Автоделевереджинг бессрочных фьючерсов: платёжеспособность, доход и справедливость

Сводка

В статье моделируется автоделевереджинг (ADL) — механизм, который платформы бессрочных фьючерсов используют для распределения убытков, когда ликвидации не позволяют сохранить платёжеспособность. Главный теоретический результат — трилемма: политика ADL не может одновременно гарантировать платёжеспособность биржи, выручку биржи и справедливое отношение к трейдерам. Авторы также выявляют моральный риск масштабирования, из-за которого распределение убытков без потерь становится недостижимым по мере роста участия. Они описывают три класса механизмов для управления этими противоречивыми целями.

В эмпирическом анализе рассматриваются данные Hyperliquid за 10 октября 2025, когда ADL закрыл позиции на сумму $2.1 млрд за 12 минут. При сравнении с прозрачными эталонными распределениями в статье оценивается, что производственный алгоритм привёл к дополнительному урезанию прибыли на $45.0–$51.7 млн, что соответствует закрытию позиций примерно на $653.6 млн. Также сообщается, что Binance применяет ADL чаще, чем Hyperliquid. Эти выводы зависят от модели и сравнений с бенчмарками; в кратком описании нет деталей реализации и доказательств применимости результатов к другим площадкам или событиям.

Ключевые идеи

• ADL применяется, когда ликвидации не позволяют сохранить платёжеспособность площадки бессрочных фьючерсов.
• Согласно модели, платёжеспособность, выручку биржи и справедливое отношение к трейдерам нельзя гарантировать одновременно.
• В статье описаны три класса механизмов ADL для управления компромиссами.
• Сравнение с эталонными распределениями позволяет оценить избыточное урезание прибыли во время события на Hyperliquid.
• Представленные результаты зависят от использованной модели и эталонных распределений.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.