June 2, 2023

Роль ребалансировки в управленни портфелем DeFi

Выгодно ли ребалансировать позиции DeFi и как часто?

Поблагодарить за перевод можно подписавшись на мой канал Crypto_Track

В современном ландшафте цифровых активов децентрализованные финансы (DeFi) превратились в революционную экосистему, позволяющую использовать новые средства финансового взаимодействия при помощи автономных смарт-контрактов. В растущей вселенной протоколов DeFi фарминг доходности стал популярным и потенциально прибыльным делом для крипто-инвесторов. Понятие фарминг доходности относится к стратегическому размещению криптоактивов в различных пулах ликвидности для максимального увеличения отдачи от инвестиций, что сопряжено с рядом сложностей, требующих эффективных стратегий управления, основанных на данных.

Цель данного исследования – дать представление об эффективности и устойчивости различных портфелей фарминга доходности в DeFi, уделив особое внимание различным периодам для ребалансировки. Анализируя эффективность портфеля в течение 12 месяцев, мы изучаем влияние еженедельных, двухнедельных и ежемесячных стратегий ребалансировки по сравнению с фиксированным портфелем.

В нашем исследовании рассматривается как потенциал получения высокой доходности, так и присущие этим стратегиям риски. Кроме того, мы включаем анализ сборов за газ в Arbitrum, которые являются неотъемлемой частью транзакций и взаимодействий с протоколами DeFi и могут существенно повлиять на общую эффективность портфеля. Но мы не будем заострять внимание на явлении непостоянных потерь, уникальный риск, связанный с предоставлением ликвидности в DeFi, который, хотя и имеет решающее значение для более широкого обсуждения, выходит за рамки данного конкретного исследования.

С помощью систематического подхода к тестированию на практике мы получим всестороннее представление о том, как различные периоды ребалансировки могут повлиять на общую эффективность портфеля фарминга доходности в DeFi. Результаты этого исследования призваны помочь крипто-инвесторам, финансовым консультантам и энтузиастам DeFi в их стратегиях управления портфелем, в конечном счете способствуя повышению эффективности и прибыльности в быстро меняющемся и постоянно развивающемся пространстве DeFi.

Тезис

Это исследование основано на предположении, что портфели фарминга доходности с более высокой частотой ребалансировки потенциально могут превзойти те, которые являются фиксированными или редко ребалансируются. Логика, лежащая в основе этой гипотезы, заключается в том, что, чаще корректируя распределение портфеля, инвестор может лучше ориентироваться в быстро меняющемся ландшафте DeFi, извлекая выгоду из появляющихся высокодоходных возможностей.

Однако также предполагается, что выгода от частой ребалансировки может уменьшиться или даже обратиться вспять для портфелей с меньшими суммами инвестиций. Это предположение основано на экономическом принципе, который противопоставляет постоянные издержки переменной прибыли. В контексте фарминга доходности плата за газ в Arbitrum, связанная с каждой ребалансировкой, выступает в качестве фиксированной стоимости, а доход от различных пулов ликвидности представляет собой переменную прибыль. Для небольших портфелей эти постоянные затраты могут со временем перевесить выгоды, получаемые от использования мимолетных высокодоходных возможностей, тем самым снижая общую эффективность.

Чтобы эмпирически проверить эти гипотезы, мы применим методологию обратного тестирования, используя исторические данные из 50 лучших пулов TVL на Arbitrum, исключая пулы Uniswap версии 3 из-за их значительного компонента непостоянных потерь. Эти данные будут использоваться для расчета оптимального портфеля на каждую неделю в течение 12-месячного периода при различных периодах ребалансировки: еженедельно, раз в две недели, ежемесячно и фиксированно. Последующее сравнение этих результатов предоставит эмпирические данные, подтверждающие или опровергающие наши первоначальные ожидания, способствуя более глубокому пониманию динамики, происходящей в рамках управления портфелем фарминга доходности в DeFi.

