Méthodologie du Modèle

Cadre académique pour la recalibration des benchmarks de rendement sur les marchés institutionnels tokenisés (v2.0, 2026).

1. Le Framework CCER™

Le Ratio d'Efficience Covered Call (CCER™) est un indicateur propriétaire développé par DCM Core pour quantifier l'impact du règlement natif DLT sur les stratégies d'options. Contrairement aux ratios Omega ou Sharpe standards, le CCER intègre le delta-atomique apporté par la liquidité instantanée.

CCER = [ (μ_DLT - r_f) / σ_DLT ] × η_règlement
Où η représente le facteur d'efficience du règlement (base 1.00 + premium DLT 0.14).

2. Recalibration du Ratio de Sharpe

Les calculs de Sharpe traditionnels (ciblant 0.4 - 0.5) négligent la réduction du coût de portage (cost-of-carry) dans les environnements tokenisés. Les modèles DCM Core établissent une base théorique de ~1.1 pour les overlays institutionnels sur collatéral RWA.

Sharpe_DCM = (R_p - R_f) / (σ_p + σ_tech)

Note : σ_tech représente la prime de risque liée aux smart contracts et aux oracles, actuellement modélisée entre 15 et 25 bps (conforme DORA).

3. Paramètres de Simulation (2021-2025)

Tous les indicateurs présentés sur ce site sont issus de backtests longitudinaux sur 5 ans utilisant les jeux de données suivants :

Classe d'Actif Source des Données Proxy de Volatilité
Obligations Digitales Registre Interne DCM (GTSR) Bloomberg Barclays US Agg (Adj)
RWA Institutionnels Chainalysis / Blockworks Research Modèle Yield Treasury 10 ans
Primes d'Options Données Deribit / CBOE VIX Modèle de Volatilité DCM Core

4. Disclosures & Biais Institutionnels

Biais de Survie & Limites de Simulation

Nos modèles assument un uptime de 99,9% de la couche de règlement DLT sous-jacente. Les défaillances de smart contracts à haute fréquence ou les délais systémiques des oracles ne sont pas intégralement reflétés dans le Sharpe ~1.1. Les résultats passés simulés ne constituent pas un indicateur des résultats futurs audités.

5. Demandes Institutionnelles

Pour un livre blanc détaillé incluant les analyses de régression, veuillez contacter le Conseil de Recherche DCM.

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