AI का उपयोग करके DeFi यील्ड्स का परीक्षण: वास्तविक यील्ड्स और टेल ज...

AI का उपयोग करके DeFi यील्ड का परीक्षण: वास्तविक यील्ड और टेल जोखिम

“उच्च APY” DeFi में सबसे जोरदार मार्केटिंग लाइन है—और अक्सर सबसे कम जानकारीपूर्ण। यदि आप पूंजी संरक्षण के बारे में गंभीर हैं, तो आपको AI का उपयोग करके DeFi यील्ड का परीक्षण: वास्तविक यील्ड और टेल जोखिम को एक दोहराने योग्य प्रक्रिया के रूप में देखना चाहिए: गणना करें कि आप वास्तव में क्या कमाते हैं (उत्सर्जन शोर के शुद्ध), और उन विस्फोटों का मॉडल बनाएं जो तब होते हैं जब तरलता, ऑरेकल, या शासन टूटता है। इस गाइड में, हम यील्ड को एक मापने योग्य नकद प्रवाह समस्या के रूप में और टेल जोखिम को एक इंजीनियरिंग समस्या के रूप में मानेंगे। हम SimianX AI का उल्लेख भी करेंगे, जो आपके शोध को सुसंगत, ऑडिटेबल लूप में संरचित करने का एक व्यावहारिक तरीका है (एक बार के “वाइब्स” विश्लेषण के बजाय)। SimianX AI पर जाएं यह देखने के लिए कि संरचित वर्कफ़्लोज़ कैसे आपकी धारणाओं और आउटपुट को दस्तावेज़ करने में मदद कर सकते हैं।

SimianX AI AI कार्यप्रवाह आरेख: यील्ड विघटन + तनाव परीक्षण — AI कार्यप्रवाह आरेख: यील्ड विघटन + तनाव परीक्षण

क्यों “APY” एक जाल है (और क्यों वास्तविक यील्ड ही एकमात्र संख्या है जो मायने रखती है)

अधिकांश DeFi फ्रंट-एंड एकल APY दिखाते हैं जो मौलिक रूप से विभिन्न रिटर्न स्रोतों को मिलाते हैं:

शुल्क/ब्याज आय: ट्रेडिंग शुल्क, उधार ब्याज, परिसमापन शुल्क (अक्सर अधिक टिकाऊ यदि उपयोग बना रहता है)

टोकन प्रोत्साहन: मुद्रास्फीति पुरस्कार (अक्सर नाजुक और प्रतिक्रियाशील)

मार्क-टू-मार्केट प्रभाव: पुरस्कार टोकन की कीमत बढ़ना (कभी-कभी “यील्ड” के रूप में गलत समझा जाता है)

छिपी हुई लागतें: गैस, स्लिपेज, IL, हेजिंग लागत, उधार फंडिंग, ब्रिजिंग शुल्क

मुख्य विचार: APY एक यील्ड नहीं है। APY एक कहानी है। वास्तविक यील्ड एक नकद प्रवाह है।

एक “10% APY” हो सकता है:

2% शुल्क + 8% उत्सर्जन (पुरस्कार टोकन का डंप और आपका वास्तविक रिटर्न नकारात्मक है),

10% शुल्क (दुर्लभ, आमतौर पर उच्च मात्रा के शासन के दौरान),

उच्च टेल जोखिम के साथ 10% उत्सर्जन (एक ऑरेकल गड़बड़ी महीनों की यील्ड को मिटा देती है)।

इसलिए लक्ष्य अवास्तविक उपज (जो आपने कमाया) और वास्तविक उपज (जो वास्तविक शासन के तहत संभवतः टिकाऊ है) की गणना करना है, फिर इसे पूंछ जोखिम के लिए छूट दें।

वास्तविक उपज बनाम अवास्तविक उपज बनाम जोखिम-समायोजित उपज

तीन परतों के बारे में सोचें:

1. अवास्तविक उपज: जो वास्तव में एक विंडो (जैसे, 7D/30D) में हुआ

2. वास्तविक उपज: उपज का वह भाग जो संभवतः बिना सब्सिडी के बना रहता है

3. जोखिम-समायोजित उपज: वास्तविक उपज में पूंछ घटनाओं से अपेक्षित हानियों को घटाना (संभावना और गंभीरता द्वारा भारित)

