KI für DeFi-Datenanalyse: Praktischer On-Chain-Workflow

KI für DeFi-Datenanalyse: Ein praktischer On-Chain-Workflow

KI für DeFi-Datenanalyse: Ein praktischer On-Chain-Workflow dreht sich darum, transparente, aber chaotische Blockchain-Aktivitäten in wiederholbare Forschung zu verwandeln: saubere Datensätze, verteidigbare Merkmale, testbare Hypothesen und überwachte Modelle. Wenn Sie jemals TVL-Dashboards, Ertragsseiten und Token-Diagramme angesehen und gedacht haben „das fühlt sich vage an“, ist dieser Workflow Ihr Gegenmittel. Und wenn Sie strukturierte, gestufte Analysen mögen (so wie SimianX AI mehrstufige Forschungszyklen gestaltet), können Sie die gleiche Disziplin in die On-Chain-Arbeit einbringen, sodass die Ergebnisse erklärbar, protokollübergreifend vergleichbar und einfach iterierbar sind.

Warum die Analyse von On-Chain-Daten schwieriger (und besser) ist, als es aussieht

On-Chain-Daten geben Ihnen die Grundwahrheit darüber, was passiert ist: Übertragungen, Tauschgeschäfte, Kredite, Liquidationen, Staking, Governance-Abstimmungen und Gebührenflüsse. Aber „Grundwahrheit“ bedeutet nicht „einfache Wahrheit“. DeFi-Analysten stoßen auf Probleme wie:

• Entitätsambiguität: Adressen sind keine Identitäten; Verträge sind Proxys für andere Verträge; Relayer maskieren EOAs.

• Komponierbare Flüsse: Eine Benutzeraktion löst mehrere interne Aufrufe, Ereignisse und Zustandsänderungen aus.

• Anreizverzerrung: Erträge können durch Emissionen, Wash-Aktivitäten oder temporäres Liquiditäts-Mining aufgebläht werden.

• Gegnerische Umgebungen: MEV, Sandwiching, Oracle-Spiele und Governance-Erfassung schaffen nicht-stationäres Verhalten.

• Bewertungsfallen: Die Kennzeichnung von „guten Protokollen“ vs. „schlechten Protokollen“ ist subjektiv, es sei denn, Sie definieren ein messbares Ergebnis.

Der Vorteil ist riesig: Wenn Sie eine KI-bereite Pipeline aufbauen, können Sie Fragen mit Beweisen beantworten, nicht mit Gefühlen – und dann denselben Workflow immer wieder ausführen, während sich die Bedingungen ändern.

Schritt 0: Beginnen Sie mit einer Entscheidung, nicht mit einem Datensatz

Der schnellste Weg, Zeit in DeFi zu verschwenden, besteht darin, „alles herunterzuladen“ und zu hoffen, dass Muster auftauchen. Definieren Sie stattdessen:

1. Entscheidung: Was werden Sie basierend auf der Analyse anders machen?
2. Objekt: Protokoll, Pool, Token, Vault-Strategie oder Wallet-Kohorte?
3. Zeithorizont: Intraday, wöchentlich, vierteljährlich?
4. Ergebnismetrik: Was zählt als Erfolg oder Misserfolg?

Beispielentscheidungen, die gut zu KI passen

• Protokollrisikobeobachtung: „Sollten wir die Exposition gegenüber diesem Kreditmarkt begrenzen?“

• Ertragsnachhaltigkeit: „Sind diese APY hauptsächlich Emissionen oder gebührenbasiert?“

• Liquiditätsgesundheit: „Können wir mit akzeptablem Slippage unter Stress ein- und austreten?“

• Wallet-Verhalten: „Kommen ‚smarte Geld‘-Kohorten zusammen oder verteilen sie sich?“

• Governance-Dynamik: „Konzentration sich die Stimmkraft bei wenigen Entitäten?“

Wichtige Erkenntnis: KI ist am stärksten, wenn das Ziel messbar ist (z. B. Rückgangswahrscheinlichkeit, Liquidationshäufigkeit, Verhältnis von Gebühren zu Emissionen), nicht wenn das Ziel „gute Erzählung“ ist.

