
Uma base de dados CDP (Collateralized Debt Position) é um repositório estruturado que organiza todos os dados on-chain relacionados com posições de dívida colateralizada. As CDP assemelham-se a empréstimos hipotecários: deposita ativos como garantia para tomar stablecoins emprestadas ou contrair empréstimos e, caso a sua garantia fique abaixo de um determinado limiar, a sua posição pode ser liquidada.
No blockchain, uma base de dados CDP agrega dados dispersos de eventos de contratos — como depósitos de garantia, empréstimos, reembolsos, atualizações de preços e registos de liquidação — em tabelas e vistas acessíveis. Esta agregação permite uma gestão de risco eficaz e facilita a investigação. Nas fases iniciais, a MakerDAO designava estas posições como CDP antes de as passar a denominar Vaults (Fonte: MakerDAO Docs, 2026-01).
O valor essencial de uma base de dados CDP reside em tornar a informação de risco e de posições transparente e acessível. Os programadores utilizam-na para backtesting de estratégias, os investigadores analisam ciclos de liquidação e os investidores avaliam margens de segurança de colateralização, definindo alertas em conformidade.
Em períodos de elevada volatilidade de mercado, apurar se serão desencadeadas liquidações ou identificar as posições mais vulneráveis exige dados rigorosos e em tempo real sobre posições e preços. A base de dados CDP agrega esta informação crítica numa camada única e consultável, permitindo que todos os intervenientes disponham de uma base factual consistente.
Uma base de dados CDP integra tipicamente dados de três origens: nós de blockchain, feeds de preços de oráculos e parâmetros de governação do protocolo. Subscreve eventos de contratos, registando cada ocorrência de “abertura de posição”, “aumento de garantia”, “emissão de stablecoin”, “reembolso” e “liquidação”, tudo serializado por tempo de bloco.
De seguida, a base de dados calcula métricas derivadas como o rácio de colateralização (valor da garantia/dívida), margem de segurança (colateralização atual menos limiar de liquidação) e arquiva instantâneos de preços e parâmetros de governação para reprodução histórica e auditoria.
Os campos essenciais habitualmente presentes numa base de dados CDP incluem:
Estes campos possibilitam cálculos de risco completos e análise histórica, superando as consultas fragmentadas e pontuais.
A análise do risco de liquidação assenta no cálculo dos rácios de colateralização e margens de segurança, bem como na projeção do impacto da volatilidade dos preços. O rácio de colateralização é calculado como (montante da garantia × preço) / saldo da dívida. Se este rácio descer abaixo do limiar de liquidação definido pelo protocolo, a liquidação é desencadeada.
Por exemplo, a Liquity estabelece um rácio mínimo de colateralização de 150% (Fonte: Liquity Docs, 2026-01). Após cada atualização de preço, a base de dados CDP recalcula o rácio de cada posição e determina a margem de segurança remanescente. Se a margem for demasiado reduzida, podem ser ativados alertas ou as estratégias ajustam-se automaticamente, reforçando a garantia ou reembolsando dívida.
A base de dados CDP associa atualizações de preços dos oráculos diretamente aos registos de posições, subscrevendo os eventos relevantes dos oráculos. Os oráculos funcionam como fontes externas de dados, fornecendo preços de mercado justos — como cotações ETH/USD registadas on-chain.
Parâmetros do protocolo como taxas de estabilidade, penalizações de liquidação e descontos de garantia provêm de contratos de governação ou ficheiros de configuração. Quando estes parâmetros são alterados, a base de dados regista instantâneos dos novos valores para garantir que o backtesting utiliza regras historicamente corretas nos cálculos de risco e retorno (Fonte: MakerDAO Governance Portal, 2026-01).
A estrutura e lógica das bases de dados CDP diferem entre protocolos. A MakerDAO (atualmente utilizando o termo “Vault”) suporta múltiplos tipos de garantia e mecanismos de liquidação variados; os seus parâmetros de taxas são controlados por governação, resultando numa estrutura de dados mais rica. A Liquity privilegia operações minimizadas em governação, com um rácio mínimo de colateralização fixo (150%) e liquidações processadas através da Stability Pool — os campos são mais simples, mas exigem rastreio rigoroso de instantâneos de preços e posições em sequência temporal (Fonte: Liquity Docs, 2026-01).
Assim, ao integrar com a MakerDAO, uma base de dados CDP foca-se no suporte a múltiplos colaterais e instantâneos dos parâmetros de taxas. Com a Liquity, a prioridade é a gestão de filas de liquidação, transições de estado dos Troves e fluxos de fundos na Stability Pool.
