KI-gestützte DeFi-Ertragsanalyse: APY, Liquidität & versteckte Risiken

KI-gesteuerte DeFi-Ertragsanalyse: annualisierter Ertrag, Liquidität und verborgene Risiken

DeFi „Ertrag“ ist selten nur Ertrag. In der Praxis ist es ein Bündel aus Cashflow, Anreizen, Preisexposition und Ausstiegsbeschränkungen—und diese Elemente ändern sich schnell. Deshalb ist KI-gesteuerte DeFi-Ertragsanalyse: annualisierter Ertrag, Liquidität und verborgene Risiken wichtig: Sie zwingt Sie dazu, woher die Renditen kommen, ob Sie tatsächlich aussteigen können und was im Stack kaputtgehen kann, zu messen. In diesem Leitfaden verwenden wir eine forschungsorientierte Denkweise (und Werkzeuge wie SimianX AI als strukturierten Analyse-Workflow), um rauschende APYs in entscheidungsbereite, risikobewusste Ertragsabschätzungen umzuwandeln.

SimianX AI KI-unterstütztes DeFi-Ertrags-Dashboard: Gebühren vs Anreize vs Risiko — KI-unterstütztes DeFi-Ertrags-Dashboard: Gebühren vs Anreize vs Risiko

Warum „annualisierter Ertrag“ selbst vorsichtige Analysten irreführen kann

Die Annualisierung ist eine Bequemlichkeit—keine Wahrheit. Wenn Protokolle APY anzeigen, nehmen sie normalerweise an:

die Wiederanlage erfolgt reibungslos,

die Raten bleiben stabil,

Liquidität bleibt verfügbar,

Belohnungstoken behalten ihren Wert,

und Kosten (Gas, Slippage, Leihe) sind vernachlässigbar.

Echtes DeFi kooperiert nicht.

APR vs APY (und die Zinseszinsfalle)

APR ist der einfache Satz: was Sie ohne Zinseszinsen verdienen.

APY geht von Zinseszinsen aus: die Wiederanlage der Erträge zurück in die Position.

Eine gängige Annäherung:

APR ≈ Einkommen / Kapital über einen Zeitraum, linear annualisiert

APY ≈ (1 + period_return)^(periods_per_year) - 1

Die Falle: DeFi-Zinseszinsen sind nicht kostenlos. Das Ernten von Belohnungen, das Tauschen und das Wieder-Einzahlen verursachen Gas, Tauschgebühren und Slippage. Wenn die Kosten für die Zinseszinsen die inkrementellen Erträge übersteigen, ist das angezeigte APY Fantasie.

Wichtige Erkenntnis: In DeFi ist das „beste“ APY oft das, das am wenigsten empfindlich auf Annahmen reagiert—nicht das mit der größten Zahl.

Zeitgewichtete vs geldgewichtete Realität

Angezeigte Renditen sind oft zeitgewichtete Schnappschüsse (was gerade jetzt wahr ist). Ihre realisierte Rendite ist geldgewichtet (was nach Ihrem Eintritt passiert ist, einschließlich Marktbewegungen und dem Verfall von Anreizen). Jede Renditeanalyse, die diesen Unterschied ignoriert, wird systematisch die Ergebnisse überschätzen.

SimianX AI APR vs APY mit Komplexitätskosten und Anreizverfall — APR vs APY mit Komplexitätskosten und Anreizverfall

Ein Rendite-Zerlegungsrahmen: woher die Renditen tatsächlich kommen

Ein praktischer, KI-gesteuerter Ansatz beginnt damit, die Rendite in Komponenten zu unterteilen. Dies verwandelt „APY“ in ein transparentes Hauptbuch, das Sie einem Stresstest unterziehen können.

