總覽

• 設置一個基準；
• 評估風險以幫助在選擇方案之間做出選擇；
• 進行業績歸因分析，看看主動決策是增加還是減少了價值。

1. 設定基準
2. 權衡風險以幫助在替代方案之間進行選擇
3. 進行績效歸因分析，看看主動決策是否增加或減少了價值

其他可能有用的參考資料：

• 包含示例計算的電子表格；
• 可定制的Dune查詢與基準資產。

介紹

在傳統金融中，投資業績評估的文獻和實踐非常廣泛。然而，鏈上世界缺乏可以爲DAO或鏈上投資者提供進行定量投資分配決策所需的代理工具。進行投資組合業績歸因分析的方法多種多樣，每種方法都有其優缺點。然而，這一切都始於並以投資組合試圖追蹤的基準結束。在沒有基準的情況下，實際上不可能進行任何業績歸因。根據CFA協會在2024年Wright與Mitchell Conover的從業材料中指出：

基準設定對於業績測量、歸因和評估至關重要。有效的基準設定允許投資委員會評估內部員工和外部管理者的表現。設定兩個不同級別的基準是適當的：一個用於衡量投資管理者相對於其被僱傭目的的成功程度，另一個用於測量政策投資組合與實際實施的投資組合之間的差距。

在本篇論文中，我們提出了一個簡化的基準構建框架。此外，我們還將通過提出一些基於現有實踐和文獻的績效歸因模型來展示這些基準的使用情況。我們的貢獻在於，所有這些工具都是爲DAO（分布式自治組織）的財政部門的受衆設計的，同時考慮到在完全鏈上或完全去中心化的環境中運營的風險和限制。

這一基礎工具應該爲任何社區成員提供起點，以回答去中心化財政的表現如何，以及其中多少是歸因於社區或委派管理者所做的積極決策。

什麼是基準？

爲了嘗試爲DAO構建一個合適的鏈上基準框架，我們重新審視了傳統金融中基準的定義及其作用。

基準最初用作市場情緒的一般指示器，但隨着將投資管理職責外包給專業管理人員變得更加普遍，它演變成了主動管理的中心性能測量工具。定義一個基準爲給定策略提供了重要的澄清，包括：

• 在沒有對特定資產的看法時的投資組合起點

• 考慮中的資產類別可獲得的基礎回報

• 主動風險的控制機制

根據Bailey和Tierney（1998年）的說法，一個好的基準應具有以下特徵：

• 無歧義性——各個資產和權重應清晰可辨

• 可投資性——必須能夠復制並持有基準以賺取其回報（至少扣除費用後）

• 可測量性——必須能夠合理頻繁和及時地測量基準的回報

• 適當性——基準必須與（DAO的）目標一致

• 預先指定——基準必須在評估期之前構建，以便不會對事後創建的基準進行財政表現評估。

• 有責任性——社區應接受對基準的所有權，並願意對其負責。基準應與配置過程完全一致。

如何爲DAO建立風險管理框架？

Stani Kulechov 最近非常簡潔地描述了DAO的財政狀況：

Aave DAO 是一個淨正收益的DAO，意味着在扣除成本之後，它的收入足以留下盈餘。它不是一家企業；它更像是使用民主來管理一個重要的公共基礎設施（如果加密經濟在那時候存在，互聯網的管理方式也會是這樣的）

我們認爲，DAO的財政管理是一項整體活動，而不是孤立的活動。有效管理DAO財政從識別優先事項和獨特的約束開始，這些在主動管理基金的自由組合管理中是不存在的。

在我們2023年11月的報告中，Steakhouse Financial介紹了風險管理框架，這可以用來定義協議的目標、關鍵績效指標和關鍵風險指標。一個結構良好的風險偏好聲明應該有助於明確DAO的優先級。一旦這些目標確定下來，就可以利用財政來進一步推進這些目標。

對於良好的財政管理實踐，我們依據一些優先級排序：

1. 確定協議正常運作所需的最低財政額，以適當的代幣面額
2. 計算持續的燃燒需求，以覆蓋預期的運營開銷或贈款分配（例如，按財政月計算）
3. 按照DAO批準的規則進行分配

