</p> <p>リスク、報酬、および回復力：defi</p> <p>の保険プリミティブの構築

保険は、金融の基本的なビルディングブロックの1つとして機能します。これは、商品からクレジットまで、あらゆる重要な市場をサポートする不可欠な構造です。何世紀にもわたって、1600年代以来、堅実な保険の枠組みが整っていない繁栄する金融環境は存在していませんでした。参加者は、資本を投資する前にリスクの信頼できる指標を必要としています。

地方分権化された財務（DEFI）の初期段階では、貸付、交換、デリバティブなどの領域が優先され、保険は後で検討されるか、基本的な形でまったく考慮されませんでした。 Defiが次の重要な成長点に向かって移動するにつれて、高度な高度な機関レベルの保険モデルを統合することは、広大な資本準備金を活用し、永続的な堅牢性を確保するために不可欠です。

リスクと保険の簡単な歴史

保険はかなり長い間存在しており、そのルーツは、偶然のゲームに関するゲロラモカルダノの最初の研究が確率的推論の道を開いた16世紀にさかのぼりました。これにより、不確実性が数学的に表現されることができました。これは、現代のブロックチェーンテクノロジー（彼にちなんで名付けられた）の基本となる概念です。

1600年代には、Blaise PascalとPierre de Fermatの間で重要な手紙交換が行われ、確率理論の実用的な基盤を確立しました。この理解におけるこの変化は、かつて神秘的な概念である偶然と考えられていたものを、科学として測定して定量化できるものに変えました。

19世紀には、カールフリードリッヒガウスの正規分布の開発は、統計学者が平均値から変動をモデル化するための体系的な方法を提供しました。この画期的な発見は、保険数理科学の分野を進める上で重要でした。

20世紀の初期には、ルイ学士号の資産価格の予測不可能な動きに関する画期的な研究が、現代の量的金融の基礎を築きました。彼の仕事は、リスクを管理するためのオプションの評価や戦略など、さまざまな側面に影響を与えてきました。

その世紀の後半では、ハリー・マルコウィッツのポートフォリオ理論は、それを定量化可能なプロセスにすることで多様化を再定義し、リスクとリターンを管理するための堅牢な構造を提供しました。

ブラックスチールズマートンモデルは、今日のデリバティブ市場で不可欠なビルディングブロックである暗黙のボラティリティと価格設定オプションを計算するための実用的な方法を提供することにより、フィールドに大きく貢献しました。

最近では、Paul EmbrechtsやPhilippe Artznerなどの先駆者は、コピュラ統計モデルとコヒーレントリスク測定を導入することにより、リスク理論を大幅に拡大しました。この進歩により、異なるシステム間のまれで衝撃的なリスクと相互接続を説明するための構造化されたアプローチが可能になります。

defiは保険に加入していますか？

保険には、潜在的なリスクの多様性、資本コストを超えるリスク報酬、拡張可能な資本源、測定できる露出という4つの基本的な条件が必要です。分散型財務（DEFI）は、プロトコルのエクスプロイト、操作、ガバナンス攻撃など、定量化可能なリスクを紛れもなく提供します。

分散型財務（DEFI）保険の初期努力は、保険数理の複雑さの不十分、証明されていない財務フレームワーク、利用可能な投資機会に結びついたかなりの価値に起因する高価なプレミアムなどの課題に満たされました。

さらに、分散財務（DEFI）のペースの速い進化は、絶えず変化するセキュリティシナリオにつながります。あるシステムで見つかった弱点は、別のシステムの弱点に直接対応することはめったにありません。

先進的な暗号投資家として、デジタル資産のダイナミックで絶えず変化する風景をナビゲートして、私は革新的な保険ソリューションの必要性を認識しています。これらの高度な保険構造は、リスクランドスケープの変化に迅速に適応できる必要があります。これは、進化するハザードプロファイルに動的に適応できる次世代アーキテクチャに似ています。簡単に言えば、暗号投資に固有の変動するリスクに柔軟に対応できる高価格保険資本が必要です。

保険制度の基本原則は、資本の蓄積に関連する費用です。分散型財務（DEFI）保険プールは通常、イーサリアム、ビットコイン、またはスタブコインを取り入れます。これは、ブロックチェーンのステーキング、貸付、または流動性の規定を通じてリターンを生成できます。引受会社を誘惑するには、保険会社はこれらの固有の利回りよりも高い料金を提供し、保険料の増加につながる必要があります。この状況は、「Catch-22」と呼ばれる難問を生み出します。高いプレミアムはプロトコルチームを思いとどまらせる可能性がありますが、資本コストの低さはカバレッジ容量と溶剤埋蔵量を弱める可能性があります。

