要約すると;

• DAOは、自らの財務を割り当てる複雑なタスクを行うためには、限られた範囲しか持っていません
• 私たちは、伝統的なポートフォリオ管理から借りたシンプルな方法を提案して、DAOがより明確に意思決定を行うのを支援します
• 以下のフレームワークはコミュニティを支援するのに役立ちます:

1. ベンチマークを設定する
2. 代替案の選択を支援するためにリスクを評価します
3. アクティブな意思決定が価値を追加または減少させているかどうかを確認するためにパフォーマンス帰属分析を行います

他の参考になる可能性がある参照:

• 例示計算が含まれたスプレッドシート
• ベンチマーク資産を使用したカスタマイズ可能なDuneクエリ

紹介

従来の金融における投資パフォーマンス評価の文献と実践は幅広いです。しかし、オンチェーンの世界には、DAOやオンチェーン投資家に必要な量的投資配分の意思決定を行うためのプロクシがほとんどありません。ポートフォリオのパフォーマンス帰属分析を行う方法は多岐にわたり、それぞれにトレードオフがあります。ただし、すべての始まりと終わりは、ポートフォリオが追跡しようとするベンチマークです。ベンチマークがない場合、実際のパフォーマンス帰属は本当に不可能です。CFA協会は、Wright＆Mitchell Conover（2024）による実務者向け資料で述べています。

パフォーマンスの測定、帰属、および評価のためには、ベンチマークが必要です。効果的なベンチマーキングにより、投資委員会はスタッフや外部マネージャーを評価することができます。適切なベンチマークの2つの別々のレベルが適切です：1つは、投資マネージャーの成功を、彼らが雇われた目的に対して測定するものであり、もう1つは、ポリシーポートフォリオと実際に実施されたポートフォリオとの間のギャップを測定するものです。

この論文では、ベンチマーク構築のための簡略化されたフレームワークを提案します。さらに、既存の実務と文献に基づいたパフォーマンス属性モデルを提案することで、これらのベンチマークを実際に使用してデモンストレーションします。私たちの貢献は、すべてのこれらのツールがDAO財務聴衆を念頭に置いて構築されるため、完全なオンチェーンまたは完全に分散化された方法で運営する際のリスクや制限を考慮しています。

この基本的なツールは、分散型財務のパフォーマンスがどのようであり、その大部分がコミュニティまたは委任されたマネージャーが行った積極的な意思決定に帰因するかを解決するための出発点を提供するはずです。

ベンチマークとは何ですか？

DAO（分散自治組織）のための適切なオンチェーンベンチマークフレームワークを構築しようとするために、ベンチマークの定義とそれが従来の金融業界で果たす役割を見直します。

ベンチマークはもともと市場のセンチメントの一般的な指標としての役割を果たしていましたが、投資運用業務をプロのマネージャーに外部委託することが一般的になるにつれて、アクティブ運用の中心的なパフォーマンス測定ツールに進化しました。ベンチマークを定義することは、特定の戦略に重要な明確化を提供します。

• 特定の資産についての見解がない場合のポートフォリオの出発点
• 考慮対象となる資産クラスから利用可能なベースリターン
• アクティブリスクの制御メカニズム

Bailey and Tierney（1998）によると、優れたベンチマークは以下の特性を持つはずです：

• 明確な-個々の資産と重みが明確に識別可能でなければなりません
• Investable—それは、ベンチマークを複製し保持してそのリターンを得ることが可能でなければなりません（少なくとも経費を差し引いた額）
• 計測可能である必要があります-ベンチマークのリターンを比較的頻繁かつ適時に計測できる必要があります
• 適切-ベンチマークは（DAOの）目標と一致していなければなりません
• 事前に指定する—ベンチマークは、評価期間の前に構築されなければならず、財務パフォーマンスが事後に作成されたベンチマークに対して判断されないようにします。
• Accountable—コミュニティは、ベンチマークの所有権を受け入れ、それに責任を負う意志があるべきです。ベンチマークは、割り当てプロセスと完全に一貫している必要があります。