Em contextos de investigação, a base de dados CDP suporta análises como o mapeamento da distribuição dos rácios de colateralização, identificação de clusters de posições de alto risco, análise de intervalos de disparo de liquidações e backtesting de estratégias como ajuste dinâmico de garantia ou diversificação.
Na prática de negociação, os sinais de risco da base de dados CDP podem ser combinados com a monitorização de mercado. Por exemplo, ao acompanhar movimentos de preços de stablecoins e ativos de garantia nos mercados e anúncios da Gate, os traders podem definir alertas baseados em margem de segurança com recurso à base de dados CDP, mitigando o risco de liquidação forçada durante oscilações acentuadas de preços. Todas as decisões devem considerar a segurança do capital e os riscos dos smart contracts; esta informação não constitui aconselhamento de investimento.
Etapa 1: Selecionar protocolos e redes. Identificar os protocolos (ex: MakerDAO, Liquity) e blockchains (ex: Ethereum mainnet) a monitorizar; listar os endereços de contratos e tipos de eventos relevantes.
Etapa 2: Ligar nós e capturar eventos. Operar ou alugar nós de blockchain; subscrever eventos de contratos; armazenar dados brutos de atividades como abertura de posições, adição de garantia, reembolso de empréstimos ou liquidação.
Etapa 3: Integrar Oracles e parâmetros. Ligar a atualizações de preços de oráculos; obter periodicamente parâmetros de governação; criar versões instantâneas para garantir backtesting reprodutível.
Etapa 4: Calcular métricas e modelizar. Gerar campos derivados como rácio de colateralização, margem de segurança e faixas potenciais de liquidação; serializar por tempo de bloco para visualização e alertas.
Etapa 5: Controlo de risco e alertas. Definir limiares e regras (ex: “alertar quando o rácio de colateralização se aproxima do limiar de liquidação”), registando as condições de disparo de cada alerta para auditoria e melhoria contínua.
As bases de dados CDP convertem dados on-chain fragmentados sobre posições e preços em insights acionáveis para gestão de risco e investigação. A sua base reside na captura rigorosa de eventos, instantâneos de preços e parâmetros, e no cálculo contínuo de métricas-chave como o rácio de colateralização e a margem de segurança. A estrutura dos campos e a lógica de negócio variam consoante o protocolo — a modelação personalizada é indispensável. Ao combinar a base de dados CDP com observações de negociação (como o acompanhamento de preços de ativos relevantes ou anúncios na Gate), os utilizadores conseguem identificar riscos de liquidação de forma mais proativa. Contudo, nenhuma estratégia ou sistema de alertas elimina os riscos inerentes de mercado ou contratos — cada utilizador deve avaliar autonomamente a segurança do capital e diversificar em conformidade.
O preço de liquidação resulta de três fatores: o valor do ativo de garantia, o montante total da dívida e o rácio de liquidação exigido. Quando a descida dos preços dos ativos faz com que o rácio de colateralização fique abaixo do limiar mínimo, a liquidação é automaticamente desencadeada pelo sistema. A base de dados CDP permite monitorizar em tempo real este ponto crítico, possibilitando-lhe avaliar previamente a sua exposição e evitar liquidações súbitas.
A base de dados CDP regista dados em tempo real para todas as posições ativas — incluindo tipos de garantia, montantes e dimensão da dívida. Ao filtrar por posições de elevado valor e monitorizar as respetivas flutuações, pode identificar movimentos de “baleias” e potenciais sinais de risco no mercado. Isto é especialmente útil para aferir o sentimento de mercado e antecipar potenciais vagas de liquidação.
Os tipos de garantia aceites variam consoante o protocolo DeFi — a MakerDAO aceita principalmente ETH e stablecoins, enquanto a Liquity se foca exclusivamente em ETH. A base de dados CDP mantém registos completos de todas as garantias aceites por protocolo, juntamente com os respetivos parâmetros de risco. Pode consultar listas específicas de garantias através de plataformas como a Gate, em função do protocolo utilizado.
A taxa de estabilidade funciona como uma taxa de juro — aumenta diretamente o custo de manutenção de uma CDP. A base de dados regista tanto as alterações históricas como os níveis atuais das taxas de estabilidade, permitindo-lhe avaliar a rentabilidade do crédito ao longo do tempo. Taxas mais elevadas aceleram o crescimento da dívida na sua posição, exigindo monitorização ou ajustamentos mais frequentes.
Posições de alto risco apresentam normalmente rácios de colateralização baixos, ativos subjacentes voláteis ou encontram-se próximas do limiar de liquidação. Com ferramentas de filtragem na base de dados CDP, pode ordenar por rácio de colateralização ou tipo de ativo para identificar rapidamente estas exposições. Estas posições tendem a ser liquidadas primeiro em mercados voláteis — funcionando como indicadores precoces de grandes movimentos de mercado.


