Risques et défis du marché des actifs chiffrés : analyse de l'événement de flash crash d'OM
Dans le contexte du développement rapide de l'économie numérique, le marché des actifs chiffrés fait face à des risques et des défis sans précédent. D'un côté, il y a l'enveloppe de conformité et de réglementation, de l'autre, se cachent de graves problèmes de manipulation du marché et d'asymétrie de l'information.
Le 14 avril 2025 à 4 heures du matin, le marché des cryptomonnaies a de nouveau suscité une grande agitation. Le jeton MANTRA (OM), autrefois considéré comme un "baromètre de conformité RWA", a subi des liquidations forcées simultanées sur plusieurs échanges centralisés, avec un prix chutant de 6 dollars à 0,5 dollar, soit une baisse de plus de 90 % en une seule journée, entraînant une évaporation de 5,5 milliards de dollars de capitalisation boursière et des pertes de 58 millions de dollars pour les traders de contrats. À première vue, cela ressemble à une tempête de liquidités, mais en réalité, il s'agit d'un contrôle hautement orchestré et d'un "jeu de récolte" inter-plateformes soigneusement planifié. Cet article analysera en profondeur les causes de ce flash crash, révélera la vérité qui se cache derrière et explorera l'orientation future de l'industrie Web3, ainsi que comment éviter que des événements similaires ne se reproduisent.
1. Comparaison entre l'événement de flash crash d'OM et l'effondrement de LUNA
L'événement de flash crash OM présente des similitudes avec l'effondrement de LUNA du système écologique Terra en 2022, mais les causes sont différentes :
Effondrement de LUNA : principalement provoqué par le désancrage du stablecoin UST, le mécanisme des stablecoins algorithmiques dépend de l'équilibre de l'offre de LUNA. Lorsque l'UST se détache de l'ancrage 1:1 avec le dollar, le système entre dans une "spirale de la mort", LUNA chute de plus de 100 dollars à près de 0 dollar, ce qui constitue un défaut de conception systémique.
OM flash crash : Une enquête montre que cet événement est dû à des manipulations de marché et à des problèmes de liquidité, impliquant des liquidations forcées par des échanges centralisés et un contrôle élevé de l'équipe, et non à des défauts de conception des jetons.
Les deux ont provoqué la panique sur le marché, mais LUNA est l'effondrement de l'écosystème, tandis qu'OM ressemble davantage à un déséquilibre dynamique du marché.
Deux, structure de contrôle - 90% de l'équipe et des acteurs de marché détiennent secrètement
architecture de contrôle à très haute concentration
D'après la surveillance en chaîne, l'équipe de MANTRA et ses adresses associées détiennent un total de 792 millions d'OM, soit environ 90 % de l'offre totale, tandis que le nombre de jetons réellement en circulation est inférieur à 88 millions, représentant seulement environ 2 %. Un tel degré de concentration des avoirs entraîne un déséquilibre sévère dans le volume des transactions et la liquidité sur le marché, permettant aux gros investisseurs de facilement influencer les fluctuations de prix durant les périodes de faible liquidité.
stratégie de distribution et de verrouillage par étapes - créer une fausse chaleur
Le projet MANTRA adopte un schéma de déblocage en plusieurs étapes, prolongeant constamment le cycle de réalisation pour transformer le trafic communautaire en un outil de verrouillage à long terme.
Lancement initial avec libération de 20 %, pour élargir rapidement la reconnaissance du marché ;
Déverrouillage en chute libre le premier mois, puis libération linéaire sur 11 mois, créant l'illusion d'une prospérité initiale ;
Le pourcentage de déblocage partiel est aussi bas que 10 %, les jetons restants seront progressivement attribués sur une période de trois ans pour réduire le volume de circulation initial.
