為什么說算法穩(wěn)定幣是一個偽命題

“區(qū)塊鏈應用的圣杯”，“加密世界的印鈔權”，“不受人為控制的自由貨幣”，從項目方到交易所甚至到傳統(tǒng)金融領域，大家都想做，人人都在聊。

提及穩(wěn)定幣，一般會先介紹三種模式： 法幣托管模式、數(shù)字資產抵押模式和無抵押算法穩(wěn)定幣。

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這其中，算法穩(wěn)定幣可謂是想象空間最大也是最為神秘的一種。

畢竟，用計算機代碼控制一個經濟體里的貨幣發(fā)行，沒有任何中心機構的控制，再附上人工智能的屬性，是一個極有吸引力的故事，尤其是對于加密朋克們。

然而，從嚴格的貨幣理論來看，算法穩(wěn)定幣是一個偽命題。任何貨幣發(fā)行機制都是既定規(guī)則與自由裁量的權衡。僅僅依靠自動運行的算法，就如同面對一個擁有基本聊天功能的機器人，可以日常對話，但在面對更復雜的需求和突發(fā)的情況時，與完備的系統(tǒng)還相去甚遠。

何為算法穩(wěn)定幣

與法幣托管 1:1 生成對應穩(wěn)定幣 （100%的美元儲備） 和數(shù)字資產質押貸出穩(wěn)定幣 （超額的數(shù)字資產儲備） 不同，算法穩(wěn)定幣追求無抵押發(fā)行。

沒有資產背書，如何保障其發(fā)行貨幣的價值呢？算法穩(wěn)定幣美名為模擬央行的公開市場操作 — 在穩(wěn)定幣的價格高于1美元時，增加供給。在穩(wěn)定幣價格低于1美元時，回收供給。

通常有兩種做法，第一種 （以 Basis 為例） 是在系統(tǒng)中引入“債券”和鑄幣股份 （Seigniorage Shares）。

當穩(wěn)定幣的價格低于1美元時，系統(tǒng)會發(fā)行可以用穩(wěn)定幣購買的債券，債券能夠在未來收到更多的穩(wěn)定幣。通過回籠市場上穩(wěn)定幣的供給，試圖將價格推動回1美元附近。

當穩(wěn)定幣的價格高于1美元時，系統(tǒng)會給債券的持有者發(fā)放更多的穩(wěn)定幣，增加市場上穩(wěn)定幣的供給，將價格平復到1美元左右。

另一種做法 （以 Ampleforth 為例） 則更為簡單粗暴，當穩(wěn)定幣價格高于 1 美元，會給用戶地址空投更多穩(wěn)定幣。

而當穩(wěn)定幣價格低于 1 美元，會自動蒸發(fā)部分穩(wěn)定幣。假如目前穩(wěn)定幣的價格跌到 0.5 美元，那么所有擁有該穩(wěn)定幣的地址會減少一半，物以希為貴，直到穩(wěn)定幣的價格回到 1 美元。

聽起來頗有經濟學道理的機制，實際上經不起推敲。

在穩(wěn)定幣的價格高于1美元時，意味著市場對其樂觀，穩(wěn)定幣處于溢價，增加供給可以自然降低價格。但是，在穩(wěn)定幣的價格低于1美元時，表示此時市場上對該穩(wěn)定幣的信心已經開始動搖。即使發(fā)行債券，承諾在未來發(fā)放更多的穩(wěn)定幣，人們也沒有動力去購買持有，反而會進一步出售穩(wěn)定幣。這會加大市場上穩(wěn)定幣實際值與錨定值的偏差，從而使系統(tǒng)趨向進一步的不穩(wěn)定。

通過蒸發(fā)的方式更是抱薪救火的惡性循環(huán)，不僅無法鎖住流通中的穩(wěn)定幣，人們反而會擔心自己手里的穩(wěn)定幣面值縮水，進而恐慌拋售，結果是價值直接歸零。

