Usando IA para Testar Rendimentos DeFi: Rendimentos Reais e Riscos de Cauda
“APY alto” é a linha de marketing mais barulhenta em DeFi—e muitas vezes a menos informativa. Se você está sério sobre a preservação de capital, você precisa Usar IA para testar rendimentos DeFi: Rendimentos reais e riscos de cauda como um processo repetível: calcule o que você realmente ganha (líquido do ruído das emissões) e modele as explosões que acontecem quando a liquidez, oráculos ou governança falham. Neste guia, trataremos o rendimento como um problema de fluxo de caixa mensurável e o risco de cauda como um problema de engenharia. Também faremos referência ao SimianX AI como uma maneira prática de estruturar sua pesquisa em loops consistentes e auditáveis (em vez de uma análise de “vibes” pontual). Visite SimianX AI para ver como fluxos de trabalho estruturados podem ajudá-lo a documentar suposições e resultados.
Por que “APY” é uma armadilha (e por que o rendimento real é o único número que importa)
A maioria das interfaces DeFi mostra um único APY que mistura fontes de retorno fundamentalmente diferentes:
Ideia chave: APY não é um rendimento. APY é uma história. Rendimento real é um fluxo de caixa.
Um “APY de 10%” pode ser:
Então, o objetivo é calcular rendimento realizado (o que você ganhou) e rendimento real (o que é provavelmente sustentável sob regimes realistas), e então descontá-lo pelo risco de cauda.
Rendimento real vs. rendimento realizado vs. rendimento ajustado ao risco
Pense em três camadas:
1. Rendimento realizado: o que realmente aconteceu em uma janela (por exemplo, 7D/30D)
2. Rendimento real: a parte do rendimento que plausivelmente persiste sem subsídios
3. Rendimento ajustado ao risco: rendimento real menos perdas esperadas de eventos de cauda (ponderadas por probabilidade e severidade)
Na prática, você irá estimar:
fee_apr a partir dos fluxos de taxas on-chainemissions_apr a partir de cronogramas de recompensas e preços de tokensnet_real_yield após custos + suposições de regime realistastail_risk_haircut a partir de testes de estresse de cenários
Uma decomposição prática: de onde realmente vêm os retornos DeFi
Você não pode testar rendimento até definir isso precisamente. Use uma decomposição que separa fluxos de caixa de incentivos e de deriva de preço.
Modelo de decomposição de rendimento
| Componente | O que é | Como medir (on-chain) | Modo de falha comum |
|---|---|---|---|
| Renda de taxas | Taxas de swap, taxas de desempenho de vault, taxas de liquidação | Eventos de taxa, painéis de receita de protocolo, contabilidade de pool | Colapsos de volume; taxas retornam à média |
| Renda de juros | APR de empréstimo pago aos fornecedores | Utilização, taxas de empréstimo, fatores de reserva | Picos de liquidações; dívida ruim |
| Recompensas de incentivo | Emissões / tokens de recompensa | Taxa de recompensa por bloco/segundo, cronograma de distribuição | Descarte de tokens de recompensa; incentivos terminam |
| IL / Deriva de PnL | Desempenho relativo de LP vs holding | Reservas de pool + séries de preços | Mudanças de regime de volatilidade |
| Custos de execução | Gas, slippage, bridging, reequilíbrios | Recibos de Tx + cotações de DEX | Congestionamento, MEV, mudanças de roteamento |
Melhor prática: calcule o rendimento na moeda base que você se importa (por exemplo, USD, ETH, stablecoin) e registre as regras de conversão.
Uma fórmula mínima que evita a autoengano
Uma identidade contábil simples, mas útil:
realized_return = fee_income + interest_income + rewards_value - (gas + slippage + IL + hedging_costs)
Depois separe:
rewards_value em marcas conservadoras e otimistas (spot vs descontadas)É aqui que a IA pode ajudar—não "prevendo APY", mas automatizando a contabilidade, validando fontes de dados e executando testes de estresse consistentes entre protocolos.
Como você pode usar IA para testar rendimentos DeFi para rendimentos reais e riscos de cauda?
Um bom fluxo de trabalho de IA não substitui o julgamento. Ele substitui a inconsistência.
Em vez de um modelo monolítico, use um pipeline multi-agente onde cada agente tem uma função específica, entradas/saídas claras e um histórico de auditoria. Isso reduz alucinações e torna sua pesquisa reproduzível.
Aqui está uma arquitetura prática que você pode implementar com agentes LLM + análises determinísticas on-chain:
1. Agente de Ingestão
Extrai dados brutos: eventos de pool, cronogramas de recompensas, taxas, saldos, mudanças de governança, configurações de oráculos. Produz tabelas normalizadas com timestamps e proveniência.
2. Agente Mapeador de Protocolos
Lê documentos/contratos e produz um “mapa de mecanismos”: capacidade de atualização, funções administrativas, dependências de oráculos, caminhos de taxas, regras de liquidação, componentes conectados.
