TL;DR

• Les DAO ont une portée limitée pour réaliser des choses complexes en ce qui concerne l'allocation de leurs trésors
• Nous proposons des méthodes simples empruntées à la gestion traditionnelle de portefeuille pour aider les DAO à prendre des décisions plus claires
• Les cadres suivants peuvent aider les communautés :

1. Établir un benchmark
2. Pesez les risques pour aider à choisir entre les alternatives
3. Effectuer une analyse d'attribution de performance pour voir si les décisions actives ajoutent ou retranchent de la valeur

Autres références qui pourraient être utiles :

• Feuille de calcul avec des exemples de calculs
• Requête Dune personnalisable avec actifs de référence

Introduction

La littérature et la pratique de l'évaluation des performances d'investissement dans la finance traditionnelle sont étendues. Cependant, le monde on-chain a peu de proxies qui pourraient fournir aux DAOs ou aux investisseurs on-chain les outils nécessaires pour prendre des décisions d'allocation d'investissement quantitatives. Il existe de nombreuses façons d'effectuer une analyse d'attribution des performances du portefeuille, chacune avec ses propres compromis. Cependant, tout commence et se termine avec le benchmark que vise un portefeuille. En l'absence d'un benchmark, aucune attribution de performance n'est vraiment possible. L'Institut CFA déclare, dans ses documents praticiens de Wright & Mitchell Conover (2024), que :

Le benchmarking est nécessaire pour la mesure, l'attribution et l'évaluation des performances. Un benchmarking efficace permet au comité d'investissement d'évaluer le personnel et les gestionnaires externes. Deux niveaux de benchmarks distincts sont appropriés : l'un mesurant le succès des gestionnaires d'investissement par rapport à l'objectif pour lequel ils ont été engagés et l'autre mesurant l'écart entre le portefeuille de politique et le portefeuille tel qu'il a été réellement mis en œuvre.

Avec ce document, nous proposons un cadre simplifié pour la construction de références. De plus, nous démontrerons également ces benchmarks en les utilisant en proposant quelques modèles d'attribution des performances basés sur les pratiques et la littérature existantes. Notre contribution repose sur le fait que tous ces outils seront conçus pour le public du trésor de la DAO à l'esprit, en tenant compte des risques et des limites liés au fonctionnement de manière entièrement sur chaîne ou entièrement décentralisée.

Cet outil fondamental devrait fournir le point de départ à tout membre de la communauté pour répondre à quel a été la performance d'une trésorerie décentralisée et dans quelle mesure elle était imputable aux décisions actives prises par la communauté ou un gestionnaire délégué.

Qu'est-ce qu'un benchmark?

Pour tenter de formuler un cadre de référence approprié sur chaîne pour les DAO, nous revisitons la définition d'un benchmark et son rôle dans la finance traditionnelle.

Les benchmarks ont initialement servi d'indicateur général du sentiment du marché mais ont évolué en un outil central de mesure de la performance pour la gestion active, à mesure que l'externalisation des fonctions de gestion des investissements auprès de gestionnaires professionnels est devenue plus courante. Définir un benchmark fournit des éclaircissements importants pour une stratégie donnée, notamment :

• Un point de départ pour le portefeuille en l'absence d'une vue sur des actifs spécifiques
• Retours de base disponibles de la classe d'actifs en considération
• Un mécanisme de contrôle des risques actifs

Selon Bailey et Tierney (1998), un bon benchmark devrait avoir les caractéristiques suivantes :

• Non ambigu - Les actifs individuels et les poids doivent être clairement identifiables
• Investissable - Il doit être possible de reproduire et de détenir le benchmark pour obtenir son rendement (au moins net des dépenses)
• Mesurable—Il doit être possible de mesurer le rendement du benchmark de manière raisonnablement fréquente et opportune
• Approprié - Le benchmark doit être cohérent avec les objectifs de la DAO
• Spécifié à l'avance - Le benchmark doit être construit avant la période d'évaluation afin que les performances du trésor ne soient pas jugées par rapport à des benchmarks créés après coup.
• Responsable—La communauté devrait accepter la propriété du benchmark et être prête à en assumer la responsabilité. Le benchmark devrait être entièrement cohérent avec le processus d'allocation.

Comment les DAO peuvent-ils définir leurs cadres de gestion des risques ?

