Désendettement automatique des contrats perpétuels : solvabilité, revenus et équité

Résumé

Cet article modélise le désendettement automatique (ADL), un mécanisme utilisé par les plateformes de contrats à terme perpétuels pour mutualiser les pertes lorsque les liquidations ne peuvent préserver leur solvabilité. Son principal résultat théorique est un trilemme : une politique de ADL ne peut garantir simultanément la solvabilité de la plateforme, ses revenus et l’équité envers les traders. Les auteurs identifient également un aléa moral lié à l’augmentation de l’échelle, qui rend impossible la mutualisation sans pertes lorsque la participation augmente. Ils décrivent trois catégories de mécanismes visant à concilier ces objectifs concurrents.

L’analyse empirique porte sur les données Hyperliquid du 10 2025, date à laquelle le ADL a clôturé des positions d’une valeur de 2.1 milliards de dollars en 12 minutes. Par comparaison avec des allocations de référence transparentes, l’article estime que l’algorithme utilisé en production a imposé entre 45.0 et 51.7 millions de dollars de réductions excessives des profits, pour environ 653.6 millions de dollars de positions clôturées. Il indique aussi que Binance a davantage recours au ADL qu’Hyperliquid. Ces conclusions dépendent du modèle et des comparaisons avec les allocations de référence ; la brève description ne fournit pas de détails sur la mise en œuvre et n’établit pas dans quelle mesure les résultats s’appliquent à d’autres plateformes ou événements.

Idées clés

• Le ADL intervient lorsque les liquidations ne peuvent préserver la solvabilité d’une plateforme de contrats à terme perpétuels.
• Selon le modèle, la solvabilité, les revenus et l’équité envers les traders ne peuvent pas être garantis simultanément.
• L’article décrit trois catégories de mécanismes de ADL pour gérer ces arbitrages.
• Une comparaison avec des allocations de référence estime les réductions excessives de profits lors d’un événement sur Hyperliquid.
• Les résultats rapportés dépendent du modèle et des allocations de référence utilisés.

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# Autodeleveraging: Impossibilities and Optimization


# Autodeleveraging: Impossibilities and Optimization









Autodeleveraging (ADL) is a last-resort loss socialization mechanism for perpetual futures venues. It is triggered when solvency-preserving liquidations fail. Despite the dominance of perpetual futures in the crypto derivatives market, with over \$60 trillion of volume in 2024, there has been no formal study of ADL. In this paper, we provide the first rigorous model of ADL. We prove that ADL mechanisms face a fundamental \emph{trilemma}: no policy can simultaneously satisfy exchange \emph{solvency}, \emph{revenue}, and \emph{fairness} to traders. This impossibility theorem implies that as participation scales, a novel form of \emph{moral hazard} grows asymptotically, rendering `zero-loss' socialization impossible. On the positive side, we show that three classes of ADL mechanisms can optimally navigate this trilemma to provide fairness, robustness to price shocks, and maximal exchange revenue. We analyze these mechanisms on the Hyperliquid dataset from October 10, 2025, when ADL was used repeatedly to close \$2.1 billion of positions in 12 minutes. By comparing production ADL to transparent benchmark allocations, we find that Hyperliquid's production algorithm overshot the minimum trader profit haircut required to cover the shortfall. Our methodology suggests the excess profits lost by profitable traders is between \$45.0M and \$51.7M. In terms of the positions liquidated, this corresponds to roughly \$653.6M of positions being closed. This comparison also suggests that Binance overutilized ADL far more than Hyperliquid. Our results show both theoretically and empirically that optimized ADL mechanisms can dramatically reduce losses of trader profitability while maintaining exchange solvency.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.