AI untuk Analisis Data DeFi: Alur Kerja On-Chain Praktis

AI untuk Analisis Data DeFi: Alur Kerja On-Chain yang Praktis

AI untuk Analisis Data DeFi: Alur Kerja On-Chain yang Praktis adalah tentang mengubah aktivitas blockchain yang transparan tetapi berantakan menjadi penelitian yang dapat diulang: dataset yang bersih, fitur yang dapat dipertahankan, hipotesis yang dapat diuji, dan model yang dipantau. Jika Anda pernah melihat dasbor TVL, halaman hasil, dan grafik token dan berpikir “ini terasa tidak jelas,” alur kerja ini adalah antidotnya. Dan jika Anda menyukai analisis yang terstruktur dan bertahap (cara SimianX AI membingkai loop penelitian multi-langkah), Anda dapat membawa disiplin yang sama ke pekerjaan on-chain sehingga hasilnya dapat dijelaskan, dibandingkan antar protokol, dan mudah untuk diiterasi.

SimianX AI diagram gambaran umum alur kerja on-chain — diagram gambaran umum alur kerja on-chain

Mengapa analisis data on-chain lebih sulit (dan lebih baik) daripada yang terlihat

Data on-chain memberi Anda kebenaran dasar untuk apa yang terjadi: transfer, swap, pinjaman, likuidasi, staking, suara tata kelola, dan aliran biaya. Tetapi “kebenaran dasar” tidak berarti “kebenaran yang mudah.” Analis DeFi menghadapi masalah seperti:

Ambiguitas entitas: alamat bukan identitas; kontrak mewakili kontrak lain; relayer menyamarkan EOA.

Aliran komposabel: satu tindakan pengguna memicu beberapa panggilan internal, peristiwa, dan perubahan status.

Distorsi insentif: hasil dapat dibesar-besarkan oleh emisi, aktivitas wash, atau penambangan likuiditas sementara.

Lingkungan yang bersifat adversarial: MEV, sandwiching, permainan oracle, dan penangkapan tata kelola menciptakan perilaku yang tidak stasioner.

Jebakan evaluasi: memberi label “protokol baik” vs “protokol buruk” adalah subjektif kecuali Anda mendefinisikan hasil yang terukur.

Keuntungannya sangat besar: ketika Anda membangun jalur siap AI, Anda dapat menjawab pertanyaan dengan bukti, bukan perasaan—kemudian terus menjalankan alur kerja yang sama saat kondisi berubah.

SimianX AI data on-chain yang berantakan menjadi fitur yang bersih — data on-chain yang berantakan menjadi fitur yang bersih

Langkah 0: Mulailah dengan keputusan, bukan dataset

Cara tercepat untuk membuang waktu di DeFi adalah dengan “mengunduh semuanya” dan berharap pola muncul. Sebagai gantinya, tentukan:

1. Keputusan: apa yang akan Anda lakukan secara berbeda berdasarkan analisis?

2. Objek: protokol, kolam, token, strategi vault, atau kelompok dompet?

3. Horizon waktu: intrahari, mingguan, kuartalan?

4. Metrik hasil: apa yang dihitung sebagai keberhasilan atau kegagalan?

Contoh keputusan yang cocok dengan AI

Pemantauan risiko protokol: “Haruskah kita membatasi eksposur ke pasar pinjaman ini?”

Keberlanjutan hasil: “Apakah APY ini sebagian besar berasal dari emisi, atau didukung biaya?”

Kesehatan likuiditas: “Bisakah kita masuk/keluar dengan slippage yang dapat diterima di bawah tekanan?”

Perilaku dompet: “Apakah kelompok ‘uang pintar’ mengakumulasi atau mendistribusikan?”

Dinamika tata kelola: “Apakah kekuatan suara terkonsentrasi di antara beberapa entitas?”

Wawasan kunci: AI paling kuat ketika target dapat diukur (misalnya, probabilitas penurunan, frekuensi likuidasi, rasio biaya terhadap emisi), bukan ketika target adalah “narasi yang baik.”

