Tự động giảm đòn bẩy trong hợp đồng tương lai vĩnh cửu: khả năng thanh toán, doanh thu và công bằng

Tóm tắt

Bài báo mô hình hóa cơ chế tự động giảm đòn bẩy (ADL), được các nền tảng hợp đồng tương lai vĩnh cửu dùng để phân bổ tổn thất khi thanh lý không thể duy trì khả năng thanh toán. Kết quả lý thuyết trọng tâm là thế lưỡng nan ba mục tiêu: chính sách ADL không thể đồng thời bảo đảm khả năng thanh toán của sàn, doanh thu sàn và sự công bằng với nhà giao dịch. Các tác giả cũng xác định một rủi ro đạo đức phát sinh khi quy mô tăng, khiến việc xã hội hóa tổn thất mà không phát sinh tổn thất thêm trở nên bất khả thi khi mức độ tham gia tăng. Họ mô tả ba nhóm cơ chế nhằm dung hòa các mục tiêu cạnh tranh này.

Phân tích thực nghiệm khảo sát dữ liệu Hyperliquid từ ngày 10 tháng 10 năm 2025, khi ADL đóng các vị thế trị giá 2.1 tỷ đô la trong 12 phút. So với các phương án phân bổ chuẩn minh bạch, bài báo ước tính thuật toán đang vận hành áp đặt mức khấu trừ lợi nhuận vượt mức từ 45.0 triệu đến 51.7 triệu đô la, tương ứng với khoảng 653.6 triệu đô la vị thế đã đóng. Bài báo cũng ghi nhận Binance sử dụng ADL nhiều hơn Hyperliquid. Những kết luận này phụ thuộc vào mô hình và các phép so sánh với chuẩn; phần mô tả ngắn không nêu chi tiết triển khai hoặc chứng minh rằng kết quả có thể khái quát sang các nền tảng hay sự kiện khác.

Ý chính

• ADL được sử dụng khi thanh lý không thể duy trì khả năng thanh toán của nền tảng hợp đồng tương lai vĩnh cửu.
• Mô hình cho thấy không thể đồng thời bảo đảm khả năng thanh toán, doanh thu và sự công bằng với nhà giao dịch.
• Bài báo mô tả ba nhóm cơ chế ADL để xử lý các đánh đổi.
• So sánh với các phương án phân bổ đối chứng ước tính mức khấu trừ lợi nhuận vượt mức trong một sự kiện trên Hyperliquid.
• Kết quả được báo cáo phụ thuộc vào mô hình và các phương án phân bổ đối chứng được sử dụng.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.