Исследовательские предположения

При проведении этого исследования будет применено несколько допущений, чтобы обеспечить структуру анализа, а также сузить область охвата до управляемой области. Предположения, лежащие в основе нашего исследования, заключаются в следующем:

Размер инвестиций: первоначально мы предположим, что размер инвестиций составляет 10 000 долларов, позже мы изучим влияние меньшего размера инвестиций и изучим влияние размера инвестиций на прибыльность.

Оптимизация портфеля: мы будем использовать современную теорию портфеля (MPT) в качестве нашего основного принципа для оптимизации портфеля. Таким образом, мы будем использовать оптимизацию со средним отклонением для построения наших портфелей.

Транзакционные издержки:стоимость платы за газ в Arbitrum для каждой операции ребалансировки будет учитываться на основе самотестирования, а затем пропорционально увеличиваться до среднего значения с использованием данных, полученных из Dune Analytics, в целях предосторожности. В этом исследовании предполагается, что для каждого актива в портфеле потребуются четыре отдельные транзакции — два одобрения (одно для конвертации базового токена и одно для предоставления ликвидности) и две фактические транзакции (одна для конвертации активов и одна для предоставления ликвидности). Предполагается, что стоимость каждого одобрения составляет 0,225 доллара США, в то время как стоимость каждой транзакции предполагается равной 0,4 доллара США. В результате общая стоимость каждого актива за период ребалансировки составляет 1,25 доллара США.

Ограничение портфеля: мы ограничим количество активов в портфеле до четырех. Это ограничение основано на представлении о том, что стратегии ребалансировки, как правило, краткосрочны и наличие слишком большого количества активов может привести к ненужной сложности и операционным издержкам, потенциально снижая эффективность частой ребалансировки. Кроме того, максимальный вес каждого пула составляет 30%.

Непостоянные потери: в этом исследовании мы не будем рассматривать непостоянные потери. Хотя непостоянные потери могут быть существенным фактором, влияющим на прибыльность предоставления ликвидности в определенных протоколах DeFi, они будут исключены из данного конкретного исследования, чтобы изолировать влияние частоты ребалансировки и платы за газ на показатели портфеля.

Применяя эти допущения, мы стремимся создать систему, в рамках которой мы сможем проводить наш анализ и получать значимую информацию о последствиях различных стратегий ребалансировки для портфелей фарминга доходности в DeFi.

Метод

В нашем исследовании был использован следующий подход для тщательного изучения и сравнения эффективности портфелей фарминга доходности при различных стратегиях ребалансировки:

Входные данные:мы использовали набор данных, включающий 50 лучших пулов TVL на Arbitrum, исключая Uniswap v3 из-за их значительного компонента непостоянных потерь. Наши данные, в частности, относятся к периоду времени с 25 апреля 2022 года по 25 апреля 2023 года. Каждый включенный пул соответствует протоколу с оценкой риска 6/10 или выше, согласно нашему запатентованному методу оценки рисков. Важно отметить, что не все пулы имеют данные о доходности, относящиеся к началу 12-месячного периода; таким образом, набор доступных активов для оптимизации портфеля расширяется по мере прохождения тестирования. Эта ситуация не является ограничением, а реалистично отражает динамичный характер пространства DeFi, где постоянно появляются новые инвестиционные возможности. Полный список включенных пулов можно найти в библиографии.

Построение портфеля: чтобы составить портфель, мы разделили 12-месячный период на отдельные недели. Для каждой недели мы использовали оптимизацию со средним отклонением для построения портфеля с максимальной доходностью, установив количество активов в портфеле равным четырем. Это ограничение было применено по соображениям согласованности, простоты и сопоставимости в различные периоды ребалансировки.

Расчет доходности: доходность рассчитывалась в конце каждой недели на основе оптимального портфеля за предыдущую неделю, поскольку будущая доходность, конечно, неизвестна. Например, для портфеля с еженедельной ребалансировкой портфель за 10-ю неделю отслеживает доходность этих активов на 11-ой неделе. По сути, в момент времени T мы отслеживали доходность портфеля с момента времени T-1. Когда происходит ребалансировка, прибыль суммируется; наоборот, когда ребалансировка не происходит, прибыль просто добавляется без учета суммирования.