この停止を克服するには、市場デザイナーが非伝統的な資金調達オプションを探求することが有益です。年金基金、寄付、ヘッジファンドなどの機関投資家には、長期投資に焦点を当てた膨大な資本の埋蔵量があります。これらの投資家のリスク報酬のしきい値（たとえば、最初の失敗のポジションと引き換えに潜在的な利益を提供する構造化されたトランシェ）に沿った保険商品を作成することにより、分散型財務（DEFI）保険構造は、手頃な価格とソルベンシーの両方を確保し、資金の合理的なコストを維持できます。

多数の法則は、defiで失敗します

簡単に言えば、保険の数が増えると、私たちが経験する実際の損失が予想されるものと一致し、保険料を正確に計算することができるため、ヤコブ・ベルヌーリの大量の法則は保険において重要です。エドモンド・ハレーとアブラハム・デ・モーヴルによって作成された死亡率のテーブルは、この原則の良い例です。彼らは人口統計を取り、それらを使用して信頼できるプレミアムレートを設定します。

Defiアナリストとして、私は若いDefiエコシステムが有限で、時には相互接続されたプロトコルのグループに限定されていることに気付きました。複数のプロトコルオラクルの操作のようなインシデントは、私たちの独立性の仮定と矛盾する根本的な依存関係を明らかにすることができます。

覆われた金額のみに依存するのではなく、Defi Insuranceは多層的なアプローチを利用する必要があります。異なるリスクグループと再保険契約を結び、資本を階層に分割して重要性に応じて損失を分配し、ブロックチェーンデータ（価格の変動やOracleの不一致など）に反応するパラメトリックトリガーを使用して自動ペイアウトを設定する必要があります。この構造は、従来の保険会社が経験する安定化効果を模倣できます。

Defiリスクを定量化する課題

分散型財務（DEFI）の領域では、定量的リスクモデリングはまだ開発の初期段階にあります。ほんの数年分の歴史的データとさまざまなスマートコントラクトプラットフォーム間の大きな違いにより、あるプラットフォームから別のプラットフォームにリスクを投影すると、かなりの不確実性があります。金星、バンコール、または化合物などのプラットフォームに対する以前の攻撃は、貴重な法医学的洞察を提供しますが、Aave V3やUniswap V4などの新しいプロトコルの潜在的な脆弱性を特定することに関しては、予測力が限られています。

強力な分散財務（DEFI）リスク構造の開発には、方法の組み合わせが必要です。露出レベルの継続的なモニタリングのためにオンチェーンデータ分析のマージ、正式な検証技術を通じてスマートコントラクトコードの厳密な調査、オラクルを利用して外部イベントを検証し、模擬攻撃シナリオの下での広範なテストにシステムをさらします。

機械学習モデルは、プログラミングパターン、トランザクションアクティビティ、または管理構造に基づいたグループ化戦略を強化することができますが、限られたデータを処理する際に過度に適合することに注意する必要があります。プロトコルチームと保険会社の両方で構成されるリスクグループ間の脆弱性とシステム障害に関する匿名化されたデータを共有することは、将来の機械学習モデルのより実質的な基盤を提供する可能性があります。

機関の債務保険市場に向けて

現在の規模では、分散型財務（DEFI）は信頼できる保険メカニズムを必要としています。高度でスケーラブルな保険システムを統合すると、資金を保護するだけでなく、フラッシュローン攻撃、ガバナンスの脆弱性、オラクルの誤動作などの潜在的な脅威を定量化可能な財務リスクに変換します。制度のリスク許容度に合わせて設計を調整し、多様なリスク管理戦略を採用し、数学的リスク分析を強化することにより、繁栄するDefi Insuranceセクターは、これまで未開発の資本リソースのロックを解除することができます。

この種の生態系は、流動性の深さの増加をもたらし、カウンターパーティ間の信頼を高め、家族のオフィスやソブリンウェルスファンドなどのより多くのプレーヤーを招き、地方分権化された財務（Defi）を探索的領域から国際金融の重要な柱に変えます。

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