Alameda Research 究竟发生了什么 ?

Odaily星球日报 阅读 1561 2022-11-16 18:00:04

“用户存款偿还债权人” 催生出愈加不稳定的交易操作和赌性,最终导致破产。

原文:What happened at Alameda Research(Milky Eggs)

作者:fbifemboy

编译:Katie 辜,Odaily 星球日报译者

封面:Photo by Martin Adams on Unsplash

《纽约时报》昨日发表了一篇关于 SBF 的 “洗白” 文章,引起了各知情人士的反驳。本文将从Alameda Research 角度窥探FTX 事件,以及 SBF、Sam Trabucco(Alameda Research 前联席 CEO)和 Caroline Ellison(AlamedaResesrch 现联席 CEO)是如何将超过 200 亿美元的基金利润和 FTX 用户存款付之一炬的。

需要明确的是,我们不完全了解 Alameda Research 和 FTX 到底发生了什么。然而,我们有足够的信息来把握大局。通过推特用户的调查、论坛趣闻和官方新闻,这两家紧密联系的公司的历史开始变得清晰。

没有证人的证词和全面的财务调查,我们的指控只是暂时的。任何给定的信息都可能是有缺陷的,甚至是捏造的。然而,将目前掌握的资料联系起来,梳理出可信的时间线:

  • SBF、Trabucco 和 Caroline(可能)一开始都是出发点是好的,但并不特别适合经营一家交易公司;
  • 在 2020-2021 年的牛市中,Alameda Research 通过杠杆多头交易和非流动性股票交易获得了大量账面利润;
  • 尽管 Alameda 最初作为做市商可能是盈利的,但他们的优势最终下降,最后变得无利可图;
  • 尽管在一些可自由支配的头寸上取得了成功,但总的来说,由于过度的可自由支配支出、非流动性风险投资、缺乏竞争力的做市策略、冒险的借贷做法、呆板的内部财务和整体组织能力的普遍不足,Alameda 和 FTX 在 2021-2022 年期间继续损失大量资金和流动现金;
  • 在 2022 年初收回贷款时,紧急决定使用 FTX 用户的存款偿还债权人;
  • 这种偿还债务的方式刺激了越来越不稳定的交易操作和赌性,最终导致完全破产。

Alameda Research 可能损失超过150 亿美元

大多数新闻报道似乎把破产的规模描绘得相对较小。例如,《纽约时报》认为,用户存款被用来弥补风险投资的资金。

同样,Matt Levine 的专栏似乎暗示,作为抵押品的 FTT 的价值下降导致了资产和负债之间的巨大失衡。

这两种说法都忽略了故事的关键部分。首先,FTX 损失了价值约 80 亿美元的用户抵押品。即使考虑到 FTX 和 Alameda 的风险投资总额,以及 FTT 价格下跌导致的抵押品价值边际下降,FTX 负债 80 亿美元也完全说不过去。这些损失是巨大的,但它们本身并不能充分解释 FTX 的破产。

除此之外,人们普遍认为,FTX 和 Alameda 一起获利丰厚,原因是:

  • FTX 交易费用高,加上用户交易量大;
  • 以 SOL、MAPS、OXY、SRM 等代币进行非常可观的风险交易;
  • Alameda 和 FTX 之间很可能存在 “勾结”,从而使 Alameda 在 FTX 上比其他做市商拥有优势。

尽管很难对它们的估计利润计算出确切的美元价值,但这些渠道,尤其是利润丰厚的风险交易,为 Alameda 和 FTX 带来了至少 100 亿美元的利润。

因此,留下了一个更大的谜团。似乎 Alameda 和 FTX 成功地挥霍了价值 150 亿美元的利润(可能更多)。值得注意的是,迄今为止还没有出现全面的帐户情况。我们可能永远都不会知道这些钱都去哪了。然而,我们提供了一些单独的假设,如果结合在一起,可以合理地解释 150 亿美元或更多的损失。

Alameda 的做市优势减弱了,他们开始做多

人们认为 Alameda 是一个非常有能力和盈利能力的做市商。但这种看法真的准确吗?

尽管 Alameda 核心圈子的背景(来自 Jane Street 的 SBF 和 Caroline,来自 SIG 的 Trabucco),但在交易公司有几年的工作经验并不会让你成为商业天才。虽然这在 2019 年的加密货币市场中可能被认为极具竞争力,但与传统金融中的对价格走势的预测的做市精确度相差甚远。随着 Tower 和 XTX 等规模更大、能力极强、资本充足的做市商开始交易加密货币市场,Alameda 慢慢失去了优势。

“在失去优势的情况下,你会忽视你的做市情况,而且成为投机者。” 来自 Alameda 高管的几份声明也支持了这一理论。例如,Trabucco 在 2021 年 4 月描述了一种基于新闻的交易策略:

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