choque se propagou pelos Mercados PT.

Uma vez que o caos foi mapeado, a verdadeira diversão começou: 👉 Bootstrap de uma curva de rendimento a partir dos mercados PT. Modelo + Dados = Diversão (alguém? :)) Extraído puramente dos preços de mercado e dos vencimentos.

Com essa curva em mãos, você pode finalmente precificar os tokens PT. Aqui está um exemplo: Usando este modelo, em algum momento no final de outubro, ele sinalizou o token sYUSD PT como caro em relação ao seu valor justo/teórico. Um alocador poderia ter atrasado o looping e entrado em um rendimento melhor mais tarde.

Agora junte tudo: 🔹 Um mercado PT rico. 🔹 Um evento de estresse real (xUSD). 🔹 Dois grupos de risco limpos. 🔹 Um modelo quantitativo para iniciar curvas de rendimento. E BOOM!💥 Você pode reconstruir como a estrutura de prazo do DeFi evoluiu ao longo da crise.

Aqui está o vídeo da curva de rendimento de baixa volatilidade evoluindo ao longo do tempo. Note como ela inclina-se aproximadamente para cima… …depois inverte-se ligeiramente durante o choque do xUSD. Comportamento clássico de fuga para a qualidade, mas em rendimento fixo DeFi.