Stani Kulechov récemment décrittrésoreries DAO assez succinctement :

Le DAO Aave est un DAO net positif, ce qui signifie qu'après les coûts, il génère suffisamment de revenus pour laisser un surplus. Ce n'est pas une entreprise ; c'est plus semblable à utiliser la démocratie pour gouverner une infrastructure publique vitale (c'est ainsi que l'internet serait gouverné si la cryptonomie existait à l'époque).

Nous croyons que la gestion du trésor DAO est une activité holistique, plutôt qu'une activité isolée. La gestion efficace d'un trésor DAO commence par la reconnaissance des priorités et des contraintes uniques, qui ne sont pas présentes dans la gestion discrétionnaire de portefeuille pour les fonds gérés activement.

Dans notre rapport de novembre 2023, Steakhouse Financial a introduit le Cadre de gestion des risques, qui pourrait être utilisé pour définir les objectifs d'un protocole, les indicateurs clés de performance et les indicateurs clés de risque. Une Déclaration d'appétit pour le risque bien structurée devrait aider à définir les priorités du DAO. Une fois ces objectifs fixés, le trésor peut être utilisé pour faire progresser davantage les objectifs.

Pour une bonne pratique de gestion du trésor, nous nous référons à quelques priorités classées :

1. Déterminer le trésor minimum requis pour atténuer efficacement les risques pour le fonctionnement normal du protocole, dans la dénomination de jeton appropriée
2. Calculer l'exigence de combustion continue nécessaire pour couvrir les dépenses d'exploitation anticipées ou les distributions de subventions (par exemple en mois du trésor)
3. Allouer selon les règles approuvées par DAO

La dénomination cible des rendements du trésor peut varier en fonction du protocole. La plupart des DAO résolvant des subventions et des dépenses d'exploitation viseront en USD.

Pourquoi un benchmark est-il nécessaire pour les trésors de DAO ?

Les trésors de la DAO sont une ressource publique finie. Ils proviennent soit de collectes de fonds externes, soit de la génération de frais internes du protocole. Ils nécessitent une gestion prudente pour pouvoir perpétuer le développement et la maintenance des projets associés.

L'un des principaux défis auxquels les communautés décentralisées sont confrontées, cependant, est la difficulté de prendre et d'approuver des décisions complexes telles que l'allocation d'actifs. Une solution proposée par claberusde karpatkey,avocatspour la délégation de cette prise de décision à des tiers externes en utilisant des outils tels que les portefeuilles SAFE avec des modificateurs de rôle du Zodiaque, ce qui permet à la gestion du trésor du DAO de rester non-custodiale.

Que les DAO optent ou non pour la délégation externe, l'établissement de benchmarks peut être bénéfique. Cela peut aider les communautés à s'aligner sur une métrique véritablement importante dans le cadre d'une Déclaration d'appétit pour le risque plus large et approuvée par la communauté. Cela peut également aider à évaluer la performance de la prise de décision, qu'elle soit exécutée par l'intermédiaire d'une autorité déléguée par un tiers ou directement par les détenteurs de jetons.

À notre avis, la question est moins de savoir si un benchmark est nécessaire pour les DAO avec des trésors actifs. Ils le sont, et nous présumons que les trésors actifs sans benchmarks sont incomplets. Plutôt, nous essayons de fournir un cadre général pour répondre à la question “quel benchmark” utiliser, en tenant compte des domaines souverains uniques auxquels les DAO sont exposés et des contraintes auxquelles elles sont confrontées dans la navigation de ces derniers.

Une définition d'univers de référence restreinte pour les DAO

Notre humble vision du trésor des protocoles cryptographiques est un univers simplifié d'actifs à travers trois domaines distincts et souverains :

1. USD
2. ETH
3. BTC

Nous croyons que le panier d'actifs restreints de sDAI, wstETH et WBTC représente le mieux, pour les DAOs et au moment de la rédaction, ces trois domaines dans un benchmark. Les DAOs pourraient combiner ces trois actifs de différentes manières pour créer leur propre benchmark d'exposition de référence. Pour des raisons de commodité, les rendements devraient être libellés dans une seule devise, qui pourrait être le USD. Les rendements capturent donc la performance bêta de l'actif sous-jacent par rapport à la devise de présentation.

