Lending протоколы

Зачем это блокчейну?

В традиционных финансах банк принимает депозиты и выдает кредиты. Процентная ставка определяется кредитным комитетом, а заемщик проходит проверку личности и кредитной истории. В DeFi все это заменяет смарт-контракт: ставки устанавливаются алгоритмически, а залог (collateral) заменяет кредитную историю.

Aave V3 — крупнейший lending-протокол с TVL более $15 миллиардов. Одна формула — kinked interest rate curve — определяет, сколько платят заемщики и получают депозиторы. Понимание этой формулы позволяет предсказывать ставки, оценивать риски и строить стратегии.

В этом уроке мы разберем модель Aave на трех уровнях: интуитивно (аналогия с парковкой), алгоритмически (пошаговый расчет) и математически (формулы в коде).

Интуитивное объяснение: кредитование без банка

Как работает DeFi-кредитование?

В DeFi lending каждый актив имеет свой пул ликвидности:

• Suppliers (кредиторы): Депонируют токены и получают проценты
• Borrowers (заемщики): Берут токены, предоставив залог, и платят проценты
• Процентная ставка: Определяется utilization rate — доля заемных средств от общего пула

Аналогия с парковкой

Представьте многоуровневую парковку на 100 мест:

• U = 20% (20 мест занято): Парковка полупустая. Цена за час — минимальная, чтобы привлечь клиентов
• U = 80% (80 мест занято): Парковка почти заполнена. Цена повышается, но разумно
• U = 95% (95 мест занято): Критическая загрузка! Цена взлетает в 10-20 раз, чтобы стимулировать выезд

Точно так же работает Aave: при высокой утилизации ставки резко растут, чтобы стимулировать возврат займов и привлечь новых кредиторов.

Utilization Rate и Kinked Curve

Utilization Rate

Utilization Rate (U) — ключевая переменная, определяющая все ставки в пуле:

U = Total Borrows / Total Liquidity

Где Total Liquidity = Total Deposits (все депонированные средства).

Kinked Curve (ломаная кривая)

Aave V3 использует piecewise linear модель с двумя наклонами. Кривая “ломается” (kink) в точке U_optimal:

Формула Borrow Rate

Ниже оптимальной утилизации (U ≤ U_optimal):

R_borrow = R_base + R_slope1 * (U / U_optimal)

Выше оптимальной утилизации (U > U_optimal):

R_borrow = R_base + R_slope1 + R_slope2 * ((U - U_optimal) / (1 - U_optimal))

Параметры USDC на Aave V3

Числовые примеры

При U = 45% (нормальная загрузка):

R_borrow = 0% + 3.5% * (45 / 90) = 1.75%

При U = 90% (оптимальная):

R_borrow = 0% + 3.5% * (90 / 90) = 3.5%

При U = 95% (выше оптимальной):

R_borrow = 0% + 3.5% + 60% * ((95 - 90) / (100 - 90))
         = 3.5% + 60% * 0.5
         = 33.5% !

Ключевой вывод: Ставка прыгает с 3.5% до 33.5% при увеличении утилизации всего на 5% (90%->95%). Это и есть “kink” — резкий излом кривой, стимулирующий возврат займов.

Supply Rate

Ставка для кредиторов (suppliers):

R_supply = R_borrow * U * (1 - Reserve Factor)

• U — утилизация: проценты распределяются среди всех кредиторов, но только заемные средства генерируют доход
• Reserve Factor — доля протокола (treasury): 10% для USDC, 15% для ETH

Supply и Borrow Flow на Aave V3

Рассмотрим пошаговый пример: Alice вносит 10 ETH как залог и занимает USDC.

Полный flow в коде

import { parseEther, parseUnits } from 'viem';

// 1. Wrap ETH -> WETH (Aave работает с ERC-20)
await wethContract.write.deposit({ value: parseEther("10") });

// 2. Approve: разрешить Aave Pool тратить WETH
await wethContract.write.approve([AAVE_POOL, parseEther("10")]);

// 3. Supply: внести WETH как залог
await aavePool.write.supply([
  WETH_ADDRESS,         // asset
  parseEther("10"),     // amount
  userAddress,          // onBehalfOf
  0,                    // referralCode
]);
// Теперь у Alice 10 aWETH (interest-bearing receipt token)

// 4. Borrow: занять USDC
await aavePool.write.borrow([
  USDC_ADDRESS,         // asset
  parseUnits("12000", 6), // amount (USDC = 6 decimals!)
  2,                    // interestRateMode: 2 = variable
  0,                    // referralCode
  userAddress,          // onBehalfOf
]);
// Alice получает 12,000 USDC, начинается начисление процентов

Критично: USDC имеет 6 decimals, а не 18! Используйте parseUnits("12000", 6), не parseEther("12000"). Ошибка в decimals — катастрофическая.

aTokens: Interest-Bearing Receipt Tokens

Что такое aToken?

