FOO代币模型:利益关系的二次优化,一种实现协议可持续发展的模型设计

引言

传统的流动性挖矿面临着几个主要问题和挑战。首先,流动性挖矿奖励的代币往往在获得后被farmer立即出售,这导致代币价格下降,从而损害了代币持有者的利益。其次,奖励机制会对协议的利率和价格造成扭曲,使得真实用户遭到排挤,协议的实际使用价值因此降低。此外,流动性挖矿奖励的管理机制往往不透明,代币分配和用途不明确,所有权过于集中。最后,奖励机制可能增加协议的安全风险,导致资金被盗或损失,协议的信誉受损。

FOO(Fungible Ownership Optimization)模型是一种新的代币模型,试图通过多种方式解决这些问题。首先,它合并farmer和LP的角色,使他们必须持有代币才能获得奖励,从而减轻奖励代币的销售压力。其次,它将期权代币用作奖励代币,使协议能够收取现金并为代币价格提供支持。此外,FOO模型使用LP代币作为投票权证明,使代币持有者能够参与治理并获得协议收益。最后,FOO模型确保了交易池中代币的高流动性。

从Curve开始

Curve使用Gauge系统来对流动性进行激励

▪️对于每一个周期,都会有CRV代币释放作为奖励

▪️奖励代币在不同的交易池中分布

▪️选民投票来决定奖励代币在不同交易池中的排放比例

其中投票权则来自锁定CRV代币得到的veCRV,投票权与锁定时间和锁定数量成正比,并且随着farmer手中veCRV数量的增加,他们获得的CRV奖励倍数也会随之增加,最高可达2.5倍。

核心机制

在本文接下来的部分中,使用LIT作为协议Token

合并Farmer与LP的身份

为了完全抑制farmer挖提卖的行为,在FOO机制中,一个没有任何投票权的farmer不会获得任何奖励代币,无论其提供多少流动性。

在Curve中,farmer获得代币排放的比例由以下公式决定,

FOO代币模型:利益关系的二次优化,一种实现协议可持续发展的模型设计

其中

b*是奖励分配时的权重 

b是其提供的流动性 

B是交易池的总流动性 

ω是farmer拥有的veToken数量 

W是总的veToken供应量 

这意味着,如果farmer没有veToken,在决定他们实际获得奖励时的权重时,他们的流动性份额将被乘0.4倍,当他们由足够的veToken时,他们的权重就会从0.4x增加到1x,反映在实际获得的奖励份额上就是2.5x的提升。

在FOO模型中,公式变为以下形式

FOO代币模型:利益关系的二次优化,一种实现协议可持续发展的模型设计

这意味着如果farmer没有veToken,那么他们获得的奖励代币数量为0,这迫使farmer成为LIT的持有者,从而抑制了每一轮LIT释放时的抛售。

期权代币作为奖励代币

在FOO模型中,使用LIT的看涨期权作为奖励代币,而并非直接使用LIT作为奖励。这样好处是无论市场情况如何,协议能够积累大量收入,并且让忠诚的持有者以折扣价购买协议代币

举例,假如LIT的价格是100$,并有一个看涨期权代币oLIT,它赋予持有者以市场价格 90% 的价格购买 LIT 的永久权利。该协议向farmer Alice 发行 1 个 oLIT,他立即行使以 $ 90 的价格购买 1 LIT 并在 DEX 上以 $ 100 的价格出售的选择权。盈亏统计如下:

▪️协议:-1LIT,+90$

▪️Farmer Alice: +10$

▪️Dex LP: +1LIT,-100$

将此与farmer不向协议支付任何费用的常规流动性挖矿进行比较:

▪️协议:-1LIT

▪️Farmer Alice: +100$

▪️Dex LP: +1LIT,-100$

经过对比可以观察到,FOO模型与常规流动性挖矿模型相比,具有以下特点

▪️现金重新分配:使用 oLIT 代替 LIT 作为奖励代币有效地将现金收益从farmer转移到协议中,代币的 LP 不受影响;

▪️使用激励效率来换协议现金流,在FOO模型中,farmer获得激励较少,但相对的,协议获得了更加强大的现金流

▪️有效激励二级市场:与一次性发放代币相比,发放期权的形式会减少二级抛售的压力。

在FOO中,farmer与LP身份重合,盈亏统计变为:

▪️协议:-1 LIT,+90$

▪️farmer-LP: +1 LIT,-90$

这意味着当farmer获得 oLIT 奖励时,他们有权以折扣价从协议中购买代币并增加他们的所有权。随着时间的推移,协议所有权将从不提供流动性的持有者转移到提供流动性的farmer手中,从而优化协议所有权。

总结

这个模型的优点是它可以有效地抑制farmer的套利行为,增强farmer和代币持有者的利益一致性,为协议提供稳定的流动性和现金流,以及促进协议的长期发展。这个模型的缺点是它可能降低了farmer的激励效率,增加了farmer的复杂度和风险,以及限制了farmer的自由度和灵活性。

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