AIを使用してDeFiの利回りをテストする: 実際の利回りとテールリスク
「高いAPY」はDeFiで最も大きなマーケティング文句ですが、しばしば最も情報が少ないものです。資本保全に真剣であれば、DeFiの利回りをテストするためのAIの使用: 実際の利回りとテールリスクを再現可能なプロセスとして必要です: 実際に得られるもの（排出ノイズを差し引いたもの）を計算し、流動性、オラクル、またはガバナンスが壊れたときに起こる爆発をモデル化します。このガイドでは、利回りを測定可能なキャッシュフローの問題として扱い、テールリスクをエンジニアリングの問題として扱います。また、SimianX AIを、あなたの研究を一貫した監査可能なループに構造化する実用的な方法として参照します（単発の「雰囲気」分析ではなく）。SimianX AIを訪れて、構造化されたワークフローがどのように仮定と出力を文書化するのに役立つかを確認してください。
なぜ「APY」は罠なのか（そしてなぜ実際の利回りが唯一重要な数字なのか）
ほとんどのDeFiフロントエンドは、根本的に異なるリターンソースを混ぜた単一のAPYを表示します:
重要なアイデア: APYは利回りではない。APYは物語である。実際の利回りはキャッシュフローである。
「10% APY」は次のようになる可能性があります:
そう、目標は実現利回り（あなたが得たもの）と実質利回り（現実的な体制の下で持続可能である可能性があるもの）を計算し、次にテールリスクを考慮することです。
実質利回り vs. 実現利回り vs. リスク調整利回り
三つの層を考えてみてください：
1. 実現利回り：特定の期間（例：7日/30日）に実際に起こったこと
2. 実質利回り：補助なしで持続可能な利回りの部分
3. リスク調整利回り：実質利回りからテールイベントによる予想損失を引いたもの（確率と深刻度で加重）
実際には、次のように推定します：
fee_apr はオンチェーンの手数料フローからemissions_apr は報酬スケジュールとトークン価格からnet_real_yield はコスト + 現実的な体制の仮定の後tail_risk_haircut はシナリオストレステストから
実用的な分解：DeFiのリターンが本当にどこから来るのか
利回りをテストするには、それを正確に定義する必要があります。キャッシュフローをインセンティブと価格のドリフトから分ける分解を使用してください。
利回り分解テンプレート
| コンポーネント | それが何か | 測定方法（オンチェーン） | 一般的な失敗モード |
|---|---|---|---|
| 手数料収入 | スワップ手数料、ボールトパフォーマンス手数料、清算手数料 | 手数料イベント、プロトコル収益ダッシュボード、プール会計 | ボリュームの崩壊；手数料が平均に戻る |
| 利息収入 | サプライヤーに支払われる借入APR | 利用率、借入金利、準備金係数 | 清算の急増；不良債権 |
| インセンティブ報酬 | 排出量/報酬トークン | ブロック/秒あたりの報酬率、配布スケジュール | 報酬トークンダンプ；インセンティブの終了 |
| IL / PnLドリフト | LPの相対パフォーマンス対保有 | プール準備金 + 価格シリーズ | ボラティリティ体制の変化 |
| 実行コスト | ガス、スリッページ、ブリッジング、リバランス | Txレシート + DEXの見積もり | 混雑、MEV、ルーティングの変更 |
ベストプラクティス: あなたが気にしている基軸資産（例：USD、ETH、ステーブルコイン）で利回りを計算し、変換ルールを記録します。
自己欺瞞を避けるための最小限の公式
シンプルだが有用な会計のアイデンティティ：
realized_return = fee_income + interest_income + rewards_value - (gas + slippage + IL + hedging_costs)
次に、以下を分けます：
rewards_valueを保守的と楽観的なマーク（スポット対割引）に分けるここでAIが役立ちます—「APYを予測する」のではなく、簿記を自動化し、データソースを検証し、プロトコル全体で一貫したストレステストを実行することによって。
AIを使用してDeFiの利回りを実際の利回りとテールリスクをテストするにはどうすればよいですか？
良いAIワークフローは判断を置き換えません。それは不一致を置き換えます。
