专题研究N：2024年融资区块链项目研究Chaos Labs

按：融资的项目作一个专题研究：1、融资了，说明得到资本界看好，可能是一个好的方向和项目；2、通过研究它们，可以了解外界或圈内人对这个行业的判断，是一种研究区块链发展趋势的捷径和正确的路；3、之前的区块链人物、项目系列研究也基本是追一些热点或按版块研究，已有1000期；基本也将常见的项目和区块链人物研究的差不多；正好可以告一段落（前期落下的一些已计划的还要继续，在1000期以内）；4、基于推特是目前区块链信息最集中和更新快的平台，还依托于此来研究相应的融资项目。5、2024年2月份，硬盘损坏；前期约有3600期（已发布约2000期）资料丢失；现未再续编号。

PANews 8月15日消息，据CoinDesk报道，专注于链上风险管理工具的纽约加密初创公司Chaos Labs完成了5500万美元的A轮融资。本轮融资由Haun Ventures领投，参与者包括F-Prime Capital、Slow Ventures、Spartan Capital等知名投资机构，以及Lightspeed Venture Partners、Galaxy Ventures和PayPal Ventures等大型投资者。Chaos Labs还得到了Solana 的 Anatoly Yakovenko 和 Phantom 的 Francesco Agosti 等天使投资者的支持。
Chaos Labs成立于2021年，随着DeFi对自动化风险管理需求的增长，该公司计划扩大其平台，目前已帮助Aave、GMX等20多个协议管理风险。

Chaos Labs
,
@chaos_labs,
Automated systems transforming data on risk, security, and incentives into powerful signals to guide the evolution of DeFi. (We're hiring!),
科技NYC & TLV,chaoslabs.xyz,2021年10月加入,
1 正在关注,
1.4万关注者,

已置顶:1/ 我们很高兴地宣布我们完成了 5500 万美元的 A 轮融资，由
@HaunVentures
领投，同时还有
@lightspeedvp
、
@FPrimeCapital
、
@wintermute_t
、
@galaxyhq
、
@PayPal
、
@slow
、
@TheSpartanGroup
等参投。
我们的公司以我们试图解决的问题命名。
Chaos Labs 的使命很简单：在未来的金融市场中建立信任和透明度。
2/ 为了使 DeFi 充分发挥其潜力，我们需要更具弹性的系统来抵御动荡的市场条件和经济操纵；如果参数更新仍然是一个手动过程，DeFi 就无法击败 CeFi。
在 Chaos Labs，我们相信：
➡️您无法优化无法衡量的东西。
➡️链下市场环境对于链上风险至关重要。
➡️所有应用程序都需要实时的、情境化的数据。
3/ 在过去的一年里，Chaos Labs 的客户群增加了两倍，拥有超过 20 种协议，包括
@aave
、
@GMX_IO
和
@JupiterExchange
，依靠我们的技术来保护、监控和扩展他们的产品。
迄今为止，Chaos Labs 技术已获得 8600 亿美元的累计交易量、250 亿美元的贷款和 3500 万美元的奖励。
4/ 在下一章中，Chaos Labs 将加倍致力于通过复杂、服务密集型行业的新产品化来扩大经济安全。
我们与合作伙伴一起努力构建实时、响应且安全的风险管理。
很快会有更多新闻。
阅读我们的完整博客文章，了解公司的新愿景👇
下午9:58 · 2024年8月15日

