Usando IA para Probar Rendimientos DeFi: Rendimientos Reales y Riesgos Colaterales
“Alta APY” es la línea de marketing más ruidosa en DeFi—y a menudo la menos informativa. Si te tomas en serio la preservación de capital, necesitas Usar IA para probar rendimientos DeFi: Rendimientos reales y riesgos colaterales como un proceso repetible: calcula lo que realmente ganas (neto de ruido de emisiones) y modela las explosiones que ocurren cuando la liquidez, los oráculos o la gobernanza fallan. En esta guía, trataremos el rendimiento como un problema de flujo de efectivo medible y el riesgo colateral como un problema de ingeniería. También haremos referencia a SimianX AI como una forma práctica de estructurar tu investigación en bucles consistentes y auditables (en lugar de un análisis de “vibras” único). Visita SimianX AI para ver cómo los flujos de trabajo estructurados pueden ayudarte a documentar supuestos y resultados.
Por qué “APY” es una trampa (y por qué el rendimiento real es el único número que importa)
La mayoría de las interfaces DeFi muestran un único APY que mezcla fuentes de retorno fundamentalmente diferentes:
Idea clave: APY no es un rendimiento. APY es una historia. El rendimiento real es un flujo de efectivo.
Un “10% APY” puede ser:
Así que el objetivo es calcular el rendimiento realizado (lo que ganaste) y el rendimiento real (lo que probablemente es sostenible bajo regímenes realistas), luego descontarlo por riesgo de cola.
Rendimiento real vs. rendimiento realizado vs. rendimiento ajustado por riesgo
Piensa en tres capas:
1. Rendimiento realizado: lo que realmente sucedió durante un período (por ejemplo, 7D/30D)
2. Rendimiento real: la parte del rendimiento que plausiblemente persiste sin subsidios
3. Rendimiento ajustado por riesgo: rendimiento real menos pérdidas esperadas por eventos de cola (ponderadas por probabilidad y severidad)
En la práctica, estimarás:
fee_apr de flujos de tarifas en cadenaemissions_apr de programas de recompensas y precios de tokensnet_real_yield después de costos + suposiciones de régimen realistastail_risk_haircut de pruebas de estrés de escenarios
Una descomposición práctica: de dónde provienen realmente los retornos de DeFi
No puedes probar el rendimiento hasta que lo definas con precisión. Utiliza una descomposición que separe los flujos de efectivo de los incentivos y de la deriva de precios.
Plantilla de descomposición del rendimiento
| Componente | Qué es | Cómo medir (en cadena) | Modo de falla común |
|---|---|---|---|
| Ingresos por tarifas | Tarifas de intercambio, tarifas de rendimiento de bóveda, tarifas de liquidación | Eventos de tarifas, paneles de ingresos del protocolo, contabilidad de pools | Colapsos de volumen; las tarifas regresan a la media |
| Ingresos por intereses | APR de préstamo pagado a proveedores | Utilización, tasas de préstamo, factores de reserva | Picos de liquidaciones; deuda incobrable |
| Recompensas por incentivos | Emisiones / tokens de recompensa | Tasa de recompensa por bloque/segundo, programa de distribución | Caídas de tokens de recompensa; finalización de incentivos |
| Deriva de IL / PnL | Rendimiento relativo de LP vs. tenencia | Reservas del pool + series de precios | Cambios en regímenes de volatilidad |
| Costos de ejecución | Gas, deslizamiento, puentes, reequilibrios | Recibos de Tx + cotizaciones de DEX | Congestión, MEV, cambios de enrutamiento |
Mejor práctica: calcula el rendimiento en el activo base que te importa (por ejemplo, USD, ETH, stablecoin) y registra las reglas de conversión.
Una fórmula mínima que evita la autoengaño
Una identidad contable simple pero útil:
rendimiento_realizado = ingreso_por_comisiones + ingreso_por_intereses + valor_de_recompensas - (gas + deslizamiento + IL + costos_de_cobertura)
Luego separa:
valor_de_recompensas en marcas conservadoras y optimistas (spot vs descontadas)Aquí es donde la IA puede ayudar—no “prediciendo APY,” sino automatizando la contabilidad, validando fuentes de datos y ejecutando pruebas de estrés consistentes a través de protocolos.
¿Cómo puedes usar IA para probar rendimientos DeFi para rendimientos reales y riesgos de cola?
Un buen flujo de trabajo de IA no reemplaza el juicio. Reemplaza la inconsistencia.
En lugar de un modelo monolítico, utiliza una tubería multi-agente donde cada agente tiene un trabajo específico, entradas/salidas claras y un rastro de auditoría. Esto reduce las alucinaciones y hace que tu investigación sea reproducible.