Die vier Renditekategorien

1. Gebühren / Zinsen (cashflow-ähnlich)

AMM Swap-Gebühren, die an LPs verteilt werden

Kredit-Zinsen, die von Kreditnehmern gezahlt werden

Protokoll-Einnahmenanteil

2. Token-Anreize (Emissionen)

Belohnungen für Liquiditätsmining

„verstärkte“ Belohnungen durch Staking oder ve-Token-Mechanismen

3. Preiseffekte (Mark-to-Market)

Preisvolatilität von Belohnungstoken

LP-Inventarabweichung (Exposition gegenüber zugrunde liegenden Token)

4. Kosten und Reibungen

Gas + MEV Leckagen

Slippage beim Ein- und Ausstieg sowie bei kumulierten Swaps

Kreditkosten (wenn gehebelte Positionen)

Brückenkosten und Verzögerungsrisiko (wenn cross-chain)

Eine einfache Berechnung des „netto realen Ertrags“

Ein verwendbares Ausgangsmodell:

Netto Realer Ertrag ≈ Gebühr/Zins Ertrag + Nachhaltige Anreize - (IL + Kosten + Tail Risk Prämie)

Dies ist keine perfekte Gleichung – es ist ein Entscheidungswerkzeug. Das Ziel ist es, Emissionen und Preisgeräusche nicht als „Einkommen“ zu behandeln.

Eine Vergleichstabelle, die Sie wiederverwenden können

Komponente	Was zu messen ist	Häufige Illusion	Was KI überprüfen sollte
Gebühren / Zinsen	Gebühr APR, Kredit APR, Auslastung	„Gebühren skalieren immer mit TVL“	Volumenqualität, Wash-Trading, Konzentration
Anreize	Belohnungsrate, Zeitplan, Freischaltungen	„Anreize sind stabile Erträge“	Emissionsverfall, Governance-Änderungen, Token-Liquidität
Preiseffekte	Volatilität, Korrelation, Rückgänge	„Belohnungstoken werden halten“	Liquiditätstiefe, Verkaufsdruck, Freischaltungsabfälle
Kosten	Gas, Slippage, Routing, MEV	„Zinseszinsen sind kostenlos“	Nettokosten-APY bei realistischer Erntefrequenz

SimianX AI Ertragszerlegung: Gebühren + Anreize - Kosten - IL — Ertragszerlegung: Gebühren + Anreize - Kosten - IL

Liquidität: die verborgene Hälfte des Ertrags (und das Erste, was Sie modellieren sollten)

In der traditionellen Finanzwelt können Sie oft davon ausgehen, dass Sie aussteigen können. In DeFi ist der Ausstieg eine Funktion, die Sie überprüfen müssen.

Was „Liquidität“ in DeFi wirklich bedeutet

Liquidität ist nicht nur TVL. Sie umfasst:

Tiefe: wie viel Sie handeln können, bevor sich der Preis bewegt

Marktimpact: Slippage bei Ihrer Positionsgröße

Liquiditätsverteilung: konzentrierte Liquidität kann außerhalb von Preisspannen verschwinden

Zeit bis zum Ausstieg: Können Sie sich zurückziehen, ohne eingeklemmt oder festzustecken?

Eine Farm kann 60% APY anzeigen, während sie die Wahrheit verbirgt: Sie können nicht aussteigen, ohne 8% für Slippage zu spenden.

Praktische Liquiditätskennzahlen für die Ertragsanalyse

Verwenden Sie einen minimalen Satz von „ausstiegsbewussten“ Kennzahlen:

Tiefe bei X%: wie viel Nominalwert kann bei 0,5% / 1% Preisimpact gehandelt werden

Volumen/TVL: Aktivitätsniveau (aber achten Sie auf Waschvolumen)

Bid-Ask-Äquivalent (DEX-Proxy): Routen-Effizienz und Preisstreuung

Inhaber / LP-Konzentration: wie fragil die Liquidität ist

Anreizabhängigkeit: Was passiert mit der Liquidität, wenn die Belohnungen sinken?

Fette Regel: Wenn Sie Ihren Ausstieg nicht modellieren können, haben Sie keinen Ertrag – Sie haben eine Geschichte.

