Utiliser l'IA pour Tester les Rendements DeFi : Rendements Réels et Risques de Queue
“APY élevé” est la ligne marketing la plus bruyante dans DeFi—et souvent la moins informative. Si vous êtes sérieux au sujet de la préservation du capital, vous devez Utiliser l'IA pour tester les rendements DeFi : Rendements réels et risques de queue comme un processus répétable : calculez ce que vous gagnez réellement (net du bruit des émissions), et modélisez les explosions qui se produisent lorsque la liquidité, les oracles ou la gouvernance échouent. Dans ce guide, nous traiterons le rendement comme un problème de flux de trésorerie mesurable, et le risque de queue comme un problème d'ingénierie. Nous ferons également référence à SimianX AI comme un moyen pratique de structurer votre recherche en boucles cohérentes et auditées (au lieu d'une analyse “vibes” ponctuelle). Visitez SimianX AI pour voir comment des flux de travail structurés peuvent vous aider à documenter les hypothèses et les résultats.
Pourquoi “APY” est un piège (et pourquoi le rendement réel est le seul chiffre qui compte)
La plupart des interfaces DeFi affichent un APY unique qui mélange des sources de rendement fondamentalement différentes :
Idée clé : L'APY n'est pas un rendement. L'APY est une histoire. Le rendement réel est un flux de trésorerie.
Un “APY de 10%” peut être :
Donc, l'objectif est de calculer le rendement réalisé (ce que vous avez gagné) et le rendement réel (ce qui est probablement durable dans des régimes réalistes), puis de le réduire pour le risque de queue.
Rendement réel vs. rendement réalisé vs. rendement ajusté au risque
Pensez à trois couches :
1. Rendement réalisé : ce qui s'est réellement passé sur une période (par exemple, 7J/30J)
2. Rendement réel : la partie du rendement qui persiste de manière plausible sans subvention
3. Rendement ajusté au risque : rendement réel moins les pertes attendues dues aux événements de queue (pondérées par la probabilité et la gravité)
En pratique, vous estimerez :
fee_apr à partir des flux de frais on-chainemissions_apr à partir des calendriers de récompenses et des prix des tokensnet_real_yield après coûts + hypothèses de régime réalistestail_risk_haircut à partir de tests de stress de scénarios
Une décomposition pratique : d'où proviennent vraiment les rendements DeFi
Vous ne pouvez pas tester le rendement tant que vous ne l'avez pas défini précisément. Utilisez une décomposition qui sépare les flux de trésorerie des incitations et de la dérive des prix.
Modèle de décomposition du rendement
| Composant | Ce que c'est | Comment mesurer (on-chain) | Mode d'échec courant |
|---|---|---|---|
| Revenus de frais | Frais de swap, frais de performance de coffre, frais de liquidation | Événements de frais, tableaux de bord des revenus de protocole, comptabilité de pool | Effondrements de volume ; les frais reviennent à la moyenne |
| Revenus d'intérêts | APR d'emprunt payé aux fournisseurs | Utilisation, taux d'emprunt, facteurs de réserve | Pics de liquidations ; mauvaises créances |
| Récompenses d'incitation | Émissions / tokens de récompense | Taux de récompense par bloc/seconde, calendrier de distribution | Décharges de tokens de récompense ; fin des incitations |
| IL / Dérive PnL | Performance relative des LP par rapport à la détention | Réserves de pool + séries de prix | Changements de régime de volatilité |
| Coûts d'exécution | Gaz, glissement, pontage, rééquilibrages | Reçus de Tx + devis DEX | Congestion, MEV, changements de routage |
Meilleure pratique : calculez le rendement dans l'actif de base qui vous intéresse (par exemple, USD, ETH, stablecoin), et enregistrez les règles de conversion.
Une formule minimale qui évite l'auto-tromperie
Une identité comptable simple mais utile :
rendement_réalisé = revenu_frais + revenu_intérêt + valeur_récompenses - (gaz + glissement + IL + coûts_de_couverture)
Séparez ensuite :
valeur_récompenses en marques conservatrices et optimistes (spot vs escompté)C'est là que l'IA peut aider—non pas en "prédire l'APY", mais en automatisant la comptabilité, en validant les sources de données et en exécutant des tests de stress cohérents à travers les protocoles.
Comment pouvez-vous utiliser l'IA pour tester les rendements DeFi pour des rendements réels et des risques de queue ?
Un bon flux de travail d'IA ne remplace pas le jugement. Il remplace l'incohérence.
Au lieu d'un modèle monolithique, utilisez un pipeline multi-agent où chaque agent a un travail étroit, des entrées/sorties claires et une piste de vérification. Cela réduit les hallucinations et rend votre recherche reproductible.