Aquí hay una arquitectura práctica que puedes implementar con agentes LLM + análisis deterministas en la cadena:
1. Agente de Ingesta
Extrae datos en bruto: eventos de pool, horarios de recompensas, tasas, saldos, cambios de gobernanza, configuraciones de oráculos. Produce tablas normalizadas con marcas de tiempo y procedencia.
2. Agente de Mapeo de Protocolo
Lee documentos/contratos y produce un “mapa de mecanismos”: capacidad de actualización, roles administrativos, dependencias de oráculos, rutas de tarifas, reglas de liquidación, componentes puenteados.
3. Agente de Contabilidad de Rendimientos
Calcula APR de comisiones realizadas, APR de intereses, APR de incentivos; reconcilia supuestos de capitalización; señala “trucos matemáticos de APY.”
4. Agente de Evaluación de Riesgos
Evalúa categorías de riesgo con evidencia: riesgo de contrato, riesgo de oráculo, riesgo de liquidez, riesgo de gobernanza, riesgo de puente, riesgo de diseño económico.
5. Agente Simulador de Riesgos de Cola
Ejecuta escenarios de estrés y produce distribuciones de pérdidas, máximos drawdowns y “puntos de quiebre” (qué condiciones causan insolvencia o deshacer forzado).
6. Agente de Monitoreo y Alerta
Observa cambios en parámetros, acciones de administración, grandes flujos de billetera, desviaciones de oráculos, riesgo de desvinculación, evaporación de liquidez.
7. Agente de Reporte
Produce un memorando consistente: lo que ganas, por qué, qué lo rompe y qué monitoreas.
Herramientas como SimianX AI pueden ayudarte a mantener este flujo de trabajo estructurado—mismas secciones, mismas suposiciones, mismo rastro de decisiones—para que tu análisis escale a través de cadenas y protocolos en lugar de vivir en cuadernos dispersos.
Construyendo el calculador de “rendimiento real”: paso a paso (con verificaciones que importan)
A continuación se presenta un plan de implementación práctica. La clave es tratar el rendimiento como un producto de datos.
Paso 1: Definir la unidad de cuenta y la ventana de evaluación
Elige:
Error común: comparar un vault de APY capitalizable con un pool de APR no capitalizable sin normalizar.
Paso 2: Calcular el rendimiento de tarifas/intereses realizados (el núcleo sostenible)
Para AMMs:
fees_collected o inferir a través de la contabilidad del pool / crecimiento de tarifasPara préstamos:
Paso 3: Valorar las emisiones de recompensas como un gestor de riesgos, no como un comercializador
Si un protocolo paga incentivos, márcalos de dos maneras:
¿Por qué recorte? Porque las recompensas crean presión de venta—especialmente cuando las granjas de liquidez mercenarias y las salidas.
Si la rentabilidad de tu estrategia desaparece bajo una marca de recompensa conservadora, no tienes rendimiento; tienes exposición a subsidios.
Paso 4: Resta los costos que todos ignoran
Como mínimo, incluye:
Usa variables de código en línea en tu hoja de cálculo para mantenerlo explícito:
entry_cost_bps, exit_cost_bps, rebalance_cost_monthlyPaso 5: Agrega ajustes de riesgo específicos de la estrategia
Pérdida impermanente (IL) para posiciones de LP:
(por ejemplo, escenarios de "el precio se mueve ±30% en 24h")
Riesgo de liquidación para rendimiento apalancado:
Riesgos extremos en DeFi: modela las explosiones, no los promedios
El riesgo extremo es la razón por la que los rendimientos que parecen "seguros" implosionan. Una prueba de rendimiento robusta debe incluir modos de falla a nivel de mecanismo.
Una taxonomía práctica de riesgo extremo (útil para puntuación de IA)
| Categoría de riesgo | Qué se rompe | Indicadores de alta señal a monitorear |
|---|---|---|
| Riesgo de contrato inteligente | Explotaciones, fallas de autenticación, errores de actualización | Proxies actualizables, roles privilegiados, patrones de llamada inusuales |
| Riesgo de oráculo | Manipulación de precios, feeds obsoletos | Feeds de baja liquidez, desviaciones, fallos de latido, deriva de TWAP |
| Riesgo de liquidez | La salida se vuelve costosa/imposible | Concentración de TVL, picos de deslizamiento, libros de órdenes poco profundos |
| Riesgo de gobernanza | Propuestas maliciosas, captura de parámetros | Concentración de ballenas, votos apresurados, baja participación |
| Riesgo de puente/cadena cruzada | Contagio de explotaciones de puentes | Alta participación de TVL puenteado, dependencia de un solo puente |
| Riesgo de diseño económico | Insolvencia, incentivos reflexivos | Dependencia de emisiones, deuda mala, economía unitaria negativa |
| Riesgo operativo/centralización | Compromiso de clave administrativa, censura | Conjunto de firmantes multisig pequeño, actualizaciones opacas, poderes de emergencia |
Escenarios de pruebas de estrés que realmente ocurren
Construya pruebas de escenario como si estuviera probando un sistema en producción: entradas → mecanismo → resultado.
