Paggamit ng AI sa Pagsusuri ng DeFi Yields: Tunay na Kita at Panganib

Paggamit ng AI upang Subukan ang DeFi Yields: Tunay na Yields at Tail Risks

“High APY” ang pinakamalakas na linya ng marketing sa DeFi—at kadalasang ang hindi pinaka-nakapagbibigay ng impormasyon. Kung seryoso ka sa pagpapanatili ng kapital, kailangan mo Paggamit ng AI upang subukan ang DeFi yields: Tunay na yields at tail risks bilang isang paulit-ulit na proseso: kalkulahin kung ano talaga ang iyong kinikita (neto ng ingay ng emissions), at i-modelo ang mga pagsabog na nangyayari kapag ang liquidity, oracles, o pamamahala ay nabigo. Sa gabay na ito, ituturing nating ang yield bilang isang nasusukat na problema ng cashflow, at ang tail risk bilang isang problema sa engineering. Tutukuyin din natin ang SimianX AI bilang isang praktikal na paraan upang i-istruktura ang iyong pananaliksik sa mga pare-parehong, ma-audit na loop (sa halip na isang beses na “vibes” na pagsusuri). Bisitahin ang SimianX AI upang makita kung paano makakatulong ang mga naka-istrukturang workflow sa iyo na idokumento ang mga palagay at output.

SimianX AI AI workflow diagram: yield decomposition + stress tests — AI workflow diagram: yield decomposition + stress tests

Bakit ang “APY” ay isang bitag (at bakit ang tunay na yield ang tanging numero na mahalaga)

Karamihan sa mga front-end ng DeFi ay nagpapakita ng isang solong APY na naghalo ng mga fundamentally na magkakaibang pinagkukunan ng kita:

Kita mula sa bayad/interes: mga bayad sa kalakalan, interes sa pautang, mga bayad sa liquidation (madalas mas napapanatili kung ang paggamit ay nagpapatuloy)

Mga insentibo sa token: inflationary rewards (madalas mahina at reflexive)

Mga epekto ng mark-to-market: pagtaas ng presyo ng reward token (minsan ay nalilito bilang “yield”)

Nakatagong gastos: gas, slippage, IL, mga gastos sa hedging, pagpopondo sa pautang, mga bayad sa bridging

Pangunahing ideya: Ang APY ay hindi isang yield. Ang APY ay isang kwento. Ang tunay na yield ay isang cashflow.

Ang “10% APY” ay maaaring:

2% na bayad + 8% na emissions (ang pagbagsak ng reward token at ang iyong natamo ay negatibo),

10% na bayad (bihira, karaniwang sa panahon ng mataas na dami ng kalakalan),

10% na emissions na may mataas na tail risk (isang glitch ng oracle ay nagbubura ng mga buwan ng yield).

Kaya ang layunin ay kalkulahin ang realized yield (kung ano ang iyong kinita) at real yield (kung ano ang malamang na sustainable sa ilalim ng makatotohanang mga rehimen), pagkatapos ay i-discount ito para sa tail risk.

Real yield vs. realized yield vs. risk-adjusted yield

Isipin ang tatlong layer:

1. Realized yield: kung ano talaga ang nangyari sa loob ng isang panahon (hal. 7D/30D)

2. Real yield: ang bahagi ng yield na malamang na magpapatuloy nang walang subsidization

3. Risk-adjusted yield: real yield minus inaasahang pagkalugi mula sa tail events (weighted ayon sa posibilidad at tindi)

Sa praktis, ikaw ay magtataya:

fee_apr mula sa on-chain fee flows

emissions_apr mula sa reward schedules at presyo ng token

net_real_yield pagkatapos ng mga gastos + makatotohanang mga palagay sa rehimen

tail_risk_haircut mula sa mga senaryo ng stress tests

SimianX AI Yield sources illustration: fees vs incentives vs price effects — Yield sources illustration: fees vs incentives vs price effects

Isang praktikal na decomposition: saan talaga nagmumula ang mga DeFi returns

Hindi mo maitatest ang yield hanggang sa maipaliwanag mo ito nang tumpak. Gumamit ng decomposition na naghihiwalay ng cashflows mula sa mga insentibo at mula sa pagdulas ng presyo.