Voici une architecture pratique que vous pouvez mettre en œuvre avec des agents LLM + des analyses on-chain déterministes :
1. Agent d'Ingestion
Tire des données brutes : événements de pool, calendriers de récompenses, taux, soldes, changements de gouvernance, configurations d'oracle. Produit des tableaux normalisés avec des horodatages et une provenance.
2. Agent de Cartographie de Protocole
Lit des documents/contrats et produit une "carte des mécanismes" : capacité de mise à niveau, rôles administratifs, dépendances d'oracle, chemins de frais, règles de liquidation, composants bridgés.
3. Agent de Comptabilité des Rendements
Calcule l'APR des frais réalisés, l'APR des intérêts, l'APR des incitations ; réconcilie les hypothèses de capitalisation ; signale les "astuces mathématiques de l'APY".
4. Agent d'Évaluation des Risques
Évalue les catégories de risque avec des preuves : risque de contrat, risque d'oracle, risque de liquidité, risque de gouvernance, risque de pont, risque de conception économique.
5. Agent de Simulation de Risque de Queue
Exécute des scénarios de stress et produit des distributions de pertes, des baisses maximales et des "points de rupture" (quelles conditions entraînent l'insolvabilité ou un désengagement forcé).
6. Agent de Surveillance & d'Alerte
Surveille les changements de paramètres, les actions des administrateurs, les grands flux de portefeuilles, les écarts d'oracle, le risque de désancrage, l'évaporation de liquidité.
7. Agent de Rapport
Produit un mémo cohérent : ce que vous gagnez, pourquoi, ce qui le casse, et ce que vous surveillez.
Des outils comme SimianX AI peuvent vous aider à garder ce flux de travail structuré—mêmes sections, mêmes hypothèses, même trace de décision—afin que votre analyse se développe à travers les chaînes et les protocoles plutôt que de vivre dans des carnets éparpillés.
Construire le calculateur de "rendement réel" : étape par étape (avec des vérifications qui comptent)
Voici un plan de mise en œuvre pratique. La clé est de traiter le rendement comme un produit de données.
Étape 1 : Définir l'unité de compte et la fenêtre d'évaluation
Choisissez :
Erreur courante : comparer un coffre-fort APY à capitalisation à une piscine APR sans capitalisation sans normaliser.
Étape 2 : Calculer le rendement des frais/intérêts réalisés (le noyau durable)
Pour les AMM :
fees_collected ou inférer via la comptabilité de la piscine / la croissance des fraisPour le prêt :
Étape 3 : Évaluer les émissions de récompenses comme un gestionnaire de risque, pas un marketeur
Si un protocole paie des incitations, marquez-les de deux manières :
Pourquoi une réduction ? Parce que les récompenses créent une pression à la vente—surtout lorsque des fermes de liquidité mercenaires et des sorties sont impliquées.
Si la rentabilité de votre stratégie disparaît sous un seuil de récompense conservateur, vous n'avez pas de rendement - vous avez une exposition à des subventions.
Étape 4 : Soustraire les coûts que tout le monde ignore
Au minimum, incluez :
Utilisez des variables inline code dans votre feuille de calcul pour garder cela explicite :
entry_cost_bps, exit_cost_bps, rebalance_cost_monthlyÉtape 5 : Ajouter des ajustements de risque spécifiques à la stratégie
Perte impermanente (IL) pour les positions LP :
(par exemple, scénarios où “le prix varie de ±30% en 24h”)
Risque de liquidation pour le rendement à effet de levier :
Risques extrêmes dans DeFi : modélisez les explosions, pas les moyennes
Le risque extrême est la raison pour laquelle les rendements "qui semblent sûrs" s'effondrent. Un test de rendement robuste doit inclure des modes de défaillance au niveau du mécanisme.
Une taxonomie pratique des risques extrêmes (utile pour le scoring AI)
| Catégorie de risque | Ce qui casse | Indicateurs à fort signal à surveiller |
|---|---|---|
| Risque de contrat intelligent | Exploits, défauts d'authentification, bugs de mise à niveau | Proxies pouvant être mis à niveau, rôles privilégiés, modèles d'appels inhabituels |
| Risque d'oracle | Manipulation des prix, flux obsolètes | Flux à faible liquidité, écarts, échecs de battement de cœur, dérive TWAP |
| Risque de liquidité | La sortie devient coûteuse/impossible | Concentration de la TVL, pics de glissement, carnets de commandes peu profonds |
| Risque de gouvernance | Propositions malveillantes, capture de paramètres | Concentration de baleines, votes précipités, faible participation |
| Risque de pont/cross-chain | Contagion des exploits de pont | Part de TVL lourdement bridée, dépendance à un seul pont |
| Risque de conception économique | Insolvabilité, incitations réflexives | Dépendance aux émissions, mauvaise dette, économie unitaire négative |
| Risque opérationnel/de centralisation | Compromission de la clé admin, censure | Petit ensemble de signataires multisig, mises à jour opaques, pouvoirs d'urgence |
Scénarios de tests de résistance qui se produisent réellement
Construisez des tests de scénario comme vous testeriez un système en production : entrées → mécanisme → résultat.
