利益关系的二次优化,一种实现协议可持续发展的模型设计
引言
传统的流动性挖矿面临着几个主要问题和挑战。首先,流动性挖矿奖励的代币往往在获得后被 farmer 立即出售,这导致代币价格下降,从而损害了代币持有者的利益。其次,奖励机制会对协议的利率和价格造成扭曲,使得真实用户遭到排挤,协议的实际使用价值因此降低。此外,流动性挖矿奖励的管理机制往往不透明,代币分配和用途不明确,所有权过于集中。最后,奖励机制可能增加协议的安全风险,导致资金被盗或损失,协议的信誉受损。
FOO(Fungible Ownership Optimization)模型是一种新的代币模型,试图通过多种方式解决这些问题。首先,它合并 farmer 和 LP 的角色,使他们必须持有代币才能获得奖励,从而减轻奖励代币的销售压力。其次,它将期权代币用作奖励代币,使协议能够收取现金并为代币价格提供支持。此外,FOO 模型使用 LP 代币作为投票权证明,使代币持有者能够参与治理并获得协议收益。最后,FOO 模型确保了交易池中代币的高流动性。
从 Curve 开始
Curve 使用 Gauge 系统来对流动性进行激励
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对于每一个周期,都会有 CRV 代币释放作为奖励
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奖励代币在不同的交易池中分布
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选民投票来决定奖励代币在不同交易池中的排放比例
其中投票权则来自锁定 CRV 代币得到的 veCRV,投票权与锁定时间和锁定数量成正比,并且随着 farmer 手中 veCRV 数量的增加,他们获得的 CRV 奖励倍数也会随之增加,最高可达 2.5 倍。
核心机制
在本文接下来的部分中,使用 LIT 作为协议 Token
合并 Farmer 与 LP 的身份
为了完全抑制 farmer 挖提卖的行为,在 FOO 机制中,一个没有任何投票权的 farmer 不会获得任何奖励代币,无论其提供多少流动性。
在 Curve 中,farmer 获得代币排放的比例由以下公式决定,
其中
b*是奖励分配时的权重
b 是其提供的流动性
B 是交易池的总流动性
ω 是 farmer 拥有的 veToken 数量
W 是总的 veToken 供应量
这意味着,如果 farmer 没有 veToken,在决定他们实际获得奖励时的权重时,他们的流动性份额将被乘 0.4 倍,当他们由足够的 veToken 时,他们的权重就会从 0.4 x 增加到 1 x,反映在实际获得的奖励份额上就是 2.5 x 的提升。
在 FOO 模型中,公式变为以下形式
这意味着如果 farmer 没有 veToken,那么他们获得的奖励代币数量为 0 ,这迫使 farmer 成为 LIT 的持有者,从而抑制了每一轮 LIT 释放时的抛售。
期权代币作为奖励代币
在 FOO 模型中,使用 LIT 的看涨期权作为奖励代币,而并非直接使用 LIT 作为奖励。这样好处是无论市场情况如何,协议能够积累大量收入,并且让忠诚的持有者以折扣价购买协议代币。
举例,假如 LIT 的价格是 100 $,并有一个看涨期权代币 oLIT,它赋予持有者以市场价格 90% 的价格购买 LIT 的永久权利。该协议向 farmer Alice 发行 1 个 oLIT,他立即行使以 $ 90 的价格购买 1 LIT 并在 DEX 上以 $ 100 的价格出售的选择权。盈亏统计如下:
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协议:-1 LIT,+ 90 $
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Farmer Alice: + 10 $
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Dex LP: + 1 LIT,-100 $
将此与 farmer 不向协议支付任何费用的常规流动性挖矿进行比较:
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协议:-1 LIT
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Farmer Alice: + 100 $
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Dex LP: + 1 LIT,-100 $
经过对比可以观察到,FOO 模型与常规流动性挖矿模型相比,具有以下特点:
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现金重新分配:使用 oLIT 代替 LIT 作为奖励代币有效地将现金收益从 farmer 转移到协议中,代币的 LP 不受影响;
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使用激励效率来换协议现金流,在 FOO 模型中,farmer 获得激励较少,但相对的,协议获得了更加强大的现金流
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有效激励二级市场:与一次性发放代币相比,发放期权的形式会减少二级抛售的压力。
在 FOO 中,farmer 与 LP 身份重合,盈亏统计变为:
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协议:-1 LIT,+ 90 $
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farmer-LP: + 1 LIT,-90 $
这意味着当 farmer 获得 oLIT 奖励时,他们有权以折扣价从协议中购买代币并增加他们的所有权。随着时间的推移,协议所有权将从不提供流动性的持有者转移到提供流动性的 farmer 手中,从而优化协议所有权。
总结
这个模型的优点是它可以有效地抑制 farmer 的套利行为,增强 farmer 和代币持有者的利益一致性,为协议提供稳定的流动性和现金流,以及促进协议的长期发展。这个模型的缺点是它可能降低了 farmer 的激励效率,增加了 farmer 的复杂度和风险,以及限制了 farmer 的自由度和灵活性。
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