AI 기반 DeFi 수익 분석: APY, 유동성 및 숨겨진 위험

AI 기반 DeFi 수익 분석: 연간 수익률, 유동성 및 숨겨진 위험

DeFi의 “수익”은 단순한 수익이 아닙니다. 실제로, 그것은 현금 흐름, 인센티브, 가격 노출 및 출구 제약의 집합입니다—그리고 이러한 요소들은 빠르게 변합니다. 이것이 바로 AI 기반 DeFi 수익 분석: 연간 수익률, 유동성 및 숨겨진 위험이 중요한 이유입니다: 이는 수익이 어디에서 오는지, 실제로 출구할 수 있는지, 스택에서 무엇이 깨질 수 있는지를 측정하도록 강요합니다. 이 가이드에서는 연구 중심의 사고방식(및 SimianX AI와 같은 도구를 구조화된 분석 워크플로로 사용하여) 시끄러운 APY를 결정 준비가 된, 위험 인식 수익 추정치로 전환할 것입니다.

SimianX AI AI 지원 DeFi 수익 대시보드: 수수료 vs 인센티브 vs 위험 — AI 지원 DeFi 수익 대시보드: 수수료 vs 인센티브 vs 위험

왜 “연간 수익률”이 신중한 분석가조차 오도할 수 있는가

연간화는 편리함입니다—진리가 아닙니다. 프로토콜이 APY를 표시할 때, 그들은 보통 다음을 가정합니다:

재투자가 원활하게 이루어진다,

금리가 안정적으로 유지된다,

유동성이 항상 제공된다,

보상 토큰이 가치를 유지한다,

그리고 비용(가스, 슬리피지, 대출)은 무시할 수 있다.

실제 DeFi는 협조하지 않습니다.

APR vs APY (그리고 복리의 함정)

APR은 단순한 비율입니다: 복리 없이 얻는 수익.

APY는 복리를 가정합니다: 수익을 다시 포지션에 재투자하는 것.

일반적인 근사치:

APR ≈ 수익 / 원금을 기간 동안, 선형적으로 연간화한 것

APY ≈ (1 + 기간_수익)^(연간_기간수) - 1

함정: DeFi 복리는 무료가 아닙니다. 보상을 수확하고, 교환하고, 재예치하는 데는 가스, 교환 수수료, 그리고 슬리피지가 발생합니다. 복리 비용이 증가하는 수익을 초과하면, 표시된 APY는 환상입니다.

주요 요점: DeFi에서 “최고의” APY는 종종 가정에 가장 덜 민감한 것이며—가장 큰 숫자가 아닌 경우가 많습니다.

시간 가중 현실 vs 자금 가중 현실

표시된 수익률은 종종 시간 가중 스냅샷입니다 (지금 현재 사실이 무엇인지). 당신의 실현 수익률은 금액 가중입니다 (당신이 진입한 후 발생한 일, 시장 움직임 및 인센티브 소멸 포함). 이 차이를 무시하는 수익률 분석은 결과를 체계적으로 과대 평가할 것입니다.

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

수익 분해 프레임워크: 수익이 실제로 어디서 오는가

실용적인 AI 기반 접근 방식은 수익을 구성 요소로 나누는 것에서 시작합니다. 이는 “APY”를 투명한 원장으로 바꿔 스트레스 테스트를 할 수 있게 합니다.

네 가지 수익 범주

1. 수수료 / 이자 (현금 흐름과 유사)

LP에게 분배되는 AMM 스왑 수수료

차입자가 지급하는 대출 이자

프로토콜 수익 공유

2. 토큰 인센티브 (배출)

유동성 채굴 보상

스테이킹 또는 ve-token 메커니즘을 통한 “증가된” 보상

3. 가격 효과 (시장 가치 기준)

보상 토큰 가격 변동성

LP 재고 이동 (기초 토큰에 대한 노출)

4. 비용 및 마찰

가스 + MEV 유출

진입/퇴출 및 복리 스왑에서의 슬리피지

차입 비용 (레버리지 사용 시)

브리징 비용 및 지연 위험 (크로스 체인일 경우)

간단한 “순 실질 수익률” 계산

사용 가능한 시작 모델:

순 실질 수익률 ≈ 수수료/이자 수익 + 지속 가능한 인센티브 - (IL + 비용 + 꼬리 위험 프리미엄)

이것은 완벽한 방정식이 아닙니다—결정 도구입니다. 목표는 배출과 가격 노이즈를 “소득”으로 취급하는 것을 피하는 것입니다.