Voici des scénarios de grande valeur :
1. Effondrement du token de récompense
2. Vide de liquidité
3. Déviation / manipulation d'oracle
4. Détachement de stablecoin
5. Choc de gouvernance
Métriques de risque extrême qui sont plus honnêtes que l'APY
Au lieu d'une simple estimation ponctuelle, produisez un rapport de risque :
Une stratégie avec 20 % d'« APY » mais une probabilité mensuelle de 10 % d'un événement à -40 % n'est pas un rendement. C'est un billet de loterie.
Une liste de contrôle répétable : ce que vos agents IA devraient vérifier avant que vous ne déposiez
Utilisez cette liste de contrôle comme un invitation pour l'agent ou une porte d'entrée manuelle :
Mettre en pratique avec SimianX AI : transformer l'analyse en flux de travail
La partie la plus difficile de la recherche sur les rendements DeFi n'est pas les mathématiques, c'est la discipline : effectuer les mêmes contrôles à chaque fois, documenter les hypothèses et réagir de manière cohérente lorsque les conditions changent.
Une approche structurée de la plateforme (comme SimianX AI) vous aide à :
Si vous construisez en interne, traitez votre pipeline comme un produit : définissez les entrées/sorties, écrivez des tests (vérifications de validité des données) et versionnez vos hypothèses.
FAQ sur l'utilisation de l'IA pour tester les rendements DeFi : rendements réels et risques de queue
Comment calculer le rendement réel dans DeFi sans se faire avoir par les émissions ?
Séparez les revenus de frais/intérêts des incitations en tokens, puis évaluez les incitations avec une coupe conservatrice. Si le rendement net n'est positif que sous une tarification optimiste des récompenses, vous tenez probablement une exposition à des subventions plutôt qu'un rendement durable.
Quelle est la différence entre le rendement réel et l'APY dans le farming de rendement DeFi ?
APY est souvent un chiffre marketing mixte qui suppose la capitalisation et des prix de récompense stables. Le rendement réel se concentre sur des sources semblables à des flux de trésorerie (frais/intérêts) et se demande si les rendements persistent lorsque les incitations diminuent et que les volumes reviennent à la moyenne.
Comment testez-vous les rendements DeFi pour les risques extrêmes ?
Exécutez des scénarios comme l'effondrement des tokens de récompense, le vide de liquidité, la déviation d'oracle et le dépeg des stablecoins. Mesurez les résultats avec le drawdown maximal, le CVaR, les seuils de probabilité de ruine et les coûts de sortie ajustés à la liquidité.
Quelle est la meilleure façon d'évaluer les exploitations de rendement DeFi avec des agents IA ?
Utilisez un flux de travail multi-agents : un agent ingère des données, un autre cartographie les mécanismes de protocole, un autre calcule le rendement réalisé, un autre évalue les risques, et un autre exécute des scénarios de stress. L'objectif est la cohérence et l'auditabilité, pas la "prédiction".
Quels sont les plus grands risques cachés derrière un APY DeFi élevé ?
Les falaises d'incitation, la pression de vente des tokens de récompense, la liquidité de sortie faible, la manipulation d'oracle, les surprises de gouvernance et la contagion des ponts. Ceux-ci apparaissent souvent uniquement sous stress—exactement lorsque vous souhaitez sortir.
Conclusion
Si vous voulez arrêter de courir après les APY en gros titres et commencer à prendre des décisions durables, considérez Utiliser l'IA pour tester les rendements DeFi : Rendements réels et risques extrêmes comme une procédure opérationnelle standard : décomposez les rendements, évaluez les incitations de manière conservatrice, soustrayez les coûts réels, et testez les modes de défaillance qui comptent. Lorsque vous appliquez le même cadre à travers les protocoles, vous verrez rapidement quels rendements sont motivés par les flux de trésorerie—et lesquels ne sont que des risques subventionnés.
Pour opérationnaliser cela en tant que flux de travail répétable (avec des modèles, des hypothèses et des pistes de décision cohérents), explorez SimianX AI et utilisez-le comme structure pour votre processus de recherche en plusieurs étapes.
