Einsatz von KI zur Prüfung von DeFi-Renditen: Reale Renditen & Tail...

Verwendung von KI zur Prüfung von DeFi-Renditen: Reale Renditen und Tail-Risiken

„Hohe APY“ ist die lauteste Marketingzeile in DeFi – und oft die wenig informativste. Wenn Sie ernsthaft an Kapitalerhaltung interessiert sind, benötigen Sie Verwendung von KI zur Prüfung von DeFi-Renditen: Reale Renditen und Tail-Risiken als einen wiederholbaren Prozess: Berechnen Sie, was Sie tatsächlich verdienen (netto der Emissionsgeräusche), und modellieren Sie die Ausfälle, die auftreten, wenn Liquidität, Orakel oder Governance versagen. In diesem Leitfaden behandeln wir Renditen wie ein messbares Cashflow-Problem und Tail-Risiken wie ein Ingenieurproblem. Wir werden auch SimianX AI als eine praktische Möglichkeit erwähnen, Ihre Forschung in konsistente, prüfbare Schleifen zu strukturieren (anstatt einmalige „Vibes“-Analysen). Besuchen Sie SimianX AI, um zu sehen, wie strukturierte Arbeitsabläufe Ihnen helfen können, Annahmen und Ergebnisse zu dokumentieren.

Warum „APY“ eine Falle ist (und warum reale Rendite die einzige Zahl ist, die zählt)

Die meisten DeFi-Frontends zeigen eine einzelne APY, die grundlegend unterschiedliche Renditequellen mischt:

Schlüsselidee: APY ist keine Rendite. APY ist eine Geschichte. Reale Rendite ist ein Cashflow.

Eine „10% APY“ kann sein:

So das Ziel ist es, realisierten Ertrag (was Sie verdient haben) und realen Ertrag (was wahrscheinlich unter realistischen Regimen nachhaltig ist) zu berechnen und dann es für Tail-Risiko abzuzinsen.

Realer Ertrag vs. realisierter Ertrag vs. risikoadjustierter Ertrag

Denken Sie an drei Schichten:

1. Realisierter Ertrag: was tatsächlich über einen Zeitraum passiert ist (z. B. 7D/30D)

2. Realer Ertrag: der Teil des Ertrags, der plausibel ohne Subventionen anhält

3. Risikoadjustierter Ertrag: realer Ertrag minus erwartete Verluste aus Tail-Ereignissen (gewichtet nach Wahrscheinlichkeit und Schwere)

In der Praxis werden Sie schätzen:

Eine praktische Zerlegung: Woher DeFi-Renditen wirklich kommen

Sie können den Ertrag nicht testen, bis Sie ihn genau definieren. Verwenden Sie eine Zerlegung, die Cashflows von Anreizen und von Preisdrift trennt.

Vorlage zur Ertragszerlegung

Best Practice: Berechnen Sie die Rendite in dem Basisvermögen, das Ihnen wichtig ist (z. B. USD, ETH, Stablecoin) und notieren Sie die Umrechnungsregeln.

Eine minimale Formel, die Selbsttäuschung vermeidet

Eine einfache, aber nützliche Buchhaltungsidentität:

realized_return = fee_income + interest_income + rewards_value - (gas + slippage + IL + hedging_costs)

Dann trennen Sie:

Hier kann KI helfen – nicht indem sie „APY vorhersagt“, sondern indem sie die Buchhaltung automatisiert, Datenquellen validiert und konsistente Stresstests über Protokolle hinweg durchführt.

Wie können Sie KI nutzen, um DeFi-Renditen auf reale Renditen und Tail-Risiken zu testen?

Ein guter KI-Workflow ersetzt nicht das Urteilsvermögen. Er ersetzt Inkonsistenz.

Anstelle eines monolithischen Modells verwenden Sie eine Multi-Agenten-Pipeline, bei der jeder Agent eine enge Aufgabe, klare Eingaben/Ausgaben und eine Prüfspur hat. Dies reduziert Halluzinationen und macht Ihre Forschung reproduzierbar.

Hier ist eine praktische Architektur, die Sie mit LLM-Agenten + deterministischen On-Chain-Analysen implementieren können:

1. Ingestionsagent

Zieht Rohdaten: Poolereignisse, Belohnungspläne, Sätze, Salden, Governance-Änderungen, Oracle-Konfigurationen. Gibt normalisierte Tabellen mit Zeitstempeln und Herkunft aus.

