Menggunakan AI untuk Menguji Hasil DeFi: Hasil Nyata dan Risiko Ekor
“APY Tinggi” adalah garis pemasaran yang paling keras di DeFi—dan sering kali yang paling tidak informatif. Jika Anda serius tentang pelestarian modal, Anda perlu Menggunakan AI untuk menguji hasil DeFi: Hasil nyata dan risiko ekor sebagai proses yang dapat diulang: hitung apa yang sebenarnya Anda peroleh (neto dari kebisingan emisi), dan model ledakan yang terjadi ketika likuiditas, orakel, atau tata kelola gagal. Dalam panduan ini, kita akan memperlakukan hasil seperti masalah arus kas yang terukur, dan risiko ekor seperti masalah rekayasa. Kami juga akan merujuk SimianX AI sebagai cara praktis untuk menyusun penelitian Anda menjadi loop yang konsisten dan dapat diaudit (alih-alih analisis “vibes” satu kali). Kunjungi SimianX AI untuk melihat bagaimana alur kerja terstruktur dapat membantu Anda mendokumentasikan asumsi dan keluaran.
Mengapa “APY” adalah jebakan (dan mengapa hasil nyata adalah satu-satunya angka yang penting)
Sebagian besar antarmuka DeFi menunjukkan satu APY yang mencampur sumber pengembalian yang secara fundamental berbeda:
Ide kunci: APY bukanlah hasil. APY adalah sebuah cerita. Hasil nyata adalah arus kas.
“APY 10%” bisa jadi:
Jadi tujuannya adalah untuk menghitung hasil yang direalisasikan (apa yang Anda peroleh) dan hasil riil (apa yang kemungkinan berkelanjutan di bawah rezim yang realistis), kemudian diskontokan untuk risiko ekor.
Hasil riil vs. hasil yang direalisasikan vs. hasil yang disesuaikan dengan risiko
Pikirkan tentang tiga lapisan:
1. Hasil yang direalisasikan: apa yang sebenarnya terjadi selama periode tertentu (misalnya, 7D/30D)
2. Hasil riil: bagian dari hasil yang mungkin bertahan tanpa subsidi
3. Hasil yang disesuaikan dengan risiko: hasil riil dikurangi kerugian yang diharapkan dari peristiwa ekor (diberatkan berdasarkan probabilitas dan keparahan)
Dalam praktiknya, Anda akan memperkirakan:
fee_apr dari aliran biaya on-chainemissions_apr dari jadwal imbalan dan harga tokennet_real_yield setelah biaya + asumsi rezim yang realististail_risk_haircut dari uji stres skenario
Dekomposisi praktis: dari mana hasil DeFi sebenarnya berasal
Anda tidak dapat menguji hasil sampai Anda mendefinisikannya dengan tepat. Gunakan dekomposisi yang memisahkan arus kas dari insentif dan dari pergeseran harga.
Template dekomposisi hasil
| Komponen | Apa itu | Cara mengukur (on-chain) | Mode kegagalan umum |
|---|---|---|---|
| Pendapatan biaya | Biaya swap, biaya kinerja vault, biaya likuidasi | Acara biaya, dasbor pendapatan protokol, akuntansi pool | Volume runtuh; biaya kembali ke rata-rata |
| Pendapatan bunga | APR pinjaman yang dibayarkan kepada pemasok | Pemanfaatan, suku bunga pinjaman, faktor cadangan | Likuidasi melonjak; utang buruk |
| Imbalan insentif | Emisi / token imbalan | Tingkat imbalan per blok/detik, jadwal distribusi | Dump token imbalan; insentif berakhir |
| IL / PnL drift | Kinerja relatif LP vs holding | Cadangan pool + seri harga | Pergeseran rezim volatilitas |
| Biaya eksekusi | Gas, slippage, bridging, rebalancing | Resi Tx + kutipan DEX | Kemacetan, MEV, perubahan routing |
Praktik terbaik: hitung hasil dalam aset dasar yang Anda pedulikan (misalnya, USD, ETH, stablecoin), dan catat aturan konversi.
Formula minimal yang menghindari penipuan diri
Identitas akuntansi yang sederhana tetapi berguna:
realized_return = fee_income + interest_income + rewards_value - (gas + slippage + IL + hedging_costs)
Kemudian pisahkan:
rewards_value menjadi tanda konservatif dan optimis (spot vs diskon)Di sinilah AI dapat membantu—bukan dengan “memprediksi APY,” tetapi dengan mengotomatiskan pembukuan, memvalidasi sumber data, dan menjalankan uji stres yang konsisten di seluruh protokol.
Bagaimana Anda dapat menggunakan AI untuk menguji hasil DeFi untuk hasil nyata dan risiko ekor?
Alur kerja AI yang baik tidak menggantikan penilaian. Itu menggantikan ketidakkonsistenan.
