Критический анализ Таруна Читры показывает, как устаревший алгоритм ADL обошелся Hyperliquid в $650 миллионов

Крах криптовалютного рынка 10 октября вызвал широкие обсуждения механизмов безопасности бирж, и Тарун Читра, генеральный директор компании по управлению рисками Gauntlet, вновь привлек внимание к системной ошибке в том, как платформы обрабатывают потери трейдеров. Его выводы выявили тревожный разрыв между текущими практиками отрасли и оптимальным управлением рисками — разрыв, который мог бы предотвратить разрушительную цепочку убытков.

Кризис ликвидации 10 октября и его неожидательные последствия

Когда рынок рухнул 10 октября, на крупных платформах было ликвидировано позиций на сумму 1,9 миллиарда долларов. Однако последствия показали нечто более тревожное, чем обычная рыночная волатильность. Освещая ситуацию, Jinse Finance подчеркнул, что реальные издержки для прибыльных трейдеров значительно превышали то, что вызвала бы простая ликвидация.

Этот кризис служит примером того, как один механизм может усилить потери сверх их естественного рыночного уровня. Исследование Таруна Читры показало, что ущерб распространился далеко за пределы неплатежеспособных трейдеров — он затронул и прибыльных.

Понимание авто-деleveraging: «запасной вариант», ставший проблемой

Auto-Deleveraging (ADL) — это, по определению Таруна Читры, механизм «последней защиты». Когда биржи сталкиваются с плохой задолженностью по позициям, которые они не могут покрыть, система автоматически уменьшает размеры позиций прибыльных трейдеров, чтобы компенсировать убытки — по сути, перераспределяя убытки с убыточных позиций на прибыльные.

Сам механизм не нов. Этот последовательный алгоритмический подход остается практически без изменений более десяти лет и применяется на нескольких платформах бессрочных контрактов, включая Hyperliquid и Lighter. Долговечность этой системы создала ложное ощущение безопасности, даже несмотря на резкие изменения рыночных условий.

Анализ Таруна Читры показывает масштаб этого перераспределения: только на Hyperliquid было ликвидировано более 650 миллионов долларов прибыли трейдеров. Для сравнения, плохой долг, который эти трейдеры поглощали, составлял всего 23 миллиона долларов — то есть прибыльные трейдеры платили примерно в 28 раз больше, чем фактический долг, который должна была покрыть биржа.

Почему текущие алгоритмы не справляются: вывод Таруна Читры

Основная проблема, выявленная Таруным Читрой, заключается не в самой концепции Auto-Deleveraging, а в устаревшем очередном алгоритме его выполнения. Существующая система принимает решения о ликвидации на основе последовательного порядка, а не сложной оптимизации, что создает неэффективность и приводит к масштабным collateral damage.

Трейдеры, находившиеся в выгодной позиции до кризиса, систематически лишались прибыли, чтобы покрыть убытки, которых они не создавали. Это не было рыночной ликвидацией — это было механическое перераспределение богатства, осуществляемое устаревшим алгоритмом.

Пути решения: предложенное Gauntlet решение

Тарун Читра и Gauntlet подготовили всесторонний альтернативный подход, подробно изложенный в 95-страничном техническом отчете, представляющий модернизированные алгоритмы ADL, разработанные для минимизации воздействия на прибыльные позиции при одновременной защите платформ от неплатежеспособности.

Эти новые методы позволят платформам выполнять свои долговые обязательства без необходимости прибегать к безразборной ликвидации, которая стала характерной для последствий 10 октября. Решение основано на многолетних исследованиях оптимального распределения рисков — именно того, что Тарун Читра назвал фундаментальной ошибкой текущих систем.

Для платформ бессрочных контрактов выбор очевиден: продолжать использовать алгоритмы, устаревшие более десяти лет, которые ставят простоту выше эффективности, или внедрять рамки, которые исследования Таруна Читры показывают, могут значительно снизить collateral damage для прибыльных трейдеров. Потеря в 650 миллионов долларов только на Hyperliquid свидетельствует о том, что индустрия не может позволить себе долго оставаться на старых подходах.