SimianX AI Liquiditätstiefekurve und Slippage bei unterschiedlichen Positionsgrößen — Liquiditätstiefekurve und Slippage bei unterschiedlichen Positionsgrößen

Verborgene Risiken: eine Taxonomie, die Sie bewerten (und aktuell halten) können

Ertrag ist die Entschädigung für Risiko. Das Problem ist, dass DeFi-Risiken geschichtet sind und viele in einer Überschrift-APY unsichtbar sind.

Die Hauptkategorien der „verborgenen Risiken“

Smart-Contract-Risiko

Bugs, Re-Entrancy, Logikfehler, Upgrade-Fehler

Oracle-Risiko

Manipulation, veraltete Preise, Referenzen mit niedriger Liquidität, Abhängigkeiten zwischen Märkten

Governance- und Administrationsrisiko

Upgradefähigkeit, privilegierte Rollen, Zeitverriegelungen, Konzentration der Multisig-Unterzeichner

Brücken- und Cross-Chain-Risiko

verpackte Vermögenswerte, kanonische vs. Drittanbieter-Brücken, Abwicklungsannahmen

Liquiditätsschockrisiko

Söldnerkapital, Anreizklippen, konzentrierte LP-Ausstiege

Marktstruktur-Risiko

MEV-Extraktion, Sandwich-Angriffe, Liquidationskaskaden

Vermögensrisiko

Stablecoin-Entkopplungen, LST/LRT-Dekorrelationen, Rehypothekarisierung

Eine Checklistenartige Bewertungsrubrik (einfach, aber effektiv)

Protokollkomplexität: niedrig / mittel / hoch

Upgradefähigkeit: unveränderlich / zeitverriegelnd / admin-gesteuert

Oracle-Design: robust / gemischt / fragil

Liquiditätsqualität: stabil / gemischt / Söldner

Abhängigkeitsgraph: minimal / moderat / verworren

Gegnerische Oberfläche: niedrig / mittel / hoch

Wenn Sie den Abhängigkeitsgraphen nicht in einfachem Englisch erklären können, können Sie das Risiko nicht bewerten.

SimianX AI Risiko-Karte: Verträge, Orakel, Brücken, Governance, Liquidität — Risiko-Karte: Verträge, Orakel, Brücken, Governance, Liquidität

Wie trennt die KI-gesteuerte DeFi-Ertragsanalyse echten Ertrag von Emissionen?

Ein guter KI-Workflow „vorhersagt nicht die APY.“ Er überprüft Mechanismen, überprüft Daten und produziert prüfbare Ausgaben.

Worin KI gut ist (und worin nicht)

KI ist hervorragend darin:

Daten von Explorern, Subgraphen, Dashboards, Dokumentationen und Audits zu aggregieren

strukturierte Felder (Belohnungsraten, Zeitpläne, Admin-Berechtigungen) zu extrahieren

Anomalien erkennen (plötzliche TVL-Spitzen, Änderungen der Belohnungen, Konzentration von Walen)

Szenarienbäume generieren („Was passiert, wenn die Anreize um 50% sinken?“)

KI ist kein Ersatz für:

On-Chain-Validierung,

sorgfältige Positionsgrößenbestimmung,

oder das Verständnis wie Liquidation und MEV funktionieren.

Ein Multi-Agenten-Workflow, den Sie heute implementieren können

Hier ist ein praktischer Plan (funktioniert, ob Sie Ihren eigenen Stack erstellen oder ein strukturiertes Tool wie SimianX AI verwenden, um die Forschung konsistent zu halten):

1. Datenaufnahme

On-Chain-Ereignisse, Pool-Stände, Emissionen und Preisdaten abrufen.

Herkunft speichern: Blocknummern, Zeitstempel und Quellen.

2. Ertragszerlegung

Gebühr/Zins-APR aus der realisierten Geschichte berechnen (nicht nur aktuelle Raten).