1/ 模拟：对复杂的 DeFi 格局进行建模
蒙特卡洛和基于代理的模拟是我们用来理解复杂市场动态的两种主要方法。让我们探索如何应用这些方法，使用
@GMX_IO
V2 作为具体示例👇2/ 🎲 Monte Carlo Simulations
Monte Carlo simulations use stochastic processes to simulate a wide range of possible market scenarios.
This method helps in:
• Generating probabilistic distributions of potential outcomes.
• Testing system robustness under extreme conditions by modelling tail-risk events.
• Quantifying potential losses or slippage given certain price impacts and liquidity skews.
3/ 📈蒙特卡罗模拟的应用
对于
@GMX_IO
v2，使用蒙特卡洛模拟通过结合复杂变量来评估市场风险：
💧流动性动态：模拟流动性池的变化及其对定价机制的影响。
📊波动性建模：评估不同波动性制度的影响，尤其是在极端价格波动期间。
⚠️系统性风险：评估大规模清算和未平仓合约偏差造成的连锁风险。
通过使用这些变量进行数百万次模拟
@chaos_labs
可以微调初始市场风险参数，并在高度波动的条件下对系统进行压力测试。
4/ 🤖基于代理的模拟（ABS）
ABS 专注于模拟与系统交互的自主代理（例如交易员和流动性提供者）的行为。
ABS 可以详细了解各个代理如何影响整体市场动态。
5/ 🏦 ABS 的应用
对于
@GMX_IO
V2，ABS 用于模拟单个代理行为并优化关键参数：
• 未平仓量(OI)上限：基于 ABS 模拟，未平仓量上限经过校准，以抵消恶意交易者操纵流动性。这些模拟还确定了最大杠杆和最低抵押品建议，以减轻可利用风险。
• 价格影响费：使用 ABS 设置头寸和掉期价格影响参数，反映市场流动性动态和试图利用流动性池的参与者的潜在操纵行为。
• 准备金因素：通过模拟市场价格走势和OI动态来指导准备金因素的设置，以维持资金池的稳定性，同时最大限度地降低波动性飙升带来的风险。
通过模拟这些行为，ABS 允许
@chaos_labs
识别漏洞并优化针对各种漏洞（包括价格操纵）的防御机制。
6/ 🤷为什么同时使用两者？
🎲蒙特卡洛：关注概率结果和系统范围的风险，量化随机条件下众多潜在未来的影响。
🤖 ABS：模拟个体参与者（例如交易员、流动性提供者）的行为，深入了解他们的互动如何影响市场随时间的变化。
总之，这些方法提供了系统性风险和行为风险的整体视图，提供了更有力的风险管理。
上午2:14 · 2024年9月7日

1/ 作为借贷协议领域的主导力量，
@SeamlessFi
通过在
@base
上的借贷方式，为去中心化金融的创新制定了标准。

@SeamlessFi
创新的基石在于其专有的综合流动性市场 (ILM) 功能——自动化借贷策略。
深入了解 Seamless 的 ILM 功能及其风险影响👇
2/ 什么是综合流动性市场（ILM）？
ILM 是一项新的产品功能，只需存入 1 项资产→ ，即可自动完成实现杠杆所需的所有借入/掉期，非常适合寻求被动杠杆解决方案的用户。
ILM 的一个核心创新是循环策略，该策略利用已存入的资产作为抵押品，扩大对基础资产的敞口。
循环策略的主要好处有两方面：
1）自动重新平衡逻辑将调整借入金额，以始终保持在目标杠杆率范围内
2）收益自动复利消除了用户主动管理头寸的需要→一种无需持续监督即可实现收益最大化的强大工具
3/ 当前的 ILM 策略：
wstETH 3x 循环
一种通过借用 wstETH 来放大质押回报的策略，目标是 3 倍杠杆
3x ETH 多头
简单的一键式策略，以 3 倍杠杆做多 ETH。此策略还为用户提供 Seamless 代币奖励
1.5 倍 ETH 多头
一种低风险策略，提供 1.5 倍 ETH 杠杆，并通过 Seamless 代币获得高 APY 的额外好处
1.5 倍 ETH 卖空
做空 ETH 价格走势的低风险策略，同时通过 Seamless 代币获得高 APY 的额外好处
4/ ILM 的风险隐含是什么？
ILM 呈现出独特的风险格局，因为这些市场允许动态的借贷条款，这需要对相关风险有细致的理解和管理。
在
@chaos_labs
中，我们通过部署复杂的分析和模拟工具来监控和预测市场行为和压力条件，从而管理这些风险，确保
@SeamlessFi
在所有市场情景下安全运行。
通过无缝风险门户👇全面了解
@SeamlessFi
的风险敞口并深入了解每个用户帐户
5/ 下一步是什么？
@SeamlessFi
准备整合 Chaos Labs 的风险预言机，这将能够提供实时数据和风险评估，进一步确保协议的安全。
@chaos_labs
和
@SeamlessFi
共同突破链上借贷的界限，确保提供安全、创新的解决方案，塑造 DeFi 借贷的未来。