DAOはどのようにリスク管理フレームワークを設定できますか？

Stani Kulechov recently 説明されたDAOの財務は非常に簡潔です:

Aave DAOは、コストを控除した後に余剰が残るネットポジティブなDAOです。これはビジネスではなく、民主主義を使って重要な公共インフラを統治することに似ています（もし暗号経済が以前から存在していたら、インターネットはこのように統治されていたでしょう）。

私たちは、DAOの財務管理は孤立した活動ではなく、包括的な活動であると考えています。DAOの財務の効果的な管理は、主要事項と一意な制約条件の認識から始まります。これは、能動的に管理されるファンドの裁量的ポートフォリオ管理には存在しないものです。

2023年11月のレポートでは、ステーキハウスファイナンシャルが導入しました、リスク管理フレームワーク, これは、プロトコルの目標、主要な業績評価指標、および主要リスク指標を定義するために使用できます。よく構築されたリスクアペタイトステートメントは、DAOの優先事項を明確にするのに役立ちます。これらの目標が確立されると、財務はそれらの目標をさらに推進するために活用されることがあります。

良好な財務管理の実践のために、私たちはいくつかのランク付けされた優先事項に従います:

1. プロトコルの正常な機能のために効果的なリスク緩和に必要な最小の財務を、適切なトークンの単位で決定します
2. 予想される運営費や助成金の分配をカバーするために必要な継続的な焼却要件を計算します（たとえば、財務の月単位で）
3. DAOの承認されたルールに従って割り当てる

財務省の収益のターゲット単位は、プロトコルによって異なる場合があります。助成金や運営費用を解決する多くのDAOは、USDを目指します。

なぜDAO財務にはベンチマークが必要なのですか？

DAOの財務は有限の公共リソースです。それらは、外部の資金調達またはプロトコルの内部手数料の生成によって生じます。関連するプロジェクトの開発と保守を永続化するためには、注意深い管理が必要です。

分散型コミュニティが直面する主な課題の1つは、資産配分などの複雑な意思決定を行い承認する難しさです。提案されている解決策の1つは、claberusからkarpatkey、提唱者この意思決定を外部第三者に委任するために、SAFEウォレットなどのツールを使用し、ゾディアックロールモディファイアを使用します。これにより、DAO財務管理は非保管となります。

DAOが外部委任を選択するかどうかにかかわらず、ベンチマークを確立することは有益です。これにより、コミュニティが広範囲でコミュニティが支持するリスクアペタイトステートメントの一部として真のノースメトリックに合意するのに役立ちます。また、第三者による委任権を通じて実行されるか、トークン保有者によって直接実行されるかに関係なく、意思決定のパフォーマンスを評価するのにも役立ちます。

私たちの見解では、アクティブな財務を持つDAOにとってベンチマークが必要かどうかという問題は、少ないと考えています。それらは、ベンチマークのないアクティブな財務は不完全であると仮定しています。むしろ、DAOがさらされる独自の主権領域と、これらを航行する際に直面する制約を考慮に入れて、使用する「どのベンチマーク」に対する一般的な枠組みを提供しようとしています。

DAOに対する制限されたベンチマーク・ユニバースの定義

私たちの謙虚な暗号プロトコル財務の世界観は、独立した3つの領域を横断する資産の単純化された宇宙です。

1. USD
2. ETH
3. BTC

sDAI、wstETH、およびWBTCの制限された資産バスケットが、DAOおよび執筆時点で、これら3つのドメインを最も適切に表現していると我々は考えています。DAOは、これら3つの資産を任意の方法で組み合わせ、独自の参照曝露のベンチマークを作成することができます。便宜上、収益は1つの通貨で表されるべきであり、それはUSDである可能性があります。したがって、収益は基礎となる資産のベータ・パフォーマンスを提示通貨に対する相対的なパフォーマンスに捉えます。