व्यवहार में, आप का अनुमान लगाएंगे:

fee_apr ऑन-चेन शुल्क प्रवाह से

emissions_apr पुरस्कार कार्यक्रमों और टोकन कीमतों से

लागतों + वास्तविक शासन के अनुमानों के बाद net_real_yield

परिदृश्य तनाव परीक्षणों से tail_risk_haircut

SimianX AI उपज स्रोत चित्रण: शुल्क बनाम प्रोत्साहन बनाम मूल्य प्रभाव — उपज स्रोत चित्रण: शुल्क बनाम प्रोत्साहन बनाम मूल्य प्रभाव

एक व्यावहारिक विघटन: जहां DeFi रिटर्न वास्तव में आते हैं

आप उपज का परीक्षण नहीं कर सकते जब तक कि आप इसे सटीक रूप से परिभाषित नहीं करते। एक विघटन का उपयोग करें जो नकद प्रवाह को प्रोत्साहनों और मूल्य विचलन से अलग करता है।

उपज विघटन टेम्पलेट

घटक	यह क्या है	मापने का तरीका (ऑन-चेन)	सामान्य विफलता मोड
शुल्क आय	स्वैप शुल्क, वॉल्ट प्रदर्शन शुल्क, परिसमापन शुल्क	शुल्क घटनाएँ, प्रोटोकॉल राजस्व डैशबोर्ड, पूल लेखा	मात्रा में गिरावट; शुल्क औसत पर लौटते हैं
ब्याज आय	आपूर्तिकर्ताओं को भुगतान किया गया उधार APR	उपयोगिता, उधार दरें, आरक्षित कारक	परिसमापन में वृद्धि; खराब ऋण
प्रोत्साहन पुरस्कार	उत्सर्जन / पुरस्कार टोकन	प्रति ब्लॉक/सेकंड पुरस्कार दर, वितरण कार्यक्रम	पुरस्कार टोकन डंप; प्रोत्साहन समाप्त होते हैं
IL / PnL विचलन	LP का सापेक्ष प्रदर्शन बनाम होल्डिंग	पूल आरक्षित + मूल्य श्रृंखला	अस्थिरता शासन में बदलाव
निष्पादन लागत	गैस, स्लिपेज, ब्रिजिंग, पुनर्संतुलन	Tx रसीदें + DEX उद्धरण	भीड़, MEV, रूटिंग परिवर्तन

सर्वोत्तम प्रथा: बेस संपत्ति जिसमें आपकी रुचि है (जैसे, USD, ETH, स्थिर मुद्रा) में उपज की गणना करें, और रूपांतरण नियमों को रिकॉर्ड करें।

आत्म-धोखे से बचने के लिए एक न्यूनतम सूत्र

एक सरल लेकिन उपयोगी लेखांकन पहचान:

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

फिर अलग करें:

rewards_value को संवेदनशील और आशावादी मार्क्स (स्पॉट बनाम छूट) में

IL को देखी गई IL और तनाव IL में (यदि अस्थिरता दोगुनी हो जाए तो क्या होता है?)

यही वह जगह है जहाँ AI मदद कर सकता है—“APY की भविष्यवाणी” करके नहीं, बल्कि लेखांकन को स्वचालित करके, डेटा स्रोतों को मान्य करके, और प्रोटोकॉल के बीच लगातार तनाव परीक्षण चलाकर।

आप AI का उपयोग करके वास्तविक उपज और पूंछ जोखिमों के लिए DeFi उपज का परीक्षण कैसे कर सकते हैं?

एक अच्छा AI कार्यप्रवाह निर्णय को प्रतिस्थापित नहीं करता। यह असंगति को प्रतिस्थापित करता है।

एक एकल विशाल मॉडल के बजाय, एक मल्टी-एजेंट पाइपलाइन का उपयोग करें जहाँ प्रत्येक एजेंट का एक संकीर्ण कार्य, स्पष्ट इनपुट/आउटपुट, और एक ऑडिट ट्रेल होता है। यह भ्रांतियों को कम करता है और आपके शोध को पुनरुत्पादित बनाता है।

यहाँ एक व्यावहारिक आर्किटेक्चर है जिसे आप LLM एजेंटों + निश्चित ऑन-चेन एनालिटिक्स के साथ लागू कर सकते हैं:

1. इनजेशन एजेंट

कच्चे डेटा को खींचता है: पूल घटनाएँ, पुरस्कार कार्यक्रम, दरें, शेष, शासन परिवर्तन, ऑरकल कॉन्फ़िग। समय मुहर और उत्पत्ति के साथ सामान्यीकृत तालिकाएँ आउटपुट करता है।