Cette stratégie semble, en surface, une répartition scientifique, mais en réalité, elle utilise un fort engagement pour attirer les investisseurs. Lorsque l'humeur des utilisateurs rebondit, l'équipe du projet introduit un mécanisme de vote de gouvernance sous la forme d'un "consensus communautaire" pour transférer la responsabilité. Cependant, dans la pratique, les droits de vote sont concentrés entre les mains de l'équipe du projet ou de parties liées, ce qui rend le résultat très contrôlable, créant ainsi une fausse prospérité commerciale et un soutien des prix.
transaction de gré à gré avec escompte et reprise d'arbitrage
50% de réduction sur les ventes : Plusieurs rapports dans la communauté indiquent qu'OM est vendu massivement en dehors des marchés à un prix réduit de 50%, attirant des investisseurs privés et des gros acheteurs.
Interaction hors chaîne - sur chaîne : les arbitrageurs achètent à bas prix sur le marché de gré à gré, puis transfèrent l'OM vers les échanges centralisés, créant ainsi un engouement et un volume de transactions sur la chaîne, attirant davantage de petits investisseurs. Ce double cycle de "couper les chives hors chaîne et créer de l'enthousiasme sur chaîne" amplifie encore la volatilité des prix.
Trois, les questions historiques de MANTRA
Le flash crash de MANTRA, ses problèmes historiques ont également semé les graines de cet événement :
L'essor du label "RWA conforme" : le projet MANTRA a gagné la confiance du marché grâce à son endorsement "RWA conforme", ayant signé un accord de tokenisation de 1 milliard de dollars avec le géant immobilier émirati Damac, et obtenu une licence VARA VASP, attirant de nombreuses institutions et petits investisseurs. Cependant, la licence de conformité n'a pas apporté de véritable liquidité de marché ni de détention décentralisée, mais est plutôt devenue un camouflage pour le contrôle du groupe, exploitant la licence de conformité du Moyen-Orient pour attirer des fonds, et l'aval réglementaire s'est réduit à un outil de marketing.
Modèle de vente OTC : Selon les rapports, MANTRA a levé plus de 500 millions de dollars au cours des deux dernières années grâce à un modèle de vente OTC, fonctionnant en émettant constamment de nouveaux jetons pour absorber la pression de vente des investisseurs de la ronde précédente, créant un cycle de "nouveau pour ancien, ancien pour nouveau". Ce modèle dépend d'une liquidité continue ; une fois que le marché ne peut plus absorber les jetons débloqués, cela peut entraîner l'effondrement du système.
Litiges juridiques : En 2024, la Haute Cour de Hong Kong s'occupe de l'affaire MANTRA DAO, impliquant des accusations d'appropriation d'actifs. La cour exige que six membres divulguent des informations financières, et leur gouvernance et transparence posent déjà problème.
Quatre, analyse plus approfondie des causes des flash crashes
1. Mécanisme de liquidation et défaillance du modèle de risque
Fragmentation des paramètres de risque multi-plateformes :
Les paramètres de gestion des risques (limite de levier, taux de marge de maintien, point de déclenchement de réduction automatique) pour l'OM ne sont pas uniformes entre les différents échanges centralisés, ce qui entraîne des seuils de liquidation complètement différents pour une même position sur différentes plateformes. Lorsque qu'une plateforme déclenche une réduction automatique pendant une période de faible liquidité, les ordres de vente débordent vers d'autres plateformes, provoquant une "liquidation en cascade".
Risques de modèle : zone aveugle des risques de queue.
La plupart des échanges centralisés utilisent un modèle VAR (Value at Risk) basé sur la volatilité historique, sous-estimant les conditions extrêmes et ne simulant pas les scénarios de "gap" ou de "pénurie de liquidité". Une fois que la profondeur du marché chute brusquement, le modèle VAR devient inefficace, et les ordres de contrôle des risques déclenchés aggravent la pression sur la liquidité.
2. Flux de fonds sur la chaîne et comportement des teneurs de marché
Transfert de gros portefeuilles chauds et retrait des teneurs de marché :
Le portefeuille chaud FalconX a transféré 33 millions d'OM (≈ 20,73 millions de dollars) vers plusieurs bourses centralisées en 6 heures, ce qui est suspecté d'être dû à la liquidation de positions par des teneurs de marché ou des fonds de couverture. Les teneurs de marché maintiennent généralement des positions nettes neutres dans des stratégies à haute fréquence, mais en prévision de fluctuations extrêmes, afin d'éviter les risques de marché, ils choisissent souvent de retirer la liquidité bidirectionnelle fournie, ce qui entraîne une expansion rapide des écarts de prix.