SimianX AI kerangka keputusan pertama — kerangka keputusan pertama

Langkah 1: Bangun fondasi data on-chain Anda (sumber + reproduktifitas)

Alur kerja on-chain yang praktis membutuhkan dua lapisan: kebenaran rantai mentah dan konteks yang diperkaya.

A. Kebenaran rantai mentah (input kanonik)

Setidaknya, rencanakan untuk mengumpulkan:

Blok/transaksi: cap waktu, gas, keberhasilan/kegagalan

Logs/acara: yang dipancarkan oleh kontrak (pertukaran DEX, mint/bakar, pinjaman, pembayaran kembali)

Jejak/panggilan internal: grafik panggilan untuk transaksi kompleks (sangat penting untuk agregator dan vault)

Snapshot keadaan: saldo, cadangan, utang, jaminan, kekuatan tata kelola pada waktu t

Tip pro: perlakukan setiap dataset sebagai snapshot versi:

rentang rantai + blok (atau tinggi blok yang tepat)

versi pengindeks (jika menggunakan pihak ketiga)

versi decoding ABI

metode oracle harga

B. Enrichment (konteks yang Anda butuhkan untuk “makna”)

Metadata token: desimal, simbol, pembungkus, perilaku rebasing

Data harga: harga oracle terpercaya + TWAP yang dihasilkan DEX (dengan pengaman)

Semantik protokol: acara mana yang sesuai dengan tindakan ekonomi mana

Label: kategori kontrak (DEX, peminjaman, jembatan), multisig yang dikenal, dompet panas CEX, dll.

Skema minimal yang dapat direproduksi (apa yang Anda inginkan di gudang Anda)

Pikirkan dalam “tabel fakta” dan “dimensi”:

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)

Gunakan penamaan inline code secara konsisten agar fitur downstream tidak rusak.

Langkah 2: Normalisasi entitas (alamat → aktor)

Model AI tidak berpikir dalam string heksadesimal; mereka belajar dari pola perilaku. Tugas Anda adalah mengubah alamat menjadi “entitas” yang stabil jika memungkinkan.

Pendekatan pelabelan praktis (cepat → lebih baik)

Mulailah dengan tiga tingkatan:

Tingkat 1 (kepercayaan tinggi): kontrak protokol, multisig terkenal, penyebar yang terverifikasi

Tingkat 2 (sedang): heuristik kluster (sumber pendanaan bersama, pola interaksi berulang)

Tingkat 3 (rendah): arketipe perilaku (arb bot, pencari MEV, LP pasif)

Apa yang harus disimpan untuk setiap label

label (misalnya, “MEV bot”, “perbendaharaan protokol”)

confidence (0–1)

evidence (aturan yang dipicu, heuristik, tautan)

valid_from / valid_to (label berubah!)

Klustering dompet: tetap konservatif

Klustering dapat membantu (misalnya, mengelompokkan alamat yang dikendalikan oleh satu operator), tetapi juga dapat merusak dataset Anda jika salah.

Utamakan presisi daripada recall: penggabungan yang salah lebih buruk daripada penggabungan yang terlewat.

Lacak kluster sebagai hipotesis, bukan fakta.

Simpan alamat mentah agar Anda dapat mengembalikannya.

Tugas entitas	Apa yang dibuka	Perangkap umum
Klasifikasi kontrak	Fitur tingkat protokol	Pola proxy/upgrade menyesatkan
Klustering dompet	Aliran kohort	Penggabungan palsu dari penyandang dana bersama
Deteksi bot	Sinyal “organik” yang bersih	Perpindahan label saat bot beradaptasi
Identifikasi perbendaharaan	Analisis hasil nyata	Mencampur perbendaharaan vs biaya pengguna

SimianX AI grafik entitas — grafik entitas

Langkah 3: Rekayasa fitur untuk DeFi (lapisan “kebenaran ekonomi”)

Di sinilah AI menjadi berguna. Model Anda belajar dari fitur—jadi desain fitur yang mencerminkan mekanisme, bukan hanya “angka.”