Template ng yield decomposition

Component	Ano ito	Paano sukatin (on-chain)	Karaniwang paraan ng pagkabigo
Fee income	Swap fees, vault performance fees, liquidation fees	Fee events, protocol revenue dashboards, pool accounting	Volume collapses; fees revert to mean
Interest income	Borrow APR na binabayaran sa mga supplier	Utilization, borrow rates, reserve factors	Liquidations spike; bad debt
Incentive rewards	Emissions / reward tokens	Reward rate bawat block/second, distribution schedule	Reward token dumps; incentives end
IL / PnL drift	LP relative performance kumpara sa paghawak	Pool reserves + price series	Volatility regime shifts
Execution costs	Gas, slippage, bridging, rebalances	Tx receipts + DEX quotes	Congestion, MEV, routing changes

Pinakamahusay na kasanayan: kalkulahin ang yield sa batayang asset na mahalaga sa iyo (hal., USD, ETH, stablecoin), at itala ang mga patakaran sa conversion.

Isang minimal na formula na iiwasan ang sariling panlilinlang

Isang simpleng ngunit kapaki-pakinabang na pagkakakilanlan sa accounting:

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

Pagkatapos ay paghiwalayin:

rewards_value sa konserbatibo at optimistikong marka (spot vs discounted)

IL sa observed IL at stress IL (ano ang mangyayari kung dumoble ang volatility?)

Dito makakatulong ang AI—hindi sa pamamagitan ng “pagpapahayag ng APY,” kundi sa pag-aautomat ng bookkeeping, pagpapatunay ng mga pinagmumulan ng data, at pagpapatakbo ng pare-parehong stress tests sa mga protocol.

Paano mo magagamit ang AI upang subukan ang mga yield ng DeFi para sa tunay na mga yield at tail risks?

Ang magandang workflow ng AI ay hindi pumapalit sa paghuhusga. Pumapalit ito sa inconsistency.

Sa halip na isang monolitikong modelo, gumamit ng multi-agent pipeline kung saan ang bawat ahente ay may makitid na trabaho, malinaw na inputs/outputs, at isang audit trail. Binabawasan nito ang mga hallucination at ginagawang reproducible ang iyong pananaliksik.

Narito ang isang praktikal na arkitektura na maaari mong ipatupad gamit ang mga LLM agent + deterministic on-chain analytics:

1. Ingestion Agent

Kumukuha ng raw data: pool events, reward schedules, rates, balances, pagbabago sa pamamahala, oracle configs. Naglalabas ng normalized tables na may timestamps at provenance.

2. Protocol Mapper Agent

Nagbabasa ng docs/contracts at naglalabas ng “mechanism map”: upgradeability, admin roles, oracle dependencies, fee paths, liquidation rules, bridged components.

3. Yield Accountant Agent

Kumukuwenta ng realized fee APR, interest APR, incentive APR; nag-aayos ng mga assumptions sa compounding; nag-flag ng “APY math tricks.”

4. Risk Scoring Agent

Nagsusuri ng mga kategorya ng panganib gamit ang ebidensya: panganib sa kontrata, panganib sa oracle, panganib sa liquidity, panganib sa pamamahala, panganib sa tulay, panganib sa disenyo ng ekonomiya.

5. Tail-Risk Simulator Agent

Nagpapatakbo ng mga stress scenario at naglalabas ng mga distribusyon ng pagkawala, max drawdowns, at “break points” (ano ang mga kondisyon na nagdudulot ng insolvency o pinilit na pag-unwind).

6. Pagsubaybay at Ahente ng Babala

Nagmamasid para sa mga pagbabago sa parameter, mga aksyon ng admin, malalaking daloy ng wallet, mga paglihis ng oracle, panganib ng depeg, pag-evaporate ng likwididad.

7. Ahente ng Ulat

Nagmumungkahi ng isang pare-parehong memo: ano ang iyong kinikita, bakit, ano ang nagwawasak dito, at ano ang iyong sinusubaybayan.

Ang mga tool tulad ng SimianX AI ay makakatulong sa iyo na panatilihing nakabalangkas ang workflow na ito—parehong mga seksyon, parehong mga palagay, parehong landas ng desisyon—upang ang iyong pagsusuri ay umabot sa iba't ibang chain at protocol sa halip na nakakalat sa mga notebook.