L'effet d'amplification du trading algorithmique :
Une stratégie automatique d'un certain market maker quantitatif, lorsqu'elle détecte que le prix OM tombe en dessous d'un support clé (5% sous la moyenne mobile sur 10 jours), déclenche le module "vente éclair", effectuant un arbitrage inter-variété entre les contrats d'indices et le marché au comptant, aggravant ainsi la pression de vente sur le marché au comptant et la flambée des taux de financement des contrats perpétuels, formant un cycle vicieux de "taux de financement - écart de prix - liquidation".
3. Asymétrie d'information et absence de mécanisme d'alerte
Alerte en chaîne et réponse communautaire retardée :
Bien qu'il existe des outils de surveillance en chaîne matures pouvant alerter en temps réel sur les gros transferts, les équipes de projet et les principales bourses centralisées n'ont pas établi de boucle "alerte-risque-communauté", ce qui empêche les signaux de flux de fonds en chaîne de se traduire en actions de gestion des risques ou en annonces communautaires.
L'effet de troupeau du point de vue de la psychologie des investisseurs :
En l'absence de sources d'informations fiables, les petits investisseurs et les petites et moyennes institutions dépendent des médias sociaux et des alertes de marché. Lorsque les prix chutent rapidement, les liquidations de panique et le "achat de creux" s'entrelacent, amplifiant à court terme le volume des transactions (augmentation de 312 % du volume des transactions sur 24 heures) et la volatilité (la volatilité historique sur 30 minutes a brièvement dépassé 200 %).
Cinq, réflexion sur l'industrie et recommandations systématiques.
Pour faire face à ce type d'événements et prévenir la réapparition de risques similaires à l'avenir, nous proposons les recommandations suivantes :
1. Cadre de gestion des risques unifié et dynamique
Normalisation de l'industrie : établir un protocole de règlement inter-plateformes, y compris l'interopérabilité des seuils de règlement, le partage en temps réel des paramètres clés et des instantanés de positions des gros détenteurs entre les plateformes ; tampon de gestion des risques dynamique, activation d'une "période de tampon" après le déclenchement du règlement, permettant à d'autres plateformes de soumettre des ordres d'achat à prix limité ou à des teneurs de marché algorithmiques de participer au tampon, évitant une pression de vente massive instantanée.
Renforcement du modèle de risque de queue : introduction de tests de résistance et de simulations de scénarios extrêmes, intégration dans le système de gestion des risques des modules de simulation "choc de liquidité" et "pression inter-variétés", exercices systématiques réguliers.
2. Innovation des mécanismes d'assurance et de décentralisation
Chaîne de règlement décentralisée : système de règlement basé sur des contrats intelligents, intégrant la logique de règlement et les paramètres de gestion des risques sur la chaîne, toutes les transactions de règlement sont publiques et auditées. Utilisation de ponts inter-chaînes et d'oracles pour synchroniser les prix de plusieurs plateformes, une fois que le prix tombe en dessous du seuil, les nœuds de la communauté enchérissent pour effectuer le règlement, les revenus et les amendes sont automatiquement répartis dans le fonds d'assurance.
Assurance contre le flash crash : lancement d'un produit d'assurance contre le flash crash basé sur des options : lorsque le prix de l'OM chute de plus d'un seuil défini dans une fenêtre temporelle spécifiée, le contrat d'assurance indemnise automatiquement le titulaire pour une partie de ses pertes. Le taux d'assurance est ajusté dynamiquement en fonction de la volatilité historique et de la concentration des fonds sur la chaîne.
3. Transparence en chaîne et construction d'un écosystème d'alerte
Moteur de prévision du comportement des gros détenteurs : les équipes de projet doivent collaborer avec des plateformes d'analyse de données pour développer un modèle "Address Risk Score" (ARS), qui attribue un score aux adresses de transfert potentielles à fort montant. Lorsque des adresses avec un ARS élevé effectuent un transfert important, cela déclenche automatiquement une alerte de la plateforme et de la communauté.
