Trend Olan Konular
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
~4k koşu veri noktası olarak kullanılan banka koşuları hakkında ilginç yeni bir makale.
Stabilcoin sektöründe herkese şiddetle tavsiye edilir çünkü bu dönemler esas olarak hükümet müdahalelerinden (örneğin FDIC sigortası) önceki dönemde gerçekleşiyordu, bu yüzden 1934 öncesi depozitör davranışı stabilcoin ihraççıları için geçerli görünüyor.
İlk olarak, makale, bir bankanın "zayıf gözlemlenebilir temellerine" sahip olduğunda koşuların çok daha olası olduğunu buluyor. "Gözlemlenebilir" kelimesi biraz ağır iş yapıyor, ancak makalenin derinliklerinde güçlü temel bankaların bir koşuda hiç iflas etmediğini fark ediyorsunuz. Ama eğer zayıfsan, bunu saklamak önemli mi görünüyor?
İkincisi, veri setindeki bankaların koşudan sonra iflas etme olasılığı %38 puan daha yüksekti, bu oran ise %<1 temel banka iflas oranıydı. Sayılar elimde olmasa da, bu durum stablecoin koşusu deneyiminden farklı görünüyor, çünkü neredeyse sıfıra iniyorlar. Ve zombi gibi topallamayanlar (örneğin sUSD) tam sağlığına kavuşmak yerine.
Bunun büyüklükten mi kaynaklandığını merak ediyorum — USDC ve DAI 2023'te toparlandı, ama ikisi de milyarlarca büyüktü ve gerçek zamanlı olarak USDC sahiplerinin burada çok fazla ayrıntı gerektiren bazı kendine özgü faktörler nedeniyle para ile para çekebilecekleri açıktı.
İlginç bir şekilde, bankaların bir koşuya verdiği yanıtlar incelendiğinde, para çekimlerini tamamen askıya alanların tüm çekimleri karşılayanlara göre çok daha fazla başarısız olma olasılığı vardı.
Eminim burada çok fazla hayatta kalma önyargısı vardır, ama veriler çok dengesiz, bu yüzden sadece önyargının farkı açıklayıp anlamadığını sorgulamak mantıklı görünüyor. Tarihsel olarak verilen tipik tavsiyelerden biri, çekimleri geçici olarak askıya almaktır.
Makale ayrıca koşuların ve başarısızlıkların yerel etkilerine de bakıyor, ancak bir stablecoin uzmanı olarak orada kişisel olarak ilgimi çeken bir şey bulamadım. Bu veri setinin LLM'ler kullanılarak gazete ve diğer kayıtları okunarak toplandığını unutmayın, bu yüzden promptun yürütülmesinde sistematik olarak bir şeylerin yanlış gitmiş olma ihtimali de var.
Makale: @EmilVerner, Sergio Correia, Stephen Luck. Bir sonraki tweet'te bağlantı
En İyiler
Sıralama
Takip Listesi