財政的回報目標面額可能會根據協議而有所不同。大多數解決贈款和運營費用的DAO將以USD爲目標。

爲什麼 DAO 金庫需要一個基準？

DAO資金庫是有限的公共資源，可能來自外部籌款或協議內部費用生成。這些資金庫需要謹慎管理，以確保能夠持續發展和維護相關項目。

然而，去中心化社區面臨的主要挑戰之一是難以做出和批準復雜的決策，比如資產配置。某些解決方案主張將這種決策權委托給外部第三方，利用諸如帶有Zodiac角色修改器的SAFE錢包等工具，從而使得DAO資金庫的管理保持了非托管狀態。

不論DAO是否選擇外部委托，建立基準都是有益的。基準可以幫助社區在更廣泛的、社區認可的風險偏好聲明的一部分中對齊一個真正的北極指標。此外，它還可以幫助評估決策的表現，無論是通過第三方的委托權執行，還是由代幣持有人直接執行。

在我們看來，問題不是DAO是否需要一個基準。它們確實需要，因爲我們認爲沒有基準的活躍資金庫是不完整的。相反，我們試圖提供一個通用框架來回答“使用哪個基準”的問題，考慮到DAO所面臨的獨特主權領域和它們在其中航行所面臨的約束。

DAO的有限基準定義

對於DAOs而言，我們認爲sDAI、wstETH和WBTC這三種資產最能代表USD、ETH和BTC這三個獨立領域的標準資產籃子。DAOs可以通過各種方式組合這三種資產，以構建自己的參考曝光基準。爲了方便起見，回報應以一種貨幣計價，可能是USD。因此，回報反映了相對於展示貨幣的基礎資產的beta表現。

我們認爲，大多數加密協議將面臨對這三種資產中的一種或多種的曝光，並應構成DAOs基準選擇的核心。隨着時間的推移，領域的數量可能會擴展，但就目前而言，除了邊緣情況外，我們預期大多數加密協議在某種程度上將朝着上述三種資產的某種形式發展。每個領域中的所有子資產都代表了該領域內的“選擇決策”。例如，一個代幣化的標普500 ETF將在USD桶中進行基準化，而UNI代幣將在ETH桶中進行基準化。BTC仍然是一個巨石，對於基於ETH的DAOs而言，除了其純粹的價格升值之外，幾乎沒有其他無需許可的曝光選項，盡管這種情況可能會隨時間而改變。

例如，一個積累ETH的協議可能決定遵循一個由80% ETH和20% USD組成的基準。一個對多種資產有收入曝光的借貸協議，包括WBTC，可能會遵循一個更廣泛的基準，比如40% ETH，20% BTC和40% USD。一個對加密資產沒有期望方向性曝光的假設DAO可能會遵循一個100% USD的基準。

對於構成基準的資產，我們建議組合能夠滿足Bailey和Tierney對於一個良好基準的特徵，並且對於選擇基準的社區來說是有用的資產。關於原生代幣，我們的觀點是嚴格忽視它們，絕不將它們計入財庫。DAOs可以通過從財庫發行原生代幣來籌集非原生資產。事實上，理論上，DAOs可以發行超過‘總供應量’的無限數量的代幣，或者用一個新的符號發行新的代幣，完全繞過原來的代幣。爲非原生資產發行代幣將被視爲一次主要發行事件，該事件會以某種百分比稀釋現有代幣持有者。因此，這些非原生資產的使用至少應該比稀釋更具生產性，無論是通過完成DAOs的使命和目標，還是純粹通過財務回報來衡量。

我們試圖選擇風險最小的增量，以便在盡可能少的主動決策步驟下產生回報或回報：

• wstETH，通過Lido協議進行質押的以太坊的代幣化表示形式，作爲最大的流動性質押協議，擁有超過240k的個人持有地址，是質押ETH獎勵和懲罰的最佳代理。

• sDAI，持有在Dai儲蓄率合約中的DAI的代幣化表示。Dai儲蓄率由MakerDAO治理設定，但

代表了即使是去中心化DAOs也可能接觸到的最廣泛可用的USD計價獎勵率。

• WBTC，代表在BitGo中托管的BTC的代幣化表示，我們可以在可行的情況下用更去中心化的替代品替換。

最簡單的投資組合只包含以上一個或多個資產。我們的公共Dune查詢上提供了一個包含這三種資產的示例指數投資組合，每日重新平衡。

DAO可以決定，作爲更廣泛的風險管理框架批準過程的一部分，其基準是關於USD/BTC/ETH的100/0/0或33/33/33或50/0/50或其他無限種組合中的任何一種。