Comité de gestion des risques communautaires : composé de l'équipe de projet, des conseillers principaux, des teneurs de marché principaux et des utilisateurs représentatifs, chargé d'examiner les événements majeurs sur la chaîne et les décisions de gestion des risques de la plateforme, et de publier des avis de risque ou de suggérer des ajustements de gestion des risques si nécessaire.
4. Éducation des investisseurs et amélioration de la résilience du marché
Plateforme de simulation de conditions extrêmes : développement d'un environnement de trading simulé permettant aux utilisateurs de pratiquer des stratégies telles que le stop-loss, la réduction de position et la couverture dans des conditions de marché extrêmes, afin d'améliorer la sensibilisation aux risques et la capacité de réponse.
Produits à effet de levier échelonné : en fonction des différentes préférences de risque, des produits à effet de levier échelonné sont lancés : le niveau de risque faible utilise un mode de règlement traditionnel ; le niveau de risque élevé nécessite le paiement d'une "garantie de risque de queue" supplémentaire et la participation au fonds d'assurance contre les flash crashes.
VI. Conclusion
L'événement de flash crash de MANTRA (OM) n'est pas seulement un tremblement majeur dans le domaine des chiffrement, mais aussi un test sévère pour la gestion des risques et la conception des mécanismes dans l'industrie. La concentration extrême des positions, les opérations de marché de fausse prospérité et le manque de coordination de la gestion des risques entre les plateformes ont ensemble forgé ce "jeu de récolte".
Ce n'est qu'à travers la normalisation des risques à travers des plateformes, l'innovation en matière de liquidations décentralisées et d'assurances, la construction d'un écosystème de préalertes transparentes sur la chaîne, ainsi que l'éducation des investisseurs sur les marchés extrêmes, que l'on pourra fondamentalement renforcer la résilience du marché Web3, prévenir la récurrence de tempêtes similaires à "flash crash" et construire un écosystème plus stable et fiable.
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WagmiOrRekt
· Il y a 1m
Ce piège est épuisé.
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TrustlessMaximalist
· 08-11 19:21
Encore une explosion de surévaluation, ceux qui comprennent comprennent.
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RugPullSurvivor
· 08-10 21:54
OM chute à zéro ? Il était temps que ça chute.
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RugpullAlertOfficer
· 08-10 21:47
Un autre Rug Pull a eu lieu.
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WhaleWatcher
· 08-10 21:47
J'ai dit plus tôt que les rwa sont tous des pièges.
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StableGenius
· 08-10 21:29
je l'avais prédit il y a des mois. un autre plan "conforme à la réglementation" tombe à l'eau... empiriquement inévitable à vrai dire
OM flash crash révèle des vulnérabilités de gestion des risques dans le Web3, l'industrie a besoin de mesures systémiques urgentes.
Risques et défis du marché des actifs chiffrés : analyse de l'événement de flash crash d'OM
Dans le contexte du développement rapide de l'économie numérique, le marché des actifs chiffrés fait face à des risques et des défis sans précédent. D'un côté, il y a l'enveloppe de conformité et de réglementation, de l'autre, se cachent de graves problèmes de manipulation du marché et d'asymétrie de l'information.
Le 14 avril 2025 à 4 heures du matin, le marché des cryptomonnaies a de nouveau suscité une grande agitation. Le jeton MANTRA (OM), autrefois considéré comme un "baromètre de conformité RWA", a subi des liquidations forcées simultanées sur plusieurs échanges centralisés, avec un prix chutant de 6 dollars à 0,5 dollar, soit une baisse de plus de 90 % en une seule journée, entraînant une évaporation de 5,5 milliards de dollars de capitalisation boursière et des pertes de 58 millions de dollars pour les traders de contrats. À première vue, cela ressemble à une tempête de liquidités, mais en réalité, il s'agit d'un contrôle hautement orchestré et d'un "jeu de récolte" inter-plateformes soigneusement planifié. Cet article analysera en profondeur les causes de ce flash crash, révélera la vérité qui se cache derrière et explorera l'orientation future de l'industrie Web3, ainsi que comment éviter que des événements similaires ne se reproduisent.