Nous proposons que la majorité des protocoles crypto seront exposés à un ou plusieurs de ces trois actifs et devraient constituer le coeur d'une sélection de référence pour les DAO. Avec le temps, le nombre de domaines peut s'élargir mais, pour l'instant, à part des cas particuliers, nous nous attendons à ce que la plupart des protocoles crypto soient orientés, dans une certaine mesure, vers l'un des trois actifs ci-dessus sous une forme ou une autre. Tous les sous-actifs dans chaque univers représentent une "décision de sélection" au sein de cet univers. Par exemple, un ETF S&P500 tokenisé serait utilisé comme référence dans le compartiment USD et les jetons UNI seraient utilisés comme référence dans le compartiment ETH. Le BTC reste en quelque sorte un monolithe, avec peu d'options d'exposition sans permission disponibles pour les DAO basés sur l'ETH, outre son simple appréciation de prix, bien que cela puisse changer avec le temps.

Par exemple, un protocole qui accumule de l'ETH pourrait décider de suivre un benchmark composé de 80% d'ETH, 20% de USD. Un protocole de prêt avec une exposition aux revenus à plusieurs actifs, y compris le WBTC, pourrait suivre un benchmark plus large tel que 40% d'ETH, 20% de BTC, 40% de USD. Un DAO hypothétique sans exposition directionnelle souhaitée aux actifs cryptographiques pourrait suivre un benchmark de 100% de USD.

Pour les actifs qui composent les composants du benchmark, nous proposons une combinaison d'actifs qui peuvent répondre aux caractéristiques de Bailey et Tierney pour un bon benchmark et être utiles à une communauté sélectionnant un benchmark à suivre.

En ce qui concerne les jetons natifs, notre point de vue est de strictementignorerles et ne les compter jamais dans le trésor. Les DAO pourraient lever des actifs non natifs en émettant des jetons natifs à partir du trésor. En fait, théoriquement, les DAO pourraient émettre un nombre infini de jetons bien au-delà de la « offre totale », ou émettre de nouveaux jetons avec un nouveau symbole et contourner complètement le jeton original. L'émission de jetons pour des actifs non natifs serait considérée comme un événement d'émission principal qui dilue les détenteurs de jetons existants de certains pourcentages. Par conséquent, l'utilisation de ces actifs non natifs devrait être au moins plus productive que la dilution, que ce soit mesuré par la réalisation de la mission et des objectifs des DAO ou même simplement par un retour financier pur.

Nous essayons de sélectionner les plus petits incrément de risque qui permettent de générer des récompenses ou des rendements avec le moins d'étapes de décision actives possible:

wstETH, une représentation tokenisée d'Ether mis en jeu via le protocole Lido et, en tant que plus grand protocole de mise en jeu liquide avec plus de 240k adresses individuelles de détenteurs, représente le meilleur proxy pour les récompenses et les pénalités d'ETH mis en jeu.

sDAI, une représentation tokenisée de DAI détenue dans le contrat du taux d'épargne Dai. Le taux d'épargne Dai est fixé par la gouvernance de MakerDAO, mais représente le taux de récompense libellé en USD le plus large possible, auquel même les DAO décentralisés pourraient être exposés.

WBTC, une représentation tokenisée de BTC détenue en garde chez BitGo, que nous pourrions remplacer par des alternatives plus décentralisées dès que possible

Le portefeuille le plus simple se compose simplement d'une combinaison d'un ou plusieurs des éléments ci-dessus. Un exemple de portefeuille indiciel avec rééquilibrage quotidien comprenant ces trois actifs est disponible sur notre public requête Dune.

Un DAO pourrait décider, dans le cadre d'un processus de ratification plus large du cadre de gestion des risques, que son benchmark est, par rapport à USD/BTC/ETH : 100/0/0 ou 33/33/33 ou 50/0/50 ou tout autre combinaison parmi un nombre infini de combinaisons.

Toute décision est donc évaluée par rapport au choix par défaut, le Benchmark. Si le DAO ne fait rien d'autre, quel est le rendement auquel il devrait s'attendre, dans les domaines auxquels il est exposé dans son Benchmark ?

Attribution des risques du trésor DAO avec la matrice des risques de Dialectic

La sélection des actifs à inclure dans le portefeuille du DAO devrait prendre en considération le risque incrémentiel. Dialectic’s @aaaaaaaaaaet@Meph1587Proposer une matrice de risque pour évaluer le risque du protocole.