재사용 가능한 비교 표

구성 요소	측정할 항목	일반적인 착각	AI가 sanity-check 해야 할 사항
수수료 / 이자	수수료 APR, 차입 APR, 활용도	“수수료는 항상 TVL과 함께 증가한다”	거래량 품질, 세탁 거래, 집중도
인센티브	보상 비율, 일정, 잠금 해제	“인센티브는 안정적인 수익”	배출 감소, 거버넌스 변화, 토큰 유동성
가격 효과	변동성, 상관관계, 하락폭	“보상 토큰은 유지될 것”	유동성 깊이, 매도 압력, 잠금 절벽
비용	가스, 슬ippage, 라우팅, MEV	“복리는 무료”	현실적인 수확 빈도에서 비용 차감 APY

SimianX AI 수익 분해: 수수료 + 인센티브 - 비용 - IL — 수익 분해: 수수료 + 인센티브 - 비용 - IL

유동성: 수익의 숨겨진 절반 (그리고 모델링해야 할 첫 번째 요소)

전통 금융에서는 종종 당신이 탈출할 수 있다고 가정할 수 있습니다. DeFi에서는 탈출이 반드시 검증해야 할 기능입니다.

DeFi에서 “유동성”이 실제로 의미하는 것

유동성은 단순히 TVL이 아닙니다. 다음을 포함합니다:

깊이: 가격이 움직이기 전에 얼마나 거래할 수 있는지

시장 영향: 당신의 포지션 크기에서의 슬ippage

유동성 분포: 집중된 유동성은 가격 범위를 벗어나면 사라질 수 있습니다

탈출 시간: 샌드위치에 걸리거나 갇히지 않고 철회할 수 있습니까?

농장은 60% APY를 보여줄 수 있지만 진실을 숨깁니다: 슬ippage에 8%를 기부하지 않고는 탈출할 수 없습니다.

수익 분석을 위한 실용적인 유동성 지표

“탈출 인식” 지표의 최소 세트를 사용하십시오:

X%에서의 깊이: 0.5% / 1% 가격 영향에 대해 얼마나 많은 명목이 거래될 수 있는지

거래량/TVL: 활동 수준 (하지만 세탁 거래량에 주의)

매도-매수 동등 (DEX 프록시): 경로 효율성과 가격 분산

보유자 / LP 집중도: 유동성이 얼마나 취약한지

인센티브 의존도: 보상이 줄어들면 유동성에 무슨 일이 발생합니까?

강력한 규칙: 탈출을 모델링할 수 없다면, 당신은 수익이 없습니다—당신은 이야기가 있습니다.

SimianX AI 다양한 포지션 크기에서의 유동성 깊이 곡선과 슬ippage — 다양한 포지션 크기에서의 유동성 깊이 곡선과 슬ippage

숨겨진 위험: 점수화할 수 있는 분류법 (업데이트 유지 가능)

수익은 위험에 대한 보상입니다. 문제는 DeFi 위험이 층화되어 있으며, 많은 위험이 헤드라인 APY에서 보이지 않는다는 것입니다.

주요 “숨겨진 위험” 카테고리

스마트 계약 위험

버그, 재진입, 논리 오류, 업그레이드 실수

오라클 위험

조작, 오래된 가격, 낮은 유동성 참조, 시장 간 의존성

거버넌스 및 관리 위험

업그레이드 가능성, 특권 역할, 타임락, 다중 서명자 집중

브리지 및 크로스 체인 위험

래핑 자산, 표준 vs 제3자 브리지, 정산 가정

유동성 충격 위험

용병 자본, 인센티브 절벽, 집중된 LP 탈퇴

시장 구조 위험

MEV 추출, 샌드위치 공격, 청산 연쇄

자산 위험

스테이블코인 디페그, LST/LRT 비상관, 재위탁

체크리스트 스타일 점수 매기기 루브릭 (간단하지만 효과적)

프로토콜 복잡성: 낮음 / 중간 / 높음

업그레이드 가능성: 불변 / 타임락 / 관리자 키

오라클 설계: 견고함 / 혼합 / 취약

유동성 품질: 고착 / 혼합 / 용병

의존성 그래프: 최소 / 보통 / 얽힘

적대적 표면: 낮음 / 중간 / 높음

의존성 그래프를 간단한 영어로 설명할 수 없다면, 위험을 가격 책정할 수 없습니다.