穩(wěn)定幣設計的背后：規(guī)則還是自由裁量

已有項目的缺陷或許不足以代表一種模式的失敗，但是將算法作為機制的占位符，掩蓋了貨幣政策設計的核心，即謹遵規(guī)則還是自由裁量。（Rules vs Discretion）

實際上，用算法控制貨幣的發(fā)行量并不是什么新鮮事。

早在1960年，著名的諾貝爾經濟學獎獲得者弗里德曼就提出用電腦取代美聯(lián)儲，每年增加固定的貨幣數(shù)量，這后來被稱為 K 百分比準則，即每年增加 K 百分比的貨幣供給量，試圖實現(xiàn)穩(wěn)定的價格和低失業(yè)率，解決因貨幣超發(fā)帶來的問題。

弗里德曼構想用絕對的規(guī)則替代中央銀行的自主性，因為在他看來，經濟活動的波動性來源于中央銀行貨幣政策的不確定性。

K 百分比規(guī)則是貨幣政策的剪影。規(guī)則還是自由裁量 ，這兩種主張在20世紀60年代至80年代成為學界辯論的焦點，一方認為貨幣市場不應該受到一個中央權威的政策和商業(yè)周期所左右，而應該基于既定的規(guī)則。另一方則主張更為靈活，比如反周期政策 （在繁榮時期緊縮，在蕭條時期擴張），以及在遇到無法預見的黑天鵝事件時進行緊急救助。

雖然弗里德曼用電腦替代中央銀行的設想沒能在任何國家得以實施，不過加密貨幣的世界里給了類似機制的檢驗機會。

如果說比特幣是模仿黃金的固定通縮機制，而近期引起關注的隱私幣 Grin 則是類似 K 百分比準則，每年以固定的增長量發(fā)行貨幣。

只不過，至少從現(xiàn)有數(shù)據(jù)來看，這種線性增長的貨幣政策并沒有帶來穩(wěn)定的價值，無論是比特幣還是 Grin 都沒能實現(xiàn)預期的交易媒介功能。

算法穩(wěn)定幣并不高明的模仿

算法穩(wěn)定幣的訴求同樣是遵循規(guī)則勝于自由裁量。相比于 Grin 和比特幣，其改進之處在于采用了響應式政策，而非單一固定的規(guī)則。比如根據(jù)貨幣的市價調整貨幣的供給，反過來影響貨幣的預期價格。

貨幣供給決定貨幣價格。這一觀點來自于費雪方程式（MV = PY），即一個經濟體里的貨幣量與流通速度之積 = 商品總量×價格水平。在流通速度和商品總量相對恒定時，貨幣發(fā)行量決定物價水平。進一步推導出，只要控制貨幣的發(fā)行量，就可以決定物價水平。

需要注意，基于費雪方程式的貨幣數(shù)量理論有一個重要前提，那就是貨幣流通速度是恒定的。

但這在高流動性的加密貨幣市場并不成立，一旦穩(wěn)定幣進入市場，流通速度就不受貨幣發(fā)行方所控制。此外，費雪方程式中的貨幣量只代表高能貨幣。高能貨幣具有使貨幣供應總量成倍放大或收縮的能力。對于穩(wěn)定幣而言，高能貨幣是存在于區(qū)塊鏈上的貨幣實體，但并不包括基于該穩(wěn)定幣發(fā)行的影子貨幣，如交易所賬本上的余額、各種鏈上或鏈下衍生品。

對于 Ampleforth 類的穩(wěn)定幣項目，想要憑空蒸發(fā)掉已經流動在市場上或者“映射”后的穩(wěn)定幣供給，不僅在技術上無法做到，更是一個充滿擠兌風險的擊鼓傳花游戲。

