Bancor：DeFi创世之父的历史

2022年3月30日，TheTie Labs发布了关于Bancor历史以及最新的Bancor V3的研究报告。本文为第一部分，讲述Bancor的历史进程。

引言

Bancor是最容易被忽视和误解的DeFi原生项目之一，其复杂性甚至会让最精明的DeFi原生项目摸不着头脑。话虽如此，它已经保持了超过10亿美元的TVL一年多，并且继续拥有该领域最强大、智力最多样化的团队之一。

在本系列中，我有幸与Bancor团队成员Mark Richardson（研究主管）和Nate Hindman（增长主管）进行了交谈。采访将在续集中进行介绍。对于这个深入的分析，我将简化Bancor架构的核心组件。

在深入了解Bancor的发展方向之前，我们必须首先了解他们错综复杂的过去。

Bancor的简短历史

在有Defi之前，先有Bancor。它的名字来源于凯恩斯的货币概念，称为“国际清算联盟”（International Clearing Union，ICU）。ICU在1940年代使用“bancor”作为记账单位来鼓励国际贸易。虽然Bancor成立于2016年，但直到2017年2月13日，Bancor才发布了第一份白皮书。快进四个月到2017年6月12日，终于，浪子出生了。他们正式推出了当时最大的1CO（首次代币发行），筹集了超过1.53亿美元。

Bancor是DeFi的创世者之一。这一切都始于他们注意到涌入该领域的代币需要一个市场来容纳和促进他们的交易和定价——一个安全且远离中心化货币体系约束的地方。2016年，这种想法催生了AMM（自动做市商）模型，这是引发DeFi Summer并导致2020年辉煌牛市的加密原语。

创新从来都不是一项简单的任务。2018年，Bancor遭遇安全漏洞，黑客窃取了价值1000万美元协议拥有的BNT、1250万美元的ETH 和100万美元的NPXS 代币。公司的回应是冻结被盗的 BNT代币，并与多家交易所联系，试图追查和取回其余被盗代币。不幸的是，最终，他们只能拯救BNT，总共损失了1350万美元。

这在行业内引发了争议。人们不高兴的不是漏洞利用——而是团队随时可以冻结BNT的能力。该机制形成了单点故障，并使协议安全成为焦点，这是任何投资者都不想质疑的。Bancor听取了社区的意见，并立即开始采取行动。

那是他们的第一次也是最后一次被攻击。自此以来，该团队不仅改变了他们的OPSEC系统并从协议中删除了BNT冻结功能，而且还彻底改造了他们的代码库。因此，该协议自此运行顺利，没有出现安全问题。

进入Bancor v1

Bancor发明了流动资金池，当时称它们为“中继”或“智能代币”。我们都知道的、喜爱的联合曲线机制就是由此而来，它使Uniswap或Sushiswap等协议能够以它们现在的方式存在。

在深入了解Bancor之前，我们必须花一些时间来强调AMM模型的真正重要性。

什么是自动做市商（AMM）？

AMM是构成去中心化交易所(DEX)的底层协议。在中心化交易所，拥有由专业做市商管理的订单簿。AMM消除了创建市场的托管实体的需要以及交易对手方的必要性。

那使用AMM有什么好处？

创建AMM是为了分散对不同资产定价的决策过程。借助AMM，Bancor开发了一种替代传统的基于订单簿的模型，并通过利用算法管理的代币储备促进了链上的流动性。

必须等待中心化交易所提供稳定流动性的日子已经一去不复返了。借助流动性资金池 (LP)，任何人都可以使用他们最喜欢的代币提供交易深度，并通过有交易费用以及流动性挖矿奖励来激励他们这样做。这创造了一个健康的环境，其中AMM流动性资金池对代币持有者和代币发行者都是互惠互利的。新代币能够产生流动性，而无需花钱自己引导初始流动性，并聘请做市商来帮助维持流动性。

AMM是如何工作的？

AMM通过创建由方程 x*y=k组成的联合曲线来工作。在这个公式中，x代表ReserveTKN1的值，y代表ReserveTKN2的值。K保持不变。让我们通过一个小型案例研究来最好地描绘AMM 联合曲线的工作原理。

示例的AMM方程

在这个例子中，Bob是一名Link Marine，他在2018年购买了他的第一笔LINK，迄今为止，他还没有卖出一分钱——我们喜欢Bob。然而，到2021年5月初，Bob觉得市场很快就会逆转。正因为如此，他决定打破他的誓言，将他的一些LINK兑现成他认为更安全的基准资产，比如 ETH。在这种情况下，Bob从LINK/ETH池子中移除ETH，同时向其中添加LINK。我们的联合曲线通过提高ETH的价格和降低LINK的价格来对此作出反应，以保持池子的平衡。

值得注意的是，AMM不会根据周围的其他市场改变其价格。池内资产的价格仅随着准备金比率的变化而变化。这会在不同AMM的资产价格之间产生差异，从而产生套利机会。这些错误定价事件通常被机器人收集起来，但对于热心的投资者来说，鲜为人知的基于AMM的DEX上仍然存在机会。虽然AMM在过去几年中取得了令人难以置信的成功，但它们也有自己的缺点。

