自 2019 年以來，DeFi 產業的規模呈指數級增長。TVL 已經成為衡量 DeFi 採用情況的事實標準。在本文中，我們將分享精確計算 TVL 所面臨的一些挑戰，以及使用 TVL 對 DeFi 協議進行估值的主要缺點。本文源自於 Coin Metrics，由動區專欄作者 以太坊愛好者 編譯、撰寫及整理。
DeFi 已經成了業內最熱議的話題之一，每月都有數十個新的 DeFi 項目啟動。DeFi 應用使得創建能夠自動執行的金融合約成為可能。總的來說，這些合約有利於促進密碼學資產的發行、借貸、交易和管理。
鑑於 DeFi 應用的範圍很廣，我們很難從 DeFi 這個大概念來衡量其採用情況。畢竟，交易和借貸在操作上區別很大，很難進行比較。
為了解決這一問題，DeFi 產業採用了一種叫作總鎖倉價值（TVL，Total Value Locked）的指標來衡量 DeFi 項目的熱度和實力。
無論是借貸類還是交易類 DeFi 應用，幾乎都需要用戶存入密碼學資產（例如，穩定幣）作為質押物。協議的 TVL 就是某個應用（無論它屬於哪種功能類型）中所有質押物的美元價值總額。
有了 TVL，我們就可以將貨幣市場（如 Aave）與去中心化交易所（如 Uniswap）進行比較。
自 2019 年以來，DeFi 產業的規模呈指數級增長。TVL 已經成為衡量 DeFi 採用情況的事實標準，而且是 Coin Metrics 上最重要的幾個指標之一。
在本文中，我們將分享精確計算 TVL 所面臨的一些挑戰，以及使用 TVL 對 DeFi 協議進行估值的主要缺點。
最終，我們總結出了妨礙 TVL 成為穩健指標的三大主要挑戰。
協議多樣性下，「總量」成謎
DeFi 依然處於發展初期，每天都會見證協議和應用的誕生和消亡。
這些新啟動的 DeFi 項目中，部分只是已有協議的複刻或已有系統的新版本，其它都是全新的。在對某條智能合約區塊鏈進行整體估值時，這條鏈上承載的項目越多，估值難度越高。
有的 DeFi 協議一舉成名，在短短數天內積聚了價值數十億美元的質押物。例如，克隆自Uniswap 的 Sushiswap 於 2020 年 9 月聲名大噪，其 TVL 一夜之間從數千美元暴漲至十億美元以上。
為何會出現如此驚人的漲幅？從本質上來說，DeFi 協議的激勵機制擁有很高的延展性。突然出現的 SushiSwap 之所以能在短時間內吸引數十億美元的質押物，是因為它引入了原生代幣 SUSHI，並採用一種激進的發行機制讓早期採用者更能受益。
這種做法開創了一個有可能無限次重複的先例。由於協議克隆頻繁發生，想要萬無一失地實時追蹤一條區塊鏈上的所有質押物幾乎是不可能的。
Coin Metrics 之類的數據提供商必須選擇單獨追蹤哪些協議的 TVL，因為將每個協議的TVL 整合起來需要一些人力勞動。
由於新協議頻繁上線，所有數據提供商對所有 DeFi 應用的質押物總價值估值是天然偏低的。
為了準確計算一個平台（如以太坊）的TVL，提供商必須不斷重新評估之前的測量數據，來體現新增的協議和質押物種類。由於新的智能合約平台對 DeFi 趨之若鶩，層出不窮的新協議使得數據提供商很難準確地對整個協議的TVL 進行估值。
除了新協議發布頻率高的問題之外，另一個複雜因素是現有協議也有可能發生變化。為了將這些變化統計進來，數據提供商必須持續監控新版本和合約的部署情況。
例如Uniswap 現處於第三次迭代，每個版本的質押物追蹤方式都略有不同。因此，Uniswap 的TVL 是每個版本的質押物價值之和，數據提供商必須分別對各個版本的質押物價值進行評估。
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未來，DeFi 產業有可能圍繞一系列規範或標準穩定下來。一旦實現標準化，整合新協議就會容易得多。然而，標準化並非靈丹妙藥，因為我們無法確保所有協議都嚴格遵守標準。
正如我們所看到的那樣，隨著 ERC20 標準蓬勃發展，出現了很多依然需要人工審核的變體。因此，考慮到新協議的發布速度，在短期至中期內，DeFi 標準化都不可能讓數據提供商在數據分析方面實現質的飛躍。
質押物多樣性下，「價值」成謎
DeFi 協議可以支持幾乎所有類型的資產作為質押物。儘管有一些協議限制了質押物種類，但是很多協議都沒有這麼做。
上圖顯示了在 DeFi 應用中作為質押物的資產種類的下限。該數據並未反映整個 DeFi 產業的情況，因為它沒有包括所有 DeFi 協議的數據，而且涉及的資產類型僅限於 ERC20 代幣。
儘管如此，該數據可以讓我們一窺代幣化趨勢以及 DeFi 產業內質押物種類迅猛增長所帶來的影響。
繁多的質押物種類使得估值複雜化。所有這些資產都可以在多個平台上進行交易，包括中心化的鏈下交易所和去中心化的鏈上協議等等。收集這些平台的價格數據成了非常艱鉅的任務，而且像協議整合那樣不具備可擴展性。與此同時，這又是不得不做的事，以便基於交易平台的指標值對用作質押物的資產進行準確定價。