Tout d'abord, le risque global est segmenté en six composantes:

• Contrat intelligent
• Économique
• Pont
• Oracle
• Gouvernance
• Audit

Contrat intelligent

Les contrats intelligents défectueux sont probablement la première cause de piratage. Faire une analyse complète n’est pas une tâche triviale (il existe des sociétés d’audit pour cela), mais une approche pragmatique générale peut être adoptée.

Au cours des dernières années, des centaines de protocoles ont été piratés par l'exécution de code non surveillée ou la manipulation de l'état. Rien qu'en 2023, 172 piratages ont été enregistrés dans DeFi.

Dès qu'un protocole est en direct, des centaines de regards se tournent vers la base de code afin de trouver d'éventuelles vulnérabilités. Il n'est pas déraisonnable de penser que le marché des chapeaux noirs est assez efficace. Bien sûr, il existe des cas limites où une vulnérabilité cachée dans la base de code reste invisible pendant des mois, voire des années (les exploits Curve et Euler en sont un bel exemple), mais d'une manière générale, prendre en compte l'âge d'un protocole lors de l'évaluation des risques des contrats intelligents est une bonne heuristique.

De plus, l'architecture, les composants et l'ensemble des dépendances du protocole vis-à-vis d'autres protocoles devraient être pris en compte. Par exemple, les AMM à gamme complète sont probablement les protocoles les plus sûrs en termes de surface d'attaque, tandis que les marchés monétaires et les CLAMMs sont beaucoup plus sujets aux bugs.

L'inclusion de fonctions au sein du code source qui peuvent atténuer les dommages en cas d'attaque, tels que la capacité de mettre en pause les échanges, est une fonctionnalité précieuse.

Gouvernance

La gouvernance fait référence au processus de mise en œuvre de modifications du code source du protocole, ainsi qu'à l'ajustement de paramètres clés, tels que les ratios prêt-valeur et les seuils de liquidation. Un autre aspect de l'évaluation des risques concerne la capacité de mise à niveau des contrats. Les équipes séparent fréquemment l'état et la logique du protocole grâce à l'utilisation de contrats mandataires. Cette méthode facilite le déploiement des mises à niveau en modifiant uniquement la composante logique du protocole, éliminant ainsi la nécessité de migrer l'état, tel que la liquidité du protocole utilisée par les utilisateurs. Néanmoins, cette stratégie comporte des inconvénients, car une nouvelle mise à niveau pourrait involontairement introduire des vulnérabilités dans le code source. De plus, une mise à niveau malveillante qui entraînerait des pertes pour les utilisateurs pourrait également être poussée.

Il y a trois grands aspects qui doivent être évalués en ce qui concerne le risque de gouvernance :

1. Contrôle d'accès au processus de gouvernance (qui/qu'est-ce qui est responsable)
2. Délai entre la proposition et la mise en œuvre
3. Fréquence des mises à niveau

À partir de (1), l'ordre de risque de haut niveau (de bas en haut) est le suivant DAO - Multisig - EOA. Bien sûr, des nuances prévalent dans le processus d'évaluation (c'est-à-dire la distribution des votes est-elle suffisamment répartie? La Multisig est-elle résistante à la collusion?)

En ce qui concerne le point (2), il est recommandé de mettre en œuvre un verrou temporel d'au moins 3 jours. Cette période permet aux utilisateurs d'évaluer les impacts potentiels de la mise à niveau proposée et, si désiré, de se retirer en retirant leur liquidité du protocole.
Un aspect mineur mais significatif concernant (3) est la fréquence à laquelle des mises à jour ou des modifications sont apportées au protocole. Idéalement, moins fréquent est préférable.

Économique

Analyser les risques économiques liés à l'engagement avec un protocole doit être menée à plusieurs niveaux.

Tout d'abord, en fournissant de la liquidité à un pool, nous nous exposons aux actifs sous-jacents de ce pool. Si la valeur de l'un de ces actifs diminue, les LP peuvent subir une perte non réalisée en raison des mécanismes de tarification d'une AMM. Il est donc crucial d'analyser le profil de risque de chaque actif pour évaluer avec précision le risque global du pool. Des facteurs tels que la liquidité de l'actif, la profondeur de la liquidité, la volatilité historique et le profil de risque de la contrepartie (qu'il s'agisse d'un émetteur centralisé ou d'un protocole décentralisé) contribuent tous au risque cumulatif du pool.

