Analisis Yield DeFi Berbasis AI: APY, Likuiditas & Risiko Tersembunyi

Analisis hasil DeFi yang didorong AI: hasil tahunan, likuiditas, dan risiko tersembunyi

Hasil “DeFi” jarang hanya hasil. Dalam praktiknya, itu adalah sekumpulan arus kas, insentif, eksposur harga, dan batasan keluar—dan bagian-bagian tersebut berubah dengan cepat. Inilah sebabnya analisis hasil DeFi yang didorong AI: hasil tahunan, likuiditas, dan risiko tersembunyi penting: ini memaksa Anda untuk mengukur dari mana hasil berasal, apakah Anda benar-benar bisa keluar, dan apa yang bisa rusak dalam tumpukan. Dalam panduan ini, kami akan menggunakan pola pikir yang berorientasi penelitian (dan alat seperti SimianX AI sebagai alur kerja analisis terstruktur) untuk mengubah APY yang bising menjadi estimasi hasil yang siap untuk keputusan dan sadar risiko.

SimianX AI Dasbor hasil DeFi yang dibantu AI: biaya vs insentif vs risiko — Dasbor hasil DeFi yang dibantu AI: biaya vs insentif vs risiko

Mengapa “hasil tahunan” dapat menyesatkan bahkan analis yang hati-hati

Mendapatkan hasil tahunan adalah kenyamanan—bukan kebenaran. Ketika protokol menampilkan APY, mereka biasanya mengasumsikan:

reinvestasi terjadi dengan lancar,

suku bunga tetap stabil,

likuiditas tetap tersedia,

token hadiah mempertahankan nilai,

dan biaya (gas, slippage, pinjaman) dapat diabaikan.

DeFi yang nyata tidak bekerja sama.

APR vs APY (dan jebakan penggabungan)

APR adalah suku bunga sederhana: apa yang Anda peroleh tanpa penggabungan.

APY mengasumsikan penggabungan: menginvestasikan kembali pendapatan ke dalam posisi.

Sebuah pendekatan umum:

APR ≈ pendapatan / pokok selama periode, tahunan secara linier

APY ≈ (1 + periode_hasil)^(periode_per_tahun) - 1

Jebakannya: Penggabungan DeFi tidak gratis. Mengumpulkan hadiah, menukar, dan menyetorkan kembali menimbulkan gas, biaya swap, dan slippage. Jika biaya penggabungan melebihi hasil tambahan, APY yang ditampilkan adalah fantasi.

Poin kunci: Dalam DeFi, “APY terbaik” sering kali adalah yang paling tidak sensitif terhadap asumsi—bukan yang memiliki angka terbesar.

Realitas berbobot waktu vs berbobot uang

Displayed yields are often time-weighted snapshots (apa yang benar sekarang). Your realized return is money-weighted (apa yang terjadi setelah Anda masuk, termasuk pergerakan pasar dan penurunan insentif). Any yield analysis that ignores this difference will systematically overestimate outcomes.

SimianX AI APR vs APY with compounding costs and incentive decay — APR vs APY with compounding costs and incentive decay

Kerangka dekomposisi yield: dari mana sebenarnya pengembalian berasal

Pendekatan praktis yang didorong oleh AI dimulai dengan membagi yield menjadi komponen. Ini mengubah “APY” menjadi buku besar yang transparan yang dapat Anda uji stres.

Empat kategori pengembalian

1. Biaya / bunga (seperti arus kas)

Biaya swap AMM yang didistribusikan kepada LP

bunga pinjaman yang dibayar oleh peminjam

bagi hasil pendapatan protokol

2. Insentif token (emisi)

hadiah penambangan likuiditas

hadiah “ditingkatkan” melalui staking atau mekanisme ve-token

3. Efek harga (mark-to-market)

volatilitas harga token hadiah

pergeseran inventaris LP (paparan terhadap token yang mendasari)

4. Biaya dan friksi

gas + kebocoran MEV

slippage pada masuk/keluar dan swap yang menguntungkan

biaya pinjaman (jika terlever)

biaya bridging dan risiko penundaan (jika lintas rantai)

Perhitungan “net real yield” yang sederhana

Model awal yang dapat digunakan:

Net Real Yield ≈ Fee/Interest Yield + Sustainable Incentives - (IL + Costs + Tail Risk Premium)

Ini bukan persamaan yang sempurna—ini adalah alat keputusan. Tujuannya adalah untuk menghindari memperlakukan emisi dan kebisingan harga sebagai “pendapatan.”