A. Fitur DEX & likuiditas (realitas eksekusi)

Fitur yang berguna meliputi:

Kedalaman & slippage: dampak harga yang diperkirakan untuk ukuran perdagangan (misalnya, $10k/$100k/$1m)

Distribusi likuiditas: konsentrasi dekat harga saat ini (untuk AMM likuiditas terpusat)

Efisiensi biaya: biaya per unit TVL, biaya per unit volume

Sinyal perdagangan cuci: volume tinggi dengan perubahan posisi bersih rendah

Tekanan MEV: pola sandwich, frekuensi backrun, lonjakan biaya prioritas di sekitar aktivitas pool

Aturan tegas: Jika Anda peduli tentang keterdagangan, model slippage di bawah tekanan, bukan “rata-rata volume harian.”

B. Fitur peminjaman (insolvabilitas & refleksivitas)

Tingkat pemanfaatan: indikator tekanan permintaan

Konsentrasi jaminan: pangsa jaminan top-N (risiko paus)

Kepadatan likuidasi: seberapa banyak jaminan yang dekat dengan ambang likuidasi

Proxy utang buruk: likuidasi yang gagal atau memulihkan kurang dari utang

Perubahan rezim suku bunga: perubahan mendadak dalam suku bunga pinjaman/penawaran

C. “Hasil riil” vs hasil insentif (inti keberlanjutan)

Hasil DeFi sering kali mencampur:

Hasil yang didukung biaya: biaya perdagangan, bunga pinjaman, pendapatan protokol

Hasil insentif: emisi token, hadiah, suap, subsidi sekali pakai

Dekomposisi praktis:

gross_yield = fee_yield + incentive_yield

real_yield ≈ fee_yield - dilution_cost (di mana biaya dilusi bergantung pada konteks, tetapi Anda setidaknya harus melacak emisi sebagai persentase dari kapitalisasi pasar dan pertumbuhan suplai yang beredar)

Wawasan kunci: hasil yang berkelanjutan jarang merupakan hasil tertinggi. Itu adalah hasil yang bertahan ketika insentif berkurang.

SimianX AI Ilustrasi fitur DEX dan peminjaman — Ilustrasi fitur DEX dan peminjaman

Langkah 4: Label target (apa yang Anda ingin model prediksi)

Banyak dataset DeFi gagal karena labelnya tidak jelas. Target yang baik spesifik dan terukur.

Contoh target model

Klasifikasi risiko: “Probabilitas penurunan TVL >30% dalam 30 hari”

Guncangan likuiditas: “Peluang slippage >2% untuk perdagangan $250k selama volatilitas tinggi”

Kehancuran hasil: “Rasio biaya terhadap emisi turun di bawah 0.3 selama 14 hari berturut-turut”

Eksploitasi/anomali: “Aliran keluar abnormal relatif terhadap baseline historis”

Deteksi rezim: “Pasar bertransisi dari likuiditas organik ke likuiditas yang didorong insentif”

Hindari kebocoran label

Jika label Anda menggunakan informasi masa depan (seperti eksploitasi yang lebih lambat), pastikan fitur Anda hanya menggunakan data yang tersedia sebelum peristiwa tersebut. Jika tidak, model akan “curang.”

SimianX AI Ilustrasi garis waktu pelabelan — Ilustrasi garis waktu pelabelan

Langkah 5: Pilih pendekatan AI yang tepat (dan di mana LLM cocok)

Pertanyaan DeFi yang berbeda berhubungan dengan keluarga model yang berbeda.