暴露することが予想される暗号プロトコルの大部分は、これらの3つの資産のいずれか1つ以上にさらされることになり、DAOのためのベンチマーク選択の中核を形成すべきであると提案します。時間の経過とともに、ドメインの数は拡大する可能性がありますが、今のところ、端数を除いて、ほとんどの暗号プロトコルが上記のいずれかの資産にある程度向けられることが期待されます。各ユニバース内のすべてのサブ資産は、そのユニバース内での「選択の決定」を表します。たとえば、トークン化されたS&P500 ETFはUSDバケットでベンチマークになり、UNIトークンはETHバケットでベンチマークになります。BTCはある種の巨像のような存在であり、ETHベースのDAOにとっては、単なる価格の上昇以上の許可なしの露出オプションはほとんどありませんが、これは時間とともに変わるかもしれません。

例えば、ETHを蓄積するプロトコルは、80%のETH、20%のUSDから成るベンチマークに従うことを決定することができます。WBTCを含む複数の資産に収益の露出がある貸出プロトコルは、40%のETH、20%のBTC、40%のUSDなど、より広いベンチマークに従うことができます。暗号資産への意図された方向性露出のない仮想のDAOは、100%のUSDから成るベンチマークに従うことができます。

ベンチマークを構成する資産については、BaileyとTierneyの特性を満たす資産の組み合わせを提案し、適切なベンチマークの選択を行うコミュニティに役立つ資産の組み合わせを提案します。

ネイティブトークンに関して、私たち自身の見解は厳格である無視それらを数えて、決して財務に計上しないでください。 DAOは、財務からネイティブトークンを発行することで、非ネイティブ資産を調達できます。 実際、理論的には、DAOは「総供給量」を遥かに超える無限のトークンを発行したり、新しいシンボルで新しいトークンを発行して元のトークンを回避することさえできます。 非ネイティブ資産に対してトークンを発行することは、既存のトークン保有者をある割合で希釈する主要な発行イベントとしてカウントされます。 したがって、これらの非ネイティブ資産の使用は、希釈を上回る少なくとも生産性が高いはずです。それはDAOの使命と目標の達成によって評価されるか、純粋な財務リターンによって評価されるかに関わらず。

可能な限り少ないアクティブな決定ステップで報酬や収益を生成するために、リスクの最小単位を選択しようとします。

wstETH、EtherをLidoプロトコルを通じてステーキングしたトークン化された表現であり、個々の保有アドレスが24万以上ある最大の流動性ステーキングプロトコルを表し、ステーキングされたETHの報酬やペナルティの最適な代理となります。

sDAIは、Dai Savings Rate契約で保持されているDAIのトークン化表現です。Dai Saving RateはMakerDAOガバナンスによって設定されていますが、分散型DAOでさえ露出できる可能性のあるUSD建ての報酬率を広く表しています。

WBTCは、BitGoで預託されたBTCのトークン化表現であり、できるだけ早くより分散化された代替手段に置き換えることができます

最も単純なポートフォリオは、単純に上記の1つ以上の組み合わせで構成されています。これらの3つのアセットをフィーチャーしたデイリーリバランスのインデックスポートフォリオの例が当社で利用可能です。public Dune query.