Alih-alih satu model monolitik, gunakan jalur multi-agen di mana setiap agen memiliki pekerjaan yang sempit, input/output yang jelas, dan jejak audit. Ini mengurangi halusinasi dan membuat penelitian Anda dapat direproduksi.
Berikut adalah arsitektur praktis yang dapat Anda terapkan dengan agen LLM + analitik on-chain deterministik:
1. Agen Ingesti
Mengambil data mentah: peristiwa kolam, jadwal hadiah, suku bunga, saldo, perubahan tata kelola, konfigurasi oracle. Menghasilkan tabel yang dinormalisasi dengan cap waktu dan asal.
2. Agen Pemetaan Protokol
Membaca dokumen/kontak dan menghasilkan “peta mekanisme”: kemampuan untuk ditingkatkan, peran admin, ketergantungan oracle, jalur biaya, aturan likuidasi, komponen yang dijembatani.
3. Agen Akuntan Hasil
Menghitung APR biaya yang direalisasikan, APR bunga, APR insentif; merekonsiliasi asumsi penggabungan; menandai “trik matematika APY.”
4. Agen Penilaian Risiko
Menilai kategori risiko dengan bukti: risiko kontrak, risiko oracle, risiko likuiditas, risiko tata kelola, risiko jembatan, risiko desain ekonomi.
5. Agen Simulator Risiko Ekor
Menjalankan skenario stres dan menghasilkan distribusi kerugian, penarikan maksimum, dan “titik putus” (kondisi apa yang menyebabkan kebangkrutan atau pembubaran paksa).
6. Agen Pemantauan & Peringatan
Mengawasi perubahan parameter, tindakan admin, aliran dompet besar, deviasi oracle, risiko depeg, penguapan likuiditas.
7. Agen Laporan
Menghasilkan memo yang konsisten: apa yang Anda peroleh, mengapa, apa yang merusaknya, dan apa yang Anda pantau.
Alat seperti SimianX AI dapat membantu Anda menjaga alur kerja ini terstruktur—bagian yang sama, asumsi yang sama, jejak keputusan yang sama—sehingga analisis Anda dapat berkembang di seluruh rantai dan protokol daripada terjebak dalam buku catatan yang tersebar.
Membangun kalkulator “hasil nyata”: langkah demi langkah (dengan pemeriksaan yang penting)
Di bawah ini adalah rencana implementasi praktis. Kuncinya adalah memperlakukan hasil sebagai produk data.
Langkah 1: Tentukan unit akuntansi dan jendela evaluasi
Pilih:
Kesalahan umum: membandingkan vault APY yang menggabungkan dengan kolam APR yang tidak menggabungkan tanpa normalisasi.
Langkah 2: Hitung hasil biaya/bunga yang direalisasikan (inti yang berkelanjutan)
Untuk AMM:
fees_collected atau inferensi melalui akuntansi kolam / pertumbuhan biayaUntuk pinjaman:
Langkah 3: Harga emisi hadiah seperti manajer risiko, bukan pemasar
Jika sebuah protokol membayar insentif, tandai mereka dengan dua cara:
Mengapa potong? Karena hadiah menciptakan tekanan jual—terutama ketika likuiditas tentara bayaran bertani dan keluar.
Jika profitabilitas strategi Anda menghilang di bawah tanda imbalan konservatif, Anda tidak memiliki hasil—Anda memiliki eksposur subsidi.
Langkah 4: Kurangi biaya yang diabaikan semua orang
Setidaknya, sertakan:
Gunakan variabel inline code dalam lembar kerja Anda untuk menjaga kejelasan:
entry_cost_bps, exit_cost_bps, rebalance_cost_monthlyLangkah 5: Tambahkan penyesuaian risiko spesifik strategi
Kerugian impermanen (IL) untuk posisi LP:
(seperti, “pergerakan harga ±30% dalam 24 jam” skenario)
Risiko likuidasi untuk hasil terleveraged:
Risiko ekor dalam DeFi: model ledakan, bukan rata-rata
Risiko ekor adalah mengapa hasil yang “tampak aman” meledak. Uji hasil yang kuat harus mencakup mode kegagalan tingkat mekanisme.
Taksonomi risiko ekor yang praktis (berguna untuk penilaian AI)
| Kategori risiko | Apa yang rusak | Indikator sinyal tinggi untuk dipantau |
|---|---|---|
| Risiko kontrak pintar | Eksploitasi, kesalahan otorisasi, bug upgrade | Proksi yang dapat diupgrade, peran istimewa, pola panggilan yang tidak biasa |
| Risiko oracle | Manipulasi harga, umpan usang | Umpan likuiditas rendah, deviasi, kegagalan heartbeat, drift TWAP |
| Risiko likuiditas | Keluar menjadi mahal/tidak mungkin | Konsentrasi TVL, lonjakan slippage, buku pesanan dangkal |
| Risiko tata kelola | Proposal jahat, penangkapan parameter | Konsentrasi paus, suara terburu-buru, partisipasi rendah |
| Risiko jembatan/rantai silang | Penularan dari eksploitasi jembatan | Bagian TVL yang dijembatani berat, ketergantungan pada satu jembatan |
| Risiko desain ekonomi | Kebangkrutan, insentif refleksif | Ketergantungan emisi, utang buruk, ekonomi unit negatif |
| Risiko operasional/ sentralisasi | Kompromi kunci admin, sensor | Set penandatangan multisig kecil, peningkatan yang tidak transparan, kekuatan darurat |
Skenario pengujian stres yang benar-benar terjadi
Buat pengujian skenario seperti Anda menguji sistem di produksi: input → mekanisme → hasil.