1. Comparaison entre l'événement de flash crash d'OM et l'effondrement de LUNA
L'événement de flash crash OM présente des similitudes avec l'effondrement de LUNA du système écologique Terra en 2022, mais les causes sont différentes :
Effondrement de LUNA : principalement provoqué par le désancrage du stablecoin UST, le mécanisme des stablecoins algorithmiques dépend de l'équilibre de l'offre de LUNA. Lorsque l'UST se détache de l'ancrage 1:1 avec le dollar, le système entre dans une "spirale de la mort", LUNA chute de plus de 100 dollars à près de 0 dollar, ce qui constitue un défaut de conception systémique.
OM flash crash : Une enquête montre que cet événement est dû à des manipulations de marché et à des problèmes de liquidité, impliquant des liquidations forcées par des échanges centralisés et un contrôle élevé de l'équipe, et non à des défauts de conception des jetons.
Les deux ont provoqué la panique sur le marché, mais LUNA est l'effondrement de l'écosystème, tandis qu'OM ressemble davantage à un déséquilibre dynamique du marché.
Deux, structure de contrôle - 90% de l'équipe et des acteurs de marché détiennent secrètement
architecture de contrôle à très haute concentration
D'après la surveillance en chaîne, l'équipe de MANTRA et ses adresses associées détiennent un total de 792 millions d'OM, soit environ 90 % de l'offre totale, tandis que le nombre de jetons réellement en circulation est inférieur à 88 millions, représentant seulement environ 2 %. Un tel degré de concentration des avoirs entraîne un déséquilibre sévère dans le volume des transactions et la liquidité sur le marché, permettant aux gros investisseurs de facilement influencer les fluctuations de prix durant les périodes de faible liquidité.
stratégie de distribution et de verrouillage par étapes - créer une fausse chaleur
Le projet MANTRA adopte un schéma de déblocage en plusieurs étapes, prolongeant constamment le cycle de réalisation pour transformer le trafic communautaire en un outil de verrouillage à long terme.
Cette stratégie semble, en surface, une répartition scientifique, mais en réalité, elle utilise un fort engagement pour attirer les investisseurs. Lorsque l'humeur des utilisateurs rebondit, l'équipe du projet introduit un mécanisme de vote de gouvernance sous la forme d'un "consensus communautaire" pour transférer la responsabilité. Cependant, dans la pratique, les droits de vote sont concentrés entre les mains de l'équipe du projet ou de parties liées, ce qui rend le résultat très contrôlable, créant ainsi une fausse prospérité commerciale et un soutien des prix.
transaction de gré à gré avec escompte et reprise d'arbitrage
50% de réduction sur les ventes : Plusieurs rapports dans la communauté indiquent qu'OM est vendu massivement en dehors des marchés à un prix réduit de 50%, attirant des investisseurs privés et des gros acheteurs.
Interaction hors chaîne - sur chaîne : les arbitrageurs achètent à bas prix sur le marché de gré à gré, puis transfèrent l'OM vers les échanges centralisés, créant ainsi un engouement et un volume de transactions sur la chaîne, attirant davantage de petits investisseurs. Ce double cycle de "couper les chives hors chaîne et créer de l'enthousiasme sur chaîne" amplifie encore la volatilité des prix.
Trois, les questions historiques de MANTRA
Le flash crash de MANTRA, ses problèmes historiques ont également semé les graines de cet événement :
L'essor du label "RWA conforme" : le projet MANTRA a gagné la confiance du marché grâce à son endorsement "RWA conforme", ayant signé un accord de tokenisation de 1 milliard de dollars avec le géant immobilier émirati Damac, et obtenu une licence VARA VASP, attirant de nombreuses institutions et petits investisseurs. Cependant, la licence de conformité n'a pas apporté de véritable liquidité de marché ni de détention décentralisée, mais est plutôt devenue un camouflage pour le contrôle du groupe, exploitant la licence de conformité du Moyen-Orient pour attirer des fonds, et l'aval réglementaire s'est réduit à un outil de marketing.