Pont

En ce qui concerne l'exposition aux actifs, un actif peut être natif ou relié par rapport à une chaîne donnée.

Historiquement, les ponts ont été un point douloureux de l'industrie, car ils ont été ciblés par des attaques à grande échelle.

Nous pouvons classer les ponts dans trois catégories macro différentes, allant du risque le plus élevé au plus bas :

• Externe
• Optimiste
• Autochtone

Les ponts externes, comme leur nom l'indique, sont validés par un ensemble externe de validateurs. Pour fonctionner correctement, ils s'appuient sur une hypothèse de majorité honnête M-sur-N. Parfois, des mesures de sauvegarde économiques sont mises en place pour empêcher une majorité collusive d'exécuter une attaque rentable (c'est-à-dire le slashing).

Dans l'ensemble, ce type de pont est considéré comme le plus risqué car il introduit un ensemble supplémentaire d'hypothèses de confiance dans l'équation. Des ponts comme Axelar et Multichain appartiennent à cette catégorie.

Les ponts optimistes intègrent un composant de latence dans la pile, permettant de contester tout message falsifié entre les chaînes A et B par les observateurs. Ces ponts s'appuient sur un modèle 1 sur N, car un seul acteur est nécessaire pour prévenir la fraude. Des ponts comme Across et Connext appartiennent à cette catégorie.

Les ponts vérifiés nativement sont sécurisés directement par les validateurs de la chaîne sous-jacente en incorporant un client léger d'une chaîne au sein du runtime de l'autre. Par exemple, les rollups de contrats intelligents tels que Arbitrum ou Starknet ont un pont de client léger avec Ethereum, où chaque transition d'état est vérifiée et validée par les validateurs d'Ethereum à travers des preuves de fraude ou de validité. Du point de vue de la sécurité, cette famille de ponts est la plus sûre à ce jour car elle n'introduit aucune hypothèse de sécurité supplémentaire.

Lors de la fourniture de liquidité, dans la majorité des cas, l'exposition de l'actif à un pool donné est soit émise de manière native (par exemple, USDC.e sur Arbitrum) soit émise de manière externe (par exemple, USDC.wh). Les ponts optimistes agissent généralement surtout en tant que facilitateurs de liquidité rapide (c'est-à-dire les transferts USDC.e (arb)-> USDC (eth)).

Oracle

Les protocoles peuvent s'appuyer sur un ou plusieurs oracles pour importer des données externes, telles que les prix des actifs, dans leurs systèmes. Si les données sont rapportées de manière inexacte, elles pourraient être exploitées pour exécuter des attaques, telles que des arbitrages nocifs. L'avènement des prêts flash a fourni un accès à des lignes de crédit virtuellement illimitées, faisant de la manipulation des prix des oracles un vecteur d'attaque courant dans la DeFi.

Les oracles peuvent être classés en deux types : ceux fournis par des tiers (par exemple, Chainlink, Tellor) et ceux qui sont des intégrations récupérant des données à partir de sources on-chain (par exemple, l'oracle Uniswap V3 TWAP).

Idéalement, les projets ne devraient pas dépendre uniquement d'un seul fournisseur. La mise en place d'un mécanisme de secours est crucial pour garantir des vérifications et des équilibres contre des données incorrectement rapportées. De plus, il est toujours plus facile de comprendre un protocole qui utilise une méthode de tarification d'oracle standardisée plutôt qu'une solution spécifique (comme l'utilisation des prix des jetons LP en tant qu'oracle de prix, par exemple).

Audit

Les audits réalisés sur la base de code sont cruciaux pour l'évaluation des risques, car ils aident à identifier et à corriger la plupart des vecteurs d'attaque potentiels pendant cette phase.

Cependant, la qualité des audits peut varier considérablement car les auditeurs disposent de ressources différentes et respectent des normes de qualité différentes. Bien que fournir une liste de niveau de qualité des cabinets d'audit soit hors du champ d'application de cet article, il incombe au allocateurs de capitaux de classer les cabinets d'audit en fonction de leurs antécédents et de la qualité de leurs audits précédents. Il est également important de noter que les auditeurs peuvent se spécialiser dans certains domaines, ce qui rend certains cabinets plus adaptés à l'audit d'un protocole spécifique que d'autres.