2. प्रोटोकॉल मैपर एजेंट

दस्तावेज़/संविदाओं को पढ़ता है और एक “मैकेनिज्म मैप” आउटपुट करता है: उन्नयन क्षमता, प्रशासनिक भूमिकाएँ, ऑरकल निर्भरताएँ, शुल्क पथ, परिसमापन नियम, पुल किए गए घटक।

3. यील्ड अकाउंटेंट एजेंट

वास्तविक शुल्क APR, ब्याज APR, प्रोत्साहन APR की गणना करता है; संयोजन धारणाओं को सुलझाता है; “APY गणित चालों” को चिह्नित करता है।

4. जोखिम स्कोरिंग एजेंट

साक्ष्य के साथ जोखिम श्रेणियों को स्कोर करता है: अनुबंध जोखिम, ऑरकल जोखिम, तरलता जोखिम, शासन जोखिम, पुल जोखिम, आर्थिक डिज़ाइन जोखिम।

5. टेल-रिस्क सिम्युलेटर एजेंट

तनाव परिदृश्यों को चलाता है और हानि वितरण, अधिकतम गिरावट, और “ब्रेक पॉइंट” (कौन सी परिस्थितियाँ दिवालियापन या मजबूर विघटन का कारण बनती हैं) आउटपुट करता है।

6. निगरानी और अलर्ट एजेंट

पैरामीटर परिवर्तनों, प्रशासनिक क्रियाओं, बड़े वॉलेट प्रवाह, ओरेकल विचलनों, डिपेग जोखिम, तरलता वाष्पीकरण के लिए निगरानी करता है।

7. रिपोर्ट एजेंट

एक सुसंगत मेमो तैयार करता है: आप क्या कमाते हैं, क्यों, क्या इसे तोड़ता है, और आप क्या निगरानी करते हैं।

SimianX AI जैसे उपकरण आपको इस कार्यप्रवाह को संरचित रखने में मदद कर सकते हैं—एक ही अनुभाग, एक ही धारणाएँ, एक ही निर्णय ट्रेल—ताकि आपका विश्लेषण श्रृंखलाओं और प्रोटोकॉल के बीच फैल सके न कि बिखरे हुए नोटबुक में।

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

“वास्तविक उपज” कैलकुलेटर बनाना: चरण-दर-चरण (महत्वपूर्ण जाँचों के साथ)

नीचे एक व्यावहारिक कार्यान्वयन योजना है। कुंजी यह है कि उपज को डेटा उत्पाद के रूप में माना जाए।

चरण 1: खाता की इकाई और मूल्यांकन विंडो को परिभाषित करें

चुनें:

आधार मुद्रा: USD / ETH / स्थिर

विंडो: 7D, 30D, 90D (कई का उपयोग करें)

संयोजन नियम: कोई नहीं, दैनिक, स्वचालित संयोजन (स्पष्ट रहें)

सामान्य गलती: बिना सामान्यीकरण के संयोजन APY वॉल्ट की तुलना गैर-संयोजन APR पूल से करना।

चरण 2: वास्तविक शुल्क/ब्याज उपज की गणना करें (सतत कोर)

AMMs के लिए:

प्रति LP शेयर अर्जित शुल्क का अनुमान लगाएँ:

fees_collected को ट्रैक करें या पूल लेखांकन / शुल्क वृद्धि के माध्यम से अनुमान लगाएँ

अपने LP स्थिति मूल्य द्वारा सामान्यीकरण करें

संवेदनशीलता परीक्षण: अगर मात्रा 50–90% गिरती है तो क्या होगा?

उधारी के लिए:

उधार APR और उपयोगिता से आपूर्ति वापसी की गणना करें

आरक्षित कारकों और खराब ऋण घटनाओं पर नज़र रखें

संवेदनशीलता परीक्षण: अगर उपयोगिता औसत पर लौटती है तो क्या होगा?

चरण 3: जोखिम प्रबंधक की तरह पुरस्कार उत्सर्जन की कीमत लगाएँ, विपणक की तरह नहीं

यदि कोई प्रोटोकॉल प्रोत्साहन का भुगतान करता है, तो उन्हें दो तरीकों से चिह्नित करें:

स्पॉट मार्क: वर्तमान पुरस्कार मूल्य (आशावादी)

हेयरकट मार्क: छूट वाला पुरस्कार मूल्य (संवेदनशील), जैसे -30% से -80%

हेयरकट क्यों? क्योंकि पुरस्कार बेचने का दबाव उत्पन्न करते हैं—विशेष रूप से जब भाड़े के तरलता फार्म और निकासी होती हैं।

