AI를 사용하여 DeFi 수익 테스트: 실제 수익과 꼬리 위험
“높은 APY”는 DeFi에서 가장 큰 마케팅 문구이며, 종종 가장 정보가 부족합니다. 자본 보존에 진지하다면, AI를 사용하여 DeFi 수익을 테스트하는 것: 실제 수익과 꼬리 위험을 반복 가능한 프로세스로 삼아야 합니다: 실제로 얻는 수익(배출 소음 제외)을 계산하고, 유동성, 오라클 또는 거버넌스가 깨질 때 발생하는 폭발을 모델링하십시오. 이 가이드에서는 수익을 측정 가능한 현금 흐름 문제로, 꼬리 위험을 엔지니어링 문제로 다룰 것입니다. 또한 SimianX AI를 일관되고 감사 가능한 루프로 연구를 구조화하는 실용적인 방법으로 언급할 것입니다(일회성 “느낌” 분석 대신). SimianX AI를 방문하여 구조화된 워크플로우가 가정과 결과를 문서화하는 데 어떻게 도움이 되는지 확인하십시오.
“APY”가 함정인 이유 (그리고 실제 수익만이 중요한 이유)
대부분의 DeFi 프론트엔드는 근본적으로 다른 수익 출처를 혼합한 단일 APY를 표시합니다:
핵심 아이디어: APY는 수익이 아니다. APY는 이야기다. 실제 수익은 현금 흐름이다.
“10% APY”는 다음과 같을 수 있습니다:
목표는 실현 수익(당신이 벌어들인 것)과 실질 수익(현실적인 체제에서 지속 가능할 것으로 보이는 것)을 계산한 다음, 꼬리 위험에 대해 할인하는 것입니다.
실질 수익 vs. 실현 수익 vs. 위험 조정 수익
세 가지 층을 생각해 보세요:
1. 실현 수익: 특정 기간 동안 실제로 발생한 것 (예: 7일/30일)
2. 실질 수익: 보조금 없이 그럴듯하게 지속될 수 있는 수익의 부분
3. 위험 조정 수익: 실질 수익에서 꼬리 사건으로 인한 예상 손실을 차감한 것 (확률과 심각도로 가중)
실제로, 다음을 추정할 것입니다:
fee_apr 온체인 수수료 흐름에서emissions_apr 보상 일정과 토큰 가격에서net_real_yieldtail_risk_haircut
실용적인 분해: DeFi 수익이 실제로 어디에서 오는가
수익을 정확하게 정의하기 전까지는 테스트할 수 없습니다. 현금 흐름을 인센티브와 가격 변동으로 분리하는 분해를 사용하세요.
수익 분해 템플릿
| 구성 요소 | 그것이 무엇인지 | 측정 방법 (온체인) | 일반적인 실패 모드 |
|---|---|---|---|
| 수수료 수익 | 스왑 수수료, 금고 성과 수수료, 청산 수수료 | 수수료 이벤트, 프로토콜 수익 대시보드, 풀 회계 | 거래량 붕괴; 수수료가 평균으로 되돌아감 |
| 이자 수익 | 공급자에게 지급되는 대출 APR | 활용도, 대출 금리, 준비금 비율 | 청산 급증; 부실 채무 |
| 인센티브 보상 | 배출량 / 보상 토큰 | 블록/초당 보상 비율, 배포 일정 | 보상 토큰 덤프; 인센티브 종료 |
| IL / PnL 변동 | LP 상대 성과 vs 보유 | 풀 준비금 + 가격 시리즈 | 변동성 체제 변화 |
| 실행 비용 | 가스, 슬ippage, 브리징, 리밸런싱 | Tx 영수증 + DEX 인용 | 혼잡, MEV, 라우팅 변화 |
모범 사례: 관심 있는 기본 자산 (예: USD, ETH, 스테이블코인)에서 수익률을 계산하고 변환 규칙을 기록하세요.
자기 기만을 피하는 최소한의 공식
간단하지만 유용한 회계 정체성:
realized_return = fee_income + interest_income + rewards_value - (gas + slippage + IL + hedging_costs)
그런 다음 분리하세요:
rewards_value를 보수적 및 낙관적 마크(현물 vs 할인)로여기서 AI가 도움이 될 수 있습니다—“APY 예측”이 아니라 부기 자동화, 데이터 소스 검증 및 프로토콜 간 일관된 스트레스 테스트 실행을 통해.
AI를 사용하여 DeFi 수익을 실제 수익 및 꼬리 위험을 테스트하는 방법은 무엇입니까?
좋은 AI 워크플로우는 판단을 대체하지 않습니다. 그것은 불일치를 대체합니다.
하나의 단일 모델 대신, 각 에이전트가 좁은 작업, 명확한 입력/출력 및 감사 추적을 가진 다중 에이전트 파이프라인을 사용하세요. 이는 환각을 줄이고 연구를 재현 가능하게 만듭니다.