根本原因，并不是控制了貨幣的供給量，就可以控制貨幣的價格。貨幣供給量只是經濟活動的結果，而不是貨幣政策手段，僅僅關注貨幣的供給量是舍本求末。

除了貨幣供給量之外，還有什么變量會影響貨幣的價格穩(wěn)定呢？利率是重要的因素之一。而帶有鑄幣股份和債券的算法穩(wěn)定幣本質上是模擬一個可貸資金市場 - 貨幣市場 + 債券市場。

使用利率控制經濟體里的通脹水平其實并非天方夜譚，經濟學人熟知的泰勒規(guī)則，被很多國家貨幣當局視為政策參考標準。

簡單來說，這一規(guī)則根據(jù)當前 GDP 與潛在 GDP 水平之差以及當前通脹水平與預期通脹率之差，去調整基準利率，從而幫助一個國家實現(xiàn)經濟產出增長和物價的穩(wěn)定。

那么，為何在傳統(tǒng)世界被廣為借鑒和采用的規(guī)則，放在區(qū)塊鏈和加密貨幣上就行不通呢？

在于算法央行買賣債券與傳統(tǒng)央行的公開市場操作有著很大區(qū)別。

其一，美聯(lián)儲出售和回購美元是相對于國債，而不是所謂的“央行債券”。國債背后是稅收的收入支撐，央行債券名義上只是在未來發(fā)放貨幣的承諾。沒有商業(yè)和貿易的穩(wěn)定幣孤島，是很難產生收入來源的。

其二，債券之所以可以承諾未來支付高于市值的貨幣，是因為債券的流動性是低于貨幣的。債券有著不同的償還期限，以及根據(jù)期限管理的現(xiàn)金流。而鑄幣股份模式下，債券和穩(wěn)定幣本身的流動性是一樣的，沒有期限，先到先得。

這兩點意味著，算法穩(wěn)定幣所謂的“債券”實際上只是期貨。

此外，鑄幣稅的前提是該貨幣是經濟體中用來支付稅務的唯一法定貨幣，外國貨幣和私人貨幣都無法參與。而加密貨幣的出發(fā)點是增加貨幣之間的競爭，不限制私人貨幣的發(fā)行和流通。

因此，在市場單邊下行時，人們可以自由地將貶值中的算法穩(wěn)定幣出售成其他的加密貨幣或法幣，而本應作為回收穩(wěn)定幣的兜底債券，將會形成流動性更高的期貨市場，造成螺旋式崩盤。

唯有抵押穩(wěn)定幣具備長久價值

目前，在加密貨幣的市場上，只有具備抵押的穩(wěn)定幣才有長久的價值。

為什么這么說？因為貨幣發(fā)行方，無論是一串代碼又或是 DAO，都不與現(xiàn)實中的身份和權益掛鉤，也就無法創(chuàng)造沒有擔保的信用貨幣。那么誰來甄別有能力借貸還款的個人和機構，誰來在他人違約破產時清算資產和緊急救助？

即使算法穩(wěn)定幣引入部分資產作為抵押品，就發(fā)行機制而言，即要有合適的規(guī)則讓交易多方有穩(wěn)定的預期，也要能夠根據(jù)特殊情況隨機應變。要實現(xiàn)這些，人為的判斷和鏈下的治理不可避免。

此外，在貨幣政策中引入數(shù)據(jù)分析，其實在傳統(tǒng)銀行體系已經被大量采用，各國的中央銀行和商業(yè)銀行通過指標收集反饋和預測模型，幫助在不同貨幣政策中選擇最合適的工具。

制定一個經濟體的貨幣政策，不亞于在錯綜復雜的地形里駕駛一臺高速前進的汽車，即使裝備了最先進的自動駕駛系統(tǒng)，也需要警察和防護人員在機器犯傻時人為參與。而一味地在基礎設施不完備、身份數(shù)據(jù)欠缺的區(qū)塊鏈上強調某種神奇的穩(wěn)定貨幣算法，無異于在 Excel 上訓練自動駕駛汽車模型，是遠遠不夠用的。