因此，任何決策都應與默認選擇，即基準相比較。如果DAO沒有做其他事情，它應該期待在其基準所涉及的領域內獲得的回報是什麼？

使用辯證法的風險矩陣對DAO資金庫的風險進行歸因

在選擇加入DAO投資組合的資產時，應考慮增量風險。辯證法的@aaaaaaaaaa和@Meph1587提出了一種評估協議風險的風險矩陣。

首先，將總體風險分爲六個組成部分：

• 智能合約
• 經濟
• 橋接
• 預言機
• 治理
• 審計

智能合約

有缺陷的智能合約可能是導致黑客攻擊的主要原因。進行全面的分析是一項復雜的任務（這需要審計公司的專業知識），但我們可以採用一種常規而實用的方法。

在過去幾年中，數百個協議因未經監控的代碼執行或狀態篡改而受到黑客攻擊。僅在2023年，DeFi領域就發生了172次黑客攻擊。

一旦協議上線，就會有成百上千的眼睛開始審查代碼庫，以尋找可能存在的漏洞。黑客市場的效率可能相當高。當然，也存在一些特例，即使代碼庫中存在隱藏的漏洞，也可能會隱藏數月甚至數年（Curve和Euler的漏洞就是一個很好的例子），但一般來說，考慮到協議的年齡是評估智能合約風險的一個很好的啓發因素。

此外，應該考慮協議的架構、組件以及與其他協議的依賴關係。例如，全功能的自動做市商（AMM）可能在攻擊面上是最安全的協議，而貨幣市場和CLAMM則更容易出現漏洞。

在代碼庫中包含能夠在發生攻擊時減輕損失的功能，比如暫停交易的能力，是一項非常有價值的特性。

治理

治理是指對協議代碼庫進行修改的過程，以及調整關鍵參數，比如貸款價值比和清算閾值。風險評估的另一個方面涉及合約可升級性。團隊經常通過使用代理合約將協議的狀態和邏輯分離開來實現。這種方法通過僅改變協議的邏輯部分來促進升級的部署，從而消除了遷移狀態（例如用戶利用的協議流動性）的需要。然而，這種策略也有其缺點，因爲新的升級可能會無意中引入代碼庫中的漏洞。此外，可能還會推出會導致用戶損失的惡意升級。

治理風險應評估三個主要方面：

1. 治理流程的訪問控制（誰/什麼負責）
2. 提案和實施之間的時間延遲
3. 升級的頻率

就第一個方面而言，從低到高的高級風險順序是：DAO - 多籤名帳戶（Multisig） - EOA。當然，在評估過程中存在細微差別（例如，投票分配是否足夠分散？多籤名帳戶是否能抵御串通？）

對於第二點，建議實施至少3天的時間鎖。這段時間允許用戶評估所提升級的潛在影響，並且如果需要的話，通過從協議中移除他們的流動性來選擇退出。

在第三點方面，一個次要但重要的方面是協議推送升級或修改的頻率。理想情況下，升級頻率越低越好。

經濟風險分析

在與某個協議互動時，必須從多個層面分析經濟風險。

首先，通過向池子提供流動性，我們暴露於該池中的底層資產。如果這些資產中的任何一個價值下降，流動性提供者（LP）可能會因爲自動做市商（AMM）的定價機制而遭受未實現的損失。因此，分析每個資產的風險狀況以準確評估池的整體風險至關重要。例如資產的流動性、流動性深度、歷史波動性以及交易對手（無論是中心化發行者還是去中心化協議）的風險檔案，都會對池的累積風險產生影響。

橋接技術

在資產暴露方面，資產可以是鏈上原生的，也可以通過橋接與某個鏈關聯。

從歷史上看，橋接一直是行業的痛點，因爲它們經常成爲大規模攻擊的目標。

我們可以將橋接技術分爲三個不同的宏觀類別，從最高到最低風險分別是：

• 外部橋接（External）

• 樂觀橋接（Optimistic）

• 原生驗證橋接（Native）

外部橋接，顧名思義，由一個外部的驗證者集合來驗證。爲了正常運作，它們依賴於M-of-N誠實多數假設。有時，會設置經濟保障措施，以防止串通的多數派實施有利可圖的攻擊（例如，削減）。這種類型的橋接被認爲是最高風險的，因爲它引入了額外的信任假設。像Axelar和Multichain這樣的橋接屬於此類別。

