Algoritmo desatualizado causou $650M perdas excessivas na Hyperliquid, relatório

Fonte: CryptoNewsNet Título Original: Algoritmo desatualizado causou $650M perdas excessivas na Hyperliquid, relatório Link Original: Dois meses após o colapso do mercado de criptomoedas em 10 de outubro, que liquidou $19 bilhões de posições, o CEO da Gauntlet, Tarun Chitra, argumenta que mecanismos comuns de autodeleveraging (ADL) levaram a perdas massivas na Hyperliquid.

Em uma publicação extensa na X, Chitra diz que um excesso de $650 milhões foi autodeleveraged das posições de traders lucrativos. A quantia, ele afirma, foi 28x maior do que a possível dívida ruim enfrentada pelas exchanges que utilizavam ADL.

Este “massacre dos inocentes” poderia, alegadamente, ser evitado com novos algoritmos de ADL, descritos em um relatório de 95 páginas.

Autodeleveraging no piloto automático

Chitra descreve o ADL como uma “medida de última instância” que aplica um “corte” aos traders lucrativos para “cobrir a dívida ruim de posições insolventes.”

O algoritmo “Queue”, com 10 anos, é amplamente utilizado por plataformas de futuros perpétuos, como certas exchanges principais, Hyperliquid e Lighter.

No entanto, sob condições extremas de mercado, quando o ADL é ativado repetidamente, “a estratégia gananciosa Queue falha completamente.”

A estratégia atribui “cortes” com base nos lucros e alavancagem, que, segundo Chitra, concentram perdas nos maiores vencedores, ultrapassando a quantidade necessária para liquidação.

Ele sugere um algoritmo de “pro-rata consciente de risco” que atribui ADL com base na alavancagem de cada posição.

O post reconhece que “uma estratégia [ADL] perfeita não existe.” No entanto, ao otimizar três elementos de um chamado Dilema do ADL (solvência, justiça e receita), e usando dados de 10 de outubro da Hyperliquid, a nova abordagem parece superar significativamente a Queue.

Chitra conclui pedindo por mais inovação no design do desbravador algorítmico: “O ADL foi inventado como um curativo em 2015. Ainda nem começamos a explorar o espaço de design!”

Resposta da Hyperliquid

Em resposta ao post de Chitra, Jeff Yan, da Hyperliquid, comentou: “Quem pode, faz. Quem não pode, espalha medo.”

No entanto, ao invés de responder diretamente às alegações de autodeleveraging ineficiente, ele discorda da descrição da relação entre ADL e o fundo de seguro HLP da Hyperliquid.

Ele acusou Chitra de “espalhar mentiras mascaradas por termos sofisticados de ML para parecer inteligente.”

Outros apoiadores da Hyperliquid também intervieram, apontando aparentes imprecisões e viés devido a investimentos em concorrentes.

Após o crash de 10 de outubro, Yan argumentou que “as redes de ADL geraram centenas de milhões de dólares para os usuários ao fechar posições vendidas lucrativas a preços favoráveis.”

Ele destacou que a fila de ADL da plataforma incorpora “tanto a alavancagem utilizada quanto o pnl não realizado,” agradecendo aos usuários pelo feedback. Também mencionou pesquisas “sobre se podem haver melhorias substanciais que justifiquem mais complexidade.”