TLDR: Während der jüngsten Volatilität hatte Hyperliquid eine Betriebszeit von 100 % ohne schlechte Schulden. Dies war Hyperliquids erste Cross-Margin-ADL in mehr als 2 Jahren Betrieb. ADL ändert das Ergebnis für liquidierte Nutzer nicht. Während einige spezifische ADL-bereitstellende Trades ungünstig waren, war der aggregierte Effekt von ADL, dass Händler signifikante Gewinne realisierten, indem sie Positionen zu günstigen Preisen schlossen, die nur kurzzeitig verfügbar waren. -- Es ist traurig zu sehen, dass einige Leute Hyperliquid angreifen, um von den Problemen ihrer eigenen Plattformen abzulenken. Solvenz und Betriebszeit sind die beiden wichtigsten Eigenschaften eines Finanzsystems. Diese sind Grundvoraussetzungen für jedes Handelssystem, und Gaslighting, um Nutzer von etwas anderem zu überzeugen, ist unethisch und unverantwortlich. Im Folgenden finden Sie eine weitere Analyse, wie Hyperliquids Margensystem mit der extremen Volatilität umgegangen ist. Hintergrund zu Liquidationen Damit ein Perpetual-System solvent ist, muss jede Position durch einen Mindestbetrag an Sicherheiten gedeckt sein. Dies wird als "Wartungsmarge" bezeichnet. Wenn Positionen die Anforderungen an die Wartungsmarge nicht erfüllen, werden sie vom System übernommen, um liquidiert zu werden. Heute früh fielen viele Altcoins innerhalb kurzer Zeit um mehr als 50 %. Wenn dies geschieht, müssen Long-Positionen mit 2x oder höherer Hebelwirkung liquidiert werden, andernfalls akkumuliert das System schlechte Schulden. Es wurden Milliarden von Dollar an Positionen auf Hyperliquid innerhalb von Minuten liquidiert. In einem permissionless System wählt jeder Nutzer seine eigene Positionsgröße und Sicherheiten. Jedes System, das die notwendigen Nutzer nicht liquidiert, spielt unverantwortlich mit den Geldern anderer Nutzer. Auf Hyperliquid ist jede Bestellung, jeder Handel und jede Liquidation transparent on-chain verifizierbar. Viele andere Plattformen berichten Liquidationsdaten erheblich unter. Dies kann nicht eins zu eins mit dem vollständig on-chain Bild von Hyperliquid verglichen werden. Hintergrund zu HLP HLP ist ein Protokoll-Vault mit permissionless Einlagen, das 1) Liquidität im Orderbuch bereitstellt und 2) Backstop-Liquidationen durchführt. Die erste Rolle ist vernachlässigbar, da HLP weniger als 1 % Marktanteil handelt. Der Fokus dieses Beitrags liegt auf Liquidationen. Liquidationen werden zuerst gegen das Orderbuch versucht, und jeder Nutzer kann Liquidität für diese Marktliquidationen bereitstellen. Backstop-Liquidationen erfolgen, wenn das Orderbuch nicht über genügend Liquidität verfügt, um eine unterbesicherte Position aufzunehmen. In diesem Fall übernimmt HLP die Position zusammen mit ihren Sicherheiten. Zur Verbesserung des Risikomanagements ist HLP in mehrere Kind-Vaults unterteilt, und jede Liquidation wird nur an einen Kind-Vault gesendet. Hintergrund zu ADL Auto-Deleveraging (ADL) ist der Liquidationsmechanismus der letzten Instanz, wenn Markt- und Backstop-Liquidationen nicht funktionieren. Siehe Dougs Thread (Link in der Antwort) für eine ausführliche Erklärung zu den Details von ADL. Jedes ADL-Ereignis hat zwei Seiten: die "ausgelöste" Seite ist unterbesichert, während die "bereitstellende" Seite als Funktion von Rentabilität und verwendetem Hebel entschieden wird. Ähnlich wie bei Backstop-Liquidationen sind die Anbieter von ADL im Durchschnitt profitabel, es gibt jedoch keine Garantien für ein bestimmtes Ereignis. Einige ADL-bereitstellende Trades waren ungünstig, wie zum Beispiel, wenn nur einige Komponenten des Long/Short-Portfolios geschlossen wurden. Das System ist darauf ausgelegt, ADLs zu minimieren, da sie unvorhersehbar sind, selbst wenn ADL-bereitstellende Trades im Durchschnitt profitabel sind. Da HLP ein nicht-toxischer Backstop-Liquidator ist, ist ADL eine seltene Abwicklung der letzten Instanz. Soweit ich weiß, war dies das erste Cross-Margin-ADL-Ereignis im Hyperliquid-Hauptnetz (ADL ist häufiger bei isolierten Vermögenswerten wie Hyperps, die nicht von HLP backstop liquidiert werden). Zusammenfassung der Ereignisse ...