DAOは、より広範なリスク管理フレームワークの承認プロセスの一環として、USD/BTC/ETHに関してそのベンチマークを、100/0/0または33/33/33または50/0/50または無限の組み合わせの中からどれか他のものにすることを決定することができます。

どんな意思決定も、そのデフォルトの選択肢であるベンチマークとの関係で評価されます。DAOがそれ以外のことをしない場合、そのベンチマークに露出しているドメイン内で期待すべきリターンは何ですか？

DialecticのリスクマトリックスによるDAO財務リスクの帰属

DAOポートフォリオに含める資産を選択する際には、増分リスクを考慮する必要があります。ダイアレクティックの@aaaaaaaaaaそして@Meph1587プロトコルリスクを評価するためのリスクマトリックスを提案します。

最初に、全体的なリスクは6つのコンポーネントに分割されます:

• スマートコントラクト
• 経済
• ブリッジ
• オラクル
• ガバナンス
• 監査

スマート契約

不良なスマートコントラクトはおそらくハッキングの主要原因です。包括的な分析を行うことは容易ではありません（そのための監査会社がありますが）、しかし、一般的な実用的なアプローチが取られる可能性があります。

過去数年間、数百のプロトコルが無人のコード実行や状態操作を通じてハッキングされてきました。2023年だけでDeFiで172件のハックが登録されました。

プロトコルが稼働するとすぐに、数百の目がコードベースを見て、潜在的な脆弱性を見つけようとします。ブラックハット市場が非常に効率的であると考えるのは不条理ではありません。もちろん、コードベースの中で隠れた脆弱性が数か月、数年間隠れているケースもあります（CurveとEuler exploitsはその良い例です）、しかし一般的に、スマートコントラクトのリスクを評価する際にプロトコルの年齢を考慮するのは良いヒューリスティクスです。

さらに、プロトコルのアーキテクチャ、コンポーネント、および他のプロトコルからの依存関係のセットも考慮すべきです。たとえば、フルレンジAMMは、攻撃面においておそらく最も安全なプロトコルであり、一方、マネーマーケットやCLAMMはバグの影響を受けやすいです。

攻撃が発生した場合に被害を軽減するための機能をコードベースに組み込むこと、例えば取引を一時停止できる機能は貴重な特徴です。

統治

ガバナンスとは、プロトコルのコードベースへの変更の実装プロセスや、ローン対価比率や清算閾値などの主要パラメータの調整を指します。リスク評価の別の側面は、契約のアップグレード可能性に関わります。チームはしばしばプロキシ契約の使用を通じて、プロトコルの状態とロジックを分離します。この方法により、プロトコルのロジックコンポーネントのみを変更することで、アップグレードの展開を容易にし、ユーザーが利用するプロトコルの流動性などの状態を移行する必要がなくなります。ただし、この戦略には欠点があり、新しいアップグレードがコードベースに誤って脆弱性を導入する可能性があります。さらに、ユーザーに損失をもたらす悪意のあるアップグレードも行われる可能性があります。

ガバナンスリスクに関して評価すべき重要な側面は3つあります:

1. ガバナンスプロセスへのアクセス制御（誰/何が担当しているか）
2. 提案と実施の間の時間遅延
3. アップグレードの頻度

(1)現在、リスクの高い順に並べると、次のようになります。DAO - マルチシグ - EOA。もちろん、評価プロセスには微妙なニュアンスがあります（つまり、投票の分布は十分に分散していますか？マルチシグは共謀に耐性がありますか？）

(2)に関しては、最低3日間のタイムロックの実装が推奨されています。この期間により、ユーザーは提案されたアップグレードの潜在的な影響を評価し、必要に応じてプロトコルからの流動性を取り除くことができます。
(3)に関して些細ながら重要な側面は、プロトコルへのアップグレードや変更がどれだけ頻繁に行われるかです。理想的には、より頻繁な方が望ましいです。

経済

プロトコルとの関与に伴う経済リスクの分析は、複数のレベルで実施する必要があります。

まず、プールに流動性を提供することで、そのプール内の基礎資産にさらされます。これらの資産の価値が下落した場合、LPはAMMの価格メカニズムによる未実現の損失を被る可能性があります。したがって、各資産のリスクプロファイルを分析し、プール全体のリスクを正確に評価することが重要です。資産の流動性、流動性の深さ、過去のボラティリティ、カウンターパーティーのリスクプロファイル（それが中央集権的発行者であろうと分散型プロトコルであろうと）などの要因が、プールの累積リスクに寄与しています。