Berikut adalah skenario bernilai tinggi:
1. Kehancuran token hadiah
2. Kekosongan likuiditas
3. Deviasi / manipulasi oracle
4. Depeg stablecoin
5. Guncangan tata kelola
Metrik risiko ekor yang lebih jujur daripada APY
Alih-alih hanya estimasi titik, keluarkan laporan risiko:
Strategi dengan “APY” 20% tetapi probabilitas bulanan 10% untuk peristiwa -40% bukanlah hasil. Itu adalah tiket lotere.
Daftar periksa yang dapat diulang: apa yang harus diverifikasi agen AI Anda sebelum Anda menyetor
Gunakan daftar periksa ini sebagai prompt agen atau gerbang manual:
Menerapkannya dalam praktik dengan SimianX AI: mengubah analisis menjadi alur kerja
Bagian tersulit dari penelitian hasil DeFi bukanlah matematikanya—itu adalah disiplin: menjalankan pemeriksaan yang sama setiap kali, mendokumentasikan asumsi, dan bereaksi secara konsisten ketika kondisi berubah.
Pendekatan platform terstruktur (seperti SimianX AI) membantu Anda:
Jika Anda membangun secara internal, perlakukan saluran Anda seperti produk: definisikan input/output, tulis tes (pemeriksaan validitas data), dan versi asumsi Anda.
FAQ Tentang Menggunakan AI untuk menguji hasil DeFi: Hasil nyata dan risiko ekor
Bagaimana cara menghitung hasil nyata dalam DeFi tanpa tertipu oleh emisi?
Pisahkan pendapatan biaya/bunga dari insentif token, kemudian nilai insentif dengan potongan konservatif. Jika hasil bersih hanya positif di bawah harga hadiah yang optimis, Anda kemungkinan memegang eksposur subsidi daripada hasil yang berkelanjutan.
Apa itu hasil nyata vs APY dalam pertanian hasil DeFi?
APY sering kali merupakan angka pemasaran campuran yang mengasumsikan penggabungan dan harga imbalan yang stabil. Hasil nyata berfokus pada sumber-sumber seperti aliran kas (biaya/bunga) dan bertanya apakah pengembalian bertahan ketika insentif turun dan volume kembali ke rata-rata.
Bagaimana Anda menguji stres hasil DeFi untuk risiko ekor?
Jalankan skenario seperti keruntuhan token imbalan, kekosongan likuiditas, deviasi oracle, dan penyimpangan stablecoin. Ukur hasil dengan penurunan maksimum, CVaR, ambang probabilitas kebangkrutan, dan biaya keluar yang disesuaikan dengan likuiditas.
Cara terbaik untuk mengevaluasi ladang hasil DeFi dengan agen AI?
Gunakan alur kerja multi-agen: satu agen mengumpulkan data, satu memetakan mekanisme protokol, satu menghitung hasil yang direalisasikan, satu menilai risiko, dan satu menjalankan skenario stres. Intinya adalah konsistensi dan auditabilitas, bukan "prediksi."
Apa risiko tersembunyi terbesar di balik APY DeFi yang tinggi?
Jurang insentif, tekanan jual token imbalan, likuiditas keluar yang tipis, manipulasi oracle, kejutan tata kelola, dan kontaminasi jembatan. Ini sering kali muncul hanya di bawah stres—tepat ketika Anda ingin keluar.
Kesimpulan
Jika Anda ingin berhenti mengejar APY utama dan mulai membuat keputusan yang tahan lama, perlakukan Menggunakan AI untuk menguji hasil DeFi: Hasil nyata dan risiko ekor sebagai prosedur operasi standar: dekomposisi pengembalian, tandai insentif secara konservatif, kurangi biaya nyata, dan uji stres mode kegagalan yang penting. Ketika Anda menjalankan kerangka kerja yang sama di berbagai protokol, Anda akan segera melihat hasil mana yang didorong oleh aliran kas—dan mana yang hanya merupakan risiko yang disubsidi.
Untuk mengoperasionalkan ini sebagai alur kerja yang dapat diulang (dengan template, asumsi, dan jejak keputusan yang konsisten), jelajahi SimianX AI dan gunakan sebagai struktur untuk proses penelitian multi-tahap Anda.