樂觀橋接在架構中加入了延遲組件，允許觀察者有時間挑戰鏈A與鏈B之間的任何僞造信息。這些橋接依賴於1-of-N模型，因爲只需單一行動者即可阻止欺詐。像Across和Connext這樣的橋接屬於此類別。

原生驗證橋接直接由底層鏈的驗證者通過在一個鏈的運行時中嵌入另一個鏈的輕客戶端來保障安全。例如，像Arbitrum或Starknet這樣的智能合約rollups就有與以太坊的輕客戶端橋接，每個狀態轉換都由以太坊驗證者通過欺詐或有效性證明來驗證和確認。從安全角度來看，這類橋接到目前爲止是最安全的，因爲它不引入任何額外的安全假設。

在提供流動性時，大多數情況下，資產對給定池的暴露要麼是原生發行的（例如，在Arbitrum上的USDC.e），要麼是外部發行的（例如，USDC.wh）。樂觀橋接通常主要作爲快速流動性促進者行事（例如，USDC.e (arb) -> USDC (eth) 轉帳）。

Oracle

協議可能依賴一個或多個Oracle（預言機）來導入外部數據，例如資產價格，到其系統中。如果數據報告不準確，可能會被利用來執行攻擊，例如有害的套利。閃電貸的出現提供了幾乎無限的信用額度，使得預言機價格操縱成爲DeFi中常見的攻擊手段。

預言機可以分爲兩類：由第三方提供的（例如Chainlink、Tellor）和從鏈上數據源獲取數據的集成（例如Uniswap V3 TWAP oracle）。

理想情況下，項目不應該完全依賴單一提供者。實施回退機制至關重要，以確保針對數據報告不準確的檢查和平衡。此外，使用標準化的預言機定價方法的協議比使用特定解決方案（例如使用LP代幣價格作爲價格預言機）更容易理解。

Audit

對代碼庫進行的審計對於風險評估至關重要，因爲它們有助於在此階段識別和修補大多數潛在的攻擊向量。

然而，審計的質量可能有很大差異，因爲審計師擁有不同的資源並遵循不同的質量標準。雖然提供審計公司的質量等級列表超出了本文的範圍，但資本配置者有責任根據審計公司的跟蹤記錄和先前審計的質量來對審計公司進行排名。還應注意，審計師可能專門研究某些領域，使得某些公司更適合審計特定協議。

理想情況下，一個項目應該進行多次審計，並維持一個持續的漏洞賞金計劃以增強安全性。

形式化驗證提供了額外的安全保證，因爲它涉及數學上證明合約代碼的正確性，確保在所有可能的條件下按預期行爲。

必須記住的是，審計是在代碼庫的特定快照上進行的。因此，隨後的更改（例如通過代理升級引入的更改）可能會損害其有效性。

如果項目的合約是可升級的，那麼進行持續審計協議是一個好的妥協。在這種情況下，任何升級都可能以不可預測的方式損害協議。鏈上治理決策也是如此。

風險評分

對於每一個風險組成部分，我們會分配一個數值。這種方法將風險視爲一個連續變量，盡管它更準確地應該是二元的——指出一個協議是否安全。本質上，我們所做的是爲每個類別分配一個概率值，代表該組件被利用的可能性，從而導致協議受到威脅。

這些評分會系統地應用於每個新策略或資產，並通過幾何方式相乘以計算總風險折扣。

上述公式是在假設所有依賴項對總體風險貢獻相等的情況下操作的，這一假設可能由於不同協議的架構差異而不成立。爲了考慮這些變化，爲每個風險類別分配權重可以增強公式的準確性。因此，我們修訂後的公式將是：

其中 wi 代表分配給風險類別的權重。以 Uniswap V3 和 Aave V3 爲例，我們可以探索對治理風險分配權重。這兩個協議都由各自的 DAO 管理，但執行的程度在它們之間有顯著的差異。

