Risques et défis du marché des actifs de chiffrement : une analyse du développement de l'industrie à travers l'événement de flash crash OM

Dans le contexte du développement rapide de l'économie numérique, le marché des actifs chiffrés fait face à des risques et des défis sans précédent. D'une part, il y a l'enveloppe de la conformité et de la réglementation, d'autre part, se cachent des problèmes graves de manipulation du marché et d'asymétrie de l'information.

Le 14 avril 2025 à 4 heures du matin, le marché des cryptomonnaies a de nouveau suscité une grande agitation. Le jeton MANTRA(OM), autrefois considéré comme un "baromètre de conformité RWA", a subi des liquidations forcées simultanées sur plusieurs échanges centralisés, le prix s'effondrant de 6 dollars à 0,5 dollar, avec une baisse quotidienne de plus de 90 %, et une capitalisation boursière évaporée de 5,5 milliards de dollars, tandis que les joueurs de contrats ont perdu 58 millions de dollars. À première vue, cela ressemble à une tempête de liquidité, mais en réalité, il s'agit d'un contrôle hautement orchestré et d'un "jeu de récolte" inter-plateformes prémédité. Cet article analysera en profondeur les causes de ce flash crash, dévoilera la vérité derrière, et discutera des futures directions de développement de l'industrie Web3, ainsi que des moyens d'éviter que des événements similaires ne se reproduisent.

I. Comparaison entre l'événement de flash crash OM et l'effondrement de LUNA

L'événement de flash crash d'OM présente certaines similitudes avec l'effondrement de LUNA du système Terra en 2022, mais les causes sont différentes:

Effondrement de LUNA : principalement provoqué par le désancrage du stablecoin UST, le mécanisme des stablecoins algorithmiques dépend de l'équilibre de l'offre de LUNA. Lorsque l'UST se détache de l'ancrage de 1:1 avec le dollar, le système entre dans un "spirale de la mort", LUNA chute de plus de 100 dollars à près de 0 dollar, ce qui constitue un défaut de conception systémique.

OM flash crash : une enquête indique que cet événement est dû à des manipulations de marché et à des problèmes de liquidité, impliquant des liquidations forcées par des échanges centralisés et un contrôle élevé de l'équipe, et non à des défauts de conception de jetons.

Les deux ont provoqué une panique sur le marché, mais LUNA est l'effondrement de l'écosystème, tandis qu'OM ressemble davantage à un déséquilibre dynamique du marché.

II. Structure de contrôle - 90% de l'équipe et des teneurs de marché détiennent secrètement

architecture de contrôle à très haute concentration

Selon la surveillance en chaîne, l'équipe de MANTRA et ses adresses associées détiennent un total de 792 millions d'OM, représentant environ 90 % de l'offre totale, tandis que les jetons réellement en circulation sont inférieurs à 88 millions, soit environ 2 %. Une telle concentration de détention incroyable entraîne un déséquilibre sévère dans le volume des transactions et la liquidité sur le marché, permettant aux grands détenteurs d'influencer facilement les fluctuations de prix pendant les périodes de faible liquidité.

Stratégie d'airdrop et de verrouillage par étapes - Créer une fausse chaleur

Le projet MANTRA utilise un plan de déverrouillage en plusieurs étapes, prolongeant sans cesse le cycle de réalisation pour transformer le trafic de la communauté en un outil de verrouillage à long terme.

• Lors de son lancement initial, 20 % sont libérés pour rapidement étendre la reconnaissance sur le marché;
• Déblocage en chute libre le premier mois, suivi d'une libération linéaire sur 11 mois, créant l'illusion d'une prospérité initiale;
• Le ratio de déblocage partiel peut descendre à 10 %, le reste des jetons sera progressivement attribué sur trois ans pour réduire le volume de circulation initial.

Cette stratégie semble à première vue être une répartition scientifique, mais en réalité, elle utilise un fort engagement pour attirer les investisseurs. Lorsque l'humeur des utilisateurs rebondit, l'équipe du projet introduit un mécanisme de vote de gouvernance sous la forme d'un "consensus communautaire" pour transférer la responsabilité. Cependant, dans la pratique, le pouvoir de vote est concentré entre les mains de l'équipe du projet ou des parties connexes, ce qui entraîne un contrôle extrêmement fort des résultats, créant une fausse prospérité commerciale et un soutien des prix.

transaction de gré à gré avec remise et arbitrage

• Vente à 50 % de réduction : Plusieurs révélations de la communauté indiquent qu'OM est en train de vendre massivement en dehors du marché avec une réduction de 50 %, attirant des investisseurs privés et des gros acteurs.
• Liaison hors chaîne - sur chaîne : les arbitragistes achètent à bas prix sur le marché hors chaîne, puis transfèrent l'OM vers des échanges centralisés, créant une dynamique de trading sur chaîne et un volume de transactions, attirant ainsi davantage de petits investisseurs. Ce double cycle de "couper l'herbe sous le pied hors chaîne et créer de l'enthousiasme sur chaîne" amplifie encore les fluctuations de prix.

