Flying Tulip是什么？DeFi教父回歸創(chuàng)立Flying Tulip
Flying Tulip是什么？DeFi 教父 Andre Cronje（AC）回歸創(chuàng)立 Flying Tulip，旨在打造一個全面的去中心化金融（DeFi）平臺，現(xiàn)貨交易、永續(xù)合約、流動性池、貸款和期權(quán)等多種功能，定位為新一代 AMM+DEX 平臺，或為超越 Hyperliquid 的一站式 DEX。
那么，F(xiàn)lying Tulip是什么？Flying Tulip有什么特點？Flying Tulip有什么功能？下面一起看看吧！
TL; DR
- DeFi 教父 Andre Cronje（AC）回歸創(chuàng)立 Flying Tulip，旨在打造一個全面的去中心化金融（DeFi）平臺，現(xiàn)貨交易、永續(xù)合約、流動性池、貸款和期權(quán)等多種功能，無需 KYC、無需錢包授權(quán)，交易費用低至 0.02%，杠桿高達 50 倍以上，定位為新一代 AMM+DEX 平臺，或為超越 Hyperliquid 的一站式 DEX。
- 平臺擁有創(chuàng)新技術(shù)自適應曲線 AMM 與動態(tài) LTV 模型。優(yōu)化了價格和流動性，滑點比傳統(tǒng) AMM 降低 42%。結(jié)合波動率、滑點和利用率動態(tài)調(diào)整貸款價值比（LTV），確保系統(tǒng)在市場波動下的穩(wěn)定性，適用于多種資產(chǎn)類型。
項目發(fā)展與概況
2.1 DeFi 教父的成長之路
Andre Cronje 是 DeFi 領域的關鍵人物，被譽為 “DeFi 教父”。他的職業(yè)生涯從傳統(tǒng)軟件開發(fā)起步，逐步轉(zhuǎn)向區(qū)塊鏈和 DeFi 創(chuàng)新。
AC 出生于南非開普敦，最初在 Stellenbosch University 學習法律，但因幫助朋友進行計算機科學實驗而對技術(shù)產(chǎn)生興趣。他隨后進入計算機培訓學院（CTI）學習計算機科學，僅用五個月完成三年課程，并擔任講師，這一經(jīng)歷奠定了他后續(xù)職業(yè)發(fā)展的技術(shù)基礎。
職業(yè)生涯早期，他加入南非第一家移動網(wǎng)絡公司 Vodacom，負責大數(shù)據(jù)、集群計算和機器學習項目，積累了處理復雜系統(tǒng)和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的經(jīng)驗。之后，他擔任多家軟件公司的 CTO，包括 Altron、Full Facing、Freedom Life 和 Shoprite Group。他的項目經(jīng)驗豐富，涵蓋移動應用、網(wǎng)站、數(shù)據(jù)管理中心、貸款平臺、保險解決方案和零售系統(tǒng)，展示了他多領域的技術(shù)領導力。
2017年，AC 開始深入研究加密貨幣技術(shù)，并在社交媒體上記錄學習過程和成果，這一舉動吸引了加密媒體 Crypto Briefing 的注意，邀請他開設專欄，顯著提升了他在加密社區(qū)的知名度。2018年，他正式加入?yún)^(qū)塊鏈行業(yè)，擔任 BitDiem 和 Aggero 的技術(shù)顧問，隨后在 CryptoCurve、Crypto Briefing 和 Fusion Foundation 等項目中擔任核心技術(shù)人員和 CTO，同時成為以太坊 DeFi 架構(gòu)師。
