La mayoría de las personas utilizan los mercados de PT de @pendle_fi para generar rendimiento. Pero hay una OPORTUNIDAD MUCHO más grande escondida a simple vista: 👉 Los tokens PT pueden usarse como una herramienta de gestión de riesgos. Más específicamente, una curva de rendimiento impulsada que te permite detectar cuándo un token PT está sobrevalorado, subvalorado o valorado de manera justa en relación con su rendimiento intrínseco/teórico. 🧵⬇️

Suena simple, ¿verdad? El desafío: los tokens PT están respaldados por un conjunto de stablecoins y fuentes de rendimiento aparentemente no relacionadas. Entonces, ¿cómo extraemos señales de mercado útiles de ese lío?

El avance llegó el 4 de noviembre, durante el infame despegue de $xUSD. Un experimento natural perfecto. Algunos mercados de PT se volvieron salvajes, aumentando en APY implícito, mientras que otros apenas lo sintieron.

Así que Mau Hernandes, Ph. D., Científico Jefe de IPOR Labs, agrupó todo el universo de stablecoins PT en dos categorías: 1️⃣ Token PT con alta volatilidad durante el evento (pánico, comportamiento de manada, desinversiones forzadas). 2️⃣ Tokens PT con baja volatilidad durante el evento (resilientes, comportamiento de "seguir su propio camino"). El evento de estrés xUSD separó la señal del ruido.

Para entender la contagión, Mau construyó una línea de tiempo del 4 al 5 de noviembre. Una línea de tiempo desde el punto de vista de los datos. El primer pico de cada token PT se traza cronológicamente. Imagina bolas de billar chocando entre sí en cámara lenta. Así es precisamente como se propagó el shock a través de los mercados PT.

Una vez que se mapeó el caos, comenzó la verdadera diversión: 👉 Creando una curva de rendimiento a partir de los mercados de PT. Modelo + Datos = Diversión (¿alguien? :)) Extraído puramente de los precios del mercado y los vencimientos.

Con esa curva en mano, finalmente puedes valorar los tokens PT. Aquí hay un ejemplo: Usando este modelo, a finales de octubre, marcó el token sYUSD PT como caro en relación a su valor justo/teórico. Un asignador podría haber retrasado el bucle y haber entrado en un mejor rendimiento más tarde.

Ahora junta todo: 🔹 Un mercado PT rico. 🔹 Un evento de estrés real (xUSD). 🔹 Dos cubos de riesgo limpios. 🔹 Un modelo cuantitativo para iniciar curvas de rendimiento. ¡Y BOOM!💥 Puedes reconstruir cómo evolucionó la estructura a plazo de DeFi a lo largo de la crisis.

Aquí está el video de la curva de rendimiento de baja volatilidad evolucionando con el tiempo. Observa cómo se inclina aproximadamente hacia arriba… …luego se invierte ligeramente justo durante el shock de xUSD. Comportamiento clásico de huida hacia la calidad, pero en ingresos fijos de DeFi.