Aquí hay escenarios de alto valor:
1. Colapso del token de recompensa
2. Vacío de liquidez
3. Desviación / manipulación del oráculo
4. Despegue de stablecoin
5. Choque de gobernanza
Métricas de riesgo extremo que son más honestas que el APY
En lugar de solo una estimación puntual, emita un informe de riesgo:
Una estrategia con un “APY” del 20% pero una probabilidad mensual del 10% de un evento del -40% no es rendimiento. Es un boleto de lotería.
Una lista de verificación repetible: lo que tus agentes de IA deben verificar antes de que deposites
Utiliza esta lista de verificación como un indicio para el agente o una puerta manual:
Poniéndolo en práctica con SimianX AI: convirtiendo el análisis en un flujo de trabajo
La parte más difícil de la investigación de rendimiento en DeFi no es la matemática, es la disciplina: realizar los mismos controles cada vez, documentar suposiciones y reaccionar de manera consistente cuando cambian las condiciones.
Un enfoque estructurado de plataforma (como SimianX AI) te ayuda a:
Si estás construyendo internamente, trata tu canal como un producto: define entradas/salidas, escribe pruebas (verificaciones de validez de datos) y versiona tus suposiciones.
Preguntas frecuentes sobre el uso de IA para probar rendimientos DeFi: Rendimientos reales y riesgos colaterales
¿Cómo calcular el rendimiento real en DeFi sin ser engañado por emisiones?
Separa los ingresos por tarifas/intereses de los incentivos de tokens, luego valora los incentivos con un recorte conservador. Si el rendimiento neto solo es positivo bajo una valoración optimista de recompensas, es probable que estés sosteniendo exposición a subsidios en lugar de un rendimiento sostenible.
¿Cuál es el rendimiento real vs APY en la agricultura de rendimiento DeFi?
APY a menudo es un número de marketing combinado que asume la capitalización y precios de recompensas estables. El rendimiento real se centra en fuentes similares al flujo de efectivo (comisiones/intereses) y pregunta si los retornos persisten cuando los incentivos disminuyen y los volúmenes vuelven a la media.
¿Cómo pruebas de estrés los rendimientos de DeFi para riesgos extremos?
Ejecuta escenarios como colapso de tokens de recompensa, vacío de liquidez, desviación de oráculos y desanclaje de stablecoins. Mide los resultados con la máxima caída, CVaR, umbrales de probabilidad de ruina y costos de salida ajustados a la liquidez.
¿Cuál es la mejor manera de evaluar granjas de rendimiento DeFi con agentes de IA?
Utiliza un flujo de trabajo de múltiples agentes: un agente ingiere datos, uno mapea los mecanismos del protocolo, uno calcula el rendimiento realizado, uno puntúa los riesgos y uno ejecuta escenarios de estrés. El objetivo es la consistencia y la auditabilidad, no la "predicción".
¿Cuáles son los mayores riesgos ocultos detrás de un alto APY de DeFi?
Acantilados de incentivos, presión de venta de tokens de recompensa, liquidez de salida delgada, manipulación de oráculos, sorpresas de gobernanza y contagio de puentes. Estos a menudo surgen solo bajo estrés—exactamente cuando deseas salir.
Conclusión
Si deseas dejar de perseguir APYs de titulares y comenzar a tomar decisiones duraderas, trata Usar IA para probar rendimientos DeFi: Rendimientos reales y riesgos extremos como un procedimiento operativo estándar: descompón los retornos, marca los incentivos de manera conservadora, sustrae los costos reales y prueba de estrés los modos de fallo que importan. Cuando ejecutes el mismo marco a través de protocolos, verás rápidamente qué rendimientos están impulsados por el flujo de efectivo—y cuáles son solo riesgo subsidiado.
Para operacionalizar esto como un flujo de trabajo repetible (con plantillas, suposiciones y trazas de decisiones consistentes), explora SimianX AI y utilízalo como una estructura para tu proceso de investigación en múltiples etapas.
