Événement de flash crash du jeton OM : Analyse approfondie et enseignements pour l’industrie

Dans le contexte du développement rapide de l’économie numérique, le marché des actifs cryptographiques fait face à des défis sans précédent. D’une part, il y a les exigences de conformité et de réglementation, d’autre part, il existe de graves problèmes de manipulation du marché et d’asymétrie d’information.

Dans la nuit du 14 avril 2025, le marché des cryptomonnaies a de nouveau connu des turbulences. Le jeton MANTRA (OM), autrefois considéré comme “la référence RWA conforme”, a subi des liquidations forcées sur plusieurs plateformes de trading, avec un prix s’effondrant de 6 dollars à 0,5 dollar, soit une baisse de plus de 90 % en une seule journée, une capitalisation boursière évaporée de 5,5 milliards de dollars et des pertes de 58 millions de dollars pour les traders de contrats. À première vue, il s’agit d’une crise de liquidité, mais en réalité, c’est une action soigneusement orchestrée de contrôle élevé et de “coupe de l’herbe sous le pied” inter-plateformes. Cet article analysera en profondeur les raisons de ce flash crash, révélera la vérité derrière, et explorera la direction future de l’industrie Web3, ainsi que les moyens de prévenir la récurrence d’événements similaires.

I. Comparaison entre l’événement de flash crash OM et l’effondrement de LUNA

L’événement de flash crash d’OM présente certaines similitudes avec l’effondrement de LUNA dans l’écosystème Terra en 2022, mais les causes sous-jacentes sont différentes :

Effondrement de LUNA : principalement provoqué par le décrochage du stablecoin UST. Le mécanisme des stablecoins algorithmiques dépend de l’équilibre de l’offre de LUNA, lorsque l’UST perd son ancrage de 1:1 avec le dollar, le système tombe dans une “spirale de la mort”, LUNA chutant de plus de 100 dollars à près de 0 dollar, ce qui représente un défaut de conception du système.

OM flash crash : Une enquête révèle que cet événement est dû à des manipulations de marché et à des problèmes de liquidité, impliquant la liquidation forcée sur les plateformes de trading et un contrôle élevé par les parties du projet, et non à un défaut de conception du jeton.

Les deux ont provoqué une panique sur le marché, mais LUNA est l’effondrement de tout l’écosystème, tandis qu’OM ressemble davantage à un résultat de déséquilibre dynamique du marché.

II. Structure de contrôle - 90% des jetons sont contrôlés par l’équipe du projet et les gros investisseurs

architecture de contrôle à concentration ultra élevée

Les données on-chain montrent que l’équipe MANTRA et ses adresses associées détiennent 792 millions de jetons OM, soit environ 90 % de l’offre totale, tandis que le nombre réel de jetons en circulation est inférieur à 88 millions, représentant seulement environ 2 %. Une telle concentration de détention incroyable entraîne un déséquilibre grave dans le volume des transactions et la liquidité du marché, permettant aux gros détenteurs de manipuler facilement les fluctuations de prix lorsque la liquidité est faible.

Stratégie de distribution et de verrouillage par étapes - Créer une fausse excitation

Le projet MANTRA adopte un schéma de déblocage en plusieurs étapes, transformant le trafic communautaire en un outil de verrouillage à long terme grâce à l’allongement du cycle de réalisation.

• Libération de 20% lors du lancement initial, élargissant rapidement la reconnaissance du marché.
• Débloquement en chute libre au premier mois, libération linéaire sur les 11 mois suivants, créant une illusion de prospérité initiale
• La proportion de déblocage partiel est aussi basse que 10 %, le reste des jetons sera progressivement attribué sur une période de trois ans afin de contrôler le volume de circulation initial.

Cette stratégie semble sur le papier une allocation scientifique, mais en réalité, elle utilise un fort engagement pour attirer les investisseurs. Lorsque l’humeur des utilisateurs rebondit, l’équipe du projet introduit un mécanisme de vote de gouvernance, déplaçant la responsabilité sous la forme de “consensus communautaire”. Cependant, le droit de vote est concentré entre les mains de l’équipe du projet ou des parties associées, ce qui rend les résultats hautement contrôlables, créant une fausse prospérité des transactions et un soutien des prix.

Vente à découvert avec escompte et arbitrage

• Vente à 50% de remise : La communauté a signalé à plusieurs reprises que l’OM est vendu en dehors du marché à grande échelle avec une remise de 50%, attirant des investisseurs privés et des gros porteurs.
• Interconnexion hors chaîne - sur chaîne : Les arbitragistes achètent des OM à bas prix hors du marché, puis transfèrent les OM vers l’échange, créant ainsi un engouement et un volume de transactions sur la chaîne, attirant davantage de petits investisseurs. Ce double cycle de “coupe de chives hors chaîne et de création de dynamique sur chaîne” amplifie encore les fluctuations de prix.