यदि आपकी रणनीति की लाभप्रदता एक संवेदनशील पुरस्कार मार्क के तहत गायब हो जाती है, तो आपके पास उपज नहीं है - आपके पास सब्सिडी जोखिम है।

चरण 4: उन लागतों को घटाएं जिन्हें सभी अनदेखा करते हैं

कम से कम, शामिल करें:

गैस + ब्रिजिंग शुल्क

प्रवेश/निकासी के लिए स्लिपेज / रूटिंग लागत

पुनर्संतुलन लागत (केंद्रित तरलता, डेल्टा-न्यूट्रल, या लीवरेज्ड लूप के लिए)

जहां प्रासंगिक हो, MEV जोखिम

अपने कार्यपत्रक में इसे स्पष्ट रखने के लिए inline code वेरिएबल्स का उपयोग करें:

entry_cost_bps, exit_cost_bps, rebalance_cost_monthly

चरण 5: रणनीति-विशिष्ट जोखिम समायोजन जोड़ें

अस्थायी हानि (IL) LP पदों के लिए:

अपनी विंडो में देखी गई IL की गणना करें

उच्च अस्थिरता शासन के तहत IL पर जोर दें

(जैसे, "कीमत ±30% 24 घंटे में बदलती है" परिदृश्य)

लीवरेज्ड उपज के लिए तरलीकरण जोखिम:

तरलीकरण की दूरी पर नज़र रखें

संपार्श्विक मूल्य झटकों + फंडिंग स्पाइक्स पर जोर दें

सहसंबंधित घटनाओं का मॉडल (तरलता गायब होती है जब कीमत गिरती है)

DeFi में पूंछ जोखिम: विस्फोटों का मॉडल बनाएं, औसत नहीं

पूंछ जोखिम ही कारण है कि "सुरक्षित दिखने वाली" उपजें ध्वस्त हो जाती हैं। एक मजबूत उपज परीक्षण में यांत्रिकी-स्तरीय विफलता मोड शामिल होना चाहिए।

एक व्यावहारिक पूंछ-जोखिम वर्गीकरण (AI स्कोरिंग के लिए उपयोगी)

जोखिम श्रेणी	क्या टूटता है	निगरानी के लिए उच्च-संकेत संकेतक
स्मार्ट अनुबंध जोखिम	शोषण, प्रमाणीकरण दोष, अपग्रेड बग	अपग्रेड करने योग्य प्रॉक्सी, विशेषाधिकार प्राप्त भूमिकाएँ, असामान्य कॉल पैटर्न
ऑरेकल जोखिम	मूल्य हेरफेर, पुरानी फीड	कम-तरलता फीड, विचलन, हार्टबीट विफलताएँ, TWAP ड्रिफ्ट
तरलता जोखिम	निकासी महंगी/असंभव हो जाती है	TVL संकेंद्रण, स्लिपेज स्पाइक्स, उथले ऑर्डर बुक
शासन जोखिम	दुर्भावनापूर्ण प्रस्ताव, पैरामीटर कब्जा	व्हेल संकेंद्रण, जल्दी मतदान, कम भागीदारी
ब्रिज/क्रॉस-चेन जोखिम	ब्रिज शोषण से संक्रामकता	भारी ब्रिज किए गए TVL शेयर, एक ब्रिज पर निर्भरता
आर्थिक डिज़ाइन जोखिम	दिवालियापन, प्रतिक्रियाशील प्रोत्साहन	उत्सर्जन निर्भरता, खराब ऋण, नकारात्मक इकाई अर्थशास्त्र
संचालन/केंद्रीकरण जोखिम	प्रशासन कुंजी समझौता, सेंसरशिप	छोटे मल्टीसिग हस्ताक्षरकर्ता सेट, अस्पष्ट अपग्रेड, आपातकालीन शक्तियाँ

SimianX AI टेल जोखिम मानचित्र: अनुबंध/ओरकल/तरलता/शासन/ब्रिज — टेल जोखिम मानचित्र: अनुबंध/ओरकल/तरलता/शासन/ब्रिज

तनाव परीक्षण परिदृश्य जो वास्तव में होते हैं

परिदृश्य परीक्षण बनाएं जैसे आप उत्पादन में एक प्रणाली का परीक्षण करेंगे: इनपुट → तंत्र → परिणाम।

यहाँ उच्च-मूल्य के परिदृश्य हैं:

1. इनाम टोकन का पतन

इनाम टोकन की कीमत 70–95% कम

मात्रा भी कम (शुल्क संकुचित)

प्रश्न: क्या आपका शुद्ध उपज सकारात्मक रहता है?

