قاعدة بيانات cdp

ما هي قاعدة بيانات CDP؟

قاعدة بيانات CDP (مركز الدين المضمون بضمانات) هي مستودع منظم يضم جميع البيانات على السلسلة المتعلقة بمراكز الدين المضمونة. تشبه CDPs القروض العقارية: تودع أصولًا كضمان لاقتراض العملات المستقرة أو الحصول على قروض، وإذا انخفض ضمانك عن حد معين، قد يتم تصفية مركزك.

على البلوكشين، تجمع قاعدة بيانات CDP بيانات أحداث العقود المتفرقة—مثل إيداعات الضمانات، القروض، السداد، تحديثات الأسعار، وسجلات التصفية—في جداول وعروض سهلة الوصول. يتيح هذا التجميع إدارة المخاطر وإجراء البحوث. في بداياتها، كانت MakerDAO تطلق على هذه المراكز اسم CDPs قبل أن تعيد تسميتها إلى Vaults (المصدر: MakerDAO Docs، 2026-01).

لماذا تعتبر قاعدة بيانات CDP مهمة؟

تكمن القيمة الجوهرية لقاعدة بيانات CDP في إتاحة معلومات المخاطر والمراكز بشفافية وسهولة. يستخدمها المطورون لاختبار الاستراتيجيات، ويحلل الباحثون دورات التصفية، ويقيّم المستثمرون هوامش أمان الضمانات ويحددون التنبيهات بناءً على ذلك.

أثناء تقلبات السوق، يتطلب تحديد ما إذا كانت التصفيات ستُفعّل أو أي المراكز الأكثر عرضة للخطر بيانات دقيقة وفورية حول المراكز والأسعار. تجمع قاعدة بيانات CDP هذه المعلومات الحرجة في طبقة موحدة قابلة للاستعلام، ما يوفر أساسًا واقعيًا موحدًا لجميع الأطراف.

كيف تعمل قاعدة بيانات CDP؟

عادةً ما تدمج قاعدة بيانات CDP البيانات من ثلاثة مصادر: عقد البلوكشين، تغذيات أسعار الأوراكل، ومعايير حوكمة البروتوكول. تشترك في أحداث العقود، وتسجل كل حالة من "فتح مركز"، "زيادة الضمان"، "سك العملة المستقرة"، "السداد"، و"التصفية"، جميعها مرتبة زمنيًا حسب كتلة البلوكشين.

بعد ذلك، تحتسب القاعدة مقاييس مشتقة مثل نسبة الضمان (قيمة الضمان/الدين)، هامش الأمان (الضمان الحالي مطروحًا منه حد التصفية)، وتحتفظ بلقطات الأسعار ومعايير الحوكمة لأغراض المراجعة التاريخية والتدقيق.

ما هي الحقول الأساسية في قاعدة بيانات CDP؟

تشمل الحقول الأساسية الشائعة في قاعدة بيانات CDP:

• معرّف المركز: يحدد المركز بشكل فريد بواسطة العنوان أو رقم الخزنة لتتبع دقيق.
• أصل الضمان والكمية: مثل كمية ETH المستخدمة لتحديد قيمة الضمان.
• رصيد الدين: كمية العملات المستقرة المسكوكة أو الأصول المقترضة.
• نسبة الضمان وحد التصفية: نسبة قيمة الأصل إلى الدين؛ الحد الأدنى هو النسبة التي تسبق تفعيل التصفية.
• مصدر السعر والطابع الزمني: يسجل أي أوراكل قدم السعر ووقت تسجيله.
• معايير الرسوم: تشمل رسوم الاستقرار وغرامات التصفية المستمدة من حوكمة البروتوكول.
• سجل الأحداث: رقم الكتلة وهاش المعاملة لإجراءات مثل فتح أو زيادة أو سداد أو تصفية المراكز.

تمكن هذه الحقول من إجراء حسابات مخاطر شاملة وتحليل تاريخي يتجاوز الاستعلامات اللحظية المجزأة.

كيف تقيّم قاعدة بيانات CDP مخاطر التصفية؟

يرتكز تقييم مخاطر التصفية على حساب نسب الضمان وهوامش الأمان، وتوقع تأثير تقلبات الأسعار. تُحسب نسبة الضمان كالتالي: (كمية الضمان × السعر) / رصيد الدين. إذا انخفضت هذه النسبة عن حد التصفية في البروتوكول، يتم تفعيل التصفية.