2. Protokoll-Kartenagent

Liest Dokumente/Verträge und gibt eine „Mechanismuskarte“ aus: Upgradefähigkeit, Admin-Rollen, Oracle-Abhängigkeiten, Gebührenwege, Liquidationsregeln, gebridgte Komponenten.

3. Renditebuchhalter-Agent

Berechnet realisierte Gebühren-APR, Zins-APR, Anreiz-APR; versöhnt Annahmen zur Zinseszinsberechnung; kennzeichnet „APY-Mathematiktricks“.

4. Risikobewertungsagent

Bewertet Risikokategorien mit Beweisen: Vertragsrisiko, Oracle-Risiko, Liquiditätsrisiko, Governance-Risiko, Brückenrisiko, wirtschaftliches Entwurfsrisiko.

5. Tail-Risiko-Simulationsagent

Führt Stressszenarien durch und gibt Verlustverteilungen, maximale Rückgänge und „Breakpoints“ aus (unter welchen Bedingungen kommt es zu Insolvenz oder erzwungenem Abbau).

6. Überwachungs- & Alarmagent

Beobachtet Parameteränderungen, Administratoraktionen, große Wallet-Flüsse, Abweichungen bei Orakeln, Entkopplungsrisiken, Liquiditätsverdampfung.

7. Berichtsagent

Erstellt ein konsistentes Memo: was Sie verdienen, warum, was es bricht und was Sie überwachen.

Werkzeuge wie SimianX AI können Ihnen helfen, diesen Workflow strukturiert zu halten – gleiche Abschnitte, gleiche Annahmen, gleiche Entscheidungswege – sodass Ihre Analyse über Chains und Protokolle hinweg skalierbar ist, anstatt in verstreuten Notizbüchern zu leben.

Erstellung des „realen Ertrags“-Rechners: Schritt für Schritt (mit wichtigen Prüfungen)

Unten finden Sie einen praktischen Implementierungsplan. Der Schlüssel ist, Erträge als Datenprodukt zu behandeln.

Schritt 1: Definieren Sie die Rechnungseinheit und das Bewertungsfenster

Wählen Sie:

Häufiger Fehler: den Zinseszins-APY-Vault mit einem nicht-zinseszinsfähigen APR-Pool zu vergleichen, ohne zu normalisieren.

Schritt 2: Berechnen Sie den realisierten Gebühr/Zins-Ertrag (den nachhaltigen Kern)

Für AMMs:

Für das Verleihen:

Schritt 3: Preisbelohnungen wie ein Risikomanager, nicht wie ein Vermarkter

Wenn ein Protokoll Anreize zahlt, markieren Sie sie auf zwei Arten:

Warum Haarschnitt? Weil Belohnungen Verkaufdruck erzeugen – insbesondere wenn mercenäre Liquidität farmen und aussteigen.

Wenn die Rentabilität Ihrer Strategie unter einem konservativen Ertragsmark verschwindet, haben Sie keinen Ertrag – Sie haben Subventionsrisiko.

Schritt 4: Ziehen Sie die Kosten ab, die jeder ignoriert

Mindestens einbeziehen:

Verwenden Sie inline code Variablen in Ihrem Arbeitsblatt, um es explizit zu halten:

Schritt 5: Fügen Sie strategiespezifische Risikoanpassungen hinzu

Impermanenter Verlust (IL) für LP-Positionen:

(z. B. „Preis bewegt sich ±30 % in 24h“-Szenarien)

Liquidationsrisiko für gehebelte Erträge:

Tail-Risiken in DeFi: Modellieren Sie die Explosionen, nicht die Durchschnitte

Tail-Risiko ist der Grund, warum „sicher aussehende“ Erträge implodieren. Ein robuster Ertragstest muss Mechanismus-Ebene Fehlermodi einschließen.

Eine praktische Tail-Risiko-Taxonomie (nützlich für AI-Bewertung)

Stresstest-Szenarien, die tatsächlich passieren

Erstelle Szenariotests, wie du ein System in der Produktion testen würdest: Eingaben → Mechanismus → Ergebnis.

Hier sind hochgradige Szenarien:

1. Kollaps des Belohnungstokens

2. Liquiditätsvakuum

3. Abweichung/Manipulation des Orakels

4. Entkopplung des Stablecoins

5. Governance-Schock

Tail-Risiko-Metriken, die ehrlicher sind als APY

Statt nur einer Punkteschätzung, gib einen Risikobericht aus:

Eine Strategie mit 20% „APY“, aber einer monatlichen Wahrscheinlichkeit von 10% für ein -40%-Ereignis ist keine Rendite. Es ist ein Lottoschein.