Trois, les questions historiques de MANTRA

Le flash crash de MANTRA a également semé les germes de problèmes historiques qui ont conduit à cet événement :

La spéculation sur l’étiquette “RWA conforme” : Le projet MANTRA a gagné la confiance du marché grâce à l’approbation “RWA conforme”, ayant signé un accord de tokenisation de 1 milliard de dollars avec un géant de l’immobilier des Émirats et obtenu la licence VARA VASP, attirant de nombreux investisseurs institutionnels et particuliers. Cependant, la licence de conformité n’a pas apporté de véritable liquidité sur le marché ni de décentralisation des positions, mais est plutôt devenue un prétexte pour le contrôle de l’équipe, utilisant la licence de conformité du Moyen-Orient pour lever des fonds, et l’approbation réglementaire est devenue un outil de marketing.

Mode de vente OTC : Selon les rapports, MANTRA a levé plus de 500 millions de dollars au cours des deux dernières années grâce au mode de vente OTC, dont le fonctionnement repose sur l’émission continue de nouveaux jetons pour absorber la pression de vente des investisseurs de la précédente ronde, formant un cycle de “nouveau entrant, ancien sortant”. Ce modèle dépend d’une liquidité continue, et une fois que le marché ne peut plus absorber les jetons débloqués, cela peut entraîner un effondrement du système.

Litiges juridiques : En 2024, la Haute Cour de Hong Kong traite l’affaire MANTRA DAO, impliquant des accusations de détournement d’actifs. Le tribunal exige que six membres divulguent des informations financières, alors que leur gouvernance et leur transparence posent déjà problème.

Quatre, analyse des causes profondes du flash crash

1. Mécanisme de liquidation et modèle de risque échoués

Disparité des paramètres de risque multi-plateformes : les paramètres de gestion des risques (limite de levier, taux de marge de maintenance, point de déclenchement de la réduction automatique des positions) pour l’OM ne sont pas uniformes entre les différentes bourses, ce qui entraîne des seuils de liquidation totalement différents pour une même position sur différentes plateformes. Lorsque qu’une plateforme déclenche une réduction automatique des positions pendant une période de faible liquidité, les ordres de vente débordent vers d’autres plateformes, provoquant des “liquidations en cascade”.

Zone d’aveuglement des risques de tail dans le modèle de risque : La plupart des échanges utilisent un modèle VAR basé sur la volatilité historique, sous-estimant les situations extrêmes et échouant à simuler des scénarios de “gap” ou de “sécheresse de liquidité”. Une fois que la profondeur du marché chute brusquement, le modèle VAR devient inefficace, et les instructions de contrôle des risques déclenchées aggravent en fait la pression sur la liquidité.

2. Flux de fonds sur la chaîne et comportement des teneurs de marché

Transfert de gros montants de portefeuilles chauds et retrait des teneurs de marché : Un portefeuille chaud a transféré 33 millions d’OM (environ 20,73 millions de dollars) vers plusieurs échanges en 6 heures, soupçonné d’être causé par la liquidation de positions par des teneurs de marché ou des fonds spéculatifs. Les teneurs de marché maintiennent généralement des positions nettes neutres dans des stratégies de trading à haute fréquence, mais en prévision de fluctuations extrêmes, ils choisissent souvent de retirer la liquidité bidirectionnelle fournie pour éviter le risque de marché, ce qui entraîne une large expansion des spreads acheteur-vendeur.

L’effet amplificateur du trading algorithmique : lorsqu’un market maker quantitatif détecte que le prix de l’OM tombe en dessous d’un support clé, il active le module “vente éclair”, ce qui entraîne des arbitrages inter-produits entre les contrats à terme et les spots, aggravant encore la pression de vente sur le marché spot et la flambée des taux de financement des contrats perpétuels, créant un cycle vicieux de “taux de financement - écart - liquidation”.

3. Asymétrie d’information et absence de mécanisme d’alerte

Alerte sur la chaîne et réponse de la communauté en retard : bien qu’il existe des outils de surveillance sur la chaîne matures capables de prévenir en temps réel les gros transferts, les équipes de projet et les principales bourses n’ont pas établi de boucle fermée “alerte - gestion des risques - communauté”, ce qui empêche les signaux de flux de fonds sur la chaîne d’être convertis en actions de gestion des risques ou en annonces de la communauté.

