Autodeleveraging em futuros perpétuos: solvência, receita e justiça

Resumo

Este artigo modela o autodeleveraging (ADL), um mecanismo usado em plataformas de futuros perpétuos para socializar perdas quando as liquidações não conseguem preservar a solvência. Seu principal resultado teórico é um dilema triplo: uma política de ADL não pode garantir simultaneamente a solvência da corretora, sua receita e a justiça para os traders. Os autores também identificam um risco moral de escala que torna impossível socializar perdas sem prejuízo à medida que a participação cresce. Eles descrevem três classes de mecanismos destinados a lidar com esses objetivos conflitantes.

A análise empírica examina dados da Hyperliquid de 10 de outubro de 10, 2025, quando ADL encerrou posições no valor de $2.1 bilhões em 12 minutos. Em comparação com alocações de referência transparentes, o artigo estima que o algoritmo em produção impôs cortes excessivos nos lucros de $45.0 milhões a $51.7 milhões, correspondentes a cerca de $653.6 milhões em posições encerradas. Também relata maior uso de ADL pela Binance do que pela Hyperliquid. Essas conclusões dependem do modelo e das comparações com as referências; a breve descrição não apresenta detalhes de implementação nem estabelece como os resultados se aplicam a outras plataformas ou eventos.

Ideias principais

• ADL é usado quando as liquidações não conseguem preservar a solvência de uma plataforma de futuros perpétuos.
• O modelo conclui que solvência, receita e justiça para os traders não podem ser garantidas simultaneamente.
• O artigo descreve três classes de mecanismos de ADL para administrar essas compensações.
• Uma comparação com alocações de referência estima cortes excessivos nos lucros em um evento da Hyperliquid.
• Os resultados relatados dependem do modelo e das referências de alocação usadas.

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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.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.