Tabel perbandingan yang dapat Anda gunakan kembali

Komponen	Apa yang diukur	Ilusi umum	Apa yang harus diperiksa AI
Biaya / bunga	fee APR, borrow APR, utilization	“Biaya selalu sebanding dengan TVL”	kualitas volume, perdagangan wash, konsentrasi
Insentif	tingkat imbalan, jadwal, pembukaan	“Insentif adalah hasil stabil”	penurunan emisi, perubahan tata kelola, likuiditas token
Efek harga	volatilitas, korelasi, penurunan	“Token imbalan akan bertahan”	kedalaman likuiditas, tekanan jual, tebing pembukaan
Biaya	gas, selip, routing, MEV	“Penggabungan gratis”	APY bersih setelah biaya pada frekuensi panen yang realistis

SimianX AI Dekomposisi hasil: biaya + insentif - biaya - IL — Dekomposisi hasil: biaya + insentif - biaya - IL

Likuiditas: setengah hasil yang tersembunyi (dan hal pertama yang harus Anda modelkan)

Dalam keuangan tradisional, Anda sering dapat mengasumsikan bahwa Anda dapat keluar. Dalam DeFi, keluar adalah fitur yang harus Anda verifikasi.

Apa yang sebenarnya dimaksud dengan “likuiditas” dalam DeFi

Likuiditas bukan hanya TVL. Ini termasuk:

kedalaman: seberapa banyak yang dapat Anda perdagangkan sebelum harga bergerak

dampak pasar: selip pada ukuran posisi Anda

distribusi likuiditas: likuiditas yang terkonsentrasi dapat lenyap di luar rentang harga

waktu untuk keluar: dapatkah Anda membatalkan tanpa terjepit atau terjebak?

Sebuah farm dapat menunjukkan 60% APY sambil menyembunyikan kebenaran: Anda tidak dapat keluar tanpa menyumbangkan 8% untuk selip.

Metrik likuiditas praktis untuk analisis hasil

Gunakan seperangkat metrik “sadar keluar” minimum:

Kedalaman pada X%: seberapa banyak nominal dapat diperdagangkan untuk dampak harga 0,5% / 1%

Volume/TVL: tingkat aktivitas (tetapi perhatikan volume wash)

Ekivalen bid-ask (proksi DEX): efisiensi rute dan penyebaran harga

Konsentrasi Pemegang / LP: seberapa rapuh likuiditas

Ketergantungan insentif: apa yang terjadi pada likuiditas ketika imbalan turun?

Aturan tegas: Jika Anda tidak dapat memodelkan keluar Anda, Anda tidak memiliki hasil—Anda memiliki cerita.

SimianX AI Kurva kedalaman likuiditas dan selip pada ukuran posisi yang berbeda — Kurva kedalaman likuiditas dan selip pada ukuran posisi yang berbeda

Risiko tersembunyi: taksonomi yang dapat Anda nilai (dan tetap diperbarui)

Hasil adalah kompensasi untuk risiko. Masalahnya adalah bahwa risiko DeFi bersifat berlapis, dan banyak yang tidak terlihat dalam APY utama.

Kategori “risiko tersembunyi” utama

Risiko kontrak pintar

bug, re-entrancy, kesalahan logika, kesalahan peningkatan

Risiko oracle

manipulasi, harga usang, referensi likuiditas rendah, ketergantungan lintas pasar

Risiko tata kelola dan admin

kemampuan untuk ditingkatkan, peran istimewa, penguncian waktu, konsentrasi penanda multisig

Risiko jembatan dan lintas rantai

aset terbungkus, jembatan kanonik vs pihak ketiga, asumsi penyelesaian

Risiko guncangan likuiditas

modal tentara bayaran, tebing insentif, keluarnya LP terkonsentrasi

Risiko struktur pasar

ekstraksi MEV, serangan sandwich, cascades likuidasi

Risiko aset

depeg stablecoin, de-korelasi LST/LRT, rehypothecation

Rubrik penilaian gaya daftar periksa (sederhana tetapi efektif)

Kompleksitas protokol: rendah / sedang / tinggi

Kemampuan untuk ditingkatkan: tidak dapat diubah / terkunci waktu / dikendalikan admin

Desain oracle: kuat / campuran / rapuh

Kualitas likuiditas: lengket / campuran / tentara bayaran

Grafik ketergantungan: minimal / moderat / kusut

Permukaan adversarial: rendah / sedang / tinggi

Jika Anda tidak dapat menjelaskan grafik ketergantungan dalam bahasa Inggris yang sederhana, Anda tidak dapat menilai risikonya.

