옵션으로 분석한 탈중앙 대출 계약 가격과 헤지

기사 arXiv papers · 저자: Lukasz Szpruch et al.

요약

이 연구는 탈중앙 대출 프로토콜 계약을 옵션으로 모델링합니다. 차입자는 옵션 매수자, 대출자는 매도자 역할을 하며, 담보인정비율이 프리미엄을 결정하는 데 영향을 줍니다. 무차익 가격결정 이론으로 계약 가치를 분석한 결과, 시장 마찰이나 대출·차입 금리 차이가 없으면 계약에 진입하지 않는 것이 최적이라고 보고합니다. 이어 금리 차이와 거래 비용을 반영해 실제 가격결정 및 헤지 문제에 영향을 주는 조건을 살펴봅니다.

저자들은 최적으로 행사되지 않는 계약까지 포함해 대출 계약의 보수를 복제하는 외부 시장 전략을 학습하는 심층 신경망 알고리즘을 개발합니다. 이런 복제는 대출자의 익스포저를 헤지하고 청산 메커니즘을 보완하거나 대체할 가능성이 있습니다. 담보인정비율 설정이 부정확하거나 시장별 위험 가격이 다를 때 이 프레임워크가 통계적 차익거래를 찾아낼 수도 있습니다. 저자들은 과거 데이터와 시뮬레이션 시나리오를 사용한 실험을 보고합니다. 결과는 시험된 조건에서 이 접근법을 뒷받침하지만, 설명에는 성과 수치나 실제 프로토콜에서의 근거가 없으며 학습된 헤지는 여전히 시장 상황, 비용, 모델 품질에 좌우됩니다.

핵심 아이디어

논문은 탈중앙 대출 계약을 옵션으로 보고, 차입자는 옵션과 같은 익스포저를 매수하고 대출자는 매도한다고 설명합니다.
계약 개시 시 담보인정비율이 프리미엄을 결정하며, 무차익 가격결정 이론으로 분석할 수 있습니다.
시장 마찰이나 대출·차입 금리 차이가 없으면 모델은 계약 진입이 최적이 아니라고 판단합니다.
심층 신경망이 계약 보수를 복제하고 대출자의 위험을 헤지하는 외부 시장 전략을 학습합니다.
담보인정비율 설정 오류나 시장별 위험 가격 차이로 통계적 차익거래 기회가 생길 수 있습니다.

We study the loan contracts offered by decentralised loan protocols (DLPs) through the lens of financial derivatives. DLPs, which effectively are clearinghouses, facilitate transactions between option buyers (i.e. borrowers) and option sellers (i.e. lenders). The loan-to-value at which the contract is initiated determines the option premium borrowers pay for entering the contract, and this can be deduced from the non-arbitrage pricing theory. We show that when there are no market frictions, and there is no spread between lending and borrowing rates, it is optimal to never enter the lending contract. Next, by accounting for the spread between rates and transactional costs, we develop a deep neural network-based algorithm for learning trading strategies on the external markets that allow us to replicate the payoff of the lending contracts that are not necessarily optimally exercised. This allows hedge the risk lenders carry by issuing options sold to the borrowers, which can complement (or even replace) the liquidations mechanism used to protect lenders' capital. Our approach can also be used to exploit (statistical) arbitrage opportunities that may arise when DLP allow users to enter lending contracts with loan-to-value, which is not appropriately calibrated to market conditions or/and when different markets price risk differently. We present thorough simulation experiments using historical data and simulations to validate our approach.

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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.

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