SimianX AI Multi-agent pipeline: ingest → map → yield → risk → simulate → monitor — Multi-agent pipeline: ingest → map → yield → risk → simulate → monitor

Paggawa ng “tunay na ani” na calculator: hakbang-hakbang (na may mga tsek na mahalaga)

Narito ang isang praktikal na plano ng implementasyon. Ang susi ay ituring ang ani bilang isang produkto ng datos.

Hakbang 1: Tukuyin ang yunit ng account at ang bintana ng pagsusuri

Pumili:

Batayang pera: USD / ETH / stable

Bintana: 7D, 30D, 90D (gumamit ng maramihan)

Patakaran sa pag-compound: wala, araw-araw, auto-compound (maging tiyak)

Karaniwang pagkakamali: paghahambing ng isang compounding APY vault sa isang non-compounding APR pool nang hindi nag-normalize.

Hakbang 2: Kalkulahin ang nakuha na bayad/interes na ani (ang napapanatiling core)

Para sa AMMs:

Tantiya ang mga bayad na kinita bawat LP share:

Subaybayan ang fees_collected o ipagpalagay sa pamamagitan ng pool accounting / paglago ng bayad

I-normalize ayon sa halaga ng iyong LP position

Sensitivity test: ano kung bumagsak ang volume ng 50–90%?

Para sa pagpapautang:

Kalkulahin ang supply return mula sa borrow APR at utilization

Bantayan ang mga reserve factors at mga kaganapan ng masamang utang

Sensitivity test: ano kung ang utilization ay bumalik sa mean?

Hakbang 3: I-presyo ang mga gantimpala sa emissions tulad ng isang risk manager, hindi isang marketer

Kung ang isang protocol ay nagbabayad ng mga insentibo, markahan ang mga ito sa dalawang paraan:

Spot mark: kasalukuyang presyo ng gantimpala (optimistic)

Haircut mark: discounted na presyo ng gantimpala (konserbatibo), halimbawa -30% hanggang -80%

Bakit haircut? Dahil ang mga gantimpala ay lumilikha ng pressure sa pagbebenta—lalo na kapag ang mga mercenary liquidity farms at mga exit.

Kung ang kakayahang kumita ng iyong estratehiya ay nawawala sa ilalim ng isang konserbatibong marka ng gantimpala, wala kang kita—mayroon kang exposure sa subsidy.

Hakbang 4: Bawasan ang mga gastos na hindi pinapansin ng lahat

Sa pinakamababa, isama:

Gas + mga bayarin sa bridging

Slippage / mga gastos sa routing para sa pagpasok/paglabas

Mga gastos sa rebalance (para sa nakatuon na likwididad, delta-neutral, o leveraged loops)

Exposure sa MEV kung naaangkop

Gumamit ng inline code na mga variable sa iyong worksheet upang maging malinaw:

entry_cost_bps, exit_cost_bps, rebalance_cost_monthly

Hakbang 5: Magdagdag ng mga pagsasaayos sa panganib na tiyak sa estratehiya

Impermanent loss (IL) para sa mga LP na posisyon:

Kalkulahin ang naobserbahang IL sa iyong bintana

Stress IL sa ilalim ng mas mataas na volatility na mga rehimen

(tulad ng, “ang presyo ay gumagalaw ng ±30% sa loob ng 24 na oras” na mga senaryo)

Panganib ng liquidation para sa leveraged yield:

Subaybayan ang distansya-patungo-sa-liquidation

Stress ang mga presyo ng collateral shocks + mga spike sa pondo

I-modelo ang mga magkakaugnay na kaganapan (nawawala ang likwididad habang bumabagsak ang presyo)

Mga tail risks sa DeFi: i-modelo ang mga blowups, hindi ang mga average

Ang tail risk ang dahilan kung bakit ang “mukhang ligtas” na mga yield ay bumabagsak. Ang isang matibay na pagsusuri ng yield ay dapat isama ang mechanism-level na mga paraan ng pagkabigo.