على سبيل المثال، تحدد Liquity الحد الأدنى لنسبة الضمان عند 150% (المصدر: Liquity Docs، 2026-01). بعد كل تحديث للسعر، تعيد قاعدة بيانات CDP حساب نسبة كل مركز وتحدد هامش الأمان المتبقي. إذا كان الهامش منخفضًا جدًا، يمكن تفعيل التنبيهات أو تعديل الاستراتيجيات تلقائيًا بإضافة ضمان أو سداد الدين.

كيف تدمج قاعدة بيانات CDP الأوراكل ومعايير البروتوكول؟

تربط قاعدة بيانات CDP تحديثات أسعار الأوراكل مباشرة بسجلات المراكز من خلال الاشتراك في الأحداث ذات الصلة. تعمل الأوراكل كمصادر بيانات خارجية تقدم أسعار السوق العادلة—مثل أسعار ETH/USD المسجلة على السلسلة.

يتم جلب معايير البروتوكول مثل رسوم الاستقرار وغرامات التصفية وخصومات الضمان من عقود الحوكمة أو ملفات الإعداد. عند تغير هذه المعايير، تلتقط القاعدة القيم الجديدة لضمان استخدام قواعد دقيقة تاريخيًا عند اختبار الاستراتيجيات (المصدر: MakerDAO Governance Portal، 2026-01).

كيف تستخدم MakerDAO وLiquity قواعد بيانات CDP بشكل مختلف؟

تختلف هياكل ومنطق قواعد بيانات CDP بين البروتوكولات. تدعم MakerDAO (التي تستخدم الآن مصطلح "Vault") أنواع ضمانات متعددة وآليات تصفية متنوعة؛ وتتحكم الحوكمة في معايير الرسوم، مما ينتج بنية بيانات أكثر ثراءً. بينما تركز Liquity على عمليات قليلة الحوكمة مع نسبة ضمان دنيا ثابتة (150%) وتنفذ التصفيات عبر صندوق الاستقرار الخاص بها—ما يجعل الحقول أبسط ولكن تتطلب تتبعًا أكثر دقة للقطات الأسعار والمراكز حسب التسلسل الزمني (المصدر: Liquity Docs، 2026-01).

بناءً عليه، عند التكامل مع MakerDAO، تركز قاعدة بيانات CDP على دعم الضمانات المتعددة ولقطات معايير الرسوم. أما مع Liquity، فيكون التركيز على إدارة قوائم انتظار التصفية، وتحولات حالة Trove، وتدفقات صندوق الاستقرار.

كيف تُستخدم قاعدة بيانات CDP في البحث والتداول؟

في حالات البحث، تدعم قاعدة بيانات CDP تحليلات مثل رسم توزيعات نسب الضمان، تحديد تجمعات المراكز عالية المخاطر، تحليل نطاقات تفعيل التصفية، واختبار استراتيجيات مثل تعديل الضمان الديناميكي أو التنويع.

أما في التداول، فيمكن دمج إشارات المخاطر من قاعدة بيانات CDP مع مراقبة السوق. فعلى سبيل المثال، من خلال تتبع تحركات أسعار العملات المستقرة وأصول الضمان في أسواق Gate وإعلاناتها، يمكن للمتداولين ضبط تنبيهات قائمة على هامش الأمان باستخدام قاعدة بيانات CDP لتقليل مخاطر التصفية الإجباري أثناء تقلبات الأسعار الحادة. يجب أن تأخذ جميع الإجراءات في الاعتبار سلامة رأس المال ومخاطر العقود الذكية؛ هذه ليست نصيحة استثمارية.

ما هي خطوات بناء قاعدة بيانات CDP؟

الخطوة 1: اختيار البروتوكولات والشبكات. حدد البروتوكولات (مثل MakerDAO، Liquity) وشبكات البلوكشين (مثل شبكة Ethereum الرئيسية) التي ستراقبها؛ وقم بإعداد قائمة بعناوين العقود وأنواع الأحداث ذات الصلة.

الخطوة 2: ربط العقد والتقاط الأحداث. شغّل أو استأجر عقد بلوكشين؛ اشترك في أحداث العقود؛ واحتفظ بالبيانات الخام للأنشطة مثل فتح المراكز، إضافة الضمان، سداد القروض، أو التصفية.

الخطوة 3: دمج الأوراكل والمعايير. اربط تحديثات أسعار الأوراكل؛ واستخرج معايير الحوكمة دوريًا؛ واحتفظ بلقطات إصداراتها لضمان قابلية اختبار الاستراتيجيات.

الخطوة 4: احتساب المقاييس والنمذجة. أنشئ حقولًا مشتقة مثل نسبة الضمان، هامش الأمان، ونطاقات التصفية المحتملة؛ ونسقها حسب زمن الكتلة لأغراض التصور والتنبيه.

