DeFi डेटा विश्लेषण के लिए AI: एक व्यावहारिक ऑन-चेन कार्यप्रवाह
DeFi डेटा विश्लेषण के लिए AI: एक व्यावहारिक ऑन-चेन कार्यप्रवाह का उद्देश्य पारदर्शी लेकिन अव्यवस्थित ब्लॉकचेन गतिविधियों को दोहराने योग्य अनुसंधान में बदलना है: साफ डेटासेट, बचाव योग्य विशेषताएँ, परीक्षण योग्य परिकल्पनाएँ, और निगरानी किए गए मॉडल। यदि आपने कभी TVL डैशबोर्ड, उपज पृष्ठ, और टोकन चार्ट देखे हैं और सोचा है "यह हाथ से किया गया लगता है," तो यह कार्यप्रवाह आपका antidote है। और यदि आप संरचित, चरणबद्ध विश्लेषण पसंद करते हैं (जिस तरह SimianX AI बहु-चरण अनुसंधान लूप को फ्रेम करता है), तो आप ऑन-चेन कार्य में उसी अनुशासन को ला सकते हैं ताकि परिणाम स्पष्ट, प्रोटोकॉल के बीच तुलनीय, और दोहराने में आसान हों।
ऑन-चेन डेटा विश्लेषण क्यों कठिन (और बेहतर) है जितना लगता है
ऑन-चेन डेटा आपको भूमि सत्य देता है कि क्या हुआ: ट्रांसफर, स्वैप, उधारी, परिसमापन, स्टेकिंग, शासन वोट, और शुल्क प्रवाह। लेकिन "भूमि सत्य" का मतलब "आसान सत्य" नहीं है। DeFi विश्लेषकों को समस्याओं का सामना करना पड़ता है जैसे:
लाभ विशाल है: जब आप एक AI-तैयार पाइपलाइन बनाते हैं, तो आप साक्ष्य के साथ प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, न कि वाइब्स—फिर आप परिस्थितियों के बदलने पर उसी कार्यप्रवाह को फिर से चला सकते हैं।
चरण 0: डेटा सेट के बजाय एक निर्णय से शुरू करें
DeFi में समय बर्बाद करने का सबसे तेज़ तरीका है "सब कुछ डाउनलोड करना" और उम्मीद करना कि पैटर्न उभरेंगे। इसके बजाय, परिभाषित करें:
1. निर्णय: विश्लेषण के आधार पर आप क्या अलग करेंगे?
2. वस्तु: प्रोटोकॉल, पूल, टोकन, वॉल्ट रणनीति, या वॉलेट समूह?
3. समय की सीमा: अंतर-दिन, साप्ताहिक, त्रैमासिक?
4. परिणाम मेट्रिक: सफलता या असफलता के रूप में क्या गिना जाएगा?
उदाहरण निर्णय जो AI के लिए अच्छी तरह से मानचित्रित होते हैं
मुख्य अंतर्दृष्टि: AI तब सबसे मजबूत होता है जब लक्ष्य मापने योग्य होता है (जैसे, ड्रॉडाउन संभावना, परिसमापन आवृत्ति, शुल्क-से-उत्सर्जन अनुपात), न कि जब लक्ष्य "अच्छी कहानी" होता है।
चरण 1: अपने ऑन-चेन डेटा की नींव बनाएं (स्रोत + पुनरुत्पादकता)
एक व्यावहारिक ऑन-चेन कार्यप्रवाह को दो परतों की आवश्यकता होती है: कच्ची श्रृंखला सत्य और समृद्ध संदर्भ।
A. कच्ची श्रृंखला सत्य (मानक इनपुट)
न्यूनतम, संग्रह करने की योजना बनाएं:
प्रो टिप: हर डेटा सेट को संस्करणित स्नैपशॉट के रूप में मानें:
बी. समृद्धि (संदर्भ जिसकी आपको "अर्थ" के लिए आवश्यकता होगी)
न्यूनतम पुनरुत्पादनीय स्कीमा (जो आप अपने वेयरहाउस में चाहते हैं)
"तथ्य तालिकाओं" और "आयामों" के बारे में सोचें:
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)inline code नामकरण का लगातार उपयोग करें ताकि डाउनस्ट्रीम सुविधाएँ न टूटें।
चरण 2: संस्थाओं को सामान्यीकृत करें (पते → अभिनेता)
एआई मॉडल हेक्स स्ट्रिंग में नहीं सोचते; वे व्यवहारात्मक पैटर्न से सीखते हैं। आपका काम है कि पते को संभवतः स्थिर "संस्थाओं" में परिवर्तित करना।
व्यावहारिक लेबलिंग दृष्टिकोण (तेज → बेहतर)
तीन स्तरों से शुरू करें:
प्रत्येक लेबल के लिए क्या स्टोर करें
label (जैसे, “एमईवी बॉट”, “प्रोटोकॉल ट्रेजरी”)confidence (0–1)साक्ष्य (नियम सक्रिय, हीयुरिस्टिक्स, लिंक)मान्य_से / मान्य_तक (लेबल बदलते हैं!)वॉलेट क्लस्टरिंग: इसे संवेदनशील रखें
क्लस्टरिंग मदद कर सकती है (जैसे, एक ऑपरेटर द्वारा नियंत्रित पते को समूहित करना), लेकिन यदि यह गलत है तो यह आपके डेटा सेट को भी खराब कर सकती है।
| इकाई कार्य | यह क्या अनलॉक करता है | सामान्य गिरावट |
|---|---|---|
| अनुबंध वर्गीकरण | प्रोटोकॉल-स्तरीय विशेषताएँ | प्रॉक्सी/अपग्रेड पैटर्न भ्रामक हैं |
| वॉलेट क्लस्टरिंग | समूह प्रवाह | साझा फंडर्स से गलत विलय |
| बॉट पहचान | स्वच्छ "जैविक" संकेत | बॉट्स के अनुकूलन के रूप में लेबल ड्रिफ्ट |
| खजाना पहचान | वास्तविक उपज विश्लेषण | खजाना बनाम उपयोगकर्ता शुल्क का मिश्रण |
चरण 3: DeFi के लिए विशेषता इंजीनियरिंग (“आर्थिक सत्य” परत)
यही वह जगह है जहाँ AI उपयोगी बनता है। आपका मॉडल विशेषताओं से सीखता है—इसलिए ऐसी विशेषताएँ डिज़ाइन करें जो यांत्रिकों को दर्शाती हैं, केवल “संख्याओं” को नहीं।
A. DEX और तरलता विशेषताएँ (निष्पादन वास्तविकता)
उपयोगी विशेषताओं में शामिल हैं:
बोल्ड नियम: यदि आपको व्यापार्यता की परवाह है, तो तनाव के तहत स्लिपेज का मॉडल बनाएं, न कि “औसत दैनिक मात्रा।”
B. उधारी विशेषताएँ (दिवालियापन और परावर्तन)
C. “वास्तविक उपज” बनाम प्रोत्साहन उपज (सततता कोर)
DeFi उपज अक्सर मिश्रित होती है:
एक व्यावहारिक विघटन:
gross_yield = fee_yield + incentive_yieldreal_yield ≈ fee_yield - dilution_cost (जहाँ पतला लागत संदर्भ-निर्भर होती है, लेकिन आपको कम से कम उत्सर्जन को बाजार पूंजीकरण और परिसंचारी आपूर्ति वृद्धि के प्रतिशत के रूप में ट्रैक करना चाहिए)मुख्य अंतर्दृष्टि: सतत उपज शायद ही कभी सबसे उच्चतम उपज होती है। यह वह उपज है जो तब जीवित रहती है जब प्रोत्साहन कम होते हैं।
चरण 4: लक्ष्य को लेबल करें (जो आप चाहते हैं कि मॉडल भविष्यवाणी करे)
कई DeFi डेटा सेट विफल होते हैं क्योंकि लेबल अस्पष्ट होते हैं। अच्छे लक्ष्य विशिष्ट और मापने योग्य होते हैं।
मॉडल लक्ष्यों के उदाहरण
लेबल लीक से बचें