ブリッジ

資産露出に関して、資産は特定のチェーンに対してネイティブであるか、またはブリッジされているかのいずれかです。

歴史的に、橋は産業の痛点となってきました。大規模な攻撃の標的となってきたためです。

最高リスクから最低リスクまで、橋を3つの異なるマクロカテゴリに分類することができます。

• 外部
• 楽観的
• ネイティブ

外部ブリッジは、その名前が示すように、外部の検証者によって検証されます。適切に機能するためには、M-オブ-Nの正直な過半数の前提条件に依存しています。時には、コラボレートする過半数が有利な攻撃（つまり、スラッシング）を実行するのを防ぐために経済的な保護策が設けられることがあります。

全体的に、このタイプのブリッジは、方程式に追加の信頼の前提を導入するため、最もリスクが高いと考えられています。AxelarやMultichainなどのブリッジは、このカテゴリに属しています。

楽観的なブリッジは、スタックに遅延コンポーネントを組み込み、チェーンAとBの間の偽のメッセージに挑戦する時間を観察者に与えます。これらのブリッジは1対Nモデルに依存しており、詐欺を防ぐには単一のアクターのみが必要です。AcrossやConnextのようなブリッジがこのカテゴリーに属しています。

ネイティブに検証されたブリッジは、他のチェーンのバリデータによって直接保護されており、一方のランタイム内で他方のチェーンのライトクライアントを組み込むことによって実現されます。たとえば、ArbitrumやStarknetなどのスマートコントラクトロールアップは、イーサリアムとライトクライアントブリッジを持っており、すべての状態遷移がイーサリアムのバリデータによって詐欺または有効性の証明を介して検証されます。セキュリティの観点からは、この種のブリッジファミリーがこれまでで最も安全であり、追加のセキュリティの仮定を導入しません。

流動性を提供する際、ほとんどの場合、特定のプールへの資産露出は、ネイティブに発行されたもの（例：Arbitrum上のUSDC.e）または外部に発行されたもの（例：USDC.wh）のいずれかです。楽観的なブリッジは通常、迅速な流動性を促進する役割を果たします（つまり、USDC.e（arb）→USDC（eth）の移動）。

オラクル

プロトコルは、資産価格などの外部データを自身のシステムに取り込むために、1つ以上のオラクルに依存する場合があります。データが不正確に報告されると、有害なアービトラージなどの攻撃を実行するために悪用される可能性があります。フラッシュローンの登場により、事実上無制限の信用枠にアクセスできるようになったことで、DeFiにおいてオラクル価格操作が一般的な攻撃ベクトルとなっています。

オラクルは、第三者によって提供されるもの（Chainlink、Tellorなど）と、オンチェーンのソースからデータを取得する統合されたもの（Uniswap V3 TWAPオラクルなど）の2種類に分類されます。

理想的には、プロジェクトは単一のプロバイダーに完全に依存すべきではありません。フォールバックメカニズムを実装することは、不正確に報告されたデータに対するチェックとバランスを確保するために重要です。さらに、特定の解決策（たとえば、LPトークンの価格を価格オラクルとして使用するなど）ではなく、標準化されたオラクル価格メソッドを使用するプロトコルを理解することは常に容易です。

監査

コードベースで実施される監査は、リスク評価にとって重要であり、この段階で最も潜在的な攻撃ベクトルを特定し修正するのに役立ちます。

ただし、監査の品質は監査人が異なるリソースを持ち、異なる品質基準に従うため、大幅に異なることがあります。監査法人の品質ティアリストを提供することは、この記事の範囲外ですが、資本配分者の責任である監査法人を過去の実績や以前の監査の品質に基づいてランク付けすることが重要です。また、監査人は特定の分野に特化することがあり、ある法人が他よりも特定のプロトコルの監査に適していることがあります。