L’effet de troupeau du point de vue du comportement des investisseurs : en l’absence de sources d’information autorisées, les investisseurs particuliers et les petites et moyennes institutions s’appuient sur les réseaux sociaux et les alertes de marché. Lorsque les prix chutent rapidement, la liquidation panique et la “chasse aux bonnes affaires” s’entremêlent, amplifiant à court terme le volume des transactions (augmentation de 312 % du volume des transactions sur 24 heures) et la volatilité (la volatilité historique sur 30 minutes a brièvement dépassé 200 %).

Cinq, réflexion sur l’industrie et suggestions de politiques systémiques

Pour faire face à de tels événements et prévenir la récurrence de risques similaires à l’avenir, nous proposons les recommandations suivantes :

1. Cadre de gestion des risques unifié et dynamique

• Normalisation de l’industrie : élaboration de protocoles de règlement inter-plateformes, y compris l’interopérabilité des seuils de règlement, partage en temps réel des paramètres clés et des instantanés de positions des grands investisseurs entre les plateformes ; amortissement dynamique des risques, lancement d’une “période tampon” après le déclenchement du règlement, permettant à d’autres plateformes de soumettre des ordres d’achat à prix limité ou à des teneurs de marché algorithmique de participer à l’amortissement, évitant ainsi une pression de vente massive instantanée.
• Renforcement du modèle de risque de queue : introduction de tests de résistance et de simulations de scénarios extrêmes, intégration de modules de simulation de “chocs de liquidité” et de “pressions inter-variétés” dans le système de gestion des risques, exercices systématiques réguliers.

2. Innovation en matière de décentralisation et de mécanismes d’assurance

• Chaîne de règlement décentralisée : système de règlement basé sur des contrats intelligents, intégrant la logique de règlement et les paramètres de gestion des risques sur la chaîne, toutes les transactions de règlement sont publiques et auditables. Utilisation de ponts inter-chaînes et d’oracles pour synchroniser les prix sur plusieurs plateformes, une fois que le prix tombe en dessous du seuil, les nœuds de la communauté enchérissent pour compléter le règlement, les revenus et les amendes sont automatiquement répartis dans le fonds d’assurance.
• Assurance contre les flash crashes : lancement d’un produit d’assurance contre les flash crashes basé sur des options : lorsque le prix du jeton chute de plus de la limite fixée dans une fenêtre de temps spécifiée, le contrat d’assurance indemnise automatiquement le détenteur pour une partie de ses pertes. Le taux d’assurance est ajusté dynamiquement en fonction de la volatilité historique et de la concentration des fonds sur la chaîne.

3. Transparence sur la chaîne et construction d’un écosystème d’alerte

• Moteur de prévision du comportement des gros investisseurs : en collaboration avec une plateforme d’analyse de données, développement du modèle “Address Risk Score” (ARS) pour évaluer les adresses de transfert potentielles de gros montants. Les adresses avec un ARS élevé, dès qu’elles effectuent un transfert important, déclenchent automatiquement une alerte de la plateforme et de la communauté.
• Comité de gestion des risques communautaires : composé des parties prenantes du projet, des conseillers principaux, des principaux teneurs de marché et des utilisateurs représentatifs, il est chargé d’évaluer les événements majeurs sur la chaîne, de prendre des décisions de gestion des risques de la plateforme et, si nécessaire, de publier des avis sur les risques ou de proposer des ajustements de gestion des risques.

4. Éducation des investisseurs et renforcement de la résilience du marché

• Plateforme de simulation de marché extrême : Développer un environnement de trading simulé permettant aux utilisateurs d’exercer des stratégies telles que le stop loss, la réduction de position et la couverture dans des conditions de marché extrêmes, afin d’améliorer la sensibilisation aux risques et les capacités de réponse.
• Produits à effet de levier par niveaux : Pour différents profils de risque, lancement de produits à effet de levier par niveaux : le niveau de risque faible utilise un mode de règlement traditionnel ; le niveau de risque élevé doit payer un “dépôt de garantie pour risque de queue” supplémentaire et participer au fonds d’assurance contre le flash crash.

VI. Conclusion

L’événement de flash crash de MANTRA (OM) n’est pas seulement un choc majeur dans le domaine des cryptomonnaies, mais aussi un test sévère pour la gestion des risques et la conception des mécanismes de l’ensemble de l’industrie. La concentration extrême des positions, les manipulations de marché de fausse prospérité et le manque de coordination dans la gestion des risques entre les plateformes ont tous contribué à ce “jeu de récolte”.

Ce n’est qu’en passant par la normalisation de la gestion des risques inter-plateformes, le règlement décentralisé et l’innovation en matière d’assurance, la construction d’un écosystème d’alerte transparente sur la chaîne, ainsi que l’éducation des investisseurs sur les conditions extrêmes du marché, que l’on pourra fondamentalement renforcer la résilience du marché Web3, prévenir la récurrence de crises similaires à la “flash crash” et construire un écosystème plus stable et fiable.