Когда вы депонируете актив в Aave, вы получаете aToken — “расписку” (receipt), баланс которой автоматически растет с начислением процентов. aWETH, aUSDC, aDAI — это ERC-20 токены, которые можно трансферить, использовать как залог в других протоколах и т.д.

Механизм Rebasing

aToken использует scaled balance и liquidity index:

actualBalance = scaledBalance * liquidityIndex

• scaledBalance — записывается при депозите и не меняется
• liquidityIndex — глобальная переменная, растущая с каждым начислением процентов

Когда вы вызываете balanceOf(alice), контракт вычисляет scaledBalance * liquidityIndex. Баланс “растет” без транзакций, потому что index увеличивается.

Пример

1. Alice депонирует 10 ETH, когда liquidityIndex = 1.0
2. scaledBalance = 10 / 1.0 = 10
3. Через месяц liquidityIndex = 1.002 (0.2% прирост)
4. balanceOf(alice) = 10 * 1.002 = 10.02 aWETH
5. Alice может withdraw 10.02 ETH

В коде Aave V3

// Simplified from AToken.sol
function balanceOf(address user) public view returns (uint256) {
    return _userState[user].balance.rayMul(
        POOL.getReserveNormalizedIncome(_underlyingAsset)
    );
}

getReserveNormalizedIncome возвращает текущий liquidityIndex, который растет с каждым блоком на основе текущей ставки.

LTV vs Liquidation Threshold

Это два разных параметра, и их путаница приводит к ошибкам:

LTV (Loan-to-Value) — максимальный займ

LTV определяет, сколько вы можете занять:

Max Borrow = Collateral * LTV

WETH на Aave V3: LTV = 80%. При залоге $20,000 вы можете занять до$16,000.

Liquidation Threshold — порог ликвидации

Liquidation Threshold определяет, когда позиция ликвидируется:

Health Factor = (Collateral * Liquidation Threshold) / Debt

WETH на Aave V3: Liquidation Threshold = 82.5%. Ликвидация когда HF < 1.

Буферная зона

Buffer = Liquidation Threshold - LTV. Это зона между “максимум что можно занять” и “ликвидация”. Чем больше buffer, тем безопаснее актив, но тем меньше capital efficiency.

Зачем два параметра?

• LTV ограничивает новые займы — вы не можете занять больше, чем позволяет LTV
• Liquidation Threshold определяет ликвидацию — даже если вы заняли на пределе LTV, ликвидация не произойдет мгновенно

Между LTV и Liquidation Threshold — “буферная зона”, которая дает заемщику время отреагировать на падение цены залога.

E-Mode: Efficiency Mode

Aave V3 представил E-Mode для пар связанных активов (например, stETH/ETH или USDC/DAI):

Как работает E-Mode

Если залог и займ из одной категории (например, оба stablecoins):

• LTV увеличивается до 97%
• Liquidation Threshold увеличивается до 97.5%
• Liquidation Bonus уменьшается до 1%

Пример E-Mode для стейблкоинов

E-Mode безопасен для коррелированных активов: USDC и DAI практически не расходятся в цене, поэтому высокий LTV оправдан. Но для ETH/USDC — нет, потому что волатильность ETH высокая.

Flash Loans

Aave изобрел flash loans — займ без залога, который возвращается в той же транзакции.

Механизм

1. Вы берете flash loan (любая сумма, без залога)
2. Используете средства (арбитраж, ликвидация, рефинансирование)
3. Возвращаете займ + 0.05% комиссию
4. Если не вернули — вся транзакция откатывается (revert)

Пример: Flash Loan ликвидация

// Simplified flash loan liquidation
function executeOperation(
    address[] calldata assets,
    uint256[] calldata amounts,
    uint256[] calldata premiums,
    address initiator,
    bytes calldata params
) external returns (bool) {
    // 1. Получили flash loan: 6000 USDC
    // 2. Ликвидируем позицию: отдаем 6000 USDC, получаем 4.5 ETH
    pool.liquidationCall(WETH, USDC, borrower, 6000e6, false);

    // 3. Продаем ETH за USDC на Uniswap
    // 4.5 ETH * $1400 = $6300 -> swap -> ~6300 USDC
    router.swapExactTokensForTokens(wethBalance, 0, path, address(this), deadline);

    // 4. Возвращаем flash loan: 6000 + 3 USDC (0.05% fee)
    // 5. Прибыль: ~$297 (6300 - 6000 - 3)
    IERC20(USDC).approve(address(pool), amounts[0] + premiums[0]);

    return true;
}

Compound V3: альтернативная модель

Для сравнения рассмотрим Compound V3 (Comet), второй крупнейший lending-протокол:

Ключевое отличие: В Aave можно занять любой актив. В Compound V3 каждый “рынок” имеет один base asset (USDC или WETH). Это упрощает модель рисков, но ограничивает гибкость.