Isang praktikal na taxonomy ng tail-risk (kapaki-pakinabang para sa AI scoring)

Kategorya ng panganib	Ano ang nababasag	Mataas na signal na mga tagapagpahiwatig na dapat subaybayan
Panganib ng smart contract	Mga exploit, mga flaw sa awtorisasyon, mga bug sa pag-upgrade	Mga upgradeable proxies, mga pribilehiyadong papel, hindi pangkaraniwang mga pattern ng tawag
Panganib ng oracle	Manipulasyon ng presyo, mga stale feeds	Mga low-liquidity feeds, mga paglihis, mga pagkabigo sa heartbeat, TWAP drift
Panganib ng likwididad	Ang paglabas ay nagiging magastos/imposible	Konsentrasyon ng TVL, mga spike sa slippage, mababaw na order books
Panganib ng pamamahala	Malicious na mga panukala, parameter capture	Konsentrasyon ng whale, nagmamadaling mga boto, mababang partisipasyon
Panganib ng tulay/cross-chain	Contagion mula sa mga exploit ng tulay	Malaking bahagi ng bridged TVL, pag-asa sa isang tulay
Panganib ng disenyo ng ekonomiya	Insolvency, reflexive incentives	Pagdepende sa emissions, masamang utang, negatibong unit economics
Panganib sa operasyon/pentralisasyon	Kompromiso ng admin key, censorship	Maliit na set ng multisig signer, opaque upgrades, emergency powers

SimianX AI Tail risk map: contract/oracle/liquidity/governance/bridge — Tail risk map: contract/oracle/liquidity/governance/bridge

Mga senaryo ng stress testing na talagang nangyayari

Bumuo ng mga senaryo ng pagsubok tulad ng pagsubok sa isang sistema sa produksyon: inputs → mekanismo → kinalabasan.

Narito ang mga senaryo na may mataas na halaga:

1. Pagbagsak ng reward token

Presyo ng reward token bumaba ng 70–95%

Volume bumaba rin (nagsisikip ang mga bayarin)

Tanong: nananatiling positibo ba ang iyong net yield?

2. Liquidity vacuum

Tumataas ang slippage ng 5–20x

Dominante ang mga gastos sa pag-alis sa mga kita

Tanong: ano ang iyong oras para makaalis sa ilalim ng stress?

3. Paglihis / manipulasyon ng oracle

Ang presyo ng oracle ay naiiba mula sa mga spot market

Ang mga liquidations ay nagiging cascade o ang collateral ay nagiging mali ang presyo

Tanong: ikaw ba ay ma-liquidate o ma-stuck?

4. Pagkawala ng peg ng stablecoin

Ang stable asset ay nag-trade sa 0.90–0.97

Tumataas ang mga correlation ng collateral

Tanong: nagiging panganib ba ang “stable yield”?

5. Shock sa pamamahala

Pagbabago ng parameter (mga bayarin, LTV, rate ng reward) nang walang babala

Tanong: anong mga monitoring triggers ang nakakakuha nito ng maaga?

Mga sukatan ng tail risk na mas tapat kaysa sa APY

Sa halip na isang point estimate lamang, mag-output ng risk report:

Max drawdown (peak-to-trough)

CVaR / inaasahang shortfall (average loss sa pinakamasamang X%)

Probability of ruin (batay sa threshold, hal., -30% equity)

Time-to-recover (gaano katagal bago makabawi sa ilalim ng makatotohanang kita)

Liquidity-adjusted return (net ng stressed exit costs)

Isang estratehiya na may 20% “APY” ngunit may 10% buwanang posibilidad ng -40% na kaganapan ay hindi yield. Ito ay isang lottery ticket.

Isang paulit-ulit na checklist: ano ang dapat suriin ng iyong mga AI agent bago ka magdeposito

Gamitin ang checklist na ito bilang agent prompt o isang manual gate:

Kal clarity ng pinagmulan ng yield

Ano ang % ng bayarin/interes kumpara sa emissions?

Ang reward token ba ay inflationary? Ano ang iskedyul ng pag-unlock?

Mekanismo ng dependency map

Aling mga oracles?

Mayroon bang mga tulay?

Upgradeable na mga kontrata? Sino ang may kontrol sa mga upgrade?

Liquidity at exit realism

Ano ang slippage para sa 1%, 5%, 10% na TVL exit?

Gaano ka-concentrated ang mga LP positions / depositors?

Kasaysayan at pag-uugali

Mayroon bang mga naunang insidente, emergency pauses, parameter swings?

Gaano kabilis umalis ang TVL kapag bumaba ang mga insentibo?

Monitoring triggers

Anong mga kaganapan sa on-chain ang nagiging sanhi upang bawasan mo ang exposure o umalis?