Schritt 1: Bauen Sie Ihre On-Chain-Datenbasis auf (Quellen + Reproduzierbarkeit)

Ein praktischer On-Chain-Workflow benötigt zwei Ebenen: rohe Kettenwahrheit und angereicherten Kontext.

A. Rohe Kettenwahrheit (kanonische Eingaben)

Planen Sie mindestens Folgendes zu sammeln:

• Blöcke/Transaktionen: Zeitstempel, Gas, Erfolg/Misserfolg

• Protokolle/Ereignisse: von Verträgen ausgegeben (DEX-Swaps, Prägungen/Verbrennungen, Kredite, Rückzahlungen)

• Spuren/interne Aufrufe: Aufrufgraph für komplexe Transaktionen (besonders wichtig für Aggregatoren und Vaults)

• Zustands-Snapshots: Salden, Reserven, Schulden, Sicherheiten, Governance-Power zum Zeitpunkt t

Profi-Tipp: Behandeln Sie jeden Datensatz als versionierten Snapshot:

• Kette + Blockbereich (oder genaue Blockhöhen)

• Indexer-Version (wenn ein Drittanbieter verwendet wird)

• Dekodierungs-ABI-Versionen

• Preisoracle-Methode

B. Anreicherung (Kontext, den Sie für "Bedeutung" benötigen)

• Token-Metadaten: Dezimalstellen, Symbole, Wrapper, Rebasierungsverhalten

• Preisdaten: vertrauenswürdige Oracle-Preise + DEX-abgeleitete TWAPs (mit Sicherheitsvorkehrungen)

• Protokollsemantik: welche Ereignisse welchen wirtschaftlichen Aktionen entsprechen

• Labels: Vertragskategorien (DEX, Kreditvergabe, Brücken), bekannte Multisigs, CEX-Hot-Wallets usw.

Minimales reproduzierbares Schema (was Sie in Ihrem Lager haben möchten)

Denken Sie in „Faktentabellen“ und „Dimensionen“:

• fact_swaps(chain, block_time, tx_hash, pool, token_in, token_out, amount_in, amount_out, trader, fee_paid)

• fact_borrows(chain, block_time, market, borrower, asset, amount, rate_mode, health_factor)

• dim_address(address, label, type, confidence, source)

• dim_token(token, decimals, is_wrapped, underlying, risk_flags)

• dim_pool(pool, protocol, pool_type, fee_tier, token0, token1)

Verwenden Sie inline code-Benennungen konsistent, damit nachgelagerte Funktionen nicht brechen.

Schritt 2: Normalisieren Sie Entitäten (Adressen → Akteure)

KI-Modelle denken nicht in Hex-Zeichenfolgen; sie lernen aus Verhaltensmustern. Ihre Aufgabe ist es, Adressen, wo möglich, in stabile „Entitäten“ umzuwandeln.

Praktischer Ansatz zur Kennzeichnung (schnell → besser)

Beginnen Sie mit drei Ebenen:

• Ebene 1 (hohe Zuverlässigkeit): Protokollverträge, bekannte Multisigs, verifizierte Deployers

• Ebene 2 (mittel): Cluster-Heuristiken (gemeinsame Finanzierungsquelle, wiederholte Interaktionsmuster)

• Ebene 3 (niedrig): Verhaltensarchetypen (Arb-Bot, MEV-Sucher, passive LP)

Was für jedes Label gespeichert werden soll

• label (z. B. „MEV-Bot“, „Protokollkasse“)

• confidence (0–1)

• evidence (ausgelöste Regeln, Heuristiken, Links)

• valid_from / valid_to (Bezeichnungen ändern sich!)

Wallet-Clustering: Halten Sie es konservativ

Clustering kann helfen (z. B. Adressen, die von einem Betreiber kontrolliert werden, gruppieren), aber es kann auch Ihr Dataset vergiften, wenn es falsch ist.

• Bevorzugen Sie Präzision über Rückruf: Falsche Zusammenführungen sind schlimmer als verpasste Zusammenführungen.

• Verfolgen Sie Cluster als Hypothesen, nicht als Fakten.

• Halten Sie rohe Adressen verfügbar, damit Sie zurückrollen können.