SimianX AI 위험 지도: 계약, 오라클, 브리지, 거버넌스, 유동성 — 위험 지도: 계약, 오라클, 브리지, 거버넌스, 유동성

AI 기반 DeFi 수익 분석은 실제 수익과 배출을 어떻게 구분하나요?

좋은 AI 워크플로우는 “APY를 예측”하지 않습니다. 그것은 메커니즘을 검증하고, 데이터를 교차 확인하며, 감사 가능한 출력을 생성합니다.

AI가 잘하는 것 (그리고 잘하지 못하는 것)

AI는 다음과 같은 작업에 뛰어납니다:

탐색기, 서브그래프, 대시보드, 문서 및 감사에서 데이터 집계

구조화된 필드 추출 (보상 비율, 일정, 관리자 권한)

이상 탐지 (갑작스러운 TVL 급증, 보상 변화, 고래 집중)

시나리오 트리 생성 (“인센티브가 50% 감소하면 어떻게 될까?”)

AI는 다음을 대체할 수 없습니다:

온체인 검증,

신중한 포지션 크기 조정,

또는 청산 및 MEV 작동 방식 이해.

오늘 구현할 수 있는 다중 에이전트 워크플로우

다음은 실용적인 청사진입니다 (자신의 스택을 구축하든 SimianX AI와 같은 구조화된 도구를 사용하든 연구를 일관되게 유지하는 데 유용합니다):

1. 수집

온체인 이벤트, 풀 상태, 배출량 및 가격 피드를 가져옵니다.

출처 저장: 블록 번호, 타임스탬프 및 출처.

2. 수익 분해

실현된 이력에서 수수료/이자 APR을 계산합니다 (현재 비율뿐만 아니라).

인센티브를 분리하고 현실적인 판매 가정을 사용하여 보상 토큰을 기본 통화로 변환합니다.

3. 유동성 모델링

목표 크기로 진입/퇴출을 시뮬레이션하고 경로 인식 슬리피지를 적용합니다.

인센티브 변화 후 유동성 인출에 대한 스트레스 테스트를 수행합니다.

4. 위험 매핑

관리자 역할, 업그레이드 경로, 오라클 의존성, 브리지 노출을 추출합니다.

위험 플래그를 할당합니다 (예: “타임락 없이 업그레이드 가능”).

5. 시나리오 테스트

충격을 실행합니다: 거래량 70% 감소, 보상 토큰 50% 감소, 스테이블코인 페그 해제, 오라클 지연.

출력 범위: 최상의 경우 / 기본 경우 / 최악의 경우 순수익.

6. 결정 메모

출력을 평이한 영어로 변환합니다: 크기, 진입 조건, 퇴출 계획, 모니터링 트리거.

SimianX AI AI 에이전트 워크플로우: 수집 → 분해 → 유동성 모델링 → 위험 점수 → 시나리오 — AI 에이전트 워크플로우: 수집 → 분해 → 유동성 모델링 → 위험 점수 → 시나리오

작업 예시: “40% APY” 농장을 순수익 추정으로 전환하기

40% APY를 광고하는 스테이블코인 풀을 상상해 보세요.

1단계: 수익 분해

수수료: 6% (30일 실현 거래량 기준)

인센티브: 34% (보상 토큰으로 지급됨)

2단계: 인센티브를 현실적으로 변환

Ask: 보상 토큰을 가격을崩하지 않고 판매할 수 있나요?

보상 토큰의 깊이가 얕으면 다음과 같은 이유로 인센티브가 30–60% 줄어들 수 있습니다:

슬리피지,

매도 압력,

잠금 절벽.

예시 삭감:

인센티브 유효: 34% → 18%

3단계: 유동성 모델링 및 종료

정상적인 조건에서 포지션 종료 비용이 2%의 슬리피지를 요구하고 스트레스 상황에서 6%라면, 귀하의 “연환산” 수익은 예상 종료 비용을 고려해야 합니다.

4단계: 위험 프리미엄 추가

풀(pool)이 강력한 타임락 없이 업그레이드 가능하고, 취약한 오라클에 의존한다면, 수익의 일부를 위험 보상(수익이 아님)으로 취급해야 합니다.

결과(예시):

총: 40%

유효 인센티브: 18%

수수료: 6%

복리 + 가스: -3%

예상 종료 슬리피지: -2%

위험 프리미엄(꼬리): -5%

순 예상 수익 ≈ 14%, 넓은 불확실성 범위와 함께.