Комиссии за газ и суммирование: комиссии за газ были вычтены в начале каждого периода ребалансировки и учтены при расчете суммирования. Такой подход позволяет реалистично оценить чистую прибыль, которую можно ожидать после учета транзакционных издержек, связанных с ребалансировкой портфеля.

Эта методология обеспечивает надежную и реалистичную основу для оценки влияния различной частоты ребалансировки и операционных издержек на показатели портфелей фарминга доходности в течение 12-месячного периода.

Исследование

Сравнение портфеля с ежемесячной балансировкой и статичного.

Окончательный баланс фиксированного портфеля после 52 недель: 12522,65 доллара

Окончательный баланс портфеля с ежемесячными изменениями после 52 недель: 13527,94 доллара

Прибыль фиксированного портфеля после 52 недель: 2522,65 доллара (25,23%)

Прибыль портфеля с ежемесячной ребалансировкой после 52 недель: 3527,94 доллара (35,28%)

Ежемесячно / фиксированно = +28,5%

Ежемесячная ребалансировка против двухнедельной ребалансировки.

Окончательный баланс портфеля с ежемесячными изменениями после 52 недель: 13527,94 доллара

Окончательный баланс портфеля, подвергающийся ребалансировке раз в две недели, после 52 недель: 13657,88 доллара

Ежемесячно изменяющийся прирост портфеля за 52 недели: $3527,94 (35,28%)

Доход от портфеля, изменяющегося раз в две недели, через 52 недели: $3657,88 (36,58%)

Раз в две недели / ежемесячно = +3,55%

Еженедельная ребалансировка против двухнедельной

Окончательный баланс портфеля, подвергающийся еженедельной ребалансировке, после 52 недель: 13435,20 доллара

Окончательный баланс портфеля, подвергающийся ребалансировке раз в две недели, после 52 недель: 13657,88 доллара

Прибыль портфеля с еженедельными изменениями после 52 недель: 3435,20 доллара (34,35%)

Доход от портфеля, изменяющегося раз в две недели, через 52 недели: $3657,88 (36,58%)

Еженедельно/ Раз в две недели = -6,09%

Результаты моделирования показывают, что частота ребалансировки портфеля оказывает значительное влияние на общую доходность, причем разные частоты являются оптимальными для разных начальных сумм инвестиций.

При первоначальных инвестициях в размере 10 000 долларов стратегия ребалансировки раз в две недели принесла наибольшую прибыль, превзойдя месячную стратегию на 3,55% и недельную стратегию на 6,09%. Это говорит о том, что при таком размере инвестиций ребалансировка каждые две недели была наиболее эффективным способом воспользоваться колебаниями рынка и поддерживать оптимальное распределение активов.

Между тем, ежемесячная стратегия ребалансировки давала существенное преимущество перед фиксированной стратегией, обеспечивая доходность на 28,5% выше в течение 52-недельного периода. Это подчеркивает преимущество регулярной корректировки портфеля для адаптации к изменяющимся рыночным условиям.

Однако по мере увеличения размера инвестиций еженедельная стратегия ребалансировки начинает приносить больше результатов. Это связано с возможностью еженедельной стратегии более оперативно захватывать рыночные возможности и смягчать риски, что может иметь большее влияние на большие портфели, но при более высоких затратах на обслуживание, которые перевешивают преимущества в моделировании на сумму 10 000 долларов.

Также важно отметить, что фиксированный портфель показал лучшие результаты, чем мы могли ожидать. Это может быть связано с эффектом выживаемости, поскольку для отбора пулов мы использовали данные о 50 самых больших значениях замороженных средств (TVL) в конце периода, менее успешные пулы могли потерять свои значения TVL и не быть включенными. Тем не менее, все стратегии ребалансировки значительно превзошли результаты для инвестиции в размере 10 000 долларов.

Хотя эти результаты дают ценную информацию, важно помнить, что оптимальная частота ребалансировки может варьироваться в зависимости от различных факторов, таких как сумма инвестиций, волатильность рынка, транзакционные издержки и индивидуальная толерантность к риску. Частая ребалансировка может помочь оптимизировать доходность и управлять рисками, но она также сопряжена с более высокими транзакционными издержками. С другой стороны, менее частое изменение баланса может привести к упущению краткосрочных рыночных возможностей, но является более эффективным с точки зрения затрат.