Schritt 3: Feature-Engineering für DeFi (die „wirtschaftliche Wahrheit“ Ebene)

Hier wird KI nützlich. Ihr Modell lernt aus Merkmalen – also entwerfen Sie Merkmale, die Mechanismen widerspiegeln, nicht nur „Zahlen“.

A. DEX- & Liquiditätsmerkmale (Ausführungsrealität)

Nützliche Merkmale sind:

• Tiefe & Slippage: geschätzte Preiswirkung für Handelsgrößen (z. B. $10k/$100k/$1m)

• Liquiditätsverteilung: Konzentration nahe dem aktuellen Preis (für konzentrierte Liquidität AMMs)

• Gebühreneffizienz: Gebühren pro Einheit TVL, Gebühren pro Einheit Volumen

• Wash-Trading-Signale: hohes Volumen mit geringer Netto-Positionsänderung

• MEV-Druck: Sandwich-Muster, Backrun-Häufigkeit, Prioritätsgebühren-Spitzen rund um Pool-Aktivitäten

Fette Regel: Wenn Ihnen Handelsfähigkeit wichtig ist, modellieren Sie Slippage unter Stress, nicht „durchschnittliches Tagesvolumen“.

B. Kreditmerkmale (Insolvenz & Reflexivität)

• Nutzungsrate: Indikator für Nachfragedruck

• Sicherheitenkonzentration: Top-N Sicherheitenanteil (Wal-Risiko)

• Liquidationsdichte: wie viel Sicherheiten sich in der Nähe von Liquidationsschwellen befinden

• Schuldenspiegel: Liquidationen, die scheitern oder weniger als die Schulden zurückbringen

• Änderungen im Zinssatzregime: abrupte Änderungen der Leih-/Angebotszinsen

C. “Realer Ertrag” vs Anreiz-Ertrag (Kern der Nachhaltigkeit)

DeFi-Erträge mischen oft:

• Gebührenunterstützter Ertrag: Handelsgebühren, Leihzinsen, Protokollumsatz

• Anreiz-Ertrag: Token-Emissionen, Belohnungen, Bestechungen, einmalige Subventionen

Eine praktische Zerlegung:

• brutto_ertrag = gebühren_ertrag + anreiz_ertrag

• realer_ertrag ≈ gebühren_ertrag - verwässerungskosten (wobei die Verwässerungskosten kontextabhängig sind, aber Sie sollten zumindest die Emissionen als Prozentsatz der Marktkapitalisierung und des Wachstums des zirkulierenden Angebots verfolgen)

Wichtige Erkenntnis: nachhaltiger Ertrag ist selten der höchste Ertrag. Es ist der Ertrag, der überlebt, wenn die Anreize nachlassen.

Schritt 4: Ziel beschriften (was Sie möchten, dass das Modell vorhersagt)

Viele DeFi-Datensätze scheitern, weil die Labels vage sind. Gute Ziele sind spezifisch und messbar.

Beispiele für Modellziele

• Risikoklassifizierung: “Wahrscheinlichkeit eines >30% TVL-Rückgangs in 30 Tagen”

• Liquiditätsschock: “Chance auf Slippage >2% bei einem Handel von $250k während hoher Volatilität”

• Ertragskollaps: “Verhältnis von Gebühren zu Emissionen fällt unter 0,3 für 14 aufeinanderfolgende Tage”

• Ausnutzung/Anomalie: “Abnormale Abflüsse im Verhältnis zur historischen Basislinie”

• Regimeerkennung: “Markt wechselt von organischer zu anreizgesteuerter Liquidität”

Vermeiden Sie Label-Leckagen

Wenn Ihr Label zukünftige Informationen verwendet (wie eine spätere Ausnutzung), stellen Sie sicher, dass Ihre Merkmale nur Daten verwenden, die vor dem Ereignis verfügbar sind. Andernfalls “schummelt” das Modell.

Schritt 5: Wählen Sie den richtigen KI-Ansatz (und wo LLMs passen)

Verschiedene DeFi-Fragen entsprechen verschiedenen Modellfamilien.

