La semana pasada, acompañé a un amigo a descargar una aplicación de préstamos. Mientras tanto, revisaba la pantalla y echaba un vistazo al mercado general—los precios de las criptomonedas estaban muy estables, sin nada anormal. De repente, llegó un mensaje: "¿Hermano, me han liquidado?" Me quedé atónito, rápidamente miré el gráfico de velas. Al ampliar, descubrí la pista—en un par de trading con poca liquidez apareció una vela de caída abrupta en unos pocos segundos. Solo con esa fluctuación anormal, la fuente de precios de la aplicación la tomó como mercado real, y activó instantáneamente el mecanismo de liquidación. El préstamo de mi amigo pasó de ser estable a ser de alto riesgo, y fue liquidado en un instante.

Esto refleja un riesgo central en los préstamos en el mundo de las criptomonedas: la liquidación no necesariamente requiere que el mercado colapse realmente, basta con que la fuente de precios sea manipulada. La estrategia de los malos es bastante simple—buscar un pool de liquidez débil, retirar fondos y colocar órdenes de venta masivas, creando en poco tiempo un precio artificialmente bajo. Cuando el oráculo detecta ese precio, el protocolo de préstamo piensa que la garantía se ha devaluado, y activa una serie de liquidaciones. Cuando el precio vuelve a la normalidad, el malhechor ya ha comprado en los bajos, acumulando activos baratos, y puede retirarse sin problemas. La víctima todavía piensa: "El mercado no se movió, ¿cómo me liquidaron?"

La raíz del problema está en la fuente de precios. Los datos de un solo exchange son demasiado fáciles de manipular, por lo que se necesita una solución de agregación de datos más robusta. Por ejemplo, obtener datos de múltiples canales de trading simultáneamente, y usar métodos estadísticos como la mediana y el promedio ponderado por tiempo para filtrar anomalías. De esta forma, incluso los precios extremos y bajos no afectarán la tendencia general del mercado; las velas cortas de unos segundos, tras un suavizado, parecerán insignificantes. Además, con un mecanismo de actualización periódica, se puede rechazar datos obsoletos a tiempo, y en caso de saltos de precio demasiado grandes, se puede pausar la evaluación automáticamente.

Desde la perspectiva de la aplicación, además de optimizar la fuente de precios, se pueden implementar medidas de protección: aplicar retrasos en la liquidación en precios extremos, y añadir un buffer de riesgo para activos con poca liquidez. Solo así se podrá cerrar realmente este agujero en el mercado de préstamos.