AI untuk Memodelkan Volatilitas dan Reaksi Rantai Risiko DeFi
DeFi biasanya tidak gagal karena satu "perdagangan buruk." Ia gagal karena guncangan volatilitas menyebar melalui likuiditas, leverage, dan lapisan insentif—dan retakan kecil menjadi reaksi berantai. Inilah sebabnya AI untuk memodelkan volatilitas dan reaksi rantai risiko DeFi menjadi kebutuhan praktis bagi siapa pun yang mengalokasikan modal serius di on-chain. Dalam panduan penelitian ini, kita akan membangun kerangka kerja yang ketat: seperti apa “penularan” di DeFi, fitur on-chain mana yang penting, dan bagaimana metode AI modern dapat mensimulasikan cascades sebelum mereka terjadi. Kami juga akan menunjukkan bagaimana tim dapat mengoperasionalkan model-model ini di dalam alur kerja penelitian yang dapat diulang dengan alat seperti SimianX AI.
1) Apa arti “reaksi rantai” dalam DeFi (dan mengapa volatilitas adalah pemicunya)
Dalam keuangan tradisional, penularan sering mengalir melalui neraca dan pasar pendanaan. Dalam DeFi, penularan terkode dalam protokol dan diperkuat oleh komposabilitas:
“Guncangan” DeFi biasanya dimulai dengan impuls volatilitas:
Wawasan kunci: Dalam DeFi, volatilitas bukan hanya kondisi pasar—sering kali ia adalah mekanisme yang mengubah risiko lokal menjadi risiko sistemik.
Model mental sederhana: Risiko DeFi sebagai tumpukan berlapis
Pikirkan posisi Anda sebagai duduk di atas tumpukan:
1. Lapisan pasar: volatilitas aset dasar, korelasi, kondisi pendanaan
2. Lapisan likuiditas: kapasitas keluar, slippage, kedalaman, perilaku LP
3. Lapisan mekanisme: aturan likuidasi, orakel, model suku bunga, pemutus sirkuit
4. Lapisan insentif: emisi, suap, tata kelola, modal tentara bayaran
5. Lapisan operasional: pembaruan, kunci admin, ketergantungan, pemadaman
“Reaksi berantai” terjadi ketika stres bergerak turun atau naik tumpukan dengan cepat.
2) Cetak biru data: apa yang harus Anda ukur untuk memodelkan cascades
Jika Anda tidak dapat mengukurnya, Anda tidak dapat mensimulasikannya. Untuk cascades DeFi, Anda memerlukan fitur yang menangkap (a) rezim volatilitas, (b) konsentrasi leverage, dan (c) gesekan keluar.
Keluarga fitur inti (praktis dan terukur)
| Keluarga fitur | Apa yang diukur | Contoh sinyal (on-chain) | Mengapa ini penting untuk cascades |
|---|---|---|---|
| Volatilitas & rezim | Apakah sistem tenang atau tertekan | vol yang direalisasikan, autokorelasi pengembalian, frekuensi lonjakan, ayunan pendanaan | pergeseran rezim mengubah probabilitas likuidasi secara nonlinier |
| Likuiditas & slippage | Seberapa mahal untuk keluar | sensitivitas kurva AMM, kedalaman kolam, basis CEX/DEX, fragmentasi routing | likuiditas dangkal mengubah likuidasi menjadi dampak harga |
| Leverage & konsentrasi | Siapa yang dilikuidasi pertama, dan seberapa keras | pemanfaatan pinjaman, konsentrasi jaminan, posisi paus, distribusi faktor kesehatan | leverage yang terkluster menyebabkan “likuidasi domino” |
| Kerapuhan orakel | Integritas harga di bawah stres | frekuensi pembaruan orakel, medianisasi, pita deviasi, divergensi DEX-CEX | orakel dapat mentransmisikan atau menguatkan guncangan |
| Kesehatan peg stablecoin | Apakah unit akun mengalami pelanggaran | deviasi peg, antrean penebusan, penyimpangan kualitas jaminan | depeg menulis ulang semua perhitungan risiko secara instan |
| Refleksivitas insentif | TVL yang dapat lenyap dalam semalam | bagian APR emisi, perputaran LP tentara bayaran, ketergantungan suap | insentif sering kali menghilang persis saat paling dibutuhkan |
Aturan kebersihan data (tidak dapat dinegosiasikan):
Inilah tempat platform seperti SimianX AI dapat membantu: Anda menginginkan pipeline yang terdokumentasi dan dapat diulang yang mengubah aktivitas on-chain yang bising menjadi fitur yang dapat dipertahankan dan asumsi yang terverifikasi.