即使數據提供商有足夠的帶寬可以根據所有交易平台的數據生成指標值，但是它們很難直接使用採集到的票面價值來計算。就像計算密碼學資產的市值那樣，DeFi 流動性池的價格數據同樣存在被操控的風險，最終影響價值評估的準確性。
Coin Metrics 參考匯率等穩健的價格來源最多提供市值前幾百的資產價格。其餘資產的當前價格則要根據鏈上交易所的數據來估算，但是估算結果並不一定準確，因為我們無法確保這類資產有足夠高的交易頻率，或者鏈上交易所的流動性是自然流入的。
再質押盛行下，「鎖倉」 成謎
最後也是最容易被忽略的，使用 TVL 還需要解決的一大重要挑戰是，了解用作質押物的資產的構成。評估某個協議的 TVL 時，人們可能會假設每單位質押物價值均由該協議獨占。換言之，該協議的鎖倉資產僅在該協議內使用，沒有用於其它協議。
然而，從 DeFi 貨幣市場的設計來看，這個假設是錯誤的。DeFi 可以讓人們創建資產衍生品來實現再質押。簡而言之，已經在一個應用中充當質押物的資產還可以在另一個應用中充當質押物，然後反覆質押。
有一些 DeFi 應用專為實現再質押而設計，以便為用戶提供槓桿。雖然這不是什麼新鮮事，但是與人們一般理解的「鎖倉」相悖。
簡而言之，一些在DeFi 應用中被用作質押物的資產其實是對另一個質押物的債權憑證。這就產生了乘數效應，大大增加了 TVL 估值，因為初次質押的資產和再質押的資產都被計算在內。
目前採用的 TVL 計算方法無法區分二者。因此，根據協議，質押物的價值可能會被大大高估。
為了闡明上述觀點，我們來看下面這個例子：
- 用戶將價值 1,500 美元的 WETH 存入 Maker，借得價值 1,000 美元的 DAI（質押率為150%）。
- 用戶將借得的 DAI 連同價值 1,000 美元的USDC 一起存入Uniswap V2 的USDC/DAI 池中，然後獲得代表池中對應流動性份額的LP 代幣。
- 用戶將 LP 代幣再質押到 Maker 內借得價值 1,960 美元的 DAI（質押率為102%）。
簡單來看，TVL 可以計算為：
然而，複雜一點的計算方式只會將價值 1,500 美元的 WETH 和價值 1,000 美元的 USDC 看作「真正的」質押物，最終得出 TVL 是 2,500 美元的結論。這種計算方式不計入代表某個質押物的債權的資產，例如 DAI（質押貸款）和 Uniswap DAI/USDC LP 代幣（代表Uniswap V2 DAI/USDC 代幣對背後流動性的債權）。
這就引入了額外的複雜性，因為質押行為會給 TVL 增加隱性槓桿。
尋找更好的 DeFi 指標
為了更好地理解 DeFi 系統並對它們進行合理估值，我們可以將 DeFi 資產理解為新型資產擔保債券（ABS）。
ABS 是一種金融衍生品，代表對一籃子用作質押物的資產的索取權。在DeFi 領域，這些衍生品為密碼學資產的交易、借貸和管理提供了基礎。相比發行 ABS 的傳統金融系統，DeFi 企圖提高透明度並實現自動化風險管理。
在這種情況下，TVL 衡量的是槓桿市場的總體規模。正如本文所說，TVL 具有誤導性，因為它被槓桿帶來的乘數效應誇大了，具有很高的價格敏感度，而且缺乏全局性。如果不知道具體的乘數是多少，我們就無法衡量系統的健康程度，而且最重要的是，無法分析系統應對價格衝擊的敏感度。
對於DeFi 系統而言，價格敏感度是重要情報。
鑑於上述種種原因，我們在進行TVL 估值之前要先找到辦法區分初次質押和再質押這兩種情況。
同樣地，我們還要使用「原生價值單位」 來追蹤 TVL，從而消除價格敏感度帶來的影響並更好地了解應用的發展情況（譯者註：似乎是說直接使用代幣的數量而非其美元價值）。
除了找到更好的TVL 估值方法之外，我們還要計算另一個有趣的指標：支持某一應用的合約總數（而非價值）—— 等同於 DeFi 的「未平倉合約」。
當然了，要想一次性解決上述所有指標頗具挑戰性。為了更好地實現自動化的數據採集過程，我們正在構建一套新的工具，以更具可擴展性的方式來解析智能合約數據。
考慮到計算整體估值所帶來的挑戰，我們的 DeFi 指標將側重應用級別的風險管理，以及來自知名 AMM 的交易數據。
結論
總的來說，TVL 並非表面看起來那麼可靠，而是具有欺騙性的複雜指標。構成 TVL 的每個單詞背後都是一項挑戰：
“Total” 意味著要追蹤一個協議的所有版本，以及該協議在多條底層區塊鏈（例如，以太坊、幣安鏈）和多個 Layer 2（例如，Matic、Fantom）上的版本。
“Value” 意味著要為可用作質押物的上千種資產中的每一種找到可靠價格。
“Locked” 其實是用詞不當，因為在大多數協議中，流動性的流入流出速度非常快。這也意味著，我們需要理清每種資產之間的關聯來避免二次或三次重複計數。
DeFi 產業需要融合更好的方法來衡量 DeFi 應用的發展。這將是一個協作的過程，因此我們期待貢獻更好的指標，同時向社群學習。
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