2. तरलता वैक्यूम

स्लिपेज 5–20x बढ़ता है

निकासी लागत लाभ पर हावी होती है

प्रश्न: तनाव के तहत आपकी निकासी का समय क्या है?

3. ओरकल विचलन / हेरफेर

ओरकल की कीमत स्पॉट बाजारों से भिन्न होती है

तरलता श्रृंखला में या संपार्श्विक गलत मूल्यांकन हो जाता है

प्रश्न: क्या आपको तरलता मिलती है या फंस जाते हैं?

4. स्थिरकॉइन डिपेग

स्थिर संपत्ति 0.90–0.97 पर व्यापार करती है

संपार्श्विक सहसंबंध बढ़ते हैं

प्रश्न: क्या "स्थिर उपज" दिशा जोखिम बन जाती है?

5. शासन सदमा

बिना चेतावनी के पैरामीटर परिवर्तन (शुल्क, LTV, इनाम दर)

प्रश्न: कौन से निगरानी ट्रिगर इसे जल्दी पकड़ते हैं?

टेल जोखिम मेट्रिक्स जो APY से अधिक ईमानदार हैं

केवल एक बिंदु अनुमान के बजाय, एक जोखिम रिपोर्ट आउटपुट करें:

अधिकतम ड्रॉडाउन (पीक से गर्त)

CVaR / अपेक्षित कमी (सबसे खराब X% में औसत हानि)

बर्बाद होने की संभावना (थ्रेशोल्ड-आधारित, जैसे, -30% इक्विटी)

पुनर्प्राप्ति का समय (वास्तविक उपज के तहत संतुलन बनाने में कितना समय लगता है)

तरलता-समायोजित वापसी (तनावित निकासी लागत के शुद्ध)

20% "APY" वाली एक रणनीति लेकिन -40% घटना की 10% मासिक संभावना उपज नहीं है। यह एक लॉटरी टिकट है।

एक दोहराने योग्य चेकलिस्ट: आपके AI एजेंटों को जमा करने से पहले क्या सत्यापित करना चाहिए

इस चेकलिस्ट का उपयोग एक एजेंट प्रॉम्प्ट या एक मैनुअल गेट के रूप में करें:

उपज स्रोत स्पष्टता

फीस/ब्याज बनाम उत्सर्जन का प्रतिशत क्या है?

क्या पुरस्कार टोकन मुद्रास्फीति संबंधी है? अनलॉक कार्यक्रम क्या है?

मैकेनिज्म निर्भरता मानचित्र

कौन से ऑरेकल्स?

कोई पुल हैं?

अपग्रेडेबल अनुबंध? अपग्रेड्स को कौन नियंत्रित करता है?

तरलता और निकासी यथार्थता

1%, 5%, 10% TVL निकासी के लिए स्लिपेज क्या है?

LP पदों / जमा करने वालों की कितनी संकेंद्रितता है?

इतिहास और व्यवहार

क्या कोई पूर्व घटनाएँ, आपातकालीन विराम, पैरामीटर स्विंग्स हैं?

जब प्रोत्साहन गिरते हैं तो TVL कितनी तेजी से निकलता है?

निगरानी ट्रिगर्स

कौन से ऑन-चेन घटनाएँ आपको जोखिम कम करने या निकासी करने का कारण बनाती हैं?

SimianX AI के साथ इसे व्यावहारिक रूप में लाना: विश्लेषण को कार्यप्रवाह में बदलना

DeFi उपज अनुसंधान का सबसे कठिन भाग गणित नहीं है—यह अनुशासन है: हर बार वही जांचें करना, धारणाओं का दस्तावेजीकरण करना, और परिस्थितियों में बदलाव होने पर लगातार प्रतिक्रिया देना।

एक संरचित प्लेटफॉर्म दृष्टिकोण (जैसे SimianX AI) आपको मदद करता है:

एक सुसंगत रिपोर्ट टेम्पलेट बनाए रखें (हर बार वही उपज विघटन),

धारणाओं को ट्रैक करें (पुरस्कार कटौती, तनाव परिदृश्य),

एक ऑडिट ट्रेल बनाए रखें (आपने क्यों प्रवेश किया, क्या बदला, कब निकले),

“एजेंट्स” या विश्लेषण चरणों का समन्वय करें बिना संदर्भ खोए।

यदि आप आंतरिक रूप से निर्माण कर रहे हैं, तो अपनी पाइपलाइन को एक उत्पाद की तरह मानें: इनपुट/आउटपुट को परिभाषित करें, परीक्षण लिखें (डेटा वैधता जांच), और अपनी धारणाओं का संस्करण बनाएं।