Modèle de vente OTC : Selon les rapports, MANTRA a levé plus de 500 millions de dollars au cours des deux dernières années grâce à un modèle de vente OTC, fonctionnant en émettant constamment de nouveaux jetons pour absorber la pression de vente des investisseurs de la ronde précédente, créant un cycle de "nouveau pour ancien, ancien pour nouveau". Ce modèle dépend d'une liquidité continue ; une fois que le marché ne peut plus absorber les jetons débloqués, cela peut entraîner l'effondrement du système.
Litiges juridiques : En 2024, la Haute Cour de Hong Kong s'occupe de l'affaire MANTRA DAO, impliquant des accusations d'appropriation d'actifs. La cour exige que six membres divulguent des informations financières, et leur gouvernance et transparence posent déjà problème.
Quatre, analyse plus approfondie des causes des flash crashes
1. Mécanisme de liquidation et défaillance du modèle de risque
Fragmentation des paramètres de risque multi-plateformes :
Les paramètres de gestion des risques (limite de levier, taux de marge de maintien, point de déclenchement de réduction automatique) pour l'OM ne sont pas uniformes entre les différents échanges centralisés, ce qui entraîne des seuils de liquidation complètement différents pour une même position sur différentes plateformes. Lorsque qu'une plateforme déclenche une réduction automatique pendant une période de faible liquidité, les ordres de vente débordent vers d'autres plateformes, provoquant une "liquidation en cascade".
Risques de modèle : zone aveugle des risques de queue.
La plupart des échanges centralisés utilisent un modèle VAR (Value at Risk) basé sur la volatilité historique, sous-estimant les conditions extrêmes et ne simulant pas les scénarios de "gap" ou de "pénurie de liquidité". Une fois que la profondeur du marché chute brusquement, le modèle VAR devient inefficace, et les ordres de contrôle des risques déclenchés aggravent la pression sur la liquidité.
2. Flux de fonds sur la chaîne et comportement des teneurs de marché
Transfert de gros portefeuilles chauds et retrait des teneurs de marché :
Le portefeuille chaud FalconX a transféré 33 millions d'OM (≈ 20,73 millions de dollars) vers plusieurs bourses centralisées en 6 heures, ce qui est suspecté d'être dû à la liquidation de positions par des teneurs de marché ou des fonds de couverture. Les teneurs de marché maintiennent généralement des positions nettes neutres dans des stratégies à haute fréquence, mais en prévision de fluctuations extrêmes, afin d'éviter les risques de marché, ils choisissent souvent de retirer la liquidité bidirectionnelle fournie, ce qui entraîne une expansion rapide des écarts de prix.
L'effet d'amplification du trading algorithmique :
Une stratégie automatique d'un certain market maker quantitatif, lorsqu'elle détecte que le prix OM tombe en dessous d'un support clé (5% sous la moyenne mobile sur 10 jours), déclenche le module "vente éclair", effectuant un arbitrage inter-variété entre les contrats d'indices et le marché au comptant, aggravant ainsi la pression de vente sur le marché au comptant et la flambée des taux de financement des contrats perpétuels, formant un cycle vicieux de "taux de financement - écart de prix - liquidation".
3. Asymétrie d'information et absence de mécanisme d'alerte
Alerte en chaîne et réponse communautaire retardée :
Bien qu'il existe des outils de surveillance en chaîne matures pouvant alerter en temps réel sur les gros transferts, les équipes de projet et les principales bourses centralisées n'ont pas établi de boucle "alerte-risque-communauté", ce qui empêche les signaux de flux de fonds en chaîne de se traduire en actions de gestion des risques ou en annonces communautaires.
L'effet de troupeau du point de vue de la psychologie des investisseurs :
En l'absence de sources d'informations fiables, les petits investisseurs et les petites et moyennes institutions dépendent des médias sociaux et des alertes de marché. Lorsque les prix chutent rapidement, les liquidations de panique et le "achat de creux" s'entrelacent, amplifiant à court terme le volume des transactions (augmentation de 312 % du volume des transactions sur 24 heures) et la volatilité (la volatilité historique sur 30 minutes a brièvement dépassé 200 %).
Cinq, réflexion sur l'industrie et recommandations systématiques.