3) Memodelkan volatilitas: dari rezim ke “kemungkinan guncangan”
Pemodelan volatilitas bukan hanya meramalkan pengembalian. Untuk risiko DeFi, Anda meramalkan probabilitas stres struktural.
Tangga pemodelan volatilitas yang praktis
Tingkat 1 — Garis dasar (cepat, kuat):
EWMA)VaR, CVaR)Tingkat 2 — Deteksi rezim (apa yang sebenarnya Anda butuhkan):
Tingkat 3 — Model urutan ML/AI (ketika Anda memiliki cukup data):
Aturan praktis: Untuk DeFi, tujuan terbaik sering kali bukan “memperkirakan harga.” Ini adalah “memperkirakan keadaan stres dan probabilitas transisinya.”
Apa yang harus diprediksi (target yang berhubungan dengan risiko nyata)
Alih-alih memprediksi next_return, definisikan target seperti:
P(liquidation_wave_next_24h)expected_slippage_at_size di bawah likuiditas yang tertekanprobability_of_oracle_deviation_eventprobability_of_peg_break > x bpsTarget-target ini lebih dekat dengan apa yang sebenarnya menghapus modal.
4) Pemodelan reaksi berantai: grafik penularan dan dinamika likuidasi
Untuk memodelkan “reaksi berantai,” Anda memerlukan struktur: siapa yang bergantung pada siapa, dan tautan mana yang mengencang di bawah stres.
4.1 Membangun grafik ketergantungan DeFi
Representasikan ekosistem sebagai grafik terarah:
Bobot edge harus bergantung pada keadaan:
Token A dan Stablecoin S mungkin lemahA adalah jaminan utama untuk S, bobot itu melonjakFitur grafik yang perlu dilacak:
4.2 Pemodelan cascade likuidasi (mesin penularan)
Likuidasi sering kali menjadi penggerak mekanis reaksi berantai. Abstraksi yang berguna:
1. Sekelompok peminjam memiliki jaminan C dan utang D
2. Penurunan harga membuat faktor kesehatan berada di bawah ambang batas
3. Likuidator menjual jaminan ke dalam likuiditas yang tersedia
4. Dampak harga menciptakan likuidasi urutan kedua
Anda dapat memodelkan cascade ini dengan:
Simulasi berbasis agen (ABM): cara paling intuitif untuk menguji cascades
Gunakan agen yang mewakili:
ABM sangat kuat karena stres DeFi bersifat perilaku dan mekanis:
5) Metode AI yang benar-benar membantu (dan di mana mereka gagal)
AI berguna ketika sistem bersifat nonlinier, multivariat, dan tergantung pada rezim—yang persis seperti DeFi.
Apa yang baik dilakukan AI
Apa yang buruk dilakukan AI (jika Anda tidak berhati-hati)
Rekomendasi praktis: Gunakan AI sebagai radar risiko (deteksi + generasi skenario), dan padukan dengan simulasi mekanis (model likuidasi/dampak) untuk uji stres tingkat keputusan.
Arsitektur hibrida yang kuat (direkomendasikan)
stress_probability dan memprediksi distribusi bersyarat dari variabel keadaan kunciIni juga merupakan tempat di mana SimianX AI secara alami cocok sebagai alur kerja operasional: mengorganisir penelitian menjadi tahap yang konsisten, menjaga bukti terlampir pada keluaran, dan memastikan setiap kesimpulan risiko dapat direproduksi.
6) Langkah demi langkah: jalur praktis untuk memodelkan reaksi rantai risiko DeFi
Berikut adalah jalur konkret yang dapat Anda terapkan untuk kategori protokol apa pun (peminjaman, stablecoin, strategi LP):
Langkah 1 — Tentukan titik akhir cascade Anda
Pilih hasil yang Anda pedulikan:
Langkah 2 — Buat label “status stres”
Buat label dari peristiwa yang dapat diamati:
Langkah 3 — Latih pengklasifikasi stres (dapat dijelaskan terlebih dahulu)
Mulailah dengan sesuatu yang dapat Anda jelaskan:
Kemudian iterasi ke model urutan jika diperlukan.
Langkah 4 — Hasilkan skenario kondisional
Alih-alih satu ramalan, hasilkan distribusi:
Langkah 5 — Jalankan simulasi cascade
Untuk setiap skenario:
1. simulasi faktor kesehatan peminjam
2. simulasi volume likuidasi
3. simulasi dampak pasar dan jalur harga
4. evaluasi ulang faktor kesehatan → iterasi hingga stabil
Langkah 6 — Ubah hasil menjadi tindakan risiko
Contoh:
P(cascade) > ambang batasDaftar periksa bernomor (operasional):
1. Bekukan versi dataset dan set fitur
2. Uji kembali pada jendela stres masa lalu
3. Kalibrasi ambang batas untuk menghindari "alarm terus-menerus"
4. Tambahkan pemantauan untuk pergeseran fitur
5. Dokumentasikan asumsi dan mode kegagalan
7) Bagaimana AI dapat memodelkan volatilitas dan reaksi berantai risiko DeFi secara real-time?