다음은 LLM 에이전트 + 결정론적 온체인 분석을 사용하여 구현할 수 있는 실용적인 아키텍처입니다:
1. 수집 에이전트
원시 데이터를 수집합니다: 풀 이벤트, 보상 일정, 비율, 잔액, 거버넌스 변경, 오라클 구성. 타임스탬프와 출처가 포함된 정규화된 테이블을 출력합니다.
2. 프로토콜 매퍼 에이전트
문서/계약을 읽고 “메커니즘 맵”을 출력합니다: 업그레이드 가능성, 관리자 역할, 오라클 의존성, 수수료 경로, 청산 규칙, 브리징 구성 요소.
3. 수익 회계 에이전트
실현된 수수료 APR, 이자 APR, 인센티브 APR을 계산합니다; 복리 가정을 조정합니다; “APY 수학 트릭”을 플래그합니다.
4. 위험 점수 에이전트
증거와 함께 위험 범주를 점수화합니다: 계약 위험, 오라클 위험, 유동성 위험, 거버넌스 위험, 브리지 위험, 경제 설계 위험.
5. 꼬리 위험 시뮬레이터 에이전트
스트레스 시나리오를 실행하고 손실 분포, 최대 하락 및 “파산 조건”을 출력합니다 (어떤 조건이 파산 또는 강제 청산을 초래합니까?).
6. 모니터링 및 경고 에이전트
매개변수 변경, 관리자 작업, 대규모 지갑 흐름, 오라클 편차, 디페그 위험, 유동성 증발을 감시합니다.
7. 보고서 에이전트
일관된 메모를 생성합니다: 당신이 얻는 것, 그 이유, 무엇이 깨지는지, 그리고 당신이 모니터링하는 것.
SimianX AI와 같은 도구는 이 작업 흐름을 구조화하는 데 도움을 줄 수 있습니다—같은 섹션, 같은 가정, 같은 결정 경로—그래서 당신의 분석이 체인과 프로토콜 전반에 걸쳐 확장될 수 있도록 하며, 흩어져 있는 노트북에 살지 않도록 합니다.
“실제 수익” 계산기 구축: 단계별 (중요한 점검 포함)
아래는 실용적인 구현 계획입니다. 핵심은 수익을 데이터 제품으로 취급하는 것입니다.
단계 1: 회계 단위 및 평가 기간 정의
선택하세요:
일반적인 실수: 복리 APY 금고를 비복리 APR 풀과 비교할 때 정규화하지 않음.
단계 2: 실현된 수수료/이자 수익 계산 (지속 가능한 핵심)
AMM의 경우:
fees_collected 추적 또는 풀 회계/수수료 성장 통해 유추대출의 경우:
단계 3: 보상 배출 가격을 마케팅 담당자가 아닌 위험 관리자처럼 평가
프로토콜이 인센티브를 지급하는 경우, 두 가지 방법으로 표시합니다:
헤어컷의 이유는 무엇인가요? 보상은 판매 압력을 생성하기 때문입니다—특히 용병 유동성 농장과 퇴출 시에.
만약 당신의 전략의 수익성이 보수적인 보상 기준 아래에서 사라진다면, 당신은 수익이 아니라 보조금 노출을 가지고 있는 것입니다.
4단계: 모두가 무시하는 비용을 빼기
최소한 포함해야 할 항목:
워크시트에서 인라인 코드 변수를 사용하여 명확하게 유지하세요:
entry_cost_bps, exit_cost_bps, rebalance_cost_monthly5단계: 전략별 위험 조정 추가
임시 손실 (IL) LP 포지션에 대한:
(예: “가격이 24시간 내 ±30% 이동” 시나리오)
청산 위험 레버리지 수익에 대한:
DeFi의 꼬리 위험: 평균이 아닌 폭발을 모델링하라
꼬리 위험은 “안전해 보이는” 수익이 붕괴되는 이유입니다. 강력한 수익 테스트는 메커니즘 수준의 실패 모드를 포함해야 합니다.
실용적인 꼬리 위험 분류법 (AI 점수 매기기에 유용)
| 위험 범주 | 무엇이 깨지는가 | 모니터링할 고신호 지표 |
|---|---|---|
| 스마트 계약 위험 | 악용, 인증 결함, 업그레이드 버그 | 업그레이드 가능한 프록시, 특권 역할, 비정상적인 호출 패턴 |
| 오라클 위험 | 가격 조작, 오래된 피드 | 낮은 유동성 피드, 편차, 심장 박동 실패, TWAP 드리프트 |
| 유동성 위험 | 퇴출이 비용이 많이 들거나 불가능해짐 | TVL 집중, 슬리피지 급증, 얕은 주문서 |
| 거버넌스 위험 | 악의적인 제안, 매개변수 포획 | 고래 집중, 서두르는 투표, 낮은 참여 |
| 브리지/크로스 체인 위험 | 브리지 악용으로 인한 전염 | 브리지된 TVL 비율이 높음, 하나의 브리지에 의존 |
| 경제 설계 위험 | 지급 불능, 반사적 인센티브 | 배출 의존도, 나쁜 부채, 부정적인 단위 경제 |
| 운영/중앙 집중화 위험 | 관리 키 손상, 검열 | 소규모 멀티시그 서명자 집합, 불투명한 업그레이드, 비상 권한 |
실제로 발생하는 스트레스 테스트 시나리오
생산 시스템을 테스트하듯 시나리오 테스트를 구축하세요: 입력 → 메커니즘 → 결과.