Pour faire face à ce type d'événements et prévenir la réapparition de risques similaires à l'avenir, nous proposons les recommandations suivantes :
1. Cadre de gestion des risques unifié et dynamique
Normalisation de l'industrie : établir un protocole de règlement inter-plateformes, y compris l'interopérabilité des seuils de règlement, le partage en temps réel des paramètres clés et des instantanés de positions des gros détenteurs entre les plateformes ; tampon de gestion des risques dynamique, activation d'une "période de tampon" après le déclenchement du règlement, permettant à d'autres plateformes de soumettre des ordres d'achat à prix limité ou à des teneurs de marché algorithmiques de participer au tampon, évitant une pression de vente massive instantanée.
Renforcement du modèle de risque de queue : introduction de tests de résistance et de simulations de scénarios extrêmes, intégration dans le système de gestion des risques des modules de simulation "choc de liquidité" et "pression inter-variétés", exercices systématiques réguliers.
2. Innovation des mécanismes d'assurance et de décentralisation
Chaîne de règlement décentralisée : système de règlement basé sur des contrats intelligents, intégrant la logique de règlement et les paramètres de gestion des risques sur la chaîne, toutes les transactions de règlement sont publiques et auditées. Utilisation de ponts inter-chaînes et d'oracles pour synchroniser les prix de plusieurs plateformes, une fois que le prix tombe en dessous du seuil, les nœuds de la communauté enchérissent pour effectuer le règlement, les revenus et les amendes sont automatiquement répartis dans le fonds d'assurance.
Assurance contre le flash crash : lancement d'un produit d'assurance contre le flash crash basé sur des options : lorsque le prix de l'OM chute de plus d'un seuil défini dans une fenêtre temporelle spécifiée, le contrat d'assurance indemnise automatiquement le titulaire pour une partie de ses pertes. Le taux d'assurance est ajusté dynamiquement en fonction de la volatilité historique et de la concentration des fonds sur la chaîne.
3. Transparence en chaîne et construction d'un écosystème d'alerte
Moteur de prévision du comportement des gros détenteurs : les équipes de projet doivent collaborer avec des plateformes d'analyse de données pour développer un modèle "Address Risk Score" (ARS), qui attribue un score aux adresses de transfert potentielles à fort montant. Lorsque des adresses avec un ARS élevé effectuent un transfert important, cela déclenche automatiquement une alerte de la plateforme et de la communauté.
Comité de gestion des risques communautaires : composé de l'équipe de projet, des conseillers principaux, des teneurs de marché principaux et des utilisateurs représentatifs, chargé d'examiner les événements majeurs sur la chaîne et les décisions de gestion des risques de la plateforme, et de publier des avis de risque ou de suggérer des ajustements de gestion des risques si nécessaire.
4. Éducation des investisseurs et amélioration de la résilience du marché
Plateforme de simulation de conditions extrêmes : développement d'un environnement de trading simulé permettant aux utilisateurs de pratiquer des stratégies telles que le stop-loss, la réduction de position et la couverture dans des conditions de marché extrêmes, afin d'améliorer la sensibilisation aux risques et la capacité de réponse.
Produits à effet de levier échelonné : en fonction des différentes préférences de risque, des produits à effet de levier échelonné sont lancés : le niveau de risque faible utilise un mode de règlement traditionnel ; le niveau de risque élevé nécessite le paiement d'une "garantie de risque de queue" supplémentaire et la participation au fonds d'assurance contre les flash crashes.
VI. Conclusion
L'événement de flash crash de MANTRA (OM) n'est pas seulement un tremblement majeur dans le domaine des chiffrement, mais aussi un test sévère pour la gestion des risques et la conception des mécanismes dans l'industrie. La concentration extrême des positions, les opérations de marché de fausse prospérité et le manque de coordination de la gestion des risques entre les plateformes ont ensemble forgé ce "jeu de récolte".
Ce n'est qu'à travers la normalisation des risques à travers des plateformes, l'innovation en matière de liquidations décentralisées et d'assurances, la construction d'un écosystème de préalertes transparentes sur la chaîne, ainsi que l'éducation des investisseurs sur les marchés extrêmes, que l'on pourra fondamentalement renforcer la résilience du marché Web3, prévenir la récurrence de tempêtes similaires à "flash crash" et construire un écosystème plus stable et fiable.