對於 Uniswap V3 來說，治理權力有限；Uniswap DAO 只能對交換施加協議費。它沒有權力將資產列入黑名單、暫停池或升級協議合約。相比之下，Aave V3 DAO 在監管每個市場的風險參數設定中扮演更爲關鍵的角色，如供應和借貸上限、貸款價值比和儲備因子，除此之外還能升級協議合約本身。

這種區別突出了潛在的治理相關風險的顯著變化：Uniswap 的 DAO，由於其有限的權力，構成的風險較小，表明其治理風險權重接近 0。另一方面，Aave DAO 由於其更廣泛的權力，承擔更大的治理風險，因此需要更高的權重。

下面是一個風險矩陣，旨在提供指導如何爲每個風險類別分配風險分數。值可以在列之間插值 - 純粹的離散分類沒有好處。

策略的預期回報應該通過這個風險因素進行折扣，以產生與基準資產相比的風險調整後回報的相對排名。

辯證法：基準資產的風險評分

基準資產（wstETH、sDAI、WBTC）本身並非無風險。在上述至少兩個類別中，它們具有正面的辯證法評分。然而，這應該爲社區提供一個有用的啓發式工具，用來評估是否引入新策略或僅僅堅持基準。

DAO 財務績效歸因

我們尋求回答兩個原始問題的業績歸因模型（一個去中心化盈餘的表現如何，以及其中多少可以歸因於社區或委托管理者的積極決策），是一個簡化的逐期Brinson-Fachler歸因分解。

對於這個業績歸因模型的運作，有許多必要的簡化，但我們樂於引入這個模型的首個迭代版本，作爲DAOs的一個簡化的最小可行性業績歸因工具。

附錄：示例

示例1：用籃子構建的簡單基準指數

我們挑選了自己最喜歡的最低努力配置。這幾乎是構建的最低努力基準指數，對廣泛加密市場具有非常強烈的長期偏見，從一個DAO的視角看是適合的。如果您的DAO對加密貨幣，包括BTC，有結構性的長期偏見，這可能是適用的。例如，對於一個借貸協議或鏈上永續合約協議，如 wstETH 53.2%，WBTC 34.2% 和 sDAI 剩餘部分。

示例 2：基於 ETH 的 DAO 評估三種新策略

如果一個基於ETH的DAO（即其基準是100% ETH）正在評估三種可選策略，例如，下面的風險折扣表可能會這樣顯示。

我們爲以下各項計算了辯證風險折扣分數：

• Muniswap AMM，一個在備受矚目的Layer上的新穎AMM設計，由多籤名保障
• Braave，上述相同的借貸協議
• 一個從Liquity分叉的新的基於stETH的穩定幣，但沒有贖回功能

在比較這些與基準資產風險分數時，社區在決定是否執行某個策略時，多了一個數據點來參考。

在這個示例中，除了Braave，其他每個單位的超額回報的相對風險要麼太高，要麼每個單位風險的超額回報太低。社區現在有了討論配置優點的詞匯，或者簡單地不做任何決定，保持在基準資產wstETH中。

示例 3：基準和績效歸因

以一個例子（爲說明目的使用電子表格）討論一個管理Braave的DAO，Braave是一個假想的借貸市場協議，提供WBTC、stETH和USDC等資產的槓杆。考慮到他們收入的權重分配，他們的盈餘最終累積爲BTC、ETH、USDC以及來自基於ETH的DeFi協議的各種治理代幣的混合。社區確定他們理想的基準爲10% BTC，50% ETH和40% USD。、

由ETH極客組成的財政委員會獲得了代幣持有者的授權管理盈餘，並決定追求一些更積極的機會，這些機會的分配偏離了USD和BTC的初始指令。基準資產的週期回報爲：

（以下回報數字完全是虛構的）

委員會做出的投資組合選擇是：

最終的業績歸因表爲：

從這個分析中，社區可以得出結論，在這個週期內，財政委員會在活躍領域的配置決策和領域內選擇決策上均表現不佳。現在，社區可以評估社區內的決策過程是否在推動盈餘管理朝向其期望的結果，如同在DAO批準的風險管理框架的風險偏好聲明中所述。如果確實如此，那麼可能需要在進一步的DAO投票中重新考慮基準配置。

參考

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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