プロジェクトはできれば、複数の監査を受け、セキュリティを向上させるために継続的なバグバウンティプログラムを維持すべきです。

公式検証は、契約コードの正確性を数学的に証明し、すべての可能な状況下で意図した動作を確実にするため、セキュリティに追加の保証を提供します。

コードベースの特定のスナップショットで監査が実施されることを覚えておくことは重要です。したがって、その有効性は、プロキシのアップグレードなどによって導入された後続の変更によって損なわれる可能性があります。

進行中の監査契約は、プロジェクトの契約がアップグレード可能な場合には良い妥協案です。その場合、どんなアップグレードも予測できない方法でプロトコルに害を及ぼす可能性があります。これはオンチェーンガバナンスの決定にも当てはまります。

リスクスコア

リスクの各構成要素には、数値が割り当てられます。この方法論は、リスクを連続変数として扱いますが、より正確にはバイナリーであり、プロトコルが安全かどうかを示しています。本質的には、各カテゴリに確率値を割り当て、その構成要素が悪用され、プロトコルが危険にさらされる可能性を表すものです。

これらのスコアは、新しい戦略や資産ごとに体系的に適用され、幾何学的に乗算されて、総リスク割引を計算するために使用されます。

上記の式は、すべての依存関係が全体的なリスクに等しく貢献するという前提の下で動作しますが、これは異なるプロトコルのアーキテクチャにおける著しい変動のために真実であるとは限らない前提です。これらの変動を考慮するために、各リスクカテゴリに重みを割り当てると、式の精度が向上する可能性があります。したがって、私たちの改訂された式は次のとおりです:

リスクカテゴリに割り当てられる重みを表します。Uniswap V3とAave V3を例に取ると、ガバナンスリスクに重みを割り当てることができます。両プロトコルはそれぞれのDAOによって統治されていますが、それらの間での施行の程度は大きく異なります。

Uniswap V3において、ガバナンス権限はある程度制限されています。Uniswap DAOはスワップにプロトコル料金を課すことしかできません。資産をブラックリストに登録したり、プールを一時停止したり、プロトコル契約をアップグレードしたりする権限を持っていません。一方、Aave V3 DAOはより重要な役割を果たし、各市場のリスクパラメーターの設定を監督し、供給と借入の上限、貸値比率、リザーブファクターなどを決定するだけでなく、プロトコル契約を自らアップグレードする能力も持っています。

この区別は、潜在的なガバナンス関連リスクにおける大きな差を明らかにしています：UniswapのDAOは権限が限られているため、最小限のリスクをもたらし、ガバナンスリスクの重みがほぼ0に近いことを示唆しています。一方、Aave DAOはより広範な権限を持つため、より実質的なガバナンスリスクを負い、より高い重みを正当化しています。

以下は、リスクカテゴリごとにリスクスコアを割り当てるためのガイドラインを提供するために設計されたリスクマトリックスです。値は列と列の間で補間される可能性があります - 純粋に離散的なカテゴリ分類からは利益がありません。

戦略からの期待される収益は、このリスク要因で割引されるべきです。これにより、新しい戦略のリスク調整収益がベンチマーク資産と比較して相対的なランキングが生み出されます。

弁証法：ベンチマーク資産のリスクスコア

ベンチマーク資産（wstETH、sDAI、WBTC）自体は無リスクではありません。少なくとも上記のカテゴリのうち2つで肯定的な弁証法のスコアを持っています。ただし、これは新しい戦略を含めるか、単にベンチマークに従うかを評価するコミュニティにとって有用なヒューリスティックを提供するはずです。

DAO財務の成績の帰属

私たちが探しているパフォーマンス属性モデルは、オリジナルの2つの質問に答えることを目的としています（分散型余剰のパフォーマンスはどれだけであり、それがコミュニティまたは委任された管理者が行った積極的な決定に帰属可能だったのか）。これは単純化された期間別のものです。ブリンソン・ファックラー属性分解。