他的主要成就包括創(chuàng)立 yearn.finance，因此一戰(zhàn)成名。后來聯(lián)合創(chuàng)立 Sonic Foundation（原Fantom）。他還共同創(chuàng)立了 Keep3r Network。此外，他參與了多個知名 DeFi 項目，如 Hegic、Pickle、Cover、PowerPool、Cream V2、Akropolish、Sushiswap、Eminence、Bribe.crv.finance、Rarity 和 Solidly。在之后 2021 年的大牛市中，AC 又相繼推出跨鏈 Multichain、Chainlist、Cream Finance、Rarity 等項目，都成為當時名噪一時的搶手項目。這些貢獻使他被海外社區(qū)稱為“DeFi 教父”，其影響力在 DeFi 領域無出其右。
2022年，AC 突然宣布退出 DeFi，這一決定在行業(yè)內(nèi)引發(fā)廣泛關注。2025年1月28日，他在 Medium 帖子中詳細解釋了退出原因，指出主要因美國 SEC 的監(jiān)管壓力。從2021年開始，SEC 對其 yearn.finance 項目展開調(diào)查，要求提供信息，調(diào)查范圍逐漸擴大到其他工作領域。這一過程耗費了他大量時間和資源，包括數(shù)周甚至數(shù)月的資料收集，常常需要數(shù)小時研究難以獲取的數(shù)據(jù)，導致開發(fā)和研究活動完全停止。
AC 描述，這一過程持續(xù)了兩年，伴隨無盡的失眠和壓力，他面臨的選擇是繼續(xù)免費構(gòu)建項目，同時應對持續(xù)的攻擊并花費大量時間和金錢進行防御，或選擇退出，他最終選擇了后者。
他對區(qū)塊鏈基礎設施的進展持積極但審慎的態(tài)度。他認為，近年來取得了顯著進展，包括：
- 交易所注冊和法幣出入金過程更簡單；
- Oracle 技術(shù)成熟，提高鏈上數(shù)據(jù)準確性；
- 智能合約開發(fā)工具更完善，降低開發(fā)門檻。
然而，他估計整體基礎設施僅完成 50 - 60%，距離真正成熟仍有很長一段路要走。他希望未來區(qū)塊鏈技術(shù)能像手機應用一樣無縫集成，用戶無需意識到其存在，就像普通用戶不關心應用服務器架設在哪里一樣。這一愿景強調(diào)了用戶體驗的重要性，技術(shù)應成為幕后支持，而非影響用戶體驗的門檻。
AC 預測，未來 2 - 5 年內(nèi)，全球最大的加密交易所將是 DEX，而非 CEX。這一預測反映了他對去中心化技術(shù)的信心，預示著行業(yè)可能向更去中心化的方向發(fā)展。
2025年3月 AC 在 X 上宣布啟動新項目 Flying Tulip，目前產(chǎn)品還未正式上線，我們只能通過官網(wǎng)披露的內(nèi)容來管中窺豹。根據(jù)他對于未來 DEX賽道的看好，我們暫且可以將 Flying Tulip 對標 Hyperliquid，根植于 Sonic 的 Hyperliquid。
2.2 Flying Tulip 功能概況
根據(jù) Flying Tulip 官方網(wǎng)站的描述，這是一個一站式的 DeFi 平臺，我們不難看出 Flying Tulip 是 Hyperliquid 的競爭對手，提供了更廣泛的功能。其功能包括現(xiàn)貨交易（Spot Trading）、永續(xù)合約交易（Perps Trading）、流動性池（Liquidity Pool）、貸款（LTV Lending）和期權(quán)（Options）。其中，貸款和期權(quán)是 Hyperliquid 目前未提供的功能，這使得 Flying Tulip 相較于 Hyperliquid 更像是一個全面的交易所。
如果將其與其他 AMM 協(xié)議進行對比，它不僅是一個 AMM 平臺，還集成了現(xiàn)貨與永續(xù) DEX、貸款協(xié)議和期權(quán)功能。因此可以總結(jié)出 Flying Tulip 是一個無需 KYC，無需錢包授權(quán)，集成了借貸和衍生品功能的，完善的去中心化交易所，新一代的 AMM+DEX。