यदि आपका लेबल भविष्य की जानकारी का उपयोग करता है (जैसे बाद में होने वाला शोषण), तो सुनिश्चित करें कि आपकी विशेषताएँ केवल घटना से पहले उपलब्ध डेटा का उपयोग करती हैं। अन्यथा, मॉडल “धोखा” देता है।
कदम 5: सही AI दृष्टिकोण चुनें (और LLMs कहाँ फिट होते हैं)
विभिन्न DeFi प्रश्न विभिन्न मॉडल परिवारों से संबंधित होते हैं।
A. समय-श्रृंखला पूर्वानुमान (जब गतिशीलता महत्वपूर्ण होती है)
उपयोग करें जब आप भविष्यवाणी करते हैं:
B. वर्गीकरण और रैंकिंग (जब आप "शीर्ष उम्मीदवार" चुनते हैं)
उपयोग करें जब आपको आवश्यकता हो:
C. विसंगति पहचान (जब आप अभी तक हमले को नहीं जानते)
उपयोगी है:
D. ग्राफ़ शिक्षण (जब संबंध संकेत होते हैं)
ऑन-चेन स्वाभाविक रूप से एक ग्राफ़ है: वॉलेट ↔ अनुबंध ↔ पूल ↔ संपत्तियाँ। ग्राफ़-आधारित विशेषताएँ फ्लैट तालिकाओं की तुलना में बेहतर प्रदर्शन कर सकती हैं:
जहाँ LLMs मदद करते हैं (और जहाँ वे नहीं करते)
LLMs के लिए महान हैं:
LLMs नहीं हैं एक विकल्प:
एक व्यावहारिक हाइब्रिड:
कदम 6: मूल्यांकन और बैकटेस्टिंग (गैर-परक्राम्य भाग)
DeFi अस्थिर है। यदि आप सावधानी से मूल्यांकन नहीं करते हैं, तो आपका "संकेत" एक मृगतृष्णा है।
A. समय के अनुसार विभाजित करें, यादृच्छिक रूप से नहीं
समय-आधारित विभाजन का उपयोग करें:
B. सटीकता और निर्णय गुणवत्ता दोनों को ट्रैक करें
In DeFi, आप अक्सर रैंकिंग और जोखिम के बारे में सोचते हैं, केवल "सटीकता" नहीं।
एक सरल मूल्यांकन चेकलिस्ट
1. निर्णय नियम को परिभाषित करें (जैसे, "यदि जोखिम स्कोर > 0.7 है तो बचें")
2. लेनदेन लागत और स्लिपेज के अनुमान के साथ बैकटेस्ट करें
3. स्ट्रेस शासन चलाएँ (उच्च गैस, उच्च अस्थिरता, तरलता संकट)
4. बेसलाइन के खिलाफ तुलना करें (सरल ह्यूरिस्टिक्स अक्सर जीतते हैं)
5. एक ऑडिट ट्रेल संग्रहीत करें (विशेषताएँ, मॉडल संस्करण, स्नैपशॉट ब्लॉक्स)
| मूल्यांकन स्तर | आप क्या मापते हैं | यह क्यों महत्वपूर्ण है |
|---|---|---|
| पूर्वानुमानात्मक | AUC / त्रुटि | सिग्नल गुणवत्ता |
| आर्थिक | PnL / ड्रॉडाउन / स्लिपेज | वास्तविक दुनिया की व्यवहार्यता |
| संचालनात्मक | लेटेंसी / स्थिरता | क्या यह दैनिक चल सकता है? |
| सुरक्षा | झूठे सकारात्मक/नकारात्मक | जोखिम की भूख का संरेखण |
चरण 7: एक लूप के रूप में तैनात करें (एक बार की रिपोर्ट नहीं)
एक वास्तविक "व्यावहारिक कार्यप्रवाह" एक लूप है जिसे आप हर दिन/सप्ताह चला सकते हैं।
कोर उत्पादन लूप
DeFi में महत्वपूर्ण निगरानी
व्यावहारिक नियम: यदि आप यह नहीं समझा सकते कि क्यों मॉडल ने अपना स्कोर बदला, तो आप इसे एक प्रतिक्रियाशील बाजार में भरोसा नहीं कर सकते।
एक कार्यान्वित उदाहरण: “क्या यह APY असली है?”