الخطوة 5: التحكم في المخاطر والتنبيهات. حدد حدودًا وقواعد (مثل "التنبيه عند اقتراب نسبة الضمان من خط التصفية")، وسجل شروط تفعيل كل تنبيه لأغراض التدقيق والتحسين المستمر.

أهم النقاط حول قواعد بيانات CDP

تحول قواعد بيانات CDP بيانات المراكز والأسعار المجزأة على السلسلة إلى رؤى عملية لإدارة المخاطر والبحث. الأساس يكمن في التقاط الأحداث بدقة، ولقطات الأسعار والمعايير، والاحتساب المستمر للمقاييس الرئيسية مثل نسبة الضمان وهامش الأمان. تختلف بنية الحقول والمنطق التشغيلي حسب البروتوكول—لذا النمذجة المخصصة ضرورية. من خلال الجمع بين قاعدة بيانات CDP ومتابعة التداول (مثل تتبع أسعار الأصول أو الإعلانات ذات الصلة على Gate)، يمكن للمستخدمين تحديد مخاطر التصفية بشكل استباقي أكثر. مع ذلك، لا توجد استراتيجية أو نظام تنبيه قادر على إلغاء المخاطر الجوهرية للسوق أو العقود—ويجب على المستخدمين تقييم سلامة رأس المال والتنويع بشكل مستقل.

الأسئلة الشائعة

كيف يتم حساب سعر التصفية في قاعدة بيانات CDP؟

يتم تحديد سعر التصفية بثلاثة عوامل: قيمة أصل الضمان، إجمالي مبلغ الدين، ونسبة التصفية المطلوبة. عندما تدفع الأسعار المنخفضة للأصول نسبة الضمان إلى ما دون الحد الأدنى، يتم تفعيل التصفية تلقائيًا من قبل النظام. تتيح قاعدة بيانات CDP مراقبة هذه النقطة الحرجة في الوقت الحقيقي حتى تتمكن من تقييم تعرضك مسبقًا وتجنب التصفيات المفاجئة.

كيف يمكنني تتبع المراكز الكبيرة للضمانات باستخدام قاعدة بيانات CDP؟

تسجل قاعدة بيانات CDP بيانات فورية لجميع المراكز النشطة—بما في ذلك أنواع الضمانات وكمياتها وحجم الدين. من خلال تصفية المراكز الكبيرة ومراقبة تقلباتها، يمكنك تحديد تحركات الحيتان وإشارات المخاطر المحتملة في السوق. هذا مفيد بشكل خاص لقياس توجه السوق وتوقع موجات التصفية المحتملة.

ما أنواع الضمانات التي يمكن الاستعلام عنها في قاعدة بيانات CDP؟

تختلف أنواع الضمانات المدعومة حسب بروتوكول DeFi—حيث تقبل MakerDAO بشكل أساسي ETH والعملات المستقرة بينما تركز Liquity على ETH فقط. تحتفظ قاعدة بيانات CDP بسجلات شاملة لجميع الضمانات المقبولة في كل بروتوكول مع معايير المخاطر المرتبطة بها. يمكنك الاستعلام عن قوائم الضمانات المحددة عبر منصات مثل Gate حسب البروتوكول المستخدم.

كيف تؤثر تغييرات رسوم الاستقرار على تكاليف الاقتراض في قاعدة بيانات CDP؟

تعمل رسوم الاستقرار كأنها سعر فائدة—فهي تزيد مباشرة من تكلفة الاحتفاظ بـ CDP. تتبع القاعدة التغييرات التاريخية والمستويات الحالية لرسوم الاستقرار حتى تتمكن من تقييم ربحية الاقتراض مع مرور الوقت. الرسوم الأعلى تسرّع نمو الدين داخل مركزك، ما يتطلب مراقبة أو تعديلات أكثر تكرارًا.

كيف أتعرف على مراكز الضمان عالية المخاطر في قاعدة بيانات CDP؟

تظهر المراكز عالية المخاطر عادةً نسب ضمان منخفضة، أصول أساسية متقلبة، أو قربها من حد التصفية. باستخدام أدوات التصفية في قاعدة بيانات CDP، يمكنك الفرز حسب نسبة الضمان أو نوع الأصل لتحديد هذه التعرضات بسرعة. غالبًا ما يتم تصفية هذه المراكز أولًا أثناء الأسواق المتقلبة—لتكون بمثابة مؤشرات إنذار مبكر لتحولات السوق الكبرى.