值得注意的是 Flying Tulip 還有兩點創(chuàng)新的功能：
- 不需要錢包授權(quán)：這降低了用戶的進入門檻，適合新手用戶。這意味著用戶無需復雜的錢包設置即可開始交易，簡化了操作流程。這與傳統(tǒng) DeFi 平臺不同，后者通常需要用戶連接錢包并進行多次確認，增加了操作復雜性，也增加了用戶的使用風險。
- 單一LP池：從一個單一的 LP 池子中，提供現(xiàn)貨、杠桿、合約交易，無需切換不同的協(xié)議轉(zhuǎn)換資金。同時能夠提供比傳統(tǒng) LP 高達 9 倍的回報。
2.3 競爭對手比較
Flying Tulip 針對不同用戶群體提供定制化服務，以下是按平臺參與者分類的優(yōu)勢：
Flying Tulip 不僅服務于零售交易者，還期望吸引機構(gòu)投資者，提供專業(yè)級執(zhí)行、深度流動性以及合規(guī)性支持（如 OFAC 篩查）。與 Coinbase、Binance 和 Hyperliquid 等競爭對手相比，它在交易費、杠桿和 LP 回報方面具有顯著優(yōu)勢，例如交易費可以根據(jù)市場情況動態(tài)調(diào)整，低于 0.02%，更高倍數(shù)的杠桿。除去這些優(yōu)化一外，值得一提的是相較于傳統(tǒng)的 AMM 平臺的 LP 池，F(xiàn)lying Tulip 的自適應曲線算法能夠幫助交易者減少高達 42% 無償損失。平臺與競爭對手的詳細比較如下：
零售交易者：
流動性提供者：
機構(gòu)交易者：
2.4 創(chuàng)新技術(shù)
該項目的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
- 自適應曲線 AMM：采用靈活的 AMM 機制，根據(jù)市場條件動態(tài)調(diào)整交易曲線，優(yōu)化價格和流動性。
- rVOL、IV、TWAP 和 RWAP 預言機：整合多種預言機（數(shù)據(jù)源），包括實現(xiàn)波動率（rVOL）、隱含波動率（IV）、TWAP 和 RWAP，提供更精準的市場數(shù)據(jù)支持。注：RWAP 不知是否是平臺筆誤，并沒有查詢到 RWAP 相關算法，可能是想表達 VWAP。
- 動態(tài)及波動率調(diào)整的 LTV 貨幣市場：基于市場波動性動態(tài)調(diào)整貸款價值比（LTV）的借貸市場。
- 高達 1000 倍杠桿：能夠提供高達 1000 倍的杠桿交易。
- 永續(xù)合約與期權(quán) LP：LP 可以為永續(xù)合約和期權(quán)交易提供流動性，增加收益來源。
- 創(chuàng)新功能：鏈上保險，無需 Gas、無需錢包、無需 KYC。
Flying Tulip 使用自適應曲線技術(shù)（Adaptive Curve Technology），這是一種創(chuàng)新的機制，根據(jù)實時市場波動性自動在不同 AMM 模型之間切換：
- 常數(shù)乘積 AMM：在高波動率的市場條件下，平臺會切換到 x * y = k 的模型，以實現(xiàn)資產(chǎn)價格的穩(wěn)定性。
- 常數(shù)求和 AMM：在低波動率的市場條件下，平臺會切換到 x + y = k 的模型，以適應不同的流動性需求，以降低交易滑點。
- 適應多資產(chǎn)類別：模型可以優(yōu)化加密貨幣、穩(wěn)定幣和外匯。