आइए इस वर्कफ़्लो को एक सामान्य DeFi जाल पर लागू करें: आकर्षक उपज जो ज्यादातर प्रोत्साहन हैं।
चरण-दर-चरण
गणना करें:
fee_revenue_usd (व्यापार शुल्क / उधार ब्याज)incentives_usd (उत्सर्जन + रिश्वत + पुरस्कार)net_inflows_usd (क्या TVL जैविक है या भाड़े पर?)user_return_estimate (शुल्क राजस्व माइनस IL / उधार लागत जहां प्रासंगिक हो)एक सरल स्थिरता अनुपात:
fee_to_incentive = fee_revenue_usd / max(incentives_usd, 1)व्याख्या:
fee_to_incentive > 1.0 अक्सर शुल्क-समर्थित उपज को दर्शाता हैfee_to_incentive < 0.3 सुझाव देता है कि प्रोत्साहन हावी हैं| मीट्रिक | यह आपको क्या बताता है | लाल झंडा थ्रेशोल्ड |
|---|---|---|
| feetoincentive | शुल्क-समर्थित बनाम उत्सर्जन | < 0.3 |
| TVL चर्न | भाड़े पर लीवरेज | उच्च साप्ताहिक चर्न |
| व्हेल शेयर | संकेंद्रण जोखिम | शीर्ष 5 > 40% |
| MEV तीव्रता | निष्पादन विषाक्तता | बढ़ता सैंडविच दर |
| TVL प्रति शुद्ध शुल्क | दक्षता | गिरता रुझान |
AI जोड़ें:
fee_revenue_usd का पूर्वानुमान करें
DeFi डेटा विश्लेषण के लिए AI ऑन-चेन कैसे काम करता है?
AI for DeFi डेटा विश्लेषण ऑन-चेन काम करता है, जो निम्न-स्तरीय ब्लॉकचेन कलाकृतियों (लेनदेन, लॉग, ट्रेस, और स्थिति) को आर्थिक विशेषताओं (शुल्क, लीवरेज, तरलता गहराई, जोखिम संकेंद्रण) में बदलता है, फिर ऐसे पैटर्न सीखता है जो परिणामों की भविष्यवाणी करते हैं जिन्हें आप माप सकते हैं (उपज स्थिरता, तरलता झटके, दिवालियापन जोखिम, असामान्य प्रवाह)। "AI" भाग केवल उतना ही अच्छा है जितना कि:
यदि आप कार्यप्रवाह को एक दोहराने योग्य प्रणाली के रूप में मानते हैं—जैसे कि SimianX-शैली के बहु-चरण विश्लेषण में जोर दिया गया है—तो आपको ऐसे मॉडल मिलते हैं जो समय के साथ सुधार करते हैं, न कि नाजुक एकल-बार अंतर्दृष्टि।
व्यावहारिक उपकरण: एक न्यूनतम स्टैक जिसे आप वास्तव में चला सकते हैं
आपको एक बड़ी टीम की आवश्यकता नहीं है, लेकिन आपको अनुशासन की आवश्यकता है।
A. डेटा परत
B. विश्लेषण परत
C. "शोध एजेंट" परत (वैकल्पिक लेकिन शक्तिशाली)
यहां एक बहु-एजेंट मानसिकता चमकती है:
यहां SimianX AI एक सहायक मानसिक मॉडल हो सकता है: एकल "सर्वज्ञ" विश्लेषण पर निर्भर रहने के बजाय, विशेषीकृत दृष्टिकोण का उपयोग करें और स्पष्ट व्यापारिक समझौतों को मजबूर करें—फिर एक स्पष्ट, संरचित रिपोर्ट आउटपुट करें। आप प्लेटफ़ॉर्म दृष्टिकोण का अन्वेषण कर सकते हैं SimianX AI पर।
सामान्य विफलता मोड (और उनसे कैसे बचें)
DeFi डेटा विश्लेषण के लिए AI के बारे में सामान्य प्रश्न: एक व्यावहारिक ऑन-चेन कार्यप्रवाह
DeFi में मशीन लर्निंग के लिए ऑन-चेन विशेषताएँ कैसे बनाएं?
