#DeFiGetsGraded Les systèmes de notation DeFi ont émergé pour évaluer les risques et la stabilité des protocoles de finance décentralisée, aidant les investisseurs à naviguer dans cet espace complexe. Voici les points clés concernant la façon dont les protocoles DeFi sont notés :

Note de sécurité économique DeFi Pulse :

DeFi Pulse, en collaboration avec Gauntlet Networks, a introduit un système de notation pour évaluer les risques des protocoles DeFi, se concentrant sur les risques d'insolvabilité pour les protocoles de prêt. Il utilise une échelle de 0 à 100, avec des scores plus élevés indiquant des investissements plus sûrs. Par exemple, Compound et Aave ont obtenu respectivement 91 % et 95 %, sur la base de données en temps réel comme les mouvements de prix et les modèles d'emprunt. Cet outil vise à guider les investisseurs, en particulier les novices, vers des projets DeFi plus sûrs en quantifiant les risques.

Notations de crédit S&P Global pour DeFi :

S&P Global Ratings, une autorité de la finance traditionnelle, a commencé à attribuer des notations de crédit aux plateformes DeFi, comme la note B- accordée à Sky Protocol pour ses stablecoins (USDS, DAI) et ses jetons d'épargne (sUSDS, sDAI). Les notations évaluent la solvabilité, la stabilité et la résilience opérationnelle. L'USDS de Sky Protocol a reçu une note de stabilité de '4', indiquant des défis pour maintenir son ancrage au dollar, avec des problèmes tels qu'un faible capital ajusté en fonction du risque (0,4 %) et une gouvernance centralisée soulignés comme des risques. Cela marque un pas vers l'intégration de DeFi avec la finance traditionnelle.

Modèles de notation de crédit :

Des recherches, comme une étude de 2024, proposent une notation de crédit pour les portefeuilles DeFi afin d'améliorer les protocoles de prêt. Ces modèles utilisent des données blockchain (par exemple, l'historique des transactions, les soldes d'actifs, les ratios de prêt par rapport au solde) pour évaluer la solvabilité des portefeuilles, similaire aux scores FICO traditionnels. Quatre modèles ont été développés en utilisant des algorithmes comme la descente de gradient stochastique, Adam, génétique et perceptron multicouche, visant à améliorer la transparence et l'équité dans le prêt DeFi en adaptant les conditions de prêt aux profils de risque des utilisateurs.