Idéalement, un projet devrait subir plusieurs audits et maintenir un programme de primes de bugs en cours pour renforcer la sécurité.

Les vérifications formelles offrent des garanties supplémentaires en matière de sécurité car elles consistent à prouver mathématiquement la correction du code du contrat, garantissant ainsi qu'il se comporte comme prévu dans toutes les conditions possibles.

Il est essentiel de se souvenir que les audits sont effectués sur un instantané particulier de la base de code. Par conséquent, leur validité pourrait être compromise par des modifications ultérieures, telles que celles introduites par le biais d'une mise à niveau du proxy.

Les accords d'audit en cours sont un bon compromis dans le cas où les contrats du projet sont modifiables. Dans ce cas, toute mise à jour peut nuire au protocole de manière imprévisible. Cela vaut également pour les décisions de gouvernance on-chain.

Indice de risque

Pour chaque composant de risque, une valeur numérique est attribuée. Cette méthodologie traite le risque comme une variable continue, bien qu'il soit plus précisément binaire, indiquant si un protocole est sécurisé ou non. En essence, ce que nous faisons est attribuer une valeur de probabilité à chaque catégorie, représentant la probabilité que ce composant soit exploité, conduisant au compromis du protocole.

Ces scores sont systématiquement appliqués à chaque nouvelle stratégie ou actif et sont multipliés de manière géométrique pour calculer une réduction totale du risque.

La formule ci-dessus fonctionne sous l'hypothèse que toutes les dépendances contribuent également au risque global, une hypothèse qui pourrait ne pas être vraie en raison des variations significatives dans l'architecture de différents protocoles. Pour tenir compte de ces variations, attribuer un poids à chaque catégorie de risque pourrait améliorer la précision de la formule. Par conséquent, notre formule révisée serait :

Où wi représente le poids assigné à la catégorie de risque. En prenant Uniswap V3 et Aave V3 comme exemples, nous pouvons explorer l'assignation de poids au risque de gouvernance. Les deux protocoles sont gouvernés par leurs DAO respectifs, mais l'étendue de l'application varie considérablement entre eux.

Pour Uniswap V3, le pouvoir de gouvernance est quelque peu limité ; le DAO Uniswap ne peut imposer qu'une taxe de protocole sur les swaps. Il n'a pas le pouvoir de mettre sur liste noire des actifs, de mettre en pause des pools ou de mettre à niveau des contrats de protocole. En revanche, le DAO Aave V3 joue un rôle plus critique, supervisant le paramétrage des risques pour chaque marché, tels que les plafonds de fourniture et d'emprunt, les ratios prêt-valeur et les facteurs de réserve, en plus d'avoir la capacité de mettre à niveau les contrats de protocole eux-mêmes.

Cette distinction met en lumière une variance significative dans les risques potentiels liés à la gouvernance : le DAO d'Uniswap, avec ses pouvoirs limités, présente un risque minimal, suggérant un poids de risque de gouvernance proche de 0. En revanche, le DAO d'Aave, avec son autorité plus large, supporte un risque de gouvernance plus substantiel, justifiant un poids plus élevé.

Ci-dessous se trouve une matrice de risques conçue pour fournir des directives pour attribuer des scores de risque à chaque catégorie de risque. Les valeurs pourraient être interpolées entre les colonnes - il n'y a aucun avantage à une catégorisation purement discrète.

Le rendement attendu d'une stratégie doit être actualisé par ce facteur de risque pour produire un classement relatif du rendement ajusté en fonction du risque pour une nouvelle stratégie, par rapport aux actifs de référence.

Dialectique : Scores de risque sur les actifs de référence

Les actifs de référence (wstETH, sDAI, WBTC) eux-mêmes ne sont pas sans risque. Ils ont des scores dialectiques positifs dans au moins deux des catégories ci-dessus. Cependant, cela devrait fournir une heuristique utile pour les communautés cherchant à évaluer s'il faut inclure une nouvelle stratégie ou simplement rester sur le benchmark.

Attribution de performance du Trésor DAO

Le modèle d'attribution de performance que nous cherchons à répondre à nos deux questions initiales (quelle a été la performance d'un excédent décentralisé et dans quelle mesure était-elle attribuable à des décisions actives prises par la communauté ou un gestionnaire délégué) est un modèle simplifié d'une période à l'autre.Brinson-Fachlerdécomposition de l'attribution.