이것이 마케팅 숫자를 계획으로 전환하는 방법입니다.

SimianX AI 예시 순 수익 폭포: 총 APY → 삭감 → 순 예상 수익 — 예시 순 수익 폭포: 총 APY → 삭감 → 순 예상 수익

SimianX AI가 실용적인 수익 연구 루프에서 적합한 위치

가장 큰 도전이 수학이 아니라 프로세스—일관성을 유지하고, 맹점을 피하며, 결정 추적을 유지하는 것이라면—SimianX AI는 DeFi 수익 연구를 위한 구조화된 “분석 노트북” 레이어로 작용할 수 있습니다. 이를 사용하여:

수익 분해 섹션을 표준화하고,

여러 각도에서 가정을 교차 확인하고,

당신이 믿었던 것과 그 이유에 대한 공유 가능한 메모를 유지하세요.

이는 시장 체제 변화(거래량 붕괴, 인센티브 회전, 유동성 이동) 후 결정을 재검토할 때 가장 중요합니다. 목표는 완벽한 예측이 아니라 반복 가능하고 설명 가능한 분석입니다.

SimianX AI 연구 메모 템플릿: 논문, 수익 출처, 위험, 퇴출 계획, 트리거 — 연구 메모 템플릿: 논문, 수익 출처, 위험, 퇴출 계획, 트리거

AI 기반 DeFi 수익 분석에 대한 FAQ: 연간 수익, 유동성 및 숨겨진 위험

수수료, 가스 및 슬리피지를 고려한 DeFi APY는 어떻게 계산하나요?

실현된 수수료/이자 수익에서 시작한 후, 실제 비용을 차감합니다: 수확/복리 계산을 위한 예상 가스, 스왑 수수료, 복리 및 퇴출을 위한 슬리피지. 귀하의 규모에서 퇴출 슬리피지를 추정할 수 없다면, APY를 불완전한 것으로 간주하십시오.

DeFi에서의 실제 수익이란 무엇인가요 (그리고 왜 중요한가요)?

“실제 수익”은 일반적으로 수수료, 이자 또는 수익에서 발생한 수익을 의미하며, 주로 토큰 발행에서 발생하지 않습니다. 이는 발행량이 갑자기 줄어들 수 있고, 보상 토큰 가격이 폭락할 수 있기 때문에 중요합니다—“수익”이 일시적인 보조금으로 변할 수 있습니다.

농사 전에 DeFi 유동성 위험을 어떻게 평가하나요?

먼저 퇴출을 모델링합니다: 정상 및 스트레스 조건에서 의도한 규모로 판매/인출을 시뮬레이션합니다. LP 집중도, 인센티브 의존성, 유동성이 좁은 범위에 집중되어 있는지(집중된 AMM에서 흔함)를 주의 깊게 살펴보십시오.

높은 APY 풀 뒤에 있는 가장 일반적인 숨겨진 위험은 무엇인가요?

업그레이드/관리 키 위험, 취약한 오라클, 용병 유동성, 브리지 노출 및 보상 토큰 유동성 절벽이 주요 위험입니다. 높은 APY는 종종 아직 매핑하지 않은 위험을 감수하는 대가로 지급됩니다.

AI 에이전트가 DeFi 프로토콜에 대한 수동 실사를 대체할 수 있나요?

AI는 이를 가속화하고 구조화할 수 있지만, 검증을 대체해서는 안 됩니다. AI의 최선의 사용은 맹점을 줄이고, 증거를 정리하며, 변화하는 조건을 지속적으로 모니터링하는 것입니다.

결론

높은 DeFi 수익은 “공짜 돈”이 아닙니다—이는 연간 가정, 유동성 제약, 그리고 숨겨진 위험의 층의 조합입니다. 강력한 접근 방식은 수익을 수수료와 인센티브로 분해하고, 유동성을 출구 제약으로 모델링하며(허세의 TVL 숫자가 아닌), 계약, 오라클, 거버넌스 및 의존성 전반에 걸쳐 살아있는 위험 지도를 유지합니다. 농장을 평가하고 결정을 문서화하기 위한 보다 일관되고 감사 가능한 워크플로를 원하신다면, SimianX AI가 수익 분해에서 위험 체크리스트 및 시나리오 기반 결정 메모에 이르기까지 연구 루프를 지원하는 방법을 탐색해 보세요.