このパフォーマンスアトリビューションモデルが機能するためには、多くの簡略化が必要ですが、私たちは、DAO向けに簡略化された最小限のパフォーマンスアトリビューションツールとして、この最初のイテレーションを導入することに十分な自信があります。

付録：例

例1：バスケットで構築されたシンプルなベンチマーク指数

私たちは自分たちのお気に入りの最小限の努力割り当てを選びました。これは、DAOの視点から非常に強力な長期バイアスを持つ、広範な暗号市場に対する最低の努力ベンチマークです。あなたのDAOがBTCを含む暗号通貨に対する構造的な長期バイアスを持っている場合に適しています。これは、たとえばレンディングプロトコルやオンチェーンの永続プロトコルの場合に該当するかもしれません。wstETH 53.2％、WBTC 34.2％、sDAI 残り。

Example 2: ETHベースのDAOが3つの新しい戦略を評価しています

ETHベースのDAO（つまり、ベンチマークが100％ETHであるDAO）が選択肢として3つの戦略を評価している場合、例えば、リスク割引率テーブルは以下のようになる可能性があります。

私たちは、それぞれのダイレクティックリスク割引スコアを計算します:

• Muniswap AMM、高い注目を集めているLayer 2でセキュリティが確保された革新的なAMMデザイン、それはマルチシグによって保護されています
• 前述のレンディングプロトコルと同じくBraave
• Liquityからフォークされた新しいstETHベースのステーブルコインですが、償還を行う能力はありません

これらをベンチマーク資産のリスクスコアと比較すると、コミュニティは特定の戦略を実行するかどうかを決定する際に、さらに1つのデータポイントを見ることができます。

この例では、ブレーブ以外に、超過リターンごとの相対リスクが高すぎるか、リスクごとの超過リターンが低すぎるかのいずれかがあります。コミュニティは今、割り当てのメリットを議論するための語彙を持っています。または、単にどのような決定もせずにベンチマーク資産であるwstETHにとどまることもできます。

Example 3: ベンチマークとパフォーマンス帰属

例として取るイラスト用のスプレッドシートBraaveを統治するDAOは、WBTC、stETH、USDCなどに対するレバレッジを提供する架空の貸借市場プロトコルです。収益のウェイトを考慮すると、その余剰分はBTC、ETH、USDC、およびETHベースのDeFiプロトコルからのさまざまなガバナンストークンの混合物として蓄積されます。コミュニティは、彼らの理想的なベンチマークがBTC 10%、ETH 50%、USD 40%であると決定します。

ETHマキシの委員会は、トークン保有者から委任された権限を受け取り、超過資金を管理し、マンデートにもかかわらず、USDとBTCから離れたより積極的な機会を追求することを決定しました。ベンチマーク資産の期間リターンは次のとおりです:

（完全にでっち上げられた以下の収益率）

委員会が行うポートフォリオ選択は次のとおりです:

結果のパフォーマンス帰属テーブルは次のとおりです:

この分析から、コミュニティは、この期間中、財務委員会がアクティブなドメイン割り当ての決定の背後で不振であり、ドメイン選択の決定の範囲内で不振であることを結論付けることができます。コミュニティは、DAOが承認したリスク管理フレームワークの文脈でのリスクアペタイトステートメントに記載されているように、コミュニティ内での意思決定プロセスが余剰資金の管理を望ましい結果に向かわせているかどうかを評価できます。その場合があります。その場合、ベンチマーク配分は、さらなるDAO投票で見直す必要があるかもしれません。

参照

Bailey, J. V., & Tierney, D. E. (1998). Controlling Misfit Risk in Multiple-Manager Investment Programs. Research Foundation of CFA Institute.

Wright, M. A., & Mitchell Conover, C. (2024). Portfolio Performance Evaluation. In Refresher Readings (Vol. Portfolio Management). CFA Institute.

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