一つのモノリシックなモデルの代わりに、各エージェントが狭い仕事を持ち、明確な入力/出力と監査トレイルを持つマルチエージェントパイプラインを使用します。これにより、幻覚が減り、研究が再現可能になります。
以下は、LLMエージェントと決定論的なオンチェーン分析を使用して実装できる実用的なアーキテクチャです：
1. インジェスチョンエージェント
生データを取得します：プールイベント、報酬スケジュール、レート、残高、ガバナンスの変更、オラクル設定。タイムスタンプと出所を持つ正規化されたテーブルを出力します。
2. プロトコルマッパーエージェント
ドキュメント/契約を読み取り、「メカニズムマップ」を出力します：アップグレード可能性、管理者の役割、オラクルの依存関係、手数料のパス、清算ルール、ブリッジされたコンポーネント。
3. 利回り会計エージェント
実現された手数料APR、利息APR、インセンティブAPRを計算します；複利の仮定を調整します；「APYの数学トリック」をフラグします。
4. リスクスコアリングエージェント
契約リスク、オラクルリスク、流動性リスク、ガバナンスリスク、ブリッジリスク、経済設計リスクなどの証拠をもとにリスクカテゴリをスコアリングします。
5. テールリスクシミュレーターエージェント
ストレスシナリオを実行し、損失分布、最大ドローダウン、および「ブレークポイント」（どの条件が破産または強制的な解消を引き起こすか）を出力します。
6. モニタリング & アラートエージェント
パラメータの変更、管理者のアクション、大規模なウォレットのフロー、オラクルの偏差、デペッグリスク、流動性の蒸発を監視します。
7. レポートエージェント
一貫したメモを生成します：あなたが得るもの、理由、何が壊れるか、そして何を監視するか。
SimianX AIのようなツールは、このワークフローを構造化されたものに保つのに役立ちます—同じセクション、同じ仮定、同じ意思決定の経路—そのため、あなたの分析はチェーンやプロトコルを超えてスケールし、散在するノートブックに留まることはありません。
「リアル利回り」計算機の構築：ステップバイステップ（重要なチェック付き）
以下は実用的な実施計画です。重要なのは、利回りをデータプロダクトとして扱うことです。
ステップ 1: アカウントの単位と評価ウィンドウを定義する
選択してください：
一般的な間違い: 複利APYボールトを非複利APRプールと比較する際に正規化しないこと。
ステップ 2: 実現された手数料/利息利回りを計算する（持続可能なコア）
AMMの場合：
fees_collectedを追跡するか、プール会計/手数料成長を通じて推測貸付の場合：
ステップ 3: リスクマネージャーのように報酬の排出を価格設定し、マーケターのようにしない
プロトコルがインセンティブを支払う場合、2つの方法でマークします：
なぜヘアカット？報酬は売圧を生み出すからです—特に傭兵流動性ファームや退出時に。
あなたの戦略の収益性が保守的な報酬基準の下で消失する場合、あなたは利回りを持っていない—あなたは補助金のリスクを持っている。
ステップ4: 誰も無視するコストを差し引く
最低限、含めるべきもの：
ワークシート内で明示的にするために inline code 変数を使用：
entry_cost_bps, exit_cost_bps, rebalance_cost_monthlyステップ5: 戦略特有のリスク調整を追加
一時的損失 (IL) LPポジションの場合：
（例：「価格が24時間で±30%動く」シナリオ）
清算リスク レバレッジ利回りの場合：
DeFiにおけるテールリスク：平均ではなく爆発をモデル化する
テールリスクは「安全に見える」利回りが崩壊する理由です。堅牢な利回りテストはメカニズムレベルの失敗モードを含む必要があります。
実用的なテールリスク分類法（AIスコアリングに役立つ）
| リスクカテゴリ | 何が壊れるか | 監視すべき高信号指標 |
|---|---|---|
| スマートコントラクトリスク | 悪用、認証の欠陥、アップグレードバグ | アップグレード可能なプロキシ、特権的役割、異常なコールパターン |
| オラクルリスク | 価格操作、古いフィード | 低流動性フィード、偏差、ハートビートの失敗、TWAPのドリフト |
| 流動性リスク | エグジットが高価/不可能になる | TVLの集中、スリッページの急増、浅いオーダーブック |