A. Peramalan deret waktu (ketika dinamika penting)

Gunakan ketika Anda memprediksi:

biaya, volume, pemanfaatan, jadwal emisi

aliran masuk/keluar TVL

rezim volatilitas

B. Klasifikasi & peringkat (ketika Anda memilih “kandidat terbaik”)

Gunakan ketika Anda membutuhkan:

“20 kolam teratas berdasarkan hasil berkelanjutan”

“protokol yang paling mungkin mengalami guncangan likuiditas”

“kelompok dompet yang paling mungkin mengakumulasi”

C. Deteksi anomali (ketika Anda belum tahu serangannya)

Bermanfaat untuk:

pola eksploitasi baru

serangan tata kelola

tanda tangan drain jembatan

rezim manipulasi oracle

D. Pembelajaran graf (ketika hubungan adalah sinyal)

On-chain secara alami adalah graf: dompet ↔ kontrak ↔ kolam ↔ aset. Fitur berbasis graf dapat mengungguli tabel datar untuk:

deteksi sybil

perilaku terkoordinasi

jalur penularan (cascades likuidasi)

Di mana LLM membantu (dan di mana mereka tidak)

LLM sangat baik untuk:

mem-parsing proposal, dokumen, audit menjadi catatan terstruktur

mengekstrak “apa yang berubah” di forum tata kelola

menghasilkan hipotesis dan pemeriksaan

LLM bukan pengganti untuk:

dekoding on-chain yang benar

inferensi kausal

disiplin backtesting

Sebuah hibrida praktis:

LLM untuk interpretasi + struktur

ML/deret waktu/graf untuk prediksi + penilaian

pemeriksaan berbasis aturan untuk kendala ketat

SimianX AI pohon keputusan pemilihan model — pohon keputusan pemilihan model

Langkah 6: Evaluasi dan backtesting (bagian yang tidak dapat dinegosiasikan)

DeFi adalah non-stasioner. Jika Anda tidak mengevaluasi dengan hati-hati, “sinyal” Anda adalah ilusi.

A. Pisahkan berdasarkan waktu, bukan secara acak

Gunakan pemisahan berbasis waktu:

Latih: periode yang lebih lama

Validasi: tengah

Uji: jendela terbaru di luar sampel

B. Lacak baik akurasi maupun kualitas keputusan

Dalam DeFi, Anda sering memperhatikan peringkat dan risiko, bukan hanya “akurasi.”

Klasifikasi: presisi/recall, ROC-AUC, PR-AUC

Peringkat: NDCG, tingkat hit top-k

Risiko: kurva kalibrasi, expected shortfall, statistik drawdown

Stabilitas: penurunan kinerja seiring waktu (drift)

Daftar periksa evaluasi sederhana

1. Tentukan aturan keputusan (misalnya, “hindari jika skor risiko > 0.7”)

2. Uji kembali dengan asumsi biaya transaksi & slippage

3. Jalankan regime stres (gas tinggi, volatilitas tinggi, krisis likuiditas)

4. Bandingkan dengan baseline (heuristik sederhana sering menang)

5. Simpan jejak audit (fitur, versi model, snapshot blok)

Lapisan evaluasi	Apa yang Anda ukur	Mengapa itu penting
Prediktif	AUC / kesalahan	Kualitas sinyal
Ekonomi	PnL / drawdown / slippage	Viabilitas dunia nyata
Operasional	latensi / stabilitas	Dapatkah ini berjalan setiap hari?
Keamanan	positif/negatif palsu	Penyesuaian selera risiko

SimianX AI backtesting and monitoring — backtesting and monitoring

Langkah 7: Terapkan sebagai loop (bukan laporan sekali saja)

“Alur kerja praktis” yang nyata adalah loop yang dapat Anda jalankan setiap hari/minggu.

Loop produksi inti

Ambil blok/acara baru

Hitung ulang fitur pada jendela bergulir

Skor kolam/protokol/kohort dompet

Trigger peringatan untuk pelanggaran ambang

Catat penjelasan dan snapshot untuk auditabilitas

Pemantauan yang penting dalam DeFi

Drift data: apakah volume/biaya/regime berada di luar rentang historis?

Drift label: apakah perilaku “bot MEV” berubah?