Влияние размера позиции

Наши предыдущие эксперименты намекали на интересную взаимосвязь между размером первоначальных инвестиций и оптимальной частотой ребалансировки портфеля. Хотя эти первоначальные результаты интригуют, мы лишь коснулись поверхности.

Теперь мы расширим диапазон и проведем моделирование с первоначальными инвестициями от 2000 долларов до 50 000 долларов с шагом в 250 долларов. Этот расширенный охват даст нам всестороннее представление о том, как размер инвестиций взаимодействует с частотой ребалансировки.

Мы применим каждую из наших четырех стратегий — фиксированный портфель и еженедельную, двухнедельную и ежемесячную ребалансировку – к этому более широкому диапазону размеров инвестиций. Наша цель состоит в том, чтобы точно определить конкретные размеры инвестиций, при которых одна стратегия ребалансировки начинает затмевать другие.

С помощью такого подхода мы надеемся получить более четкое представление о том, как различные масштабы инвестиций влияют на прибыльность различных стратегий ребалансировки. Мы будем уделять особое внимание рентабельности и марже прибыли, поскольку это наиболее объективный показатель эффективности.

Основываясь на нашей визуализации данных, мы можем получить несколько интригующих выводов относительно влияния размера инвестиций на прибыльность различных стратегий ребалансировки.

Вот оптимальные стратегии для каждого диапазона:

Из-за эффекта суммирования (компаундинга) мы наблюдаем обратно-экспоненциальное (логарифмическое) влияние на прибыльность при увеличении суммы инвестиций с помощью данных стратегий ребалансировки. Это связано с тем, что у нас фиксированные затраты при переменной прибыли, что приводит к совокупному эффекту.

Эти результаты подчеркивают тонкую взаимосвязь между размером инвестиций и оптимальной частотой ребалансировки. При меньших размерах инвестиций более редкая ребалансиврока представляется более выгодной из-за более низких транзакционных издержек. Однако по мере увеличения размера инвестиций стратегии более частого ребалансирования, особенно еженедельного, начинают приносить более высокую отдачу.

Это динамичное взаимодействие между размером инвестиций и частотой ребалансировки добавляет еще один уровень сложности управлению портфелем. В нем подчеркивается важность адаптации стратегии ребалансировки к размеру инвестиций для максимизации прибыльности.

Для индивидуальных пользователей, которые не располагают большими объемами капитала для инвестирования, эти затраты могут сделать самостоятельный фарминг доходности менее прибыльным или даже убыточным. Однако существуют потенциальные решения этой проблемы:

·         Хранилища смарт-контрактов: такой подход мог бы позволить пользователям объединять свои активы, чтобы воспользоваться преимуществами экономии за счет масштаба и добиться более высокой общей доходности. Именно этот принцип лежит в основе децентрализованных автономных организаций (DAO) и других форм совместного инвестирования. Основными преимуществами такого подхода являются снижение транзакционных издержек и повышенная диверсификация. Однако это также влечет за собой новые риски, такие как ошибки в смарт-контрактах или эксплойты, и требует доверия к организаторам пула.

·         Портфели с одним активом: эта стратегия может значительно снизить затраты на ребалансировку, сосредоточившись на одном активе или протоколе. Такой подход может быть выгоден тем, кто твердо верит в будущий успех конкретного актива или протокола. Однако это значительно увеличивает риск, поскольку успех инвестиций теперь привязан к успеху одного актива или протокола. Такой подход также подвергает инвестора "кредитному риску" — риску того, что сам протокол может выйти из строя или быть использован, что потенциально приведет к полной потере средств.

Заключение

Наше исследование представляет собой всесторонний анализ взаимосвязи между частотой ребалансировки, транзакционными издержками и размером инвестиций в портфели фарминга доходности в децентрализованных финансах (DeFi). Наши результаты указывают на сложную взаимосвязь между этими переменными, демонстрируя важность стратегического управления портфелем в динамичном ландшафте DeFi.