Paglalagay nito sa praktis gamit ang SimianX AI: pag-turn ng pagsusuri sa isang workflow

Ang pinakamahirap na bahagi ng DeFi yield research ay hindi ang matematika—ito ay ang disiplina: ang pagsasagawa ng parehong mga tseke sa tuwing, pagdodokumento ng mga palagay, at pagtugon nang pare-pareho kapag nagbago ang mga kondisyon.

Ang isang nakabalangkas na platform approach (tulad ng SimianX AI) ay tumutulong sa iyo na:

panatilihin ang isang pare-parehong template ng ulat (parehong yield decomposition sa tuwing),

subaybayan ang mga palagay (reward haircuts, stress scenarios),

panatilihin ang isang audit trail (bakit ka pumasok, ano ang nagbago, kailan ka umalis),

i-coordinate ang “agents” o mga yugto ng pagsusuri nang hindi nawawala ang konteksto.

Kung ikaw ay nagbuo nang panloob, ituring ang iyong pipeline na parang isang produkto: tukuyin ang mga input/output, magsulat ng mga pagsubok (data validity checks), at i-version ang iyong mga palagay.

SimianX AI Research memo snapshot : yield + risk + triggers — Research memo snapshot : yield + risk + triggers

FAQ Tungkol sa Paggamit ng AI upang subukan ang DeFi yields: Totoong yields at tail risks

Paano kalkulahin ang totoong yield sa DeFi nang hindi nalilinlang ng emissions?

Ihiwalay ang kita mula sa bayarin/interes mula sa mga insentibo ng token, pagkatapos ay bigyan ng halaga ang mga insentibo gamit ang isang konserbatibong haircut. Kung ang net yield ay positibo lamang sa ilalim ng optimistikong pagpepresyo ng reward, malamang na ikaw ay may hawak na subsidy exposure sa halip na sustainable yield.

Ano ang totoong yield kumpara sa APY sa DeFi yield farming?

APY ay madalas na isang pinaghalong numero ng marketing na nag-aassume ng compounding at matatag na presyo ng gantimpala. Ang tunay na kita ay nakatuon sa mga pinagkukunan na katulad ng cashflow (mga bayarin/interes) at nagtatanong kung ang mga kita ay nananatili kapag bumaba ang mga insentibo at ang mga volume ay nagbabalik sa karaniwan.

Paano mo sinusubok ang DeFi yields para sa tail risks?

Magpatakbo ng mga senaryo tulad ng pagbagsak ng reward token, vacuum ng likido, paglihis ng oracle, at stablecoin depeg. Sukatin ang mga kinalabasan gamit ang max drawdown, CVaR, mga threshold ng probability-of-ruin, at mga gastos sa exit na na-adjust sa likido.

Ano ang pinakamainam na paraan upang suriin ang DeFi yield farms gamit ang AI agents?

Gumamit ng multi-agent workflow: isang agent ang kumukuha ng data, isang nagmamapa ng mga mekanismo ng protocol, isang nagkalkula ng nakuha na yield, isang nag-iskor ng mga panganib, at isang nagpapatakbo ng mga stress scenario. Ang layunin ay pagkakapare-pareho at auditability, hindi “prediksyon.”

Ano ang pinakamalaking nakatagong panganib sa likod ng mataas na DeFi APY?

Mga insentibo na cliffs, pressure sa pagbebenta ng reward token, manipis na exit liquidity, manipulasyon ng oracle, mga sorpresa sa pamamahala, at contagion ng tulay. Madalas na lumilitaw ang mga ito sa ilalim ng stress—eksaktong kapag nais mong umalis.

Konklusyon

Kung nais mong itigil ang paghabol sa headline APYs at simulan ang paggawa ng matibay na desisyon, ituring ang Paggamit ng AI upang subukan ang DeFi yields: Tunay na mga kita at tail risks bilang isang standard operating procedure: i-decompose ang mga kita, markahan ang mga insentibo nang maingat, bawasan ang mga tunay na gastos, at subukan ang mga mode ng pagkabigo na mahalaga. Kapag pinatakbo mo ang parehong balangkas sa iba't ibang protocol, mabilis mong makikita kung aling mga yield ang pinapagana ng cashflow—at kung aling mga ito ay subsidized na panganib.

Upang gawing operational ito bilang isang paulit-ulit na workflow (na may mga pare-parehong template, assumptions, at decision trails), tuklasin ang SimianX AI at gamitin ito bilang isang estruktura para sa iyong multi-stage research process.