- 交易者價格優(yōu)化：根據(jù)市場波動性動態(tài)調(diào)整 AMM 模型，確保交易者獲得最佳執(zhí)行價格， 比傳統(tǒng) AMM 滑點降低 42%。例如，在 ETH/USDC 交易中，F(xiàn)lying Tulip 的最佳執(zhí)行價格為 19,874 USDC，價格影響僅 0.14%，相比 Uniswap V3（0.65%）和 Curve（0.36%）表現(xiàn)更優(yōu)。
Source: Flying Tulip
數(shù)學模型拆解
3.1 問題起源：AMM 恒定乘積公式的隱性風險
在跨儲備借貸場景中，若使用傳統(tǒng)恒定乘積做市模型（如x × y = k），大規(guī)模資產(chǎn)清算會引發(fā)儲備再平衡的價格沖擊，導致抵押品實際價值被受到影響。如果使用恒定的 AMM 定價公式，假如交易過多的 A，隨著儲備再平衡會對 B 的收益產(chǎn)生遞減，同時對清算價格和滑點都會有不利的影響，大概會造成33%的價格影響在 B 上。
市場價格的動態(tài)變化會對 AMM 中的資產(chǎn)價格造成影響，為了減輕這種影響，于是引出了基于 AMM 的 LTV 動態(tài)調(diào)整模型。
Source: Flying Tulip
3.2 解決方案：將已實現(xiàn)波動率嵌入 LTV 公式
首先我們把波動率納入 LTV 模型。將 σ（資產(chǎn)波動率）與 t（持倉時間）結(jié)合，計算 δ（波動率折扣因子 Volatility Haircut），給具有波動率的抵押品進行估值。
我們設定 σ 是抵押資產(chǎn)的實際波動率（年化標準差），那么 δ（歷史波動率）則表達為
δ = σ (t^(1/2))
我們得到波動率動態(tài)調(diào)整 LTV 公式
貸款≤（1−δ）×（抵押品價值（按當前價格計算））
因此一個資產(chǎn)最大的 LTV 是
LTVvol = 1−δ
最終能夠?qū)崿F(xiàn)的是：隨著實際波動率的上升，允許的最大 LTV 會下降，以減輕清算風險。一個資產(chǎn)的波動性越大（或流動性較差），則得到更低的 LTV，即更多的抵押品。例如，如果一個資產(chǎn)的歷史波動率表明價格波動達到約 30%，LTV 會被限制在 70% 左右。
與傳統(tǒng) AMM 協(xié)議中的固定 LTV 比率不同，F(xiàn)lying Tulip 的模型更靈活，適應 DeFi 的去中心化特性。通過結(jié)合 AMM 的動態(tài)性和市場條件，模型提供了更精準的風險管理。
競品對比：
Source: Flying Tulip
3.3 解決方案：將滑點和波動率納入模型
接下來探討了 LTV 和清算價格之間的影響。其中滑點的影響尤其重要，因為在流動性不足的池中，大額清算可能導致價格大幅波動，從而增加系統(tǒng)風險。當清算抵押品 A 以換取債務B時，B 的實際可回收價值會因 AMM 價格影響以及波動導致的任何不利的價格變動而減少。
因此我們決定在模型中將滑點和波動率結(jié)合。首先我們要確認清算后 B 的價值 ≥ 債務
我們將債務替換為
Debt = Loan = LTV × (Collateral Value) = LTV × ΔX × PA
只考慮滑點忽略波動性因子，AMM 深度的最大LTV為
LTVslip = 1 / (1 + ΔX/X)
公式中的 ΔX/X 是池子中出售 A 資產(chǎn)的部分，我們可以看到這對于 LTV 比率的調(diào)整如下
- 小額抵押：如果抵押品相對于池很?。?Delta;X ≤ X），滑點風險低，理論上 LTV 可以達到100%。但實際中，協(xié)議不會允許 100% 的 LTV，因為這太冒險了。
- 中等抵押：如果抵押品等于池大小（ΔX = X），清算時賣出可能會導致價格大幅下跌（50% 的價格影響）。因此 LTV 降至 50%，意味著你只能借入抵押品價值的一半。