SimianX AI Peta risiko: kontrak, oracle, jembatan, tata kelola, likuiditas — Peta risiko: kontrak, oracle, jembatan, tata kelola, likuiditas

Bagaimana analisis hasil DeFi yang didorong AI memisahkan hasil nyata dari emisi?

Alur kerja AI yang baik tidak “memprediksi APY.” Ia memverifikasi mekanisme, memeriksa data silang, dan menghasilkan output yang dapat diaudit.

Apa yang baik dilakukan AI (dan apa yang tidak)

AI sangat baik dalam:

mengumpulkan data dari penjelajah, subgraf, dasbor, dokumen, dan audit

mengekstraksi bidang terstruktur (tingkat imbalan, jadwal, izin admin)

mendeteksi anomali (lonjakan TVL mendadak, perubahan imbalan, konsentrasi paus)

menghasilkan pohon skenario (“bagaimana jika insentif turun 50%?”)

AI bukan pengganti untuk:

validasi on-chain,

ukuran posisi yang hati-hati,

atau memahami bagaimana likuidasi dan MEV bekerja.

Alur kerja multi-agen yang dapat Anda terapkan hari ini

Berikut adalah cetak biru praktis (berfungsi baik jika Anda membangun tumpukan Anda sendiri atau menggunakan alat terstruktur seperti SimianX AI untuk menjaga penelitian tetap konsisten):

1. Penerimaan

Tarik peristiwa on-chain, status pool, emisi, dan umpan harga.

Simpan asal: nomor blok, cap waktu, dan sumber.

2. Dekomposisi hasil

Hitung fee/interest APR dari sejarah yang direalisasikan (bukan hanya tarif saat ini).

Pisahkan insentif dan terjemahkan token imbalan ke dalam mata uang dasar menggunakan asumsi penjualan yang realistis.

3. Pemodelan likuiditas

Simulasikan masuk/keluar pada ukuran target Anda dengan slippage yang menyadari rute.

Uji stres untuk penarikan likuiditas setelah perubahan insentif.

4. Pemetaan risiko

Ekstrak peran admin, jalur peningkatan, ketergantungan oracle, paparan jembatan.

Tetapkan bendera risiko (misalnya, “dapat ditingkatkan tanpa penguncian waktu”).

5. Pengujian skenario

Jalankan guncangan: volume turun 70%, token imbalan turun 50%, stablecoin terlepas, keterlambatan oracle.

Rentang keluaran: kasus terbaik / kasus dasar / kasus terburuk hasil bersih.

6. Memo keputusan

Ubah keluaran menjadi keputusan dalam bahasa yang sederhana: ukuran, kondisi masuk, rencana keluar, pemicu pemantauan.

SimianX AI Alur kerja agen AI: ingest → decompose → model liquidity → score risk → scenarios — Alur kerja agen AI: ingest → decompose → model liquidity → score risk → scenarios

Contoh yang dikerjakan: mengubah farm “40% APY” menjadi perkiraan hasil bersih

Bayangkan sebuah pool stablecoin yang mengiklankan 40% APY.

Langkah 1: Dekomposisi hasil

Biaya: 6% (berdasarkan volume yang direalisasikan selama 30 hari)

Insentif: 34% (dibayar dalam token imbalan)

Langkah 2: Ubah insentif secara realistis

Tanya: Bisakah Anda menjual token hadiah dalam ukuran tanpa menjatuhkan harga?

Jika kedalaman token hadiah tipis, Anda mungkin memangkas insentif sebesar 30–60% karena:

slippage,

tekanan jual,

tebing pembukaan.

Contoh pemangkasan:

Insentif efektif: 34% → 18%

Langkah 3: Model likuiditas dan keluar

Jika keluar dari posisi Anda menghabiskan 2% dalam slippage selama kondisi normal dan 6% selama stres, “pengembalian tahunan” Anda harus memperhitungkan biaya keluar yang diharapkan.

Langkah 4: Tambahkan premi risiko

Jika kolam dapat ditingkatkan tanpa penguncian waktu yang kuat, dan bergantung pada orakel yang rapuh, Anda harus memperlakukan sebagian dari hasil sebagai kompensasi risiko (bukan pengembalian).