Aave V4: взгляд в будущее

Примечание: Aave V4 находится в разработке. Мы учим V3 как текущий production-стандарт. V4 упомянут для полноты картины.

Ключевые новации Aave V4:

• Unified Liquidity Layer: Единый пул ликвидности вместо отдельных пулов для каждого актива
• Soft Liquidations: Постепенная ликвидация вместо дискретной (аналогично crvUSD)
• Dynamic Interest Rate Model: Автоматическая подстройка параметров kinked curve
• GHO Integration: Нативная интеграция стейблкоина GHO

Алгоритмический уровень: псевдокод модели ставок

# Aave V3 Interest Rate Model (simplified)

def calculate_rates(
    total_deposits: uint256,
    total_borrows: uint256,
    params: InterestRateParams
) -> (borrow_rate, supply_rate):

    # 1. Utilization Rate
    if total_deposits == 0:
        return (0, 0)
    utilization = total_borrows / total_deposits

    # 2. Borrow Rate (piecewise linear)
    if utilization <= params.optimal_utilization:
        borrow_rate = (
            params.base_rate +
            params.slope1 * utilization / params.optimal_utilization
        )
    else:
        excess = utilization - params.optimal_utilization
        max_excess = 1 - params.optimal_utilization
        borrow_rate = (
            params.base_rate +
            params.slope1 +
            params.slope2 * excess / max_excess
        )

    # 3. Supply Rate
    supply_rate = borrow_rate * utilization * (1 - params.reserve_factor)

    return (borrow_rate, supply_rate)


def calculate_health_factor(
    collaterals: list[Collateral],
    debts: list[Debt]
) -> float:
    """
    HF = SUM(collateral_i * price_i * liquidation_threshold_i) /
         SUM(debt_j * price_j)
    """
    numerator = sum(
        c.amount * c.price * c.liquidation_threshold
        for c in collaterals
    )
    denominator = sum(d.amount * d.price for d in debts)

    if denominator == 0:
        return float('inf')  # No debt = infinite HF

    return numerator / denominator

Математический уровень

Interest Rate Model

Пусть $U$ — utilization rate, $U^* = U_{optimal}$.

Borrow rate:

Supply rate:

Health Factor

Для позиции с $n$ залоговых активов и $m$ заемных:

Где:

• $C_i$ — количество залогового актива $i$
• $P_i$ — цена актива $i$ (от Oracle)
• $LT_i$ — liquidation threshold актива $i$
• $D_j$ — количество заемного актива $j$

Ликвидация разрешена когда $HF < 1$.

Liquidation Price

Для позиции с одним залогом (ETH) и одним долгом (USDC):

Для 10 ETH залога, 12,000 USDC долга, LT = 0.825:

Практика: Fork Test

Запустите fork-тесты для Aave V3 на реальных данных mainnet:

Forge

# Запуск Aave V3 fork-теста
MAINNET_RPC_URL=https://eth-mainnet.g.alchemy.com/v2/YOUR_KEY \
  forge test --profile fork --match-path test/defi/AaveFork.t.sol -vvv

Тесты проверяют:

• getUserAccountData для свежего адреса (0 залога, HF = max)
• Supply WETH: залог появляется, aTokens начислены
• Borrow DAI: health factor вычислен корректно, LTV в ожидаемых рамках

Hardhat 3

# Запуск с EDR mainnet fork
MAINNET_RPC_URL=https://eth-mainnet.g.alchemy.com/v2/YOUR_KEY \
  npx hardhat test test/defi/AaveFork.test.ts --network mainnetFork

Тесты читают реальные данные:

• Свежий адрес: 0 collateral, 0 debt, HF = max uint256
• Whale-адрес: реальная позиция с коллатералом и (возможно) долгом
• WETH reserve data: liquidity index, текущие ставки, aToken адрес

Обратите внимание на inline ABI в тесте — мы не устанавливаем @aave/v3-core как зависимость. Для fork-тестирования достаточно ABI нужных функций.

Что дальше

В следующем уроке (DEFI-07: Ликвидации) мы разберем:

• Health Factor формула: как Aave решает, когда ликвидировать
• Пошаговый сценарий ликвидации (10 ETH, 12000 USDC, ETH drops to $1400)
• Close Factor и Liquidation Bonus: механика прибыли ликвидатора
• MEV-боты и flash loan ликвидации
• Каскадные ликвидации: Black Thursday как системный риск DeFi