- 大額抵押：如果抵押品是池大小的兩倍（ΔX = 2X），滑點風險更高，LTV 進一步降至約 33.3%，確保即使價格波動，協(xié)議也能覆蓋貸款。
現(xiàn)在我們已經(jīng)有了滑點因子，我們再加入波動性因子
(1−δ) (YΔX) / (X+ΔX) ≥ LTV ⋅ ΔX ⋅ (Y/X)
最終得到模型公式
LTVmax(ΔX) = (1−δ) / (1+ΔX/X)
這個公式囊括了兩種風險來源：
- 波動性緩沖（1 − δ）降低可用抵押品價值
- AMM深度因子 (1 + ΔX/X) 降低了價值被價格波動的影響。
對于給定的抵押品規(guī)模 ΔX，允許的 LTV 必須低于此曲線。
這套模型就像給你的貸款上了雙保險——既要防大額賣出導致的價格踩踏（AMM 滑點），又要防市場突然暴跌（波動率）。價格越不穩(wěn)，能借的錢越少（哪怕抵押品數(shù)量不變）。
越是波動大、池子小的幣種，能借的錢比例越低。當市場又?。?Delta;X/X 大）、波動又高（δ 大）時，LTV 會被砍到很低（例如山寨幣借貸）。
LTV 模型的核心目標是平衡風險和效率。通過動態(tài)調(diào)整 LTV，F(xiàn)lying Tulip 確保即使市場條件變化，系統(tǒng)也能保持穩(wěn)定。例如：
- 對于價格穩(wěn)定的資產(chǎn)（如穩(wěn)定幣），波動性折扣 δ 較小，LTV 較高。
- 對于高波動性資產(chǎn)（如某些代幣），δ 較大，LTV 較低，以防止清算風險。
以下是功能對比表，總結(jié)了不同場景下的LTV調(diào)整：
Source: Flying Tulip
3.4 動態(tài) LTV 調(diào)整對利用率和流動性的影響
隨著用戶用資產(chǎn) A 借入資產(chǎn) B ，資產(chǎn)池的構(gòu)成會發(fā)生變化。如果已經(jīng)提取了許多貸款，則可用的 B 的流動性（儲備）會減少，而A儲備會增加（資產(chǎn)池中的 A 變得很重）。B 的高利用率意味著任何新的清算都將面臨更嚴重的滑點（因為 Y 更小，X 更大）。
在模型中，池的當前狀態(tài)（X，Y) 會對 LTV 中的新貸款造成動態(tài)影響。B 的利用率可以表達為
UB = 1 – (Y current / Y initial)
當 UB 趨近于1的時候，表明大部分的資產(chǎn) B 被使用，幾乎要用盡，整個池子會變得極不平衡，根據(jù) AMM 公式 A 的價格會迅速降低，之后若產(chǎn)生清算會導致 B 的價值大幅減少。因此我們引入一個新模型來平衡這種極端情況。如果 B 的流動性的一半已被利用（50% 已被消耗），新貸款只能使用正常 LTV 限額的 50%。
LTVallowed(UB) = LTVmax × (1−UB)
此模型的目標是確保新借款不會過度消耗可用流動性或使現(xiàn)有貸款面臨風險。該協(xié)議可能禁止任何單筆貸款消耗超過一定比例的剩余的 B 儲備。該系統(tǒng)還可能在高利用率時增加費用或利率，以阻止達到超出 LTV 的范圍的情況出現(xiàn)，屬于整體風險管理的一部分。
通過圖表可以清晰看出，隨著波動性增加或預期借款規(guī)模擴大，安全的 LTV 范圍逐漸收窄，這正是基于動態(tài)調(diào)整的 LTV 模型相較于傳統(tǒng) AMM 的有利之處。
Source: Flying Tulip
3.5 模型優(yōu)點
LTV 動態(tài) AMM 模型通過綜合考慮滑點、利用率、流動性和波動率，實現(xiàn)了動態(tài)調(diào)整 LTV 的核心功能。它在風險管理、系統(tǒng)穩(wěn)定性、資本效率和用戶體驗等方面表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，使其成為 DeFi 借貸領域的一項創(chuàng)新解決方案。