SimianX AI अनुसंधान मेमो स्नैपशॉट : उपज + जोखिम + ट्रिगर्स — अनुसंधान मेमो स्नैपशॉट : उपज + जोखिम + ट्रिगर्स

AI का उपयोग करके DeFi उपज का परीक्षण करने के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न: वास्तविक उपज और पूंछ जोखिम

DeFi में वास्तविक उपज की गणना कैसे करें बिना उत्सर्जन द्वारा धोखा खाए?

फीस/ब्याज आय को टोकन प्रोत्साहनों से अलग करें, फिर प्रोत्साहनों का मूल्यांकन एक संवेदनशील कटौती के साथ करें। यदि शुद्ध उपज केवल आशावादी पुरस्कार मूल्य निर्धारण के तहत सकारात्मक है, तो आप संभवतः स्थायी उपज के बजाय सब्सिडी जोखिम रख रहे हैं।

DeFi उपज खेती में वास्तविक उपज बनाम APY क्या है?

APY अक्सर एक मिश्रित मार्केटिंग संख्या होती है जो संकुचन और स्थिर पुरस्कार कीमतों को मानती है। वास्तविक उपज नकद प्रवाह जैसे स्रोतों (शुल्क/ब्याज) पर ध्यान केंद्रित करती है और पूछती है कि क्या रिटर्न तब भी बने रहते हैं जब प्रोत्साहन गिरते हैं और मात्रा औसत पर लौटती है।

आप DeFi उपज के लिए टेल जोखिमों का तनाव परीक्षण कैसे करते हैं?

इनाम टोकन का पतन, तरलता का शून्य, ऑरकल विचलन, और स्थिर मुद्रा का डिपेग जैसे परिदृश्यों को चलाएं। अधिकतम ड्रॉडाउन, CVaR, बर्बाद होने की संभावना के थ्रेशोल्ड, और तरलता-समायोजित निकासी लागत के साथ परिणामों को मापें।

AI एजेंटों के साथ DeFi उपज फार्म का मूल्यांकन करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?

एक बहु-एजेंट कार्यप्रवाह का उपयोग करें: एक एजेंट डेटा को ग्रहण करता है, एक प्रोटोकॉल तंत्रों को मानचित्रित करता है, एक वास्तविकized उपज की गणना करता है, एक जोखिमों को स्कोर करता है, और एक तनाव परिदृश्यों को चलाता है। बिंदु स्थिरता और ऑडिटेबिलिटी है, "पूर्वानुमान" नहीं।

उच्च DeFi APY के पीछे सबसे बड़े छिपे हुए जोखिम क्या हैं?

प्रोत्साहन चट्टानें, पुरस्कार टोकन बिक्री दबाव, पतली निकासी तरलता, ऑरकल हेरफेर, शासन आश्चर्य, और पुल संक्रामकता। ये अक्सर केवल तनाव के तहत उभरते हैं—बिल्कुल जब आप बाहर निकलना चाहते हैं।

निष्कर्ष

यदि आप शीर्षक APYs का पीछा करना बंद करना चाहते हैं और टिकाऊ निर्णय लेना शुरू करना चाहते हैं, तो DeFi उपज का परीक्षण करने के लिए AI का उपयोग करना: वास्तविक उपज और टेल जोखिम को एक मानक संचालन प्रक्रिया के रूप में मानें: रिटर्न को विघटित करें, प्रोत्साहनों को सतर्कता से चिह्नित करें, वास्तविक लागतों को घटाएं, और महत्वपूर्ण विफलता मोड का तनाव परीक्षण करें। जब आप प्रोटोकॉल के पार एक ही ढांचे को चलाते हैं, तो आप जल्दी से देखेंगे कि कौन सी उपज नकद प्रवाह द्वारा संचालित हैं—और कौन सी केवल सब्सिडी वाले जोखिम हैं।

इसे एक दोहराने योग्य कार्यप्रवाह के रूप में संचालन में लाने के लिए (संगत टेम्पलेट, धारणाएं, और निर्णय ट्रेल्स के साथ), SimianX AI का अन्वेषण करें और इसे अपने बहु-चरण अनुसंधान प्रक्रिया के लिए एक संरचना के रूप में उपयोग करें।