Фиксированный доход в DeFi: AMM с любыми сроками

К концу 2025 года DeFi-сектор повзрослел: спотовые DEX уже никого не удивляют, а реальный спрос сместился в сторону предсказуемых доходностей — кредитования и «облигационной» логики. Но именно здесь большинство протоколов упирается в неприятную математику времени: как честно и устойчиво ценообразовать займы на разные сроки, не превращая всё в зоопарк из отдельных пулов.

Свежая работа на арXiv (19.12.2025) предлагает практичный ответ: дизайн BondMM-A — децентрализованного AMM для кредитования с фиксированным доходом, который поддерживает произвольные сроки погашения в рамках одного контракта. Для инвесторов и тех, кто строит AI-стратегии, это важно по простой причине: когда сроки «сшиты» в единую кривую, становится легче автоматизировать управление длительностью, риск-профиль и ребалансировку портфеля.

Ниже разберём, что именно меняется по сравнению с протоколами «один срок — один пул», какие возможности это открывает для алгоритмических инвестиций и где здесь прямо просится ИИ для управления портфелем.

Почему DeFi-кредитование «ломается» на сроках

Ключевая проблема фиксированного дохода — время не линейно. Цена инструмента и ставка зависят от того, сколько осталось до погашения, а не просто от спроса/предложения «здесь и сейчас». В классических финансах это решается кривой доходности (yield curve), дисконтированием будущих платежей и управлением длительностью.

В DeFi долгое время доминировала упрощённая схема: протокол делает отдельный рынок под конкретную дату погашения (или под узкий набор дат). Итог предсказуем:

• Фрагментация ликвидности: капитал распыляется по множеству пулов.
• Сложная маршрутизация: пользователю и боту нужно «угадывать», где лучшая цена.
• Слабая капитальная эффективность для LP: ликвидность простаивает в «непопулярных» сроках.
• Неровные ставки: малый пул → сильные скачки ставки при сделках.

BondMM-A пытается решить это архитектурно: не плодить рынки по срокам, а собрать разные сроки в один механизм ценообразования, где инварианты AMM допускают обобщение на произвольные погашения.

Сильная мысль для инвестора: «Кривая сроков — это не UI-удобство. Это основа риск-менеджмента и автоматизации доходности».

Что предлагает BondMM-A: один контракт, много погашений

Идея работы опирается на предыдущий протокол BondMM и утверждает, что его математические инварианты достаточно «элегантны», чтобы расширить их на множество сроков. Практическая часть предложения — BondMM-A, где фиксированно-доходные инструменты разных погашений объединяются.

Что это даёт пользователю и LP

Ответ короткий: больше свободы и меньше «тёрки» с ликвидностью.

1. Пользователю — возможность брать/давать в долг на нужный срок без поиска «правильного пула». Это похоже на то, как в традиционных рынках вы выбираете облигацию по сроку, не заботясь о том, в каком «пуле» она торгуется.

2. LP — шанс зарабатывать на более цельном потоке сделок. В много-сроковом дизайне капитал чаще работает, потому что спрос на сроки распределён неравномерно (обычно много коротких и «якорных» средних сроков, меньше экзотики).

3. Протоколу — более гладкая ставка и потенциально более высокая устойчивость к резким сделкам, потому что ликвидность не зажата в узком стакане одного погашения.

Про «стабильность ставки» и «финансовую устойчивость»

Авторы заявляют, что эксперименты показывают «отличные» результаты по стабильности процентной ставки и финансовой робастности. Если перевести это на язык инвестора:

• ставка меньше дергается от одиночных трейдов;
• меньше риск, что рынок на конкретный срок становится тонким и манипулируемым;
• проще строить стратегии, которым нужна предсказуемая динамика доходности.

Я бы сказал так: даже если вы не LP и не строите протокол, стабильность ставки — это сниженный шум в данных. А низкий шум — подарок для любой AI-модели, которая пытается прогнозировать доходность или риск.

Где здесь настоящая ценность для AI-инвестиций

Если у вас есть единый AMM, который поддерживает произвольные сроки, вы фактически получаете «сырьё» для автоматизации: временную структуру ставок на децентрализованном рынке. Дальше в дело вступают модели.

AI для управления длительностью и сроками

В портфелях фиксированного дохода (включая DeFi-аналоги) риск часто живёт в двух измерениях:

• уровень ставки (какая доходность сейчас),
• срок (как чувствителен инструмент к изменению ставки).

В много-сроковом AMM становится проще реализовать стратегии, похожие на облигационные:

• лестница сроков (bond ladder): распределение инвестиций по погашениям, чтобы регулярно высвобождать ликвидность.
• барбелл (barbell): сочетание коротких и длинных сроков ради баланса ликвидности и доходности.
• ролл-даун (roll-down): ставка/цена меняется по мере приближения к погашению, и это можно системно эксплуатировать.

ИИ здесь полезен не как «волшебный предсказатель», а как инструмент оптимизации:

• прогнозировать спрос на сроки (сезонность, циклы ликвидности, события рынка);
• подбирать целевую длительность портфеля под ваш риск-лимит;
• автоматизировать ребалансировку при изменении кривой.