動態(tài)調(diào)整模型能夠根據(jù)市場條件實時調(diào)整 LTV，確保借貸限額與當前的流動性、波動率等因素保持一致。例如，當市場波動加劇時，LTV 會自動降低以應對風險。
風險管理通過結(jié)合滑點和利用率，模型有效降低清算風險：
- 滑點：在清算大額抵押品時，減少價格下滑帶來的損失。
- 利用率：當借款需求增加、流動性池利用率上升時，LTV 會相應降低，避免系統(tǒng)過載。
波動率適應根據(jù)資產(chǎn)的波動性設置不同的 LTV：
- 低波動資產(chǎn)（如穩(wěn)定幣）：LTV 較高，借貸更寬松。
- 高波動資產(chǎn)（如某些代幣）：LTV 較低，控制風險。
系統(tǒng)穩(wěn)定性綜合考慮滑點、利用率、流動性和波動率等多重因素，確保協(xié)議在市場壓力下仍能保持穩(wěn)定運行，避免系統(tǒng)性風險。
資本效率在保證安全的前提下，模型最大化借貸額度，提升用戶的資本利用率。例如，在市場平穩(wěn)時，LTV 可以適當提高以支持更多借款。
透明度模型的調(diào)整邏輯公開透明，用戶可以清楚了解 LTV 如何隨市場變化調(diào)整，增強對協(xié)議的信任。
適應性適用于不同市場條件和資產(chǎn)類型，無論是穩(wěn)定幣還是高波動代幣，都能提供合理的 LTV 設置，具有廣泛的適用性。
創(chuàng)新性結(jié)合自動做市商（AMM）和借貸協(xié)議的設計，模型在 DeFi 領域展現(xiàn)出獨特的競爭力，為用戶提供更安全、高效的借貸體驗。
風險
LTV 動態(tài) AMM 模型在風險管理和系統(tǒng)穩(wěn)定性方面具有優(yōu)勢，但其復雜性、對數(shù)據(jù)的強依賴、計算密集性以及潛在的操縱風險是不可忽視的缺點。為了在實際應用中發(fā)揮其潛力，開發(fā)者需要通過優(yōu)化參數(shù)、增強透明度、進行安全審計等方式來緩解這些問題，確保模型的可靠性和安全性。
預測誤差例如，若對資產(chǎn)波動率的預測出現(xiàn)偏差，可能導致 LTV 設置過高或過低，影響借貸的安全性。
高數(shù)據(jù)依賴模型需要大量實時數(shù)據(jù)（如資產(chǎn)價格、流動性池深度和利用率等）來正常運行。如果數(shù)據(jù)不準確、延遲或缺失，LTV 的動態(tài)調(diào)整可能失效。
數(shù)據(jù)質(zhì)量問題在 DeFi 環(huán)境中，鏈上數(shù)據(jù)可能被惡意操縱（如價格操控），從而降低模型的可靠性。
系統(tǒng)性能壓力實時計算滑點、利用率和波動率等參數(shù)需要大量計算資源，可能使系統(tǒng)運行變慢，影響交易速度和用戶體驗。
參數(shù)依賴性模型的性能高度依賴于參數(shù)設置（如波動率折扣或清算閾值）。若參數(shù)配置不當，LTV 調(diào)整可能不合理，影響系統(tǒng)效果。
調(diào)優(yōu)難度找到最優(yōu)的參數(shù)組合需要大量測試和調(diào)整，這增加了開發(fā)和維護的復雜性。
網(wǎng)絡擁堵在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡擁堵時，模型的實時調(diào)整可能受阻，進一步影響借貸的安全性。
以上就是腳本之家小編給大家分享的Flying Tulip是什么？DeFi教父回歸創(chuàng)立Flying Tulip的詳細解讀了，希望大家喜歡！
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