Hasil (ilustratif):

Kotor: 40%

Insentif efektif: 18%

Biaya: 6%

Penggabungan + gas: -3%

Slippage keluar yang diharapkan: -2%

Premi risiko (ekor): -5%

Hasil bersih yang diharapkan ≈ 14%, dengan rentang ketidakpastian yang luas.

Inilah cara Anda mengubah angka pemasaran menjadi rencana.

SimianX AI Contoh air terjun hasil bersih: APY kotor → pemangkasan → hasil bersih yang diharapkan — Contoh air terjun hasil bersih: APY kotor → pemangkasan → hasil bersih yang diharapkan

Di mana SimianX AI cocok dalam siklus penelitian hasil praktis

Jika tantangan terbesar Anda bukanlah matematika tetapi proses—tetap konsisten, menghindari titik buta, dan menjaga jejak keputusan—SimianX AI dapat bertindak sebagai lapisan “buku catatan analisis” yang terstruktur untuk penelitian hasil DeFi. Gunakan untuk:

menstandarkan bagian dekomposisi hasil Anda,

memeriksa asumsi dari berbagai sudut,

dan menjaga memo yang dapat dibagikan tentang apa yang Anda percayai dan mengapa.

Ini sangat penting ketika Anda meninjau kembali keputusan setelah perubahan rezim pasar (kolaps volume, rotasi insentif, migrasi likuiditas). Tujuannya bukanlah prediksi yang sempurna; ini adalah analisis yang dapat diulang dan dapat dijelaskan.

SimianX AI Template memo penelitian: tesis, sumber hasil, risiko, rencana keluar, pemicu — Template memo penelitian: tesis, sumber hasil, risiko, rencana keluar, pemicu

FAQ Tentang analisis hasil DeFi yang didorong AI: hasil tahunan, likuiditas, dan risiko tersembunyi

Bagaimana cara menghitung APY DeFi setelah biaya, gas, dan slippage?

Mulailah dengan pendapatan biaya/bunga yang direalisasikan, lalu kurangi biaya aktual: estimasi gas untuk panen/kompounding, biaya swap, dan slippage untuk baik kompounding maupun keluar. Jika Anda tidak dapat memperkirakan slippage keluar pada ukuran Anda, anggap APY sebagai tidak lengkap.

Apa itu hasil nyata dalam DeFi (dan mengapa itu penting)?

“Hasil nyata” biasanya berarti pengembalian yang bersumber dari biaya, bunga, atau pendapatan, bukan terutama dari emisi token. Ini penting karena emisi dapat turun tiba-tiba, dan harga token hadiah dapat runtuh—mengubah “hasil” menjadi subsidi sementara.

Bagaimana saya menilai risiko likuiditas DeFi sebelum bertani?

Model keluar terlebih dahulu: simulasi menjual/menarik pada ukuran yang Anda inginkan di bawah kondisi normal dan tertekan. Perhatikan konsentrasi LP, ketergantungan insentif, dan apakah likuiditas terkonsentrasi dalam rentang sempit (umum di AMM yang terkonsentrasi).

Apa saja risiko tersembunyi yang paling umum di balik kolam APY tinggi?

Risiko kunci upgrade/admin, oracle yang rapuh, likuiditas tentara bayaran, paparan jembatan, dan tebing likuiditas token hadiah adalah yang besar. APY tinggi sering kali membayar Anda untuk menanggung risiko yang belum Anda peta.

Dapatkah agen AI menggantikan ketelitian manual untuk protokol DeFi?

Mereka dapat mempercepat dan menyusunnya, tetapi mereka tidak boleh menggantikan verifikasi. Penggunaan AI yang terbaik adalah untuk mengurangi titik buta, menjaga bukti terorganisir, dan terus memantau kondisi yang berubah.

Kesimpulan

Hasil DeFi yang tinggi bukanlah “uang gratis”—mereka adalah campuran dari asumsi tahunan, batasan likuiditas, dan risiko tersembunyi yang berlapis. Pendekatan yang kuat memecah hasil menjadi biaya vs insentif, memodelkan likuiditas sebagai batasan keluar (bukan angka TVL yang hanya untuk pamer), dan mempertahankan peta risiko yang hidup di seluruh kontrak, oracle, tata kelola, dan ketergantungan. Jika Anda menginginkan alur kerja yang lebih konsisten dan dapat diaudit untuk mengevaluasi ladang dan mendokumentasikan keputusan, jelajahi bagaimana SimianX AI dapat mendukung siklus penelitian Anda—dari pemecahan hasil hingga daftar periksa risiko dan memo keputusan yang didorong oleh skenario.