Un algoritmo obsoleto causó $650M pérdidas excesivas en Hyperliquid, informe

Fuente: CryptoNewsNet Título original: Algoritmo obsoleto causó $650M pérdidas excesivas en Hyperliquid, informe Enlace original: Dos meses después del colapso del mercado de criptomonedas del 10 de octubre, que liquidó $19 mil millones en posiciones, el CEO de Gauntlet, Tarun Chitra, argumenta que los mecanismos comunes de autodeleverage (ADL) llevaron a pérdidas masivas en Hyperliquid.

En una extensa publicación en X, Chitra dice que se autodeleveraged un exceso de $650 millones desde las posiciones de traders rentables. La cantidad, afirma, fue 28 veces mayor que la posible deuda incobrable que enfrentaban los intercambios que usaron ADL.

Este “masacre de los inocentes” supuestamente podría evitarse con nuevos algoritmos de ADL, descritos en un informe adjunto de 95 páginas.

Autodeleverage en piloto automático

Chitra describe el ADL como un “último recurso” que aplica un “recorte” a los traders rentables para “cubrir la mala deuda de posiciones insolventes.”

El algoritmo “Queue”, que tiene 10 años, es ampliamente utilizado por plataformas de futuros perpetuos como ciertos intercambios principales, Hyperliquid y Lighter.

Sin embargo, bajo condiciones extremas de mercado, cuando el ADL se activa repetidamente, “la estrategia codiciosa de Queue falla completamente.”

La estrategia asigna “recortes” en función de las ganancias y el apalancamiento, que, según Chitra, concentran las pérdidas en los mayores ganadores, mientras sobregiran la cantidad necesaria para ser liquidada.

Sugiere un algoritmo de “proporcionalidad consciente del riesgo” que asigna ADL en función del apalancamiento de cada posición.

La publicación reconoce que “una estrategia [ADL] perfecta no existe.” Sin embargo, optimizando para tres elementos de un llamado Trilema del ADL (solvencia, equidad y rentabilidad), y utilizando datos del 10 de octubre de Hyperliquid, el nuevo enfoque parece superar significativamente a Queue.

Chitra termina instando a una mayor innovación en el diseño de compensación algorítmica: “El ADL fue inventado como una curita en 2015. Ni siquiera hemos comenzado a explorar el espacio de diseño!”

Respuesta de Hyperliquid

En respuesta a la publicación de Chitra, Jeff Yan de Hyperliquid comentó, “Los que pueden, hacen. Los que no, difunden rumores.”

Sin embargo, en lugar de responder directamente a las afirmaciones de ineficiencia del autodeleverage, cuestiona la descripción de la relación entre ADL y el fondo de seguros HLP de Hyperliquid.

Acusó a Chitra de “difundir mentiras disfrazadas con términos sofisticados de ML para sonar inteligente.”

Otros partidarios de Hyperliquid intervinieron, señalando aparentes inexactitudes y sesgos debido a inversiones en competidores.

Tras el colapso del 10 de octubre, Yan argumentó que “los ADL en neto generaron a los usuarios cientos de millones de dólares al cerrar posiciones cortas rentables a precios favorables.”

Destacó que la cola de ADL de la plataforma incorpora “tanto el apalancamiento utilizado como el pnl no realizado,” y agradeció a los usuarios por sus comentarios. También aludió a investigaciones “sobre si puede haber mejoras sustanciales que justifiquen mayor complejidad.”