Maker 的智能合约收取一定的稳定费用,根据从 CDP 抵押借 Dai 的数量计算。
稳定费是可变的,当 MKR 持有者对 MakerDAO 风险团队的提案进行投票时,该费率会调整。
稳定费是一个风险参数,旨在平衡 Dai 的供给与需求。
改变稳定费用即改变生成 Dai 的成本。MKR 持有者可以通过调整稳定费率来维持 Dai 的价格锚定。
如果 Dai 价格始终高于 1 美元,意味着需求大于供给。如果这种情况持续太久,就意味着需要降低稳定费去鼓励 Dai 的生成。
如果 Dai 价格始终低于 1 美元,意味着供给大于需求,市场里流通太多的 Dai。如果这种情况持续太久,就意味着需要提高稳定费来减缓 Dai 的生成,促使借出 Dai 的人从市场上购买 Dai 偿还回去。
当然,这种关系并不是简单的反向关系。逐渐会有更多的数据和更完善的预测和反应模型,用来决定稳定费用与 Dai 的价格关系。
当你每次将 Dai 归还到 CDP 中偿还债务时,将收取一笔 占归还 DAI 数额的一部分比例的费用。该费用可以通过 MKR 或 Dai 支付。
稳定费率是分段计费的,更改后的费用从生效日后开始计息,生效日前的费用仍然按旧费用计息。
稳定费是按照 复利 计息的,用 Dai 的年化利息计价,可以用 Dai 或 MKR 支付。
稳定费之所以计算,是因为 CDP 可以极为灵活地借贷款和小额计息。
假定:
- CDP 债务是 1000 DAI
- CDP 创建时间为 30 天
- MKR 代币当前价值 1000 DAI
- 稳定费率是 5%
- 用户偿还 50 DAI的债务
CDP 产生的稳定费可以简单按天估算:
1000*(0.05/365)*30 = 4.11 DAI
稳定费 =((借出的 DAI * (1 + 年化稳定费率)) ^ (以天计算的债务时长/365)) - 借出的 DAI
(1000 * (1 + 0.05) ^ (30÷365)) - 1000 = 4.018 DAI
现在我们得到了以 Dai 计价的稳定费用,再转成 MKR 计价。假设 1 MKR 可以兑换 1000 DAI:
4.018 ÷ 1000 = 0.004018 MKR
因为用户本次偿还的只是 50 DAI,他们应该支付的费用为:
(50 * (1 + 0.05) ^ (30÷365)) - 50 = 0.2009 DAI
转换成 MKR:
0.2009 ÷ 1000 = 0.0002009 MKR
用户需要 0.0002009 MKR 用于支付 30 天后 50 DAI 的应计费用。
本次还款后,CDP 中未偿还稳定费用为:
0.004018 - 0.0002009 = 0.0038171 MKR
收取的 MKR 费用会被智能合约发送到一个 销毁器的合约。
销毁器中的 MKR 都将永久停止流通,任何人都无法从该地址转移资金。
旧 CDP 面板: 在 Dai 面板"治理债务(Government Debt)"列显示当前生成的稳定费用。
新 CDP 面板: 在单击 "偿还"页面后右侧出现的面板中显示该 CDP 已生成的稳定费用。
还有很多第三方工具可以在 Dai 实时动态 资源库里找到。
你可以用以下简化的公式来计算包不同费率下应付的稳定费用:
稳定费 =((借出的 DAI * (1 + 年化稳定费率)) ^ (以天计算的债务时长/365)) - 借出的 DAI
为期 31 天的 10,000 DAI 的债务,稳定费率为 5.0%时,:
(10000 x (2.7183...) ^ (5.0%*(31/365)) - 10000 = 42.474 DAI
费率为 10.0%:
(10000 x (2.7183...) ^ (10.0%*(31/365)) - 10000 = 85.2937 DAI
请考虑参与我们每周的治理风险会议,我们会详细讨论相关问题。议程会定期发布在 r/MakerDAO. 也可以到 治理部分存储库查看。
风险团队将提出稳定费调整的范围 (变化率,锚定差,样本数等) ,并提案由 Maker 持票者批准。
随时关注稳定费用调整提案,对应管理 CDP 仓位和利息成本。
可以在市场上寻求定期贷款利息的对冲产品。
最佳的风险管理是参与治理过程和投票。
如果市场处于长期非理性,Dai 的价格持续下跌,而费率更改提案没有通过。Maker 基金会的最后保障是全局清算,用以归还每个 Dai 持有者 1:1 等值的抵押资产。
而投票机制本身作为政策调整工具,是社区管理的主要途径。不存在暗箱操作和后门,任何人都无法单方面更改系统中的风险参数。
稳定费的调整是无法完全地固定和预测的。 风险团队将监测和分析 Dai 的锚定情况调整。调整的幅度和范围会考虑以往政策的效果和影响。政策调整将需要依据每次不同的市场环境进行评估。 为了防止操控风险,稳定费率的调整需要系统保持一定程度的自由裁量和随机应变。完全自动化的算法机制有脆弱性,需要慎重考虑。