प्रोटोकॉल यांत्रिकी से शुरू करें: घटनाओं को अर्थशास्त्र (शुल्क, ऋण, संपार्श्विक, तरलता गहराई) से मैप करें। रोलिंग विंडोज का उपयोग करें, लीक से बचें, और परिणामों को पुन: उत्पन्न करने के लिए संस्करण के साथ विशेषता परिभाषाएँ संग्रहीत करें।
DeFi में वास्तविक उपज क्या है, और यह क्यों महत्वपूर्ण है?
वास्तविक उपज मुख्य रूप से जैविक प्रोटोकॉल राजस्व (शुल्क/ब्याज) द्वारा समर्थित उपज है न कि टोकन उत्सर्जन द्वारा। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि उत्सर्जन फीका पड़ सकता है, जबकि शुल्क-समर्थित रिटर्न अक्सर बने रहते हैं (हालांकि वे अभी भी चक्रीय हो सकते हैं)।
अपने आप को धोखा दिए बिना DeFi संकेतों का बैकटेस्ट करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?
समय के अनुसार विभाजित करें, लेनदेन लागत और स्लिपेज शामिल करें, और तनाव के शासन के बीच परीक्षण करें। हमेशा सरल बुनियादी रेखाओं की तुलना करें; यदि आपका मॉडल एक ह्यूरिस्टिक को लगातार नहीं हरा सकता है, तो यह शायद ओवरफिट है।
क्या LLMs मात्रात्मक ऑन-चेन विश्लेषण को बदल सकते हैं?
LLMs व्याख्या को तेज कर सकते हैं—प्रस्तावों का सारांश, अनुमानों को निकालना, चेकलिस्ट को व्यवस्थित करना—लेकिन वे सही घटना डिकोडिंग, कठोर लेबलिंग, और समय-आधारित मूल्यांकन को नहीं बदल सकते। अनुसंधान को संरचित करने के लिए LLMs का उपयोग करें, न कि श्रृंखला को “हैलुसिनेट” करने के लिए।
मैं प्रोत्साहन-प्रेरित (भाड़े के) तरलता का पता कैसे लगाऊं?
टीवीएल चर्न, शुल्क-से-प्रोत्साहन अनुपात, और वॉलेट समूह संरचना को ट्रैक करें। यदि तरलता तब प्रकट होती है जब प्रोत्साहन बढ़ते हैं और उसके बाद जल्दी छोड़ देती है, तो उपज को नाजुक मानें जब तक कि शुल्क स्वतंत्र रूप से इसका समर्थन न करें।
निष्कर्ष
AI तब वास्तव में मूल्यवान बनता है जब आप ऑन-चेन शोर को एक दोहराने योग्य कार्यप्रवाह में बदलते हैं: निर्णय-प्रथम फ्रेमिंग, पुनरुत्पादनीय डेटासेट, संवेदनशील इकाई लेबलिंग, तंत्र-आधारित विशेषताएँ, समय-विभाजित मूल्यांकन, और निरंतर निगरानी। इस व्यावहारिक ऑन-चेन लूप का पालन करें और आप ऐसा विश्लेषण उत्पन्न करेंगे जो प्रोटोकॉल के बीच तुलनीय, शासन परिवर्तनों के प्रति लचीला, और टीम के सदस्यों या हितधारकों के लिए स्पष्ट हो।
यदि आप चरणबद्ध, बहु-दृष्टिकोण अनुसंधान चलाने का एक संरचित तरीका चाहते हैं (और जटिल डेटा को स्पष्ट, साझा करने योग्य आउटपुट में अनुवादित करना चाहते हैं), तो कठोर विश्लेषण को एक क्रियाशील कार्यप्रवाह में व्यवस्थित करने के लिए SimianX AI का अन्वेषण करें।