Trois, les problèmes historiques de MANTRA

Le flash crash de MANTRA, dont les problèmes historiques ont également jeté des doutes sur cet événement :

"Le battage autour du label 'RWA conforme' : Le projet MANTRA a gagné la confiance du marché grâce à son soutien 'RWA conforme', ayant signé un accord de tokenisation de 1 milliard de dollars avec le géant immobilier émirati Damac, et obtenu une licence VARA VASP, attirant un grand nombre d'institutions et d'investisseurs particuliers. Cependant, la licence conforme n'a pas apporté de véritable liquidité de marché ni de décentralisation des avoirs, mais est plutôt devenue un camouflage pour le contrôle par l'équipe, utilisant la licence conforme du Moyen-Orient pour attirer des fonds, et le soutien réglementaire s'est transformé en une stratégie marketing.

Modèle de vente OTC : Selon des rapports, MANTRA a levé plus de 500 millions de dollars au cours des deux dernières années grâce à un modèle de vente OTC. Le fonctionnement consiste à émettre continuellement de nouveaux jetons pour absorber la pression de vente des investisseurs de la précédente ronde, créant un cycle de "nouveaux entrants et anciens sortants". Ce modèle repose sur une liquidité continue, et si le marché ne peut pas absorber les jetons déverrouillés, cela peut entraîner un effondrement du système.

Litige juridique : En 2024, la Haute Cour de Hong Kong traite l'affaire MANTRA DAO, impliquant des accusations de détournement d'actifs. La cour exige que six membres divulguent des informations financières, leur gouvernance et leur transparence posent déjà problème.

Quatre, analyse plus approfondie des causes du flash crash

1. Mécanisme de liquidation et défaillance du modèle de risque

Fragmentation des paramètres de risque multi-plateformes : les paramètres de gestion des risques pour l'OM ne sont pas uniformisés entre les différentes bourses centralisées, ce qui entraîne des seuils de liquidation complètement différents pour la même position sur différentes plateformes. Lorsque certaines plateformes déclenchent une réduction automatique des positions pendant des périodes de faible liquidité, les ordres de vente débordent vers d'autres plateformes, provoquant une "liquidation en cascade".

Zone d'ombre du risque de queue dans le modèle de risque : la plupart des échanges centralisés utilisent des modèles VAR basés sur la volatilité historique, sous-estimant les scénarios extrêmes et ne simulant pas des situations de "gap" ou d'"épuisement de liquidité". Une fois que la profondeur du marché chute brusquement, le modèle VAR devient inopérant, et les instructions de contrôle des risques déclenchées aggravent en fait la pression sur la liquidité.

2. Flux de fonds en chaîne et comportement des teneurs de marché

Transfert de gros montants de portefeuilles chauds et retrait des teneurs de marché : le portefeuille chaud de FalconX a transféré 33 millions d'OM( ≈ 20,73 millions de dollars) vers plusieurs bourses centralisées en 6 heures, soupçonné d'être causé par la liquidation de positions par des teneurs de marché ou des fonds de couverture. Les teneurs de marché détiennent généralement des positions neutres nettes dans des stratégies à haute fréquence, mais en cas d'attentes de volatilité extrême, afin d'éviter les risques de marché, ils choisissent souvent de retirer la liquidité bidirectionnelle fournie, ce qui entraîne une expansion rapide des spreads acheteur-vendeur.

L'effet de levier du trading algorithmique : un certain market maker quantitatif active le module de "vente éclair" lorsque sa stratégie automatique détecte que le prix OM tombe en dessous d'un support clé, réalisant un arbitrage inter-variété entre les contrats à terme et le spot, aggravant ainsi la pression de vente sur le marché au comptant et la flambée du taux de financement des contrats perpétuels, formant un cycle vicieux de "taux de financement - écart - liquidation".

3. Asymétrie d'information et absence de mécanisme d'alerte

Alerte en chaîne et réponse communautaire retardée : bien qu'il existe des outils de surveillance en chaîne matures pouvant alerter en temps réel sur de gros transferts, les équipes de projet et les principales bourses centralisées n'ont pas établi de boucle "alerte - gestion des risques - communauté", ce qui fait que les signaux de flux de fonds en chaîne n'ont pas pu être transformés en actions de gestion des risques ou en annonces communautaires.