A. Zeitreihenprognose (wenn Dynamik wichtig ist)

Verwenden Sie, wenn Sie vorhersagen:

• Gebühren, Volumen, Nutzung, Emissionspläne

• TVL-Zuflüsse/-Abflüsse

• Volatilitätsregime

B. Klassifikation & Ranking (wenn Sie „Top-Kandidaten“ auswählen)

Verwenden Sie, wenn Sie benötigen:

• „Top 20 Pools nach nachhaltiger Rendite“

• „Protokolle, die am wahrscheinlichsten Liquiditätsschocks erleben“

• „Wallet-Kohorten, die am wahrscheinlichsten ansammeln“

C. Anomalieerkennung (wenn Sie den Angriff noch nicht kennen)

Nützlich für:

• neue Exploit-Muster

• Governance-Angriffe

• Brückenentwässerungssignaturen

• Oracle-Manipulationsregime

D. Graph-Lernen (wenn Beziehungen das Signal sind)

On-Chain ist natürlich ein Graph: Wallets ↔ Verträge ↔ Pools ↔ Vermögenswerte. Graph-basierte Merkmale können flache Tabellen übertreffen für:

• Sybil-Erkennung

• koordiniertes Verhalten

• Ansteckungswege (Liquidationskaskaden)

Wo LLMs helfen (und wo nicht)

LLMs sind großartig für:

• das Parsen von Vorschlägen, Dokumenten, Audits in strukturierte Notizen

• das Extrahieren von „was sich geändert hat“ in Governance-Foren

• das Generieren von Hypothesen und Überprüfungen

LLMs sind kein Ersatz für:

• korrekte On-Chain-Dekodierung

• kausale Inferenz

• Backtesting-Disziplin

Ein praktisches Hybrid:

• LLMs für Interpretation + Struktur

• ML/Zeitreihen/Grafiken für Prognose + Bewertung

• regelbasierte Überprüfungen für harte Einschränkungen

Schritt 6: Bewertung und Backtesting (der nicht verhandelbare Teil)

DeFi ist nicht stationär. Wenn Sie nicht sorgfältig bewerten, ist Ihr „Signal“ eine Illusion.

A. Nach Zeit aufteilen, nicht zufällig

Verwenden Sie zeitbasierte Aufteilungen:

• Trainieren: ältere Perioden

• Validieren: Mitte

• Testen: das aktuellste Out-of-Sample-Fenster

B. Sowohl Genauigkeit als auch Entscheidungsqualität verfolgen

In DeFi kümmern Sie sich oft um Ranking und Risiko, nicht nur um „Genauigkeit“.

• Klassifikation: Präzision/Rückruf, ROC-AUC, PR-AUC

• Ranking: NDCG, top-k Trefferquote

• Risiko: Kalibrierungskurven, erwarteter Verlust, Drawdown-Statistiken

• Stabilität: Leistungsabfall über die Zeit (Drift)

Eine einfache Bewertungscheckliste

1. Definieren Sie die Entscheidungsregel (z. B. „vermeiden, wenn das Risiko-Score > 0,7“)
2. Backtesten mit Transaktionskosten- & Slippage-Annahmen
3. Führen Sie Stressregime durch (hohe Gaspreise, hohe Volatilität, Liquiditätsengpass)
4. Vergleichen Sie mit Basislinien (einfache Heuristiken gewinnen oft)
5. Speichern Sie eine Audit-Trail (Merkmale, Modellversion, Snapshot-Blöcke)

Schritt 7: Bereitstellen als Schleife (nicht als einmaliger Bericht)

Ein echtes „praktisches Workflow“ ist eine Schleife, die Sie jeden Tag/Woche ausführen können.

Kernproduktionsschleife

• Neue Blöcke/Ereignisse aufnehmen

• Merkmale in rollierenden Fenstern neu berechnen

• Pools/Protokolle/Wallet-Kohorten bewerten

• Warnungen bei Schwellenwertüberschreitungen auslösen

• Erklärungen und Snapshots für die Nachvollziehbarkeit protokollieren

Überwachung, die in DeFi wichtig ist

• Daten-Drift: Sind Volumen/Gebühren/Regime außerhalb historischer Bereiche?

• Label-Drift: Ändert sich das Verhalten von „MEV-Bots“?