Pemodelan real-time lebih tentang pembaruan status yang lebih cepat daripada "inferensi yang lebih cepat".
Loop real-time (apa yang penting)
Sinyal real-time yang layak diprioritaskan
Jika Anda hanya memantau harga, Anda sudah terlambat. Risiko DeFi real-time adalah tentang memantau batasan yang mengubah pergerakan harga menjadi kebangkrutan.
8) Evaluasi: bagaimana mengetahui model Anda berguna (bukan hanya mewah)
Model risiko DeFi harus dinilai berdasarkan utilitas keputusan, bukan hanya skor prediksi.
Metrik evaluasi yang berguna
Tabel evaluasi sederhana
| Pertanyaan evaluasi | Apa yang terlihat "baik" | Apa yang terlihat "buruk" |
|---|---|---|
| Apakah itu memberi peringatan lebih awal? | waktu lead yang konsisten sebelum stres | hanya memicu setelah kerusakan |
| Apakah itu terkalibrasi? | 70% berarti ~70% dalam praktik | probabilitas yang terlalu percaya diri |
| Apakah itu dapat digeneralisasi? | bekerja di berbagai aset/rantai | hanya cocok untuk satu rezim |
| Apakah itu meningkatkan keputusan? | penarikan yang lebih rendah / keluar yang lebih baik | tidak ada manfaat yang terukur |
FAQ Tentang AI untuk Memodelkan Volatilitas dan Reaksi Rantai Risiko DeFi
Apa cara terbaik untuk memodelkan cascades likuidasi DeFi?
Mulailah dengan simulator cascade mekanistik (faktor kesehatan + dampak pasar), kemudian kondisi skenario dengan model stres AI. Kombinasi ini menangkap baik fisika maupun sinyal dari penularan DeFi.
Bagaimana cara memodelkan cascades risiko DeFi tanpa atribusi dompet yang sempurna?
Gunakan fitur distribusi (histogram faktor kesehatan, indeks konsentrasi, eksposur peminjam top-N) daripada identitas per-entitas. Anda masih dapat mensimulasikan cascades dengan variabel keadaan agregat dan asumsi konservatif.
Apa yang paling sering menyebabkan cascades likuidasi DeFi?
Guncangan volatilitas ditambah tebing likuiditas adalah kombinasi klasik: harga yang jatuh memicu likuidasi, dan likuiditas yang tipis membuat likuidasi tersebut mendorong harga lebih jauh. Ketidakstabilan oracle atau peg dapat memperkuat loop tersebut.
Dapatkah AI memprediksi depeg stablecoin dengan andal?
AI dapat memberikan probabilitas peringatan awal menggunakan pola deviasi peg, drift kualitas jaminan, kondisi likuiditas, dan proksi tekanan penebusan. Namun depeg adalah perubahan rezim—perlakukan AI sebagai radar probabilistik, kemudian uji stres konsekuensinya secara mekanis.
Bagaimana cara memantau risiko ekor DeFi secara real-time?
Prioritaskan variabel keadaan yang mewakili batasan: kedalaman likuiditas, pemanfaatan, deviasi peg, divergensi oracle, dan penarikan besar LP. Risiko ekor sering kali terlihat dalam plumbing sistem sebelum muncul dalam harga.
Kesimpulan
Menggunakan AI untuk memodelkan volatilitas DeFi sangat berharga—tetapi keunggulan sebenarnya berasal dari pemodelan bagaimana volatilitas menjadi penularan: mekanika likuidasi, tebing likuiditas, ketergantungan oracle, dan kerapuhan peg. Alur kerja yang kuat menggabungkan (1) probabilitas stres AI yang sadar rezim, (2) generasi skenario, dan (3) simulasi cascade mekanistik yang menerjemahkan stres menjadi biaya keluar dan risiko insolvensi. Jika Anda ingin mengoperasionalkan ini menjadi loop penelitian yang dapat diulang—fitur, simulasi, dasbor, dan asumsi yang terdokumentasi—jelajahi SimianX AI dan bangun model risiko DeFi Anda sebagai sistem, bukan opi:contentReference[oaicite:0]{index=0}
::contentReference[oaicite:1]{index=1}