L'effet de troupeau du point de vue de la psychologie des investisseurs : en l'absence de sources d'informations autorisées, les investisseurs particuliers et les petites et moyennes institutions dépendent des médias sociaux et des alertes de marché. Lorsque les prix chutent rapidement, la liquidation par panique et le "achat à bas prix" s'entrelacent, amplifiant à court terme le volume des transactions et la volatilité.

Cinq, réflexion sur l'industrie et recommandations de politiques systémiques

Pour faire face à de tels événements et prévenir la réapparition de risques similaires à l'avenir, nous proposons les recommandations suivantes, à titre de référence :

1. Cadre de gestion des risques unifié et dynamique

• Normalisation de l'industrie : par exemple, établir des protocoles de règlement interplateformes, y compris l'interopérabilité des seuils de règlement, le partage en temps réel des paramètres clés et des instantanés de positions des grands détenteurs sur chaque plateforme ; tampon de gestion des risques dynamique, déclenchant un "période de tampon" après le déclenchement du règlement, permettant à d'autres plateformes de soumettre des ordres d'achat à prix limité ou aux teneurs de marché algorithmiques de participer au tampon, évitant ainsi une pression de vente massive instantanée.
• Renforcement du modèle de risque de queue : introduction de tests de résistance et de simulations de scénarios extrêmes, intégration de modules de simulation de "choc de liquidité" et de "compression inter-variétés" dans le système de gestion des risques, exercices systématiques réguliers.

2. Décentralisation et innovation des mécanismes d'assurance

• Chaîne de règlement décentralisée : système de règlement basé sur des contrats intelligents, intégrant la logique de règlement et les paramètres de gestion des risques sur la chaîne, toutes les transactions de règlement sont publiques et auditées. Utilisation de ponts inter-chaînes et d'oracles pour synchroniser les prix sur plusieurs plateformes, dès que le prix tombe en dessous d'un seuil, les nœuds de la communauté enchérissent pour compléter le règlement, les revenus et les amendes sont automatiquement répartis dans le fonds d'assurance.
• Assurance contre les flash crashes : lancement d'un produit d'assurance contre les flash crashes basé sur des options : lorsque le prix de l'OM chute de plus d'un seuil défini dans une fenêtre temporelle spécifiée, le contrat d'assurance indemnise automatiquement le titulaire d'une partie de la perte. Le taux d'assurance est ajusté dynamiquement en fonction de la volatilité historique et de la concentration des fonds sur la chaîne.

3. Transparence sur la chaîne et construction d'un écosystème d'alerte

• Moteur de prévision des comportements des gros investisseurs : les équipes de projet doivent collaborer avec des plateformes d'analyse de données pour développer un modèle "Score de Risque d'Adresse", afin d'évaluer les adresses susceptibles de réaliser des transferts importants. Les adresses avec un ARS élevé déclencheront automatiquement des alertes pour la plateforme et la communauté dès qu'un transfert important se produit.
• Comité de gestion des risques communautaires : composé de l'équipe du projet, de conseillers clés, de principaux teneurs de marché et d'utilisateurs représentatifs, responsable de l'évaluation des événements majeurs sur la chaîne et des décisions de gestion des risques de la plateforme, et publie, si nécessaire, des avis de risque ou des recommandations d'ajustement de la gestion des risques.

4. Éducation des investisseurs et renforcement de la résilience du marché

• Plateforme de simulation de conditions de marché extrêmes : développement d'un environnement de trading simulé, permettant aux utilisateurs de pratiquer des stratégies telles que le stop loss, la réduction de position, la couverture, etc., dans des conditions de marché extrêmes, afin d'améliorer la sensibilisation au risque et la capacité de réponse.
• Produits à effet de levier échelonné : destinés à différents profils de risque, des produits à effet de levier échelonné sont lancés : les niveaux de risque faible utilisent un mode de règlement traditionnel ; les niveaux de risque élevé doivent verser un "dépôt de garantie contre le risque de queue" supplémentaire et participer au pool d'assurance contre le flash crash.

Conclusion

L'événement de flash crash de MANTRA(OM) n'est pas seulement un choc majeur dans le domaine des chiffrement, mais aussi un test sévère pour la gestion des risques et la conception des mécanismes de l'industrie dans son ensemble. Une concentration extrême des positions, des opérations de marché de fausse prospérité et un manque de coordination des contrôles de risque entre les plateformes ont tous contribué à ce "jeu de récolte".

Ce n'est qu'en renforçant la capacité de résistance du marché Web3 face aux chocs, en prévenant la récurrence de tempêtes similaires à un "flash crash", en construisant un écosystème plus stable et fiable, que nous pourrons y parvenir, grâce à une normalisation des risques transversaux, une compensation décentralisée et des innovations en matière d'assurance, ainsi qu'une éducation des investisseurs sur des conditions de marché extrêmes.