Мы обнаружили, что менее частые стратегии ребалансировки, такие как ежемесячная, превосходят фиксированную стратегию при меньших размерах инвестиций из-за более низких транзакционных издержек. Однако по мере увеличения размера инвестиций эти преимущества уменьшались, и стратегии более частого ребалансирования, особенно еженедельно, становились более выгодными. Такая динамика подчеркивает необходимость адаптации стратегий ребалансировки в соответствии с размером инвестиций и преобладающими рыночными условиями, подчеркивая тонкости управления портфелем в DeFi.

Однако важно отметить, что наши выводы основаны на наборе данных, который, несмотря на обширность, может не полностью отражать весь ландшафт DeFi. Это ограничение возникает из-за быстрой эволюции и присущей экосистеме DeFi волатильности, где рыночные условия и стоимость активов могут значительно изменяться в течение коротких периодов. Таким образом, хотя наши результаты служат полезным руководством, их не следует воспринимать как точные прогнозы. Вместо этого они дают общее представление о влиянии частоты ребалансировки и транзакционных издержек на портфели фарминга доходности, что может помочь инвесторам в разработке более обоснованных и эффективных стратегий управления портфелем.

С точки зрения практических последствий, наше исследование предполагает, что инвесторы с меньшими портфелями потенциально могли бы извлечь выгоду из объединения своих ресурсов. Поступая таким образом, они могли бы добиться большего размера инвестиций, что потенциально сделало бы стратегии ребалансировки с более высокой частотой более выгодными. В качестве альтернативы, выбор в пользу отдельных портфелей активов мог бы помочь снизить транзакционные издержки, связанные с ребалансировкой, тем самым улучшив показатели портфеля.

В целом, наше исследование дает четкое представление о нюансах управления портфелем фарминга доходности в DeFi, подчеркивая значительные возможности для получения прибыли и роста в рамках этой инновационной финансовой экосистемы. Однако, поскольку ландшафт DeFi продолжает развиваться, текущие исследования и постоянная корректировка инвестиционных стратегий будут иметь первостепенное значение. Имея четкое представление об этой динамике, инвесторы, финансовые консультанты и энтузиасты DeFi смогут ориентироваться на этом динамичном финансовом рынке с большей уверенностью и дальновидностью.

Предупреждение: Эта статья не предназначена для того, чтобы служить финансовым советом. Единственная цель состоит в том, чтобы дать образовательный взгляд на ребалансировку в DeFi. Инвестирование в продукты, токены или акции компаний, связанные с этими тенденциями, не обязательно приведет к финансовой выгоде. Всегда проводите собственное исследование и обращайтесь за советом к профессионалу в области финансов.

Ссылки:

Включенные пулы:

1.      80 20 TRICRYPTO Rage Trade

2.      Beefy GMX

3.      DAI (LP Pool) Wombex

4.      DAI Gains Network

5.      DPX WETH Sushi

6.      ETH Hop Protocol

7.      ETH WSTETH Curve

8.      GLP (dDN GMX JUNIOR) Rage Trade

9.      GLP

10.  GMX

11.  GNS

12.  GRAIL USDC Camelot

13.  JGLP Jones DAO

14.  JSUDC Jones DAO

15.  MAGIC WETH Sushi

16.  NETH WETH Synapse

17.  NUSD-USDC-USDT Synapse

18.  RDNT WETH Balancer V2

19.  RDPX WETH Sushi

20.  UMAMI

21.  USDC (LP Pool) Wombex

22.  USDC AAVE

23.  USDC Hop Protocol

24.  USDC Stargate

25.  USDC USDT Curve

26.  USDT (LP Pool) Wombex

27.  USDT Stargate

28.  USDT WBTC WETH CURVE

29.  WBTC AAVE V3

30.  WETH AAVE

31.  WETH ARB Camelot

32.  WETH TROVE Camelot

33.  WETH USDC Camelot

34.  WETH USDT Sushi

35.  WSTETH AAVE

36.  WSTETH ETH (Balancer) Beefy

37.  WSTETH ETH Beefy

38.  WSTETH WETH Balancer

Ссылка на статью: https://medium.datadriveninvestor.com/role-of-rebalancing-in-defi-portfolio-management-f31d91570046