11月末、私はDeFi参加者の心をドキドキさせるようなイベントを目撃しました。



BNBは突然600ドル以上から550ドルに直行しました。 その瞬間、市場全体がパニックに包まれた。 私はListaDAOで貸出ポジションを持っており、担保比率は安定して150%です。 市場がこのように打ち砕かれたことから、清算ラインに近づいています。 正直なところ、その時は本当にどうすればいいのか分かりませんでした。

しかし奇跡的に、最終的に私のポジションは清算されませんでした。

後で気づいたのですが、ListaDAOで使われているオラクルは賢いのです。価格を素早く更新するだけでなく、明らかに異常なオファーも効果的にフィルタリングします。 この防衛線こそが、かつて私を救ってくれたのです。

これが私の考えを呼び起こしました。 私はDeFiにおけるオラクルの役割について真剣に考え始めました。 少し恥ずかしいですが、以前はオラクルを単純すぎると思っていました。単なる価格入力ツールで、取引所データをチェーンに移すだけで、難しく感じませんでした。 しかし、この出来事を経験して、オラクルの質が資産が突然清算されるかどうかを直接決定することに気づきました。

あの日何があったの?

11月27日午後9時頃、BNBは小規模取引所で驚くべき大きな売り注文を受け、突然550まで急落しました。 しかし、この取引所の流動性は非常に浅く、1日の取引量は数千万ドル未満かもしれません。 この注文は誤操作であるか、取引所のAPIが使い切られている可能性が高いです。 一方で、主要取引所の価格は依然として590〜595の範囲で通常通り変動しています。

もし最も単純なオラクル方式、例えばいくつかの為替価格を平均化するような方法を使ったらどうなるでしょうか? 5つの取引所のうち4つは590、1つは550で報告され、平均は578となりました。 大きな問題には思えませんが、レバレッジで、何千ポジションにも、清算でも掛ければ......、 その結果はまったく異なります。

だからこそ、異常な価格フィルタリングは一見詳細で極めて重要な問題なのです。 よく設計されたオラクルシステムはこれらの「ブラックスワンプライス」を識別できる必要があります。これらはしばしば流動性の低い取引から生じるものであったり、技術的な不具合や人為的な不正行為の可能性もありますが、いずれにせよ実際の市場価格として扱うべきではありません。

その後、主流のDeFiプロトコルのオラクルスキームを慎重に研究し、優れたシステムは通常複数の検証メカニズムを用いていることが分かりました。つまり、主流取引所の加重価格だけでなく、オンチェーンDEXの見積もりを参照し、価格変動の上限と下限値の警告を設定しています。 言い換えれば、すべてのデータソースが自分たちの言葉を信じているわけではありません。

これにより、DeFiにおけるリスク管理に対する新たな視点を得ることができました。 貸付契約の清算メカニズムは冷たく見えるかもしれませんが、実際にはエコシステム全体の健全な運営に必要な保証です。 重要なのは、より公平で異常な変動に弱く設計する方法です。 そしてオラクルはこの岐路に立っている。

もしその日に清算されたらどうなるか考えてみてください。多額の担保を失い、元本を持ち逃げられないかもしれません。 しかし、十分に賢い価格更新メカニズムがあるため、この誤報はついに鮮明なリスク管理の教訓となりました。 だからこそ、私は後に貸出プロトコルをより慎重に選びました。利回りだけでなく、使用するオラクルやデータソース、フィルタリングルールの設計も考慮しています。

DeFiという野蛮な分野では、細部がしばしば生と死の境界線となります。 オラクルには名前がないようですが、実は非常に重要です。
BNB2.46%
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OnchainArchaeologistvip
· 13時間前
ほとんど消されかけた時は本当に怖かったが、幸いにもオラクルは騙さなかった
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DataChiefvip
· 13時間前
このオラクルの話は本当にすごい、差し迫った清算の感覚がわかる、刺激的すぎる
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PaperHandSistervip
· 13時間前
くそっ、今回は本当に命拾いしたわ。550の瞬間もそこにいて、グループ全体が盛り上がった。幸い、Listaのオラクルは外れなかった。
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AirdropHuntressvip
· 13時間前
調査分析の結果、オラクルの設計は確かに生死を左右し、多くのプロジェクトがこの部分で手抜きをしている。 良いoracleはブラックスワンに耐えられるが、悪いと分秒で清算ラインを突き破る。データによると、ListaDAOのこの多重検証メカニズムは確かに効果的だ。 重要なのは、プロジェクト側がこの底層のロジックを理解しているかどうかだ。高いリターンに欲を出すのではなく、まず彼らのデータソースがどこから来ているのかをしっかり把握しよう。
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