Eine wiederholbare Checkliste: Was deine KI-Agenten vor deiner Einzahlung überprüfen sollten

Nutze diese Checkliste als Agentenaufforderung oder als manuelle Zugangskontrolle:

Umsetzung in der Praxis mit SimianX AI: Analyse in einen Workflow umwandeln

Der schwierigste Teil der DeFi-Ertragsforschung ist nicht die Mathematik – es ist die Disziplin: die gleichen Überprüfungen jedes Mal durchzuführen, Annahmen zu dokumentieren und konsistent zu reagieren, wenn sich die Bedingungen ändern.

Ein strukturierter Plattformansatz (wie SimianX AI) hilft Ihnen:

Wenn Sie intern entwickeln, behandeln Sie Ihre Pipeline wie ein Produkt: definieren Sie Eingaben/Ausgaben, schreiben Sie Tests (Datenvaliditätsprüfungen) und versionieren Sie Ihre Annahmen.

FAQ zur Verwendung von KI zur Prüfung von DeFi-Erträgen: Reale Erträge und Tail-Risiken

Wie berechnet man den realen Ertrag in DeFi, ohne von Emissionen getäuscht zu werden?

Trennen Sie Gebühr/Zinseinkommen von Tokenanreizen und bewerten Sie Anreize dann mit einem konservativen Haarschnitt. Wenn der Nettorendite nur unter optimistischen Belohnungspreisen positiv ist, halten Sie wahrscheinlich eine Subventionsexposition anstelle eines nachhaltigen Ertrags.

Was ist der reale Ertrag im Vergleich zu APY im DeFi-Ertragsanbau?

APY ist oft eine gemischte Marketingzahl, die von einer Verzinsung und stabilen Belohnungspreisen ausgeht. Der reale Ertrag konzentriert sich auf cashflow-ähnliche Quellen (Gebühren/Zinsen) und fragt, ob die Renditen bestehen bleiben, wenn die Anreize sinken und die Volumina sich zurückentwickeln.

Wie testen Sie DeFi-Renditen auf Tail-Risiken?

Führen Sie Szenarien wie den Zusammenbruch von Belohnungstoken, Liquiditätsvakuum, Abweichungen bei Orakeln und Stablecoin-Entkopplung durch. Messen Sie die Ergebnisse mit maximalem Drawdown, CVaR, Wahrscheinlichkeitsgrenzen für den Ruin und liquiditätsbereinigten Ausstiegskosten.

Beste Methode zur Bewertung von DeFi-Ertragsfarmen mit KI-Agenten?

Verwenden Sie einen Multi-Agenten-Workflow: ein Agent verarbeitet Daten, ein anderer kartiert Protokollmechanismen, einer berechnet den realisierten Ertrag, einer bewertet Risiken und einer führt Stresstestszenarien durch. Der Punkt ist Konsistenz und Prüfbarkeit, nicht „Vorhersage“.

Was sind die größten versteckten Risiken hinter hohen DeFi-APYs?

Anreizklippen, Verkaufsdruck von Belohnungstoken, dünne Ausstiegsliquidität, Orakelmanipulation, Governance-Überraschungen und Brückenansteckung. Diese treten oft nur unter Stress auf – genau dann, wenn Sie aussteigen möchten.

Fazit

Wenn Sie aufhören möchten, den Schlagzeilen-APYs nachzujagen und beginnen möchten, dauerhafte Entscheidungen zu treffen, behandeln Sie Die Verwendung von KI zur Prüfung von DeFi-Renditen: Reale Renditen und Tail-Risiken als Standardarbeitsverfahren: Zerlegen Sie die Renditen, bewerten Sie Anreize konservativ, ziehen Sie reale Kosten ab und testen Sie die Versagensmodi, die wichtig sind. Wenn Sie dasselbe Framework über Protokolle hinweg anwenden, werden Sie schnell sehen, welche Renditen cashflow-getrieben sind – und welche nur subventioniertes Risiko darstellen.

Um dies als wiederholbaren Workflow (mit konsistenten Vorlagen, Annahmen und Entscheidungswegen) zu operationalisieren, erkunden Sie SimianX AI und verwenden Sie es als Struktur für Ihren mehrstufigen Forschungsprozess.