成为第一名的好处

在Bancor推出V1之后，他们坐在一个独特的位置上，在与DeFi交互时躺下来观察世界。他们目睹了越来越多的DEX采用他们的公式，并确定最突出的问题围绕着滑点、强制代币仓位、高昂的网络费用和一个大问题——无常损失。

让我们谈谈滑点是什么以及为什么它很重要。

当没有足够的流动性以执行订单的确切价格履行订单时，就会发生滑点。这可能会导致资产价格从下订单到完全成交的时间发生重大变化。当用户试图下一个相对较大的市场订单时尤其如此。这迫使较大的投资者默认使用TWAP（时间权重平均价格）等执行策略。

当交易活动高时，也可能发生滑点。对于像以太坊这样的生态系统来说尤其如此，它目前使用 PoW（工作量证明）共识，限制了它们处理交易的能力。在DEX上执行交易时，用户的交易会被放入队列中。队列越长，交易在区块链上处理所需的时间越长，认为自己获得的价格与实际获得的价格之间出现差异的可能性就越大。

无常损失IL

无常损失是在用户钱包中持有代币与流动资金池之间的价值差异。在本文的前面，我们讨论了 AMM如何根据代币取款/存款不断地重新平衡自己。这意味着随着储备代币的价格开始波动，正在上涨的一方被AMM出售并投入其交易对手资产，以将流动资金池保持在预定比率。

为什么会有人遭受IL？

不管你信不信，人们花了很长时间才意识到无常损失的想法。当成为流动性提供者的想法在 2020年中期开始爆发时，很容易戴上玫瑰色眼镜并重复诸如“在我卖出之前这不是实现的损失！”之类的格言。随着Staking的增长，每个人都关心的是通过产生收益的资产获得的“被动收入”。这个想法是，如果你从LP产生的交易费用高于你的IL，那么该策略只需付出很少的努力就可以盈利——或者是这样认为的。

由于DEX在IL上缺乏透明度，此后有多项外部研究表明LP盈利能力背后的真相。Bancor和 Topaz Blue发表了一项研究，指出49.5%的LP亏损。Defiant发现，使用Uniswap V3的LP中有 52%也没有盈利。考虑到过去2年加密货币的波动性，事后看来，这些数字一点也不令人惊讶。

虽然IL是源于加密当前状态的自然现象，但真正的创新来自于协议，它找到了解决问题和改善用户体验的巧妙方法。

更好的模型——进入Bancor v2.1

随着时间的推移，Bancor V1的新颖性逐渐消失，不同的协议采用了标准的CPMM公式并设计了自己的公式。值得注意的独特方法包括使用混合CFMM的Curve。也就是说，大多数AMM 仍然有规定的交易对手资产，LP需要贡献，想想ETH（基础资产）/USDC（交易对手资产）。这对LP来说极为不便，因为这意味着他们被迫分割资产敞口以满足在池内提供流动性的要求。

Bancor v2.1直接解决了这个问题，让LP能够为资金池提供流动性，同时保持100%的单一资产敞口（单边质押）。通过这种方式，Bancor大大减少了滑点并促进了极深的流动性。现在，一个代币的流动性分散在多个池子中（例如TKN/ETH、TKN/WETH、TKN/LINK），单个代币的所有流动性都集中在一个池中。

然后，这些池子会持续为LP和协议产生费用。一旦用户撤回其流动性头寸，该协议所赚取的费用将用于偿还LP的无常损失。在池子的无常损失大于其产生的费用的情况下，协议从DAO共同投资中铸造BNT，以偿还剩余的IL。乍一看，这听起来像是稀释代币供应的好方法，但小的变化会产生很大的后果。在下一节中，我们将研究BNT代币经济学，以阐明我们对这些影响的理解。

代币经济学

v2.1升级带来的所有功能都是通过利用BNT弹性供应实现的，这允许协议在其认为必要时铸造和燃烧BNT。

每当一个协议想要在Bancor上将其代币列入白名单时，他们需要在Bancor DAO内正式提出提案，供BNT持有者投票。如果提案通过，DAO将投票决定对流动性池子的共同投资（以BNT ）。在这种情况下，DAO本质上被赋予了铸造BNT的能力，用于匹配用户存款到池子中并保证无常损失保险。

如何工作的示例

Joe正在寻找可以通过他的LINK赚取收益的地方。他注意到Bancor上有一个LINK池子，可以让他单面质押他的LINK（LINK/BNT）。然后，Joe继续将价值100,000美元的LINK代币存入该池中。该协议同时铸造了等值的BNT美元，以匹配Joe在池子中的头寸。现在，协议（Chainlink）和用户（Joe）都在产生费用。

在另一种情况下，如果Joe撤回了他的流动性，那么该协议将销毁相应的BNT。在纸面上，这听起来像是一场零和游戏，但它实际上构成了Bancor v2s代币经济学的关键通缩成分。当Joe 在Bancor中质押他的LINK时，LINK/BNT池正在产生以BNT支付的费用。假设产生的费用大于无常损失，网络最终将获得比Joe存款时最初贡献的更多的BNT——导致通货紧缩系统在LP撤出头寸时持续烧毁BNT。