Anreize trennen und Belohnungstoken unter Verwendung realistischer Verkaufsannahmen in Basiswährung umrechnen.

3. Liquiditätsmodellierung

Eintritt/Austritt in Ihrer Zielgröße mit routenbewusster Slippage simulieren.

Stresstest für Liquiditätsabzüge nach Änderungen der Anreize durchführen.

4. Risikokartierung

Admin-Rollen, Upgrade-Pfade, Oracle-Abhängigkeiten, Brückenexposition extrahieren.

Risikoflaggen zuweisen (z.B. „upgradefähig ohne Zeitverriegelung“).

5. Szenarientests

Schocks durchführen: Volumen um 70% gesenkt, Belohnungstoken um 50% gesenkt, Stablecoin-Entkopplung, Oracle-Verzögerung.

Ausgabebereiche: best case / base case / worst case Nettorendite.

6. Entscheidungsmemo

Ausgaben in eine verständliche Entscheidung umwandeln: Größe, Eintrittsbedingungen, Ausstiegsplan, Überwachungsanreize.

SimianX AI AI-Agenten-Workflow: aufnehmen → zerlegen → Liquidität modellieren → Risiko bewerten → Szenarien — AI-Agenten-Workflow: aufnehmen → zerlegen → Liquidität modellieren → Risiko bewerten → Szenarien

Ein Beispiel: Eine „40% APY“-Farm in eine Nettorendite-Schätzung umwandeln

Stellen Sie sich einen Stablecoin-Pool vor, der 40% APY bewirbt.

Schritt 1: Den Ertrag zerlegen

Gebühren: 6% (basierend auf dem realisierten Volumen der letzten 30 Tage)

Anreize: 34% (bezahlt in Belohnungstoken)

Schritt 2: Anreize realistisch umwandeln

Frage: Kannst du Belohnungstoken in der Größe verkaufen, ohne den Preis zu crashen?

Wenn die Tiefe der Belohnungstoken dünn ist, könntest du die Anreize um 30–60% reduzieren aufgrund von:

Slippage,

Verkaufsdruck,

Freigabeklippen.

Beispielhafte Reduktion:

Effektive Anreize: 34% → 18%

Schritt 3: Liquidität und Ausstieg modellieren

Wenn der Ausstieg aus deiner Position unter normalen Bedingungen 2% Slippage und 6% unter Stress kostet, muss deine „annualisierte“ Rendite die erwarteten Ausstiegskosten berücksichtigen.

Schritt 4: Risikoprämien hinzufügen

Wenn der Pool ohne starken Zeitverriegelung aufrüstbar ist und auf einem fragilen Oracle basiert, solltest du einen Teil der Rendite als Risikokompensation (nicht Rendite) betrachten.

Ergebnis (veranschaulichend):

Brutto: 40%

Effektive Anreize: 18%

Gebühren: 6%

Zinseszins + Gas: -3%

Erwartete Ausstiegs-Slippage: -2%

Risikoprämie (Tail): -5%

Netto erwartete Rendite ≈ 14%, mit breiten Unsicherheitsbändern.

So verwandelst du eine Marketingzahl in einen Plan.

SimianX AI Beispiel für Netto-Rendite-Wasserfall: brutto APY → Reduktionen → netto erwartete Rendite — Beispiel für Netto-Rendite-Wasserfall: brutto APY → Reduktionen → netto erwartete Rendite

Wo SimianX AI in einen praktischen Renditeforschungszyklus passt

Wenn deine größte Herausforderung nicht die Mathematik, sondern der Prozess ist – konsistent zu bleiben, blinde Flecken zu vermeiden und eine Entscheidungsspur zu führen – kann SimianX AI als strukturierte „Analyse-Notizbuch“-Schicht für DeFi-Renditeforschung fungieren. Nutze es, um:

deine Abschnitte zur Renditezerlegung zu standardisieren,

Annahmen aus mehreren Blickwinkeln zu überprüfen,

und ein teilbares Memo darüber zu führen, was du geglaubt hast und warum.

