Talk 1
Sebastien Jehan, CEO ZFund, freelance IA et Ethereum
Stratégies de volatilité sur les dérivés Ethereum
Les infrastructures DeFi (Finance Décentralisée) offrent plus de perspectives d’innovation que les infrastructures bancaires traditionnelles. La blockchain Ethereum a été pionnière dans l’émergence de ces nouveaux protocoles. La TVL (Total Value Locked, ou valeur totale verrouillée) des protocoles DeFi atteint aujourd’hui 192 milliards de dollars, avec une croissance annuelle de 70 %. La diversité des cas d’usage et des instruments financiers traités par les protocoles DeFi n’a cessé de croître. Cette présentation portera sur l’utilisation des produits dérivés sur les environnements compatibles avec Ethereum (EVM), en mettant l’accent sur les données nécessaires au succès, les marchés décentralisés (DEX) ou centralisés, les frais, la gestion des risques et les méthodes de backtesting.
Talk 2
Louis Bertucci, Chercheur associé à l’Institut Louis Bachelier, Responsable du Centre de Finance Digitale et Décentralisée
Comportement des agents et optimisation des modèles de taux d’intérêt dans les prêts DeFi
En contraste frappant avec la monnaie traditionnelle, les obligations et les marchés à terme, où les taux d’intérêt émergent organiquement des interactions entre participants, les plateformes de prêts DeFi utilisent des taux d’intérêt basés sur des règles définies de manière algorithmique. Ainsi, le choix d’un modèle de taux d’intérêt efficace est essentiel pour le succès d’un protocole de prêt. Cette présentation explore la modélisation des comportements des agents sur les plateformes de prêt, en proposant un cadre théorique pour formuler des modèles optimaux de taux d’intérêt. Nous montrons que, dans des conditions d’information parfaite, un modèle de contrôle optimal avec contrainte d’état génère une politique de taux d’intérêt optimal ayant une forme similaire à celle des marchés traditionnels. De plus, nous analysons formellement les politiques de taux basées sur des régulateurs PID, qui fonctionnent efficacement avec moins d’hypothèses. En utilisant des données publiques des marchés populaires sur la blockchain Ethereum, nous analysons le comportement des agents, construisons un environnement de simulation réaliste et mettons en lumière les principaux compromis dans la conception des taux d’intérêt pour les plateformes de prêts décentralisées.