L'algorithme obsolète a causé $650M des pertes excessives sur Hyperliquid, rapport

Source : CryptoNewsNet Titre original : Un algorithme obsolète a causé $650M pertes excessives sur Hyperliquid, selon un rapport Lien original : Deux mois après le krach du marché crypto du 10 octobre, qui a liquidé $19 milliards de positions, le PDG de Gauntlet, Tarun Chitra, soutient que des mécanismes d’auto-désendettement (ADL) courants ont entraîné des pertes massives sur Hyperliquid.

Dans un long message sur X, Chitra explique qu’un excès de $650 millions a été auto-désendetté à partir des positions de traders rentables. La somme, affirme-t-il, était 28 fois supérieure à la dette douteuse potentielle que les échanges utilisant l’ADL devaient couvrir.

Ce “massacre des innocents” pourrait, selon lui, être évité grâce à de nouveaux algorithmes ADL, décrits dans un rapport d’accompagnement de 95 pages.

Auto-désendettement en mode automatique

Chitra décrit l’ADL comme un “dernier recours” qui applique une “coupe” aux traders rentables pour " couvrir la mauvaise dette des positions insolvables."

L’algorithme “Queue”, utilisé depuis 10 ans, est largement adopté par des plateformes de contrats à terme perpétuels telles que certains grands échanges, Hyperliquid et Lighter.

Cependant, dans des conditions de marché extrêmes, lorsque l’ADL est activé à plusieurs reprises, “la stratégie Queue avide échoue totalement.”

La stratégie attribue des “coupes” en fonction des profits et de l’effet de levier, ce qui, selon Chitra, concentre les pertes sur les plus grands gagnants, tout en dépassant le montant nécessaire à la liquidation.

Il propose un algorithme “pro-rata conscient du risque” qui attribue l’ADL en fonction de l’effet de levier de chaque position.

Le message reconnait que “une stratégie [ADL] parfaite n’existe pas.” Cependant, en optimisant trois éléments d’un prétendu trilemme de l’ADL (solvabilité, équité et revenu), et en utilisant les données d’Hyperliquid du 10 octobre, la nouvelle approche semble surpasser significativement Queue.

Chitra conclut en appelant à davantage d’innovation dans la conception de la compensation algorithmique : “L’ADL a été inventé comme un pansement en 2015. Nous n’avons même pas commencé à explorer l’espace de conception !”

Réponse d’Hyperliquid

En réponse au post de Chitra, Jeff Yan d’Hyperliquid a lancé : “Ceux qui peuvent, le font. Ceux qui ne peuvent pas, fument.”

Cependant, plutôt que de répondre directement aux allégations d’auto-désendettement inefficace, il prend à partie la description de la relation entre l’ADL et le fonds d’assurance HLP d’Hyperliquid.

Il a accusé Chitra de “diffuser des mensonges masqués par des termes sophistiqués de ML pour avoir l’air intelligent.”

D’autres supporters d’Hyperliquid ont intervenu, pointant des inexactitudes apparentes et un biais dû à des investissements dans des concurrents.

Suite au krach du 10 octobre, Yan a soutenu que “les ADL nets ont permis aux utilisateurs de gagner des centaines de millions de dollars en fermant des positions courtes rentables à des prix favorables.”

Il a souligné que la file d’attente ADL de la plateforme intègre “à la fois l’effet de levier utilisé et le pnl non réalisé,” tout en remerciant les utilisateurs pour leurs retours. Il a également évoqué des recherches “sur la possibilité d’améliorations substantielles qui justifieraient une complexité accrue.”