Kesehatan pipeline: acara yang hilang, kegagalan dekode ABI, anomali oracle harga

Decay model: penurunan kinerja dalam jendela terbaru

Aturan praktis: jika Anda tidak dapat menjelaskan mengapa model mengubah skornya, Anda tidak dapat mempercayainya di pasar refleksif.

SimianX AI dasbor pemantauan — dasbor pemantauan

Contoh yang dikerjakan: “Apakah APY ini nyata?”

Mari kita terapkan alur kerja pada perangkap DeFi yang umum: hasil menarik yang sebagian besar merupakan insentif.

Langkah demi langkah

Tentukan objek: sebuah pool/vault spesifik

Horizon: 30–90 hari ke depan

Hasil: skor keberlanjutan

Hitung:

fee_revenue_usd (biaya perdagangan / bunga pinjaman)

incentives_usd (emisi + suap + hadiah)

net_inflows_usd (apakah TVL organik atau mercenary?)

user_return_estimate (pendapatan biaya dikurangi IL / biaya pinjaman jika relevan)

Rasio keberlanjutan yang sederhana:

fee_to_incentive = fee_revenue_usd / max(incentives_usd, 1)

Interpretasi:

fee_to_incentive > 1.0 sering menunjukkan hasil yang didukung biaya

fee_to_incentive < 0.3 menunjukkan insentif mendominasi

Metrik	Apa yang diberitahukan	Ambang batas bendera merah
feetoincentive	hasil yang didukung biaya vs emisi	< 0.3
TVL churn	likuiditas mercenary	churn mingguan tinggi
whale share	risiko konsentrasi	5 teratas > 40%
MEV intensity	toksisitas eksekusi	tingkat sandwich yang meningkat
net fees per TVL	efisiensi	tren menurun

Tambahkan AI:

Ramalkan fee_revenue_usd di bawah beberapa skenario volume

Klasifikasikan rezim “organik vs berbasis insentif”

Peringatkan ketika rasio tren menurun dengan cepat

SimianX AI dekomposisi hasil nyata — dekomposisi hasil nyata

Bagaimana cara kerja analisis data DeFi dengan AI di on-chain?

AI untuk analisis data DeFi bekerja di on-chain dengan mengubah artefak blockchain tingkat rendah (transaksi, log, jejak, dan status) menjadi fitur ekonomi (biaya, leverage, kedalaman likuiditas, konsentrasi risiko), kemudian mempelajari pola yang memprediksi hasil yang dapat Anda ukur (keberlanjutan hasil, guncangan likuiditas, risiko kebangkrutan, aliran anomal). Bagian “AI” hanya sebaik:

pemetaan fitur dari peristiwa → ekonomi,

label yang mendefinisikan keberhasilan/kegagalan,

dan loop evaluasi yang mencegah overfitting.

Jika Anda memperlakukan alur kerja sebagai sistem yang dapat diulang—seperti pendekatan penelitian bertahap yang ditekankan dalam analisis multi-langkah gaya SimianX—Anda akan mendapatkan model yang meningkat seiring waktu alih-alih wawasan sekali pakai yang rapuh.

SimianX AI ai-on-chain mechanics — ai-on-chain mechanics

Alat praktis: tumpukan minimal yang dapat Anda jalankan

Anda tidak memerlukan tim besar, tetapi Anda memerlukan disiplin.

A. Lapisan data

Gudang (tabel + partisi berdasarkan rantai/waktu)

Dekode ABI dan normalisasi peristiwa

Jalur harga dengan pengaman oracle/TWAP

B. Lapisan analitik

Pekerjaan fitur (jendela bergulir, metrik kohort)

Pengujian evaluasi (pembagian waktu, baseline, uji stres)

Dasbor + pemberitahuan

C. Lapisan “agen penelitian” (opsional tetapi kuat)

Di sinilah pola pikir multi-agen bersinar:

satu agen memeriksa kualitas data

satu fokus pada mekanika protokol

satu menguji asumsi

satu menulis ringkasan akhir dengan kutipan dan catatan

Ini juga di mana SimianX AI dapat menjadi model mental yang berguna: alih-alih bergantung pada analisis “serba tahu” tunggal, gunakan perspektif khusus dan paksa trade-off eksplisit—kemudian hasilkan laporan yang jelas dan terstruktur. Anda dapat menjelajahi pendekatan platform di SimianX AI.