风险因素：风险建模的基础
DeFi 风险模型的核心是被称为“风险因素”的关键输入。
让我们深入探讨这些因素是什么以及它们为何重要🧵

最近关于
@WrappedBTC
、cbBTC 和 RWA 支持资产的讨论强调，储备证明/证明是解决交易对手风险的潜在解决方案。
但些证明究竟有何意义却令人困惑。
让我们深入了解👇

衍生品
货币市场
现实世界资产
未来的金融市场将不会是集中化的。
在
@chaos_labs
时，我们相信：
- 你无法优化无法衡量的东西。
- 链下市场环境对于链上风险至关重要。
- 所有应用程序都需要实时的、情境化的数据。
果我们的北极星与您产生共鸣，我们希望听到您的声音。
我们正在招聘产品、研究、工程、数据科学、GTM 以及社区和营销领域的人才。
立即通过http://chaoslabs.xyz/company或 DM 申请

链上风险管理最大的挑战是什么？
管理跨多个市场和链条的风险参数需要耗费大量资源，而且容易出现延误。
这一挑战来自两个方面：
1 ⃣繁琐、多阶段的 DAO 投票流程
2 ⃣准备和部署参数变更负载到区块链所涉及的细致入微且技术含量高的步骤
这通常会导致协议设置静态风险参数，这些参数要么过于严格，导致资本效率较低，要么过于宽松，导致被利用的可能性更大。然后需要不断监控这些参数。
让我们探索一个例子👇
假设对协议 X 的提议变更必须经过临时检查、共识检查，然后是带有附加有效载荷的正式治理提案（常见的 DAO 工作流程）。通过后，会有一个时间锁，然后才会将有效载荷部署到区块链。
这些操作障碍可能会使动态参数管理变得困难——即使为第三方风险提供商提供一些豁免。

1/ Oracle 数据可复制性的重要性
有没有想过 Oracles 如何确保价格数据的可靠性和透明性？
数据可复制性是这一过程的核心，确保用户和开发人员能够信任和验证推动关键决策的数
据。
阅读 Oracle 风险和安全标准系列的最新章节，了解其重要性及其工作原理
https://x.com/chaos_labs/status/1826628007517188526

风险模型旨在模拟尾部风险并预测黑天鹅事件发生的可能性和影响。这些结果可能与平均和直观的情况有很大不同。
我喜欢用不看路就穿过一条安静的乡间小路来比喻。你不太可能被车撞到，因为车很少经过，但如果发生了，后果将令人难以忍受。

1/ Risk x Liquid 重质押系列：II
Chaos Labs 如何在管理风险的同时优化 AVS 和节点运营商分布？
Chaos Labs 与
@Ether_Fi
合作，为 LRT 协议开发了定制的 AVS 分配框架，以有效衡量和管理 AVS 风险。
让我们来看看这个框架
2/ AVS 101：什么是主动验证服务 (AVS)？
AVS 指的是任何利用重新质押的 ETH 来保障自身安全的去中心化系统。
→ AVS 使验证者能够保护网络、操作节点并获得奖励，从而在维护 liquid 重新质押生态系统的安全性和去中心化方面发挥着关键作用。
需要复习一下吗？阅读 Risk x LRT 系列第一版：
3/ AVS 为何如此重要
随着重新质押生态系统的发展，AVS 参与者将成为维持去中心化安全的关键。
→建立一个标准化的 AVS 加入流程对于确保管理风险和最大化协议增长机会至关重要。

什么是风险模型？
风险模型是当前、历史和模拟市场条件的数学表示，旨在了解信用、流动性和市场风险。
这些模型通常有三个主要组成部分：
🎛️输入参数
📈模拟
📊输出和分析

1/ Risk x Liquid 再抵押系列：I
Chaos Labs 与
@ether_fi
合作，对与 AVS 分配决策相关的风险进行了彻底的分析。
我们在这个详细的论坛帖子中提炼了我们的发现： https://governance.ether.fi/t/the-risks-associated-with-avs-allocation-decisions/1924 。
以下是我们所学内容的总结、LRT 和 AVS 101，以及 Chaos Labs 如何帮助
@ether_fi
应对这些风险🧵