• Pipeline-Gesundheit: Fehlende Ereignisse, ABI-Dekodierungsfehler, Preisoracle-Anomalien

• Modellverfall: Leistungsabfall in den letzten Fenstern

Praktische Regel: Wenn Sie nicht erklären können, warum das Modell seinen Score geändert hat, können Sie ihm in einem reflexiven Markt nicht vertrauen.

Ein praktisches Beispiel: „Ist dieser APY echt?“

Wenden wir den Workflow auf eine häufige DeFi-Falle an: attraktive Renditen, die größtenteils Anreize sind.

Schritt-für-Schritt

• Objekt definieren: ein spezifischer Pool/Vault

• Horizont: nächste 30–90 Tage

• Ergebnis: Nachhaltigkeitsbewertung

Berechnen:

• fee_revenue_usd (Handelsgebühren / Kreditkosten)

• incentives_usd (Emissionen + Bestechungen + Belohnungen)

• net_inflows_usd (ist TVL organisch oder Söldnerkapital?)

• user_return_estimate (Gebühreneinnahmen minus IL / Kreditkosten, wo relevant)

Ein einfaches Nachhaltigkeitsverhältnis:

• fee_to_incentive = fee_revenue_usd / max(incentives_usd, 1)

Interpretation:

• fee_to_incentive > 1.0 deutet oft auf gebührenunterstützte Renditen hin

• fee_to_incentive < 0.3 deutet darauf hin, dass Anreize dominieren

KI hinzufügen:

• Prognose von fee_revenue_usd unter mehreren Volumenszenarien

• Klassifizierung des Regimes „organisch vs anreizgetrieben“

• Warnung, wenn das Verhältnis schnell abwärts tendiert

Wie funktioniert KI für DeFi-Datenanalyse on-chain?

KI für DeFi-Datenanalyse funktioniert on-chain, indem es niedrigstufige Blockchain-Artefakte (Transaktionen, Protokolle, Rückverfolgbarkeiten und Zustände) in ökonomische Merkmale (Gebühren, Hebel, Liquiditätstiefe, Risikokonzentration) umwandelt und dann Muster lernt, die Ergebnisse vorhersagen, die Sie messen können (Ertragsnachhaltigkeit, Liquiditätsschocks, Insolvenzrisiko, anomale Ströme). Der „AI“-Teil ist nur so gut wie:

• die Merkmalszuordnung von Ereignissen → Wirtschaft,

• die Labels, die Erfolg/Misserfolg definieren,

• und die Evaluationsschleife, die Überanpassung verhindert.

Wenn Sie den Workflow als wiederholbares System betrachten – ähnlich dem gestuften Forschungsansatz, der in der SimianX-ähnlichen mehrstufigen Analyse betont wird – erhalten Sie Modelle, die sich im Laufe der Zeit verbessern, anstatt brüchige einmalige Erkenntnisse.

Praktische Werkzeuge: ein minimales Stack, das Sie tatsächlich betreiben können

Sie benötigen kein großes Team, aber Sie brauchen Disziplin.

A. Datenebene

• Lager (Tabellen + Partitionen nach Kette/Zeit)

• ABI-Dekodierung und Ereignisnormalisierung

• Preispipeline mit Oracle/TWAP-Schutzmaßnahmen

B. Analytik-Ebene

• Merkmalsjobs (rollende Fenster, Kohortenmetriken)

• Evaluierungsrahmen (Zeitspaltungen, Baselines, Stresstests)

• Dashboards + Alarmierung

C. „Forschungsagent“-Ebene (optional, aber leistungsstark)

Hier glänzt eine Multi-Agenten-Denkweise:

• ein Agent überprüft die Datenqualität

• einer konzentriert sich auf die Protokollmechanik

• einer testet Annahmen unter Stress

• einer schreibt das endgültige Briefing mit Zitaten und Vorbehalten

Hier kann auch SimianX AI ein hilfreiches mentales Modell sein: Anstatt sich auf eine einzige „allwissende“ Analyse zu verlassen, nutzen Sie spezialisierte Perspektiven und zwingen Sie zu expliziten Abwägungen – und erstellen Sie dann einen klaren, strukturierten Bericht. Sie können den Plattformansatz bei SimianX AI erkunden.

