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1月15日比原链发布了《MOV稳定金融体系白皮书》，首创了三级清算体系并引入风险债券的清算方式、全天候风险度量体以及基于马尔科夫链的风险评级模型。与此同时团队还发起了《比原链MOV稳定金融体系白皮书解读》活动，得到了社区粉丝踊跃参加，本文由粉丝gentledog发布的文章整理而成。
稳定费率调整方法
稳定币系统在运行过程中会出现溢价或折价的现象，需要实时调整稳定币的流通量来实现币价稳定。当币价偏低时，需要提高稳定费率以减少稳定币的供给；当币价偏高时，需要降低稳定费率以增加稳定币的供给。所以，稳定费率对系统稳定有着至关重要的作用。然而，在白皮书中却没有提到如何确定稳定费率。科学地确定稳定费率能够防止决策者由于无知和冲动对系统造成灾难性后果。本文提出了一个稳定费率调整方法，以供参考。
Bitrace：1023.8枚WBTC从Multichain转出并兑为稳定币，案件或进入资金处置流程:8月5日消息，区块链数据分析公司币追Bitrace监测，被标注为Multichain Suspicious Address4的地址已经向0x3c74开头地址转移1023.8枚WBTC（约2969万美元），该地址将这笔资产兑换为稳定币并转移。
Bitrace认为这笔资产已经转移给若干个承兑服务商，大量资金变现后回流交易所，流出资金与网传FTX贿赂资金产生关联，并推断Multichain资金已经遭到罚没，且案件进入资金处置流程，后续可能会有更多资金进一步流出并变现。[2023/8/5 16:20:16]
设稳定费率为R，稳定币数量为S，稳定币所对应的资金量为M，稳定币的折溢率r=稳定币当前价格/稳定币面值。
派盾：Nexo相关地址从MakerDAO中取出12,897枚WBTC:12月15日消息，据派盾监测，加密货币借贷机构Nexo相关地址从MakerDAO中取出12,897枚WBTC（约合2.27亿美元）。
此前报道，12月6日，Nexo地址分两次从MakerDAO取出1万枚WBTC，随后解除封装。[2022/12/15 21:47:07]
这里我假设。假设，
这里d为抵押产生稳定币数量对利率变动的敏感系数。令
我们要求得
使得
由于环境的复杂性，我认为一步调整到位的可行性不高。所以，我采用牛顿迭代法来进行分步调整，这是由于牛顿迭代法在数值求解问题中表现出的稳健性。
数据：1.25亿枚MATIC从MATIC基金会关联地址转至新地址:12月13日消息，链上数据显示，1.25亿枚MATIC(约1.13亿美元)于今日08:31从“Oxa0”开头地址转至新地址。据推特用户@Bit余烬分析，这笔资金最初是来源于MATIC基金会在2020年3月14日转出，当时是2亿枚；
随后在2021年2月-9月这几个月时间里，转移了5次，每次转移都会把资金拆分成两笔：大的那笔继续转移到下一个地址，小的那笔（1000-3000万）转移到币安；经过这几次转移，2亿MATIC目前还剩1.25亿，转移到了0xf1B这个地址，不过本次转移并没有拆分资金进币安。[2022/12/13 21:41:00]
根据牛顿迭代法，
标记为NEXO的地址已经从MakerDAO提取了7758.8枚WBTC:金色财经报道，PeckShieldA监测显示，标记为NEXO 0x8fd的地址已经从MakerDAO提取了7,758.8枚WBTC（约1.51亿美元），约为提取前MakerDao中持有WBTC的50%。[2022/10/1 18:36:33]
于是，我们就得到了稳定费率的分步调整公式：
新稳定费率=现稳定费率+(1-稳定币当前价格/稳定币面值)/抵押产生稳定币数量对利率变动的敏感系数。
稳定费率和利益最大化
在某些极端情况下，稳定币运营商可能会追求自身利益最大化。本文讨论了稳定币运营商在追求自身利益最大化情况下所采取的行动及其影响。
设稳定费率为R，稳定币数量为S，稳定币所对应的资金量为M。假设，这里d为抵押产生稳定币数量对利率变动的敏感系数。取使得。
一、追求利益最大化
稳定币运营商的收益函数
当时，取得最大值
所以，当稳定币运营商追求自身利益最大化时，他们会采用固定的稳定费率，这会严重影响币价稳定。
二、更负责任的做法
上一节谈到只追求利益最大化的行为，有没有可能在达成调控目标的前提下追求利益最大化呢？
设稳定币运营商可动用资金为，可动用资金包括自有资金和可借贷资金。设稳定币运营商的资金成本为r，资金成本表示借贷利率或者自有资金用于其它投资的平均回报率。
当时，运营商就能够运用自己的资金成功调控。
这里不妨设
则运营商的收益函数为
当时，取得最大值
所以，当
时，运营商就能获得额外收益。对不等式两边作调整可得
易知，在处，函数取得最大值。所以，以上不等式总是成立。所以，运营商总是能够获得额外收益。
这说明，在达成调控目标的前提下，稳定币运营商也能够追求利益最大化。这种情况下，稳定币运营商会放弃稳定费率改用自己的可动用资金用于调控。这种做法虽然也能达成调控目标，但是也增加了黑天鹅事件的风险。
风险债券的回购与分红
一、追求债券价格最大化
前期资金量为M，之后流入回购资金和分红资金，应再扣除投资者的期望收益，所以后期资金量为。
回购后的债券数量为
所以，新价格为
当时，取得最大值。进一步，我们可以求在均衡状态下的价格，即。
解得
当时，
当时，
所以，在均衡状态下，全部回购的价格为全部分红的价格的2倍。所以，追求债券价格最大化的情况下，最佳策略为全部资金用于回购。这也许能够解释为什么A股不喜欢分红。
二、追求债券回购速度最大化
将资金全部用于回购会推高价格，这是否会导致回购速度减慢呢？由上一节内容，可得在均衡状态下，回购债券数量为
当时，取得最大值。所以，追求债券回购速度最大化的情况下，最佳策略仍然为全部资金用于回购。
三、价格稳定条件下，追求分红最大化
由前面的内容，均衡状态下有
所以，
所以，
当时，最佳策略为全部分红；
当时，最佳策略为全部回购；
当时，最佳策略为用于分红，用于回购。
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