여기 고부가가치 시나리오가 있습니다:
1. 보상 토큰 붕괴
2. 유동성 진공
3. 오라클 편차 / 조작
4. 스테이블코인 페그 이탈
5. 거버넌스 충격
APY보다 더 솔직한 꼬리 위험 지표
단지 점 추정치 대신 위험 보고서를 출력하세요:
20% “APY”를 가진 전략이지만 -40% 사건의 월간 확률이 10%라면 이는 수익이 아닙니다. 복권 티켓입니다.
반복 가능한 체크리스트: 예치하기 전에 AI 에이전트가 확인해야 할 사항
이 체크리스트를 에이전트 프롬프트 또는 수동 게이트로 사용하세요:
SimianX AI로 실천하기: 분석을 워크플로우로 전환하기
DeFi 수익 연구에서 가장 어려운 부분은 수학이 아니라 규율입니다: 매번 동일한 검사를 수행하고, 가정을 문서화하며, 조건이 변경될 때 일관되게 반응하는 것입니다.
구조화된 플랫폼 접근 방식(예: SimianX AI)은 다음을 도와줍니다:
내부적으로 구축하고 있다면, 파이프라인을 제품처럼 다루세요: 입력/출력을 정의하고, 테스트를 작성하며(데이터 유효성 검사), 가정을 버전 관리하세요.
DeFi 수익을 테스트하기 위해 AI를 사용하는 것에 대한 FAQ: 실제 수익과 꼬리 위험
배출량에 속지 않고 DeFi에서 실제 수익을 계산하는 방법은 무엇인가요?
수수료/이자 수익을 토큰 인센티브와 분리한 후, 인센티브를 보수적으로 평가하세요. 순수익이 낙관적인 보상 가격 책정 하에서만 긍정적이라면, 지속 가능한 수익이 아닌 보조금 노출을 보유하고 있을 가능성이 높습니다.
DeFi 수익 농사에서 실제 수익과 APY의 차이는 무엇인가요?
APY는 종종 복리와 안정적인 보상 가격을 가정하는 혼합 마케팅 숫자입니다. 실제 수익은 현금 흐름과 같은 출처(수수료/이자)에 초점을 맞추고 인센티브가 감소하고 거래량이 평균으로 돌아올 때 수익이 지속되는지를 묻습니다.
DeFi 수익의 꼬리 위험을 스트레스 테스트하는 방법은 무엇인가요?
보상 토큰 붕괴, 유동성 진공, 오라클 편차, 스테이블코인 페그 해제와 같은 시나리오를 실행하세요. 최대 하락폭, CVaR, 파산 확률 임계값, 유동성 조정 종료 비용으로 결과를 측정하세요.
AI 에이전트를 사용하여 DeFi 수익 농장을 평가하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?
다중 에이전트 워크플로우를 사용하세요: 한 에이전트는 데이터를 수집하고, 한 에이전트는 프로토콜 메커니즘을 매핑하고, 한 에이전트는 실현된 수익을 계산하고, 한 에이전트는 위험을 평가하고, 한 에이전트는 스트레스 시나리오를 실행합니다. 핵심은 "예측"이 아니라 일관성과 감사 가능성입니다.
높은 DeFi APY 뒤에 숨겨진 가장 큰 위험은 무엇인가요?
인센티브 절벽, 보상 토큰 판매 압력, 얇은 종료 유동성, 오라클 조작, 거버넌스 놀람, 그리고 브리지 전염입니다. 이러한 위험은 종종 스트레스 하에서만 드러나며, 바로 그때 당신은 종료하고 싶어합니다.
결론
헤드라인 APY를 쫓는 것을 중단하고 지속 가능한 결정을 내리기 시작하고 싶다면 AI를 사용하여 DeFi 수익을 테스트하기: 실제 수익과 꼬리 위험을 표준 운영 절차로 삼으세요: 수익 분해, 인센티브를 보수적으로 표시, 실제 비용을 차감, 그리고 중요한 실패 모드를 스트레스 테스트하세요. 프로토콜 전반에 걸쳐 동일한 프레임워크를 실행하면 어떤 수익이 현금 흐름 기반인지, 그리고 어떤 수익이 단순히 보조된 위험인지 빠르게 알 수 있습니다.
이를 반복 가능한 워크플로우(일관된 템플릿, 가정 및 결정 경로 포함)로 운영화하려면 SimianX AI를 탐색하고 이를 다단계 연구 프로세스의 구조로 사용하세요.