由于BNT是矿池奖励的计价资产，一些投资者担心“农场代币”的通胀性质会带来持续的抛售压力。再加上我们提到的其他通胀因素，完全有理由怀疑通货紧缩系统的有效性。虽然有时通胀反馈循环会优于通缩反馈循环，但其目的是在多个池中分散风险，从而产生平均的净正结果。

Bancor Vortex和vBNT

Vortex在Bancor v2.1发布几个月后于2021年2月17日推出。随着它的推出，它为用户引入了与 BNT交互的新方式，以及一些额外的通货紧缩功能来补充BNT的代币经济学。这是通过使用随此更新引入的衍生产品vBNT来实现的。

当在平台上质押BNT时，协议以1:1的比率铸造vBNT。该代币代表存款人在池子中的份额，同时还提供了一些额外的用例，例如：

流动性——vBNT是流动的BNT，Bancor上的每个代币都是流动的。质押者现在可以选择通过将其换成任何平台资产来利用他们的vBNT。

治理——vBNT是用于投票支持Bancor DAO中的协议更改和白名单提案的代币。这允许被质押的用户投票。

收益——质押者通过在vBNT/BNT池子中质押vBNT来获得收益，从而获得一部分交易费用。

让我们让Joe回来演示Vortex的用例，并强调一些重要的细微差别。

Joe在LINK/BNT池子中存入500BNT。该协议铸造500个vBNT来表示池子份额。

Joe看到AAVE跌至关键支撑位，并认为现在是买入的好时机。所以，他将他的vBNT换成 AAVE

然后Joe决定他想持有他新购买的AAVE一段时间，并决定用它来为BNT/AAVE池子提供流动性。

快进12个月，现在，由于Joe累积的所有费用，他的BNT份额增加了两倍，现在价值1500 BNT。他认为现在是兑现并购买他一直在寻找的房子的好时机。

为了让Joe提取他的LP，他的钱包中需要有与他第一次存款时相同数量的vBNT——在本例中为500vBNT。

Joe用钱包里的一些USDC购买了500 vBNT。他现在可以从LINK/BNT池子中提取他质押的 BNT。这会烧掉500个vBNT，并返回1500个BNT。

请注意，尽管Joe在池中质押的BNT数量增加了两倍，但他在钱包中提取BNT所需的vBNT数量保持不变。

Dune图表—如果你在2021年夏天卖掉了你的vBNT，那么以当前的vBNT价格买回它的成本是原来的两倍。

虽然在Bancor上实施杠杆是对协议的一个很好的补充，但它仍然是杠杆，而且总是存在风险。对质押的BNT借款实际上是对vBNT/BNT挂钩的赌注。成本是你兑换时的vBNT价格与回购时的价格差异。

Bancor预见到系统复杂性带来的困难。尽管尽了最大的努力来强调风险，但肯定会有一群人施加不负责任的影响。考虑到这些用户，Bancor向vBNT引入了一些不同的通缩代币经济学，以帮助抵消杠杆所涉及的一些风险并帮助整个协议。

感受燃烧

2021年4月4日，Bancor宣布Bancor Vortex Burner正式部署，这意味着vBNT燃烧已经上线。启用vBNT燃烧意味着：

通过将每次交换的一部分锁定到协议中来增加流动性深度。

通过持续燃烧抵消vBNT的持续上行压力，降低借贷风险。

通过持续购买和永久锁定BNT，永久减少BNT的循环供应。

通过财政部增加了协议拥有的流动性数量，使他们能够为流动性池提供更多空间并支付保险费用。

vortex的发布在Bancor的货币政策中引入了一个重要元素。Vortex使协议能够通过收集高达 15%的交易收入来调整vBNT的销毁率。请记住，对于每个存在的vBNT，都有1个BNT等价物。因此，持续销毁vBNT相当于将BNT永远锁定在协议中。

自销毁开始不到一年，到目前为止，协议中总共销毁了4314188.26美元的vBNT，并锁定了7325296.08美元的BNT。

V2.1的局限

毫无疑问，Bancor v2.1成功地为第一代AMM带来的限制提供了解决方案。虽然这可能是真的，但这并不是说这个版本的协议没有自身的限制。我们分析了以下几个关键因素：

进入Bancor V3

Bancor V3提议对协议架构进行重大升级，旨在解决V2中存在的所有主要问题，并通过引入几个新功能来改善用户体验，包括：

即时无常损失保护

重新设计的单边池子代币框架

引入“超流动性”和无限池，无限存款上限

闪电贷

通过使用Bancor的新Omnipool提高流动性并降低交易成本

双面池奖励发放。

合约级别的自动复利奖励。

外部无常损失保护

新的集成、多链和L2支持、改进的UI等等。

请留意这个系列的下部，我们将更详细地分解这些组件中的每一个。

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