Il existe de nombreuses simplifications nécessaires pour que ce modèle d'attribution de performance fonctionne, mais nous sommes à l'aise d'introduire cette première itération d'un modèle en tant qu'outil d'attribution de performance simplifié et viable pour les DAOs.

Annexe: Exemples

Exemple 1: Indice de référence simple construit avec le panier

Nous avons choisi notre propre allocation d'effort minimum préférée. Il s'agit pratiquement du benchmark d'effort le plus bas que vous pourriez construire avec un biais long très marqué sur le marché cryptographique global du point de vue d'un DAO. C'est approprié si votre DAO a un biais long structurel sur la cryptographie, y compris le BTC. Cela peut être le cas pour un protocole de prêt ou un protocole perp on-chain, par exemple wstETH 53,2 %, WBTC 34,2 % et sDAI le reste.

Exemple 2 : DAO basé sur l'ETH évaluant trois nouvelles stratégies

Si un DAO basé sur l'ETH (c'est-à-dire dont l'indice de référence est de 100% ETH) évaluait trois stratégies à choisir, un tableau de réduction des risques pourrait par exemple ressembler à ce qui suit.

Nous calculons les scores de réduction du risque dialectique pour chacun des :

• Muniswap AMM, un design AMM novateur sur une couche 2 très vantée, sécurisé par un multisig
• Braave, le même protocole de prêt décrit ci-dessus
• Un nouveau fork de stablecoin basé sur stETH forké de Liquity mais sans la possibilité d'effectuer des rachats

Lors de la comparaison de ces scores de risque d'actifs avec le benchmark, une communauté dispose d'un point de données supplémentaire à prendre en compte lorsqu'il s'agit de décider s'il faut exécuter une stratégie donnée.

Dans cet exemple, à part Braave, soit les risques relatifs pour chaque unité de rendement excédentaire sont trop élevés, soit le rendement excédentaire pour chaque unité de risque est trop faible. La communauté a maintenant le vocabulaire pour débattre des mérites de l'allocation, ou simplement ne prendre aucune décision et rester dans l'actif de référence, wstETH.

Exemple 3: Benchmark et attribution des performances

Prenez par exemple (tableur pour illustration) un DAO qui régit Braave, un protocole hypothétique de marché du prêt qui offre un effet de levier contre WBTC, stETH et USDC, entre autres. Compte tenu de la pondération de leurs revenus, leur excédent finit par s'accumuler sous forme d'un mélange de BTC, ETH, USDC et divers jetons de gouvernance provenant de protocoles DeFi basés sur l'ETH. La communauté détermine que leur référence idéale est de 10% BTC, 50% ETH et 40% USD.

Le comité du trésor, composé de maxis ETH, a reçu l'autorité déléguée des détenteurs de jetons pour gérer l'excédent et décide de poursuivre des opportunités plus actives pondérées loin du USD et du BTC malgré le mandat. Les rendements périodiques des actifs de référence sont :

(Chiffres de rendement complètement inventés ci-dessous)

La sélection de portefeuille que le comité fait est:

Le tableau d'attribution de performance résultant est :

De cette analyse, la communauté peut conclure que pendant cette période, le comité du trésor a sous-performé derrière les décisions d'allocation de domaine actif et a sous-performé derrière les décisions de sélection de domaine. La communauté peut maintenant évaluer si le processus de prise de décision au sein de la communauté conduit la gestion de l'excédent vers les résultats souhaités, comme indiqué dans sa Déclaration d'appétit pour le risque dans le cadre d'un Cadre de gestion des risques approuvé par le DAO. Il pourrait bien s'agir du cas, auquel cas l'allocation de référence pourrait nécessiter un réexamen lors d'un prochain vote du DAO.

Références

Bailey, J. V., & Tierney, D. E. (1998). Contrôle du risque de désaccord dans les programmes d'investissement à plusieurs gestionnaires. Fondation de recherche de l'Institut CFA.

Wright, M. A., et Mitchell Conover, C. (2024). Évaluation de la performance du portefeuille. Dans Lectures de remise à niveau (Vol. Gestion de portefeuille). Institut CFA.

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