SimianX AI tooling stack — tooling stack

Mode kegagalan umum (dan cara menghindarinya)

Salah mengartikan TVL sebagai kesehatan: TVL dapat disewa. Lacak churn, konsentrasi, dan efisiensi biaya.

Mengabaikan biaya slippage: backtest tanpa asumsi eksekusi adalah fantasi.

Terlalu mempercayai label: label “uang pintar” dapat berubah; pertahankan kepercayaan dan lakukan validasi ulang.

Tidak memodelkan insentif: jadwal emisi penting; perlakukan mereka sebagai variabel kelas satu.

Tidak ada jejak audit: jika Anda tidak dapat mereproduksi skor dari blok yang sama, itu bukan penelitian—itu konten.

FAQ Tentang AI untuk Analisis Data DeFi: Alur Kerja Praktis On-Chain

Bagaimana cara membangun fitur on-chain untuk pembelajaran mesin di DeFi?

Mulailah dari mekanika protokol: peta peristiwa ke ekonomi (biaya, utang, jaminan, kedalaman likuiditas). Gunakan jendela bergulir, hindari kebocoran, dan simpan definisi fitur dengan versi sehingga Anda dapat mereproduksi hasil.

Apa itu hasil nyata di DeFi, dan mengapa itu penting?

Hasil nyata adalah hasil yang terutama didukung oleh pendapatan protokol organik (biaya/bunga) daripada emisi token. Ini penting karena emisi dapat memudar, sementara pengembalian yang didukung biaya sering kali bertahan (meskipun mereka masih bisa bersiklus).

Apa cara terbaik untuk melakukan backtest sinyal DeFi tanpa menipu diri sendiri?

Pisahkan berdasarkan waktu, sertakan biaya transaksi dan slippage, dan uji di berbagai rezim stres. Selalu bandingkan dengan baseline sederhana; jika model Anda tidak dapat mengalahkan heuristik secara konsisten, kemungkinan besar itu terlalu fit.

Dapatkah LLM menggantikan analisis kuantitatif on-chain?

LLM dapat mempercepat interpretasi—merangkum proposal, mengekstrak asumsi, mengorganisir daftar periksa—tetapi mereka tidak dapat menggantikan dekoding peristiwa yang benar, pelabelan yang ketat, dan evaluasi berbasis waktu. Gunakan LLM untuk menyusun penelitian, bukan untuk “halusinasi” rantai.

Bagaimana cara mendeteksi likuiditas yang didorong insentif (tentara bayaran)?

Lacak churn TVL, rasio biaya-terhadap-insentif, dan komposisi kohort dompet. Jika likuiditas muncul saat insentif meningkat dan cepat meninggalkan setelahnya, anggap hasil sebagai rapuh kecuali biaya mendukungnya secara independen.

Kesimpulan

AI menjadi sangat berharga dalam DeFi ketika Anda mengubah kebisingan on-chain menjadi alur kerja yang dapat diulang: kerangka berpikir berbasis keputusan, dataset yang dapat direproduksi, pelabelan entitas yang konservatif, fitur berbasis mekanisme, evaluasi terpisah waktu, dan pemantauan terus-menerus. Ikuti loop on-chain praktis ini dan Anda akan menghasilkan analisis yang dapat dibandingkan di seluruh protokol, tahan terhadap perubahan rezim, dan dapat dijelaskan kepada rekan tim atau pemangku kepentingan.

Jika Anda menginginkan cara terstruktur untuk menjalankan penelitian bertahap dengan banyak perspektif (dan untuk menerjemahkan data kompleks menjadi output yang jelas dan dapat dibagikan), jelajahi SimianX AI sebagai model untuk mengorganisir analisis yang ketat menjadi alur kerja yang dapat ditindaklanjuti.