Häufige Fehlermodi (und wie man sie vermeidet)

• TVL mit Gesundheit verwechseln: TVL kann gemietet werden. Verfolgen Sie Abwanderung, Konzentration und Gebühreneffizienz.

• Slippage-Kosten ignorieren: Backtests ohne Ausführungsannahmen sind Fantasie.

• Labels übervertrauen: „Smart Money“-Labels driften; behalten Sie das Vertrauen und validieren Sie erneut.

• Anreize nicht modellieren: Emissionspläne sind wichtig; behandeln Sie sie als erstklassige Variablen.

• Kein Prüfpfad: Wenn Sie eine Punktzahl aus denselben Blöcken nicht reproduzieren können, ist es keine Forschung – es ist Inhalt.

FAQ zur KI für DeFi-Datenanalyse: Ein praktischer On-Chain-Workflow

Wie baut man On-Chain-Funktionen für maschinelles Lernen in DeFi auf?

Beginnen Sie mit den Protokollmechanismen: Ordnen Sie Ereignisse der Ökonomie zu (Gebühren, Schulden, Sicherheiten, Liquiditätstiefe). Verwenden Sie rollierende Fenster, vermeiden Sie Leckagen und speichern Sie Funktionsdefinitionen mit Versionierung, damit Sie Ergebnisse reproduzieren können.

Was ist realer Ertrag in DeFi und warum ist er wichtig?

Der reale Ertrag ist der Ertrag, der hauptsächlich durch organische Protokollumsätze (Gebühren/Zinsen) und nicht durch Tokenemissionen gedeckt ist. Er ist wichtig, weil Emissionen verblassen können, während gebührenbasierte Renditen oft bestehen bleiben (obwohl sie immer noch zyklisch sein können).

Was ist der beste Weg, um DeFi-Signale zu backtesten, ohne sich selbst zu täuschen?

Teilen Sie nach Zeit, berücksichtigen Sie Transaktionskosten und Slippage und testen Sie über Stressregime hinweg. Vergleichen Sie immer mit einfachen Baselines; wenn Ihr Modell eine Heuristik nicht zuverlässig übertreffen kann, ist es wahrscheinlich überangepasst.

Können LLMs quantitative On-Chain-Analysen ersetzen?

LLMs können die Interpretation beschleunigen – Vorschläge zusammenfassen, Annahmen extrahieren, Checklisten organisieren – aber sie können die korrekte Ereignisdekodierung, rigoroses Labeling und zeitbasierte Bewertungen nicht ersetzen. Verwenden Sie LLMs, um die Forschung zu strukturieren, nicht um die Kette zu „halluzinieren“.

Wie erkenne ich anreizgetriebene (Söldner-)Liquidität?

Verfolgen Sie den TVL-Abgang, die Verhältnisse von Gebühren zu Anreizen und die Zusammensetzung der Wallet-Kohorten. Wenn Liquidität erscheint, wenn die Anreize steigen, und schnell danach wieder verschwindet, behandeln Sie die Rendite als fragil, es sei denn, die Gebühren unterstützen sie unabhängig.

Fazit

KI wird im DeFi-Bereich wirklich wertvoll, wenn Sie On-Chain-Geräusche in einen wiederholbaren Arbeitsablauf umwandeln: entscheidungsorientierte Rahmenbedingungen, reproduzierbare Datensätze, konservative Entitätskennzeichnung, mechanismenbasierte Merkmale, zeitlich aufgeteilte Bewertungen und kontinuierliche Überwachung. Folgen Sie diesem praktischen On-Chain-Zyklus, und Sie werden Analysen produzieren, die über Protokolle hinweg vergleichbar, widerstandsfähig gegenüber Regimewechseln und für Teamkollegen oder Stakeholder erklärbar sind.

Wenn Sie eine strukturierte Möglichkeit suchen, gestufte, multiperspektivische Forschung durchzuführen (und komplexe Daten in klare, teilbare Ergebnisse zu übersetzen), erkunden Sie SimianX AI als Modell zur Organisation rigoroser Analysen in einen umsetzbaren Arbeitsablauf.

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Quellen

• DefiLlama (TVL & yields)
• Etherscan
• Dune Analytics