Страхування є одним із основоположних елементів фінансів — необхідною конструкцією, яка підтримує кожен великий ринок, від товарів до кредитів. З 1600-х років жодна жвава фінансова екосистема не зростала без надійного механізму страхування: учасники ринку вимагають кількісних показників ризику перед інвестуванням капіталу.

Проте в децентралізованих фінансах ( DeFi ) першої хвилі — кредитування, обміни, похідні фінансові інструменти — страхування залишалося на задньому плані, реалізоване в примітивних формах або взагалі відсутнє. Оскільки DeFi намагається досягти своєї наступної інфляційної точки, впровадження складних страхових моделей рівня інституту буде критично важливим для розблокування глибоких фондів капіталу та забезпечення стійкості.

Коротка історія ризику та страхування

Сучасне страхування має довгу історію. У 16 столітті ранні трактати Джероламо Кардано щодо ігор на удачу стали основою ймовірнісного мислення, формулюючи невизначеність математичними термінами (врешті-решт він дав своє ім'я сучасному блокчейну).

У середині XVII століття епохальна кореспонденція між Блезом Паскалем і П'єром де Ферма заклала емпіричну основу для теорії ймовірностей, перетворивши випадковість з містицизму на кількісну науку.

До 19 століття формалізація нормального розподілу Карлом Фрідріхом Гауссом дозволила статистикам систематично моделювати відхилення від очікуваного значення — прорив, який став важливим для актуарної науки.

На зорі 20 століття, основоположна праця Луї Бачелієра про випадковий рух цін активів передбачила сучасні кількісні фінанси, впливаючи на все, від ціноутворення опціонів до управління ризиками.

Пізніше в тому столітті теорія портфеля Гаррі Марковіца переосмислила диверсифікацію як кількісний процес, пропонуючи сувору структуру для балансування ризику та прибутку.

Модель Блека-Шоулса-Мертона ще більше просунула цю галузь, надавши зручний спосіб для виведення імпліцитної волатильності та оцінки опціонів—основи сучасних ринків похідних фінансових інструментів.

В останні десятиліття новатори, такі як Пол Ембретс і Філіп Арцнер, збагачували теорію ризику статистичними моделями копул і когерентними мірами ризику, що дозволило систематично враховувати екстремальні ризики хвоста та системні залежності.

Чи можна застрахувати DeFi?

Страхування вимагає чотирьох основних передумов: диверсифіковані ризикові вектори, ризикова премія, що перевищує капітальні витрати, масштабовані капітальні резерви та кількісні ризики. DeFi явно пропонує кількісні небезпеки — експлойти протоколів, маніпуляції з оракулами, атаки на управління — але виклики для страхування залишаються.

Ранні ініціативи страхування DeFi стикалися з обмеженою актуарною складністю, неперевіреними капітальними структурами та забороненими преміями, обумовленими високою альтернативною вартістю капіталу.

Історія триває. Більше того, швидкий цикл інновацій DeFi створює змінний ландшафт загроз: вразливості в одному протоколі рідко переводяться в інший, а швидкість змін коду перевищує можливості традиційних андеррайтерів оцінювати ризики.

Подолання цих перешкод вимагатиме архітектур страхування наступного покоління, які можуть динамічно адаптуватися до змінюваних профілів ризику. Високоякісний страхувальний капітал

У серці будь-якої страхової конструкції лежить вартість капіталу. Страхові пулу DeFi зазвичай приймають ETH, BTC або стейблкоїни — активи, які самі генерують дохід на ланцюзі через стейкінг, позики або надання ліквідності. Тому страховики повинні пропонувати доходи, які перевищують ці рідні доходи, щоб залучити андеррайтерів, що призводить до збільшення премій. Це призводить до класичного Catch-22: високі премії стримують команди протоколів, але низькі витрати капіталу підривають ємність покриття та платоспроможні резерви.

Щоб подолати цей безвихідь, архітектори ринку повинні звертатися до альтернативних джерел капіталу. Інституційні інвестори — пенсійні фонди, фонди пожертвувань, хедж-фонди — володіють величезними резервами капіталу з довгостроковими горизонтом. Створюючи страхові продукти, що відповідають benchmark-ам ризиків і прибутковості цих інвесторів (, наприклад, структуровані транші, які пропонують визначений потенціал прибутку в обмін на прийняття позицій першого збитку ), конструкції страхування DeFi можуть досягти стійкої вартості капіталу, балансуючи доступність із платоспроможністю.

Закон великих чисел не працює в DeFi

Закон великих чисел Якоба Бернуллі лежить в основі класичного страхування: зі зростанням кількості полісів фактичні коефіцієнти збитків наближаються до очікуваних значень, що дозволяє точно визначати актуарну ціну. Таблиці смертності від Едмонда Геллі та Абрахама де Мувра втілюють цей принцип, перетворюючи статистику населення на надійні премії.

Проте, новий екосистеми DeFi має лише скінченний - і часто корельований - набір протоколів. Катастрофічні події, такі як маніпуляції з багатопротокольними оракулами, виявляють системні залежності, які порушують припущення про незалежність.

Замість того, щоб покладатися лише на обсяг, страхування DeFi повинно використовувати багатошарову диверсифікацію: угоди про перестрахування між незалежними ризиковими пуломи, капітальне розподілення для розподілу збитків за старшинством та параметричні тригери, які автоматизують виплати покриття на основі метрик на ланцюзі (, наприклад, пороги коливання цін, допустимі відхилення оракулів ). Такі архітектури можуть наближати вигоди згладжування, досягнуті традиційними страховиками.

Виклики в кількісному визначенні ризику DeFi

Кількісне моделювання ризиків у DeFi залишається на стадії формування. Маючи лише кілька років історичних даних та величезну гетерогенність між платформами смарт-контрактів, екстраполяція ризиків з одного протоколу на інший несе значну невизначеність. Минулі зловживання — на Venus, Bancor або Compound — дають криміналістичні інсайти, але мають обмежену прогностичну силу для нових вразливостей у нових протоколах, таких як Aave v3 або Uniswap v4.

Створення надійних ризикових рамок DeFi вимагає гібридних підходів: інтеграція аналітики на блокчейні для відстеження експозиції в реальному часі, формальна перевірка безпеки коду смарт-контрактів, оракули для валідації зовнішніх подій та всебічні стрес-тести проти змодельованих векторів атак.

Моделі машинного навчання можуть доповнити ці методи — кластеризацію протоколів за кодовими шаблонами, поведінкою транзакцій або структурами управління — проте їх слід захищати від перенавчання на рідкісних даних. Співпраця ризикових консорціумів, де команди протоколів і страхові компанії діляться анонімізованими даними про експлойти та режими відмов, може створити багатшу інформаційну основу для моделей наступного покоління.

У напрямку до інституційного ринку страхування DeFi

На своєму поточному рівні, DeFi потребує надійного страхового інструменту. Впровадження складних, масштабованих страхових рішень не лише захистить капітал, але й перетворить абстрактні ризики — атаки з використанням миттєвих позик, експлойти управління, збої оракулів — на вимірювані фінансові втрати. Вирівнюючи дизайн продукту з ризиковими апетитами інститутів, використовуючи багатошарову диверсифікацію та вдосконалюючи кількісні моделі ризику, яскравий ринок страхування DeFi може відкрити раніше недоступні капітальні резерви.

Такий екосистемний підхід обіцяє глибшу ліквідність, підвищену довіру контрагентів та ширшу участь — від сімейних офісів до суверенних фондів багатства — перетворюючи DeFi з експериментальної межі в основний елемент глобальних фінансів.

Переглянути коментарі