AI для контроля риска и стресс-тестов

DeFi-риски отличаются от традиционных. Помимо ставки и ликвидности есть смарт-контрактные и системные риски. Практичная схема для AI/кванта:

1. Сценарии шоков: резкий отток ликвидности, скачок волатильности базового актива, изменение стоимости обеспечения.
2. Оценка просадки: как меняется стоимость позиций на разных сроках.
3. Пороговые правила: когда сокращать экспозицию, когда переносить в более короткие сроки.

Много-сроковая конструкция помогает, потому что вы можете «перекладываться» по срокам внутри одной экосистемы без постоянного выхода в другие пулы.

AI для исполнения и маршрутизации сделок

Даже в одном контракте остаётся вопрос исполнения: когда заходить, когда выходить, как дробить ордер. Здесь ИИ (или просто качественная алгоритмика) решает прикладные задачи:

• минимизация проскальзывания;
• выбор оптимального срока при заданной цели доходности;
• контроль комиссий и частоты ребалансировок.

Если ваша цель — автоматизация, много-сроковый AMM снижает количество «костылей» в стратегии: меньше рынков — меньше режимов, меньше исключений в коде.

Практический сценарий: как инвестор может использовать «произвольные сроки»

Представим частную задачу на декабрь 2025: инвестор хочет разместить стейблкоин-капитал на 3–9 месяцев, но оставить пространство для манёвра в случае рыночного стресса.

Подход без много-срокового решения: искать пулы на 90/180/270 дней, вручную сравнивать ставки, сталкиваться с тонкой ликвидностью в «непопулярном» погашении.

Подход с поддержкой произвольных сроков:

1. Задаём правила портфеля:
   • 40% — короткий срок (1–2 месяца) для ликвидности,
   • 40% — средний срок (3–6 месяцев) для основной доходности,
   • 20% — длиннее (6–9 месяцев) как «премия за срок».
2. Раз в неделю модель пересчитывает цели по длительности на основе:
   • динамики ставок,
   • изменения волатильности и премии за риск,
   • доступной ликвидности.
3. Ребалансировка делается минимальными сделками, чтобы не платить лишнее проскальзывание.

Это не фантастика и не «сложный ИИ ради ИИ». Это нормальная инженерная задача, которая становится реалистичной только тогда, когда протокол поддерживает сроки без фрагментации.

Частые вопросы, которые задают про AMM фиксированного дохода

Чем фиксированный доход в DeFi отличается от «обычного» фарминга?

Фиксированный доход ближе к облигациям: вы заранее понимаете логику выплаты/погашения и привязку к сроку. Фарминг чаще зависит от эмиссий токенов и переменных комиссий, а доходность может резко меняться.

Почему «произвольные погашения» — не просто удобство интерфейса?

Потому что сроки — это управление риском. Когда можно выбирать погашение точно под задачу, портфель становится устойчивее: вы контролируете ликвидность, реинвестирование и чувствительность к ставкам.

Где здесь слабые места?

Я бы внимательно смотрел на три пункта:

• модель обеспечения и ликвидаций (если есть залоговые механики вокруг инструмента);
• устойчивость к манипуляциям при тонкой ликвидности (даже в объединённой системе);
• смарт-контрактные риски и риски оракулов, если они участвуют в ценообразовании.

Протокол может быть математически красивым, но инвестиционная пригодность начинается с операционных деталей.

Что делать инвестору и команде прямо сейчас

Если вы строите AI-подход к инвестициям, много-сроковые DeFi-инструменты — это редкий случай, когда инфраструктура начинает догонять потребности портфельной теории. BondMM-A интересен не «как очередной протокол», а как направление: единый рынок сроков вместо россыпи разрозненных рынков.

Я бы действовал по шагам:

1. Сформулируйте цель: фиксированный доход ради кэш-флоу, баланс ликвидности, хедж ставки, или доходность с контролем риска.
2. Опишите ограничения: максимальная длительность, лимиты просадки, частота ребалансировки, допустимый риск смарт-контрактов.
3. Постройте простую модель: даже линейная оптимизация по срокам + правила ребалансировки часто дают 80% результата.
4. Только потом добавляйте ИИ: прогноз спроса на сроки, выявление режимов рынка, адаптивные пороги.

Если вам нужна прикладная помощь — от постановки портфельных правил до прототипа модели, которая выбирает сроки и автоматически ребалансирует фиксированно-доходную часть DeFi-портфеля — это как раз тот класс задач, где связка алгоритмики + AI даёт измеримый эффект.

Куда всё движется дальше? На мой взгляд, следующий логичный шаг — появление стандартов, где кривая доходности в DeFi станет настолько привычной, что стратегии «лестницы сроков» будут собираться так же просто, как сегодня собирают DCA. Вопрос только в том, кто первым доведёт это до массового, безопасного продукта — и кто научится управлять этим с помощью ИИ так, чтобы доходность не съедалась рисками.