Estudio de Caso: DeFiChain
Votación de Tokens y Mecánicas Reflexivas de Stablecoins como Factores de Riesgo
Analiza indicadores clave como la volatilidad, el riesgo de contraparte y la exposición a la liquidez para obtener una evaluación precisa del riesgo de tu portafolio.
En lugar de puntuaciones abstractas, Treno proporciona factores de riesgo concretos y rastreables.
Cada evaluación se basa en datos on-chain y se correlaciona con vulnerabilidades conocidas, mecanismos de mercado o propiedades del protocolo.
El resultado: un análisis basado no en suposiciones, sino en correlaciones verificables.
La base es nuestro Web3 Risk Framework abierto: un estándar modular para la documentación y evaluación sistemática de riesgos en el sistema financiero descentralizado.
El marco define categorías, indicadores, escalas de evaluación y un modelo de responsabilidad, y forma el núcleo metodológico de nuestros Expedientes de Riesgo.
Análisis profundos de protocolos DeFi y sus perfiles de riesgo. Cada dossier incluye investigación exhaustiva, evaluación técnica e informes PDF descargables.
Una cartera mantiene posiciones significativas en USDC a través de Aave y Compound. Los sistemas convencionales suelen clasificar esto ampliamente como "bajo riesgo".
Treno identifica vectores específicos:
Esto permite una reestructuración precisa para minimizar la exposición sistémica.
Una posición en stETH genera un APY del 5,6%. Sin embargo, nuestro sistema señala un riesgo operativo potencial:
Una actualización reciente de gobernanza introdujo una dependencia externa.
La señal:
→ Interacción de Smart Contract con biblioteca no auditada.
Esta profundidad de detalle permite una evaluación de riesgos fundamentada incluso antes de que ocurra un evento.
Para la gestión de carteras multi-wallet y multi-chain complejas, Treno proporciona una matriz de riesgo consolidada.
Esta agrega concentraciones de protocolos, correlaciones de activos y exposición de gobernanza en todos los mandatos.
Las transferencias internas se eliminan (neteo) para evitar un doble conteo distorsionante.
El análisis muestra una correlación del 72% con los ecosistemas de Capa 2 (Arbitrum, Optimism).
Usted define una directriz de cumplimiento: Exposición correlacionada máxima del 40% por sector.
Basado en las métricas de Treno, se realiza una reasignación estratégica en activos no correlacionados (por ejemplo, BTC o RWA) para restaurar el cumplimiento de la cartera.
Genere análisis de riesgo instantáneos ingresando direcciones de billetera o conexión API.
Treno entrega un perfil de riesgo estructurado y multidimensional: categorizado, justificado y directamente utilizable para informes internos.
La mayoría de los paneles asignan calificaciones genéricas sin contexto. Treno asigna señales de riesgo concretas basadas en la cadena a cada posición, como debilidades de gobernanza, liquidez fragmentada o historial de actualizaciones problemático. El resultado es un análisis de riesgo rastreable basado en factores verificables.
Nuestro motor combina datos de múltiples capas: eventos brutos de blockchain (posiciones, transacciones, cambios de gobernanza), subgrafos de protocolos (TVL, tasas de préstamo, uso de garantías) y datos fuera de la cadena (auditorías, metadatos de tokens, afiliaciones de entidades). Para las stablecoins, también evaluamos la concentración del emisor y la mecánica de reembolso. Todas las fuentes se actualizan y normalizan internamente con regularidad.
Sí, pero con matices. Treno señala los protocolos con cobertura de datos insuficiente y aplica reglas de respaldo (por ejemplo, mayor riesgo base para contratos no auditados o propiedad centralizada). Verá exactamente por qué se señala algo, incluso si es nuevo o pequeño. No hay "puntuación verde" solo porque aún no haya sido atacado.
Los puntajes de riesgo se actualizan dinámicamente cuando ocurren eventos relevantes, como actualizaciones de contratos inteligentes, propuestas de gobernanza, picos de liquidación o grandes transferencias. Para las stablecoins y los grandes protocolos, también rastreamos señales regulatorias y actividad de custodia. La frecuencia depende de su nivel de plan (diario o en tiempo real con almacenamiento en caché).
Treno agrega datos de billetera y detecta dependencias compartidas, como múltiples posiciones vinculadas a un solo rollup L2, feed de oráculo o estructura de gobernanza. Estas correlaciones se reflejan explícitamente en la puntuación de riesgo, lo que le ayuda a evitar exposiciones sistémicas ocultas que la mayoría de los rastreadores de cartera omiten.
Absolutamente. La API entrega datos de riesgo estructurados por billetera, activo y protocolo, incluidas las señales de riesgo subyacentes y los metadatos. Puede obtener puntuaciones de categoría, etiquetas de explicación y deltas históricos para alimentar su propia lógica de informes o alertas. Se incluye documentación completa para desarrolladores y una interfaz Swagger.