| ガバナンスリスク | 悪意のある提案、パラメータの捕捉 | クジラの集中、急いだ投票、低い参加率 |
| ブリッジ/クロスチェーンリスク | ブリッジの悪用からの感染 | 大量のブリッジされたTVLシェア、1つのブリッジへの依存 |
| 経済設計リスク | 支払不能、反射的インセンティブ | 排出依存、悪化した債務、負の単位経済 |
| オペレーショナル/中央集権リスク | 管理者キーの侵害、検閲 | 小規模なマルチシグ署名者セット、不透明なアップグレード、緊急権限 |
実際に起こるストレステストシナリオ
本番環境でシステムをテストするようにシナリオテストを構築します: 入力 → メカニズム → 結果。
以下は高価値のシナリオです:
1. 報酬トークンの崩壊
2. 流動性の真空
3. オラクルの逸脱/操作
4. ステーブルコインのペッグ解除
5. ガバナンスショック
APYよりも正直なテールリスク指標
単なるポイント推定ではなく、リスクレポートを出力します:
20%の「APY」を持ちながら、月間で-40%のイベントが10%の確率で発生する戦略は利回りではありません。それは宝くじのチケットです。
繰り返し可能なチェックリスト: あなたのAIエージェントが入金前に確認すべきこと
このチェックリストをエージェントプロンプトまたは手動ゲートとして使用します:
SimianX AIを使って実践に移す：分析をワークフローに変える
DeFiの利回り調査で最も難しい部分は数学ではなく、規律です：毎回同じチェックを行い、仮定を文書化し、条件が変わったときに一貫して反応することです。
構造化されたプラットフォームアプローチ（SimianX AIのようなもの）は、あなたを助けます：
内部で構築している場合は、パイプラインを製品のように扱い、入力/出力を定義し、テスト（データの妥当性チェック）を書き、仮定のバージョン管理を行ってください。
DeFiの利回りをテストするためのAI使用に関するFAQ：実際の利回りとテールリスク
排出量に騙されずにDeFiで実際の利回りを計算するにはどうすればよいですか？
手数料/利息収入をトークンインセンティブから分離し、保守的なカットでインセンティブを評価します。ネット利回りが楽観的な報酬価格設定の下でのみ正である場合、持っているのは持続可能な利回りではなく補助金のエクスポージャーである可能性が高いです。
DeFi利回りファーミングにおける実際の利回りとAPYの違いは何ですか？
APYは、複利と安定した報酬価格を前提としたブレンドマーケティング数値であることが多いです。実際の利回りは、キャッシュフローのようなソース（手数料/利息）に焦点を当て、インセンティブが減少し、ボリュームが平均回帰する際にリターンが持続するかどうかを問います。
どのようにDeFiの利回りをテールリスクに対してストレステストしますか？
報酬トークンの崩壊、流動性の真空、オラクルの逸脱、ステーブルコインのペッグ解除などのシナリオを実行します。最大ドローダウン、CVaR、破綻確率の閾値、流動性調整後の退出コストで結果を測定します。
AIエージェントを使用してDeFi利回りファームを評価する最良の方法は？
マルチエージェントワークフローを使用します：1つのエージェントがデータを取り込み、1つがプロトコルメカニズムをマッピングし、1つが実現利回りを計算し、1つがリスクをスコアリングし、1つがストレスシナリオを実行します。ポイントは「予測」ではなく、一貫性と監査可能性です。
高いDeFi APYの背後にある最大の隠れたリスクは何ですか？
インセンティブの崖、報酬トークンの売圧、薄い退出流動性、オラクル操作、ガバナンスの驚き、ブリッジの感染です。これらはしばしばストレス下でのみ表面化します—まさに退出したいときです。
結論
ヘッドラインAPYを追いかけるのをやめ、持続可能な意思決定を始めたい場合は、AIを使用してDeFiの利回りをテストする：実際の利回りとテールリスクを標準操作手順として扱います：リターンを分解し、インセンティブを保守的にマークし、実際のコストを差し引き、重要な失敗モードをストレステストします。プロトコル全体で同じフレームワークを実行すると、どの利回りがキャッシュフロー駆動であり、どれが単に補助的なリスクであるかをすぐに確認できます。
これを一貫したテンプレート、仮定、意思決定のトレイルを持つ繰り返し可能なワークフローとして運用化するために、SimianX AIを探求し、マルチステージの研究プロセスの構造として使用してください。