Das ist besonders wichtig, wenn du Entscheidungen nach Marktregimeänderungen (Volumenrückgänge, Anreizwechsel, Liquiditätsmigration) erneut besuchst. Das Ziel ist nicht perfekte Vorhersage; es ist wiederholbare, erklärbare Analyse.

SimianX AI Forschungsnotiz-Vorlage: Thesis, Ertragsquellen, Risiken, Ausstiegsplan, Trigger — Forschungsnotiz-Vorlage: Thesis, Ertragsquellen, Risiken, Ausstiegsplan, Trigger

FAQ zur AI-gesteuerten DeFi-Ertragsanalyse: annualisierter Ertrag, Liquidität und versteckte Risiken

Wie berechnet man DeFi APY nach Gebühren, Gas und Slippage?

Beginnen Sie mit den realisierten Gebühren-/Zinserträgen und ziehen Sie dann die tatsächlichen Kosten ab: geschätztes Gas für Ernte/Verzinsung, Swap-Gebühren und Slippage sowohl für die Verzinsung als auch für den Ausstieg. Wenn Sie die Ausstiegs-Slippage in Ihrer Größe nicht schätzen können, behandeln Sie den APY als unvollständig.

Was ist der reale Ertrag in DeFi (und warum ist das wichtig)?

„Realer Ertrag“ bedeutet normalerweise Erträge, die aus Gebühren, Zinsen oder Einnahmen stammen, nicht primär aus Token-Emissionen. Es ist wichtig, weil Emissionen plötzlich sinken können und die Preise von Belohnungstoken zusammenbrechen können – wodurch „Ertrag“ zu einem vorübergehenden Zuschuss wird.

Wie bewerte ich das Liquiditätsrisiko in DeFi vor dem Farming?

Modellieren Sie zuerst den Ausstieg: Simulieren Sie den Verkauf/Abzug in Ihrer beabsichtigten Größe unter normalen und angespannten Bedingungen. Achten Sie auf die Konzentration der LP, die Abhängigkeit von Anreizen und ob die Liquidität in engen Bereichen konzentriert ist (häufig in konzentrierten AMMs).

Was sind die häufigsten versteckten Risiken hinter hoch APY-Pools?

Risiko des Upgrade-/Admin-Schlüssels, fragile Orakel, mercenäre Liquidität, Brückenexposition und Liquiditätsklippen von Belohnungstoken sind die großen. Hoher APY zahlt oft dafür, dass Sie ein Risiko tragen, das Sie noch nicht kartiert haben.

Können KI-Agenten die manuelle Due Diligence für DeFi-Protokolle ersetzen?

Sie können es beschleunigen und strukturieren, aber sie sollten die Überprüfung nicht ersetzen. Der beste Einsatz von KI besteht darin, blinde Flecken zu reduzieren, Beweise organisiert zu halten und sich ständig ändernde Bedingungen zu überwachen.

Fazit

Hohe DeFi-Renditen sind kein „kostenloses Geld“ – sie sind eine Mischung aus annualisierten Annahmen, Liquiditätsbeschränkungen und geschichteten versteckten Risiken. Ein starker Ansatz zerlegt die Renditen in Gebühren vs. Anreize, modelliert Liquidität als Austrittsbeschränkung (nicht als eine Eitelkeits-TVL-Zahl) und pflegt eine lebendige Risikokarte über Verträge, Orakel, Governance und Abhängigkeiten. Wenn Sie einen konsistenteren, prüfbaren Workflow zur Bewertung von Farms und zur Dokumentation von Entscheidungen wünschen, erkunden Sie, wie SimianX AI Ihren Forschungsprozess unterstützen kann – von der Renditezersetzung bis hin zu Risiko-Checklisten und szenariobasierten Entscheidungsnotizen.