3. Agente Contador de Rendimento
Calcula APR de taxas realizadas, APR de juros, APR de incentivos; reconcilia suposições de composição; sinaliza “truques matemáticos de APY.”
4. Agente de Pontuação de Risco
Classifica categorias de risco com evidências: risco de contrato, risco de oráculo, risco de liquidez, risco de governança, risco de ponte, risco de design econômico.
5. Agente Simulador de Risco de Cauda
Executa cenários de estresse e produz distribuições de perda, máximos drawdowns e “pontos de ruptura” (quais condições causam insolvência ou liquidação forçada).
6. Agente de Monitoramento & Alerta
Observa mudanças de parâmetros, ações administrativas, grandes fluxos de carteiras, desvios de oráculos, risco de desanexação, evaporação de liquidez.
7. Agente de Relatório
Produz um memorando consistente: o que você ganha, por quê, o que o quebra e o que você monitora.
Ferramentas como SimianX AI podem ajudar você a manter esse fluxo de trabalho estruturado—mesmas seções, mesmas suposições, mesmo histórico de decisões—para que sua análise escale entre cadeias e protocolos em vez de viver em cadernos espalhados.
Construindo a calculadora de “rendimento real”: passo a passo (com verificações que importam)
Abaixo está um plano de implementação prática. A chave é tratar o rendimento como um produto de dados.
Passo 1: Defina a unidade de conta e a janela de avaliação
Escolha:
Erro comum: comparar um cofre de APY com capitalização a um pool de APR sem capitalização sem normalizar.
Passo 2: Calcule o rendimento de taxa/juro realizado (o núcleo sustentável)
Para AMMs:
fees_collected ou infira através da contabilidade do pool / crescimento da taxaPara empréstimos:
Passo 3: Precifique as emissões de recompensas como um gerente de risco, não como um vendedor
Se um protocolo paga incentivos, marque-os de duas maneiras:
Por que desconto? Porque recompensas criam pressão de venda—especialmente quando fazendas de liquidez mercenárias e saídas.
Se a rentabilidade da sua estratégia desaparece sob uma marca de recompensa conservadora, você não tem rendimento—você tem exposição a subsídios.
Passo 4: Subtraia os custos que todos ignoram
No mínimo, inclua:
Use variáveis de código inline em sua planilha para mantê-las explícitas:
entry_cost_bps, exit_cost_bps, rebalance_cost_monthlyPasso 5: Adicione ajustes de risco específicos da estratégia
Perda impermanente (IL) para posições de LP:
(por exemplo, cenários de “preço se move ±30% em 24h”)
Risco de liquidação para rendimento alavancado:
Riscos de cauda em DeFi: modele as explosões, não as médias
O risco de cauda é a razão pela qual rendimentos “aparentemente seguros” implodem. Um teste de rendimento robusto deve incluir modos de falha a nível de mecanismo.
Uma taxonomia prática de risco de cauda (útil para pontuação de IA)
| Categoria de risco | O que quebra | Indicadores de alto sinal para monitorar |
|---|---|---|
| Risco de contrato inteligente | Explorações, falhas de autenticação, bugs de atualização | Proxies atualizáveis, papéis privilegiados, padrões de chamada incomuns |
| Risco de oráculo | Manipulação de preços, feeds desatualizados | Feeds de baixa liquidez, desvios, falhas de heartbeat, deriva de TWAP |
| Risco de liquidez | Saída se torna cara/impossível | Concentração de TVL, picos de slippage, livros de ordens rasos |
| Risco de governança | Propostas maliciosas, captura de parâmetros | Concentração de baleias, votos apressados, baixa participação |
| Risco de ponte/cross-chain | Contágio de explorações de ponte | Alta participação de TVL bridged, dependência de uma única ponte |
| Risco de design econômico | Insolvência, incentivos reflexivos | Dependência de emissões, dívida ruim, economia unitária negativa |
| Risco operacional/centralização | Comprometimento da chave administrativa, censura | Conjunto pequeno de signatários multisig, atualizações opacas, poderes de emergência |
Cenários de teste de estresse que realmente acontecem
Construa testes de cenário como você testaria um sistema em produção: entradas → mecanismo → resultado.
Aqui estão cenários de alto valor:
1. Colapso do token de recompensa
2. Vácuo de liquidez
3. Desvio/manipulação de oráculo
4. Desanexação de stablecoin
5. Choque de governança
Métricas de risco de cauda que são mais honestas do que APY
Em vez de apenas uma estimativa pontual, produza um relatório de risco:
Uma estratégia com 20% de “APY” mas uma probabilidade mensal de 10% de um evento de -40% não é rendimento. É um bilhete de loteria.
Uma lista de verificação repetível: o que seus agentes de IA devem verificar antes de você depositar
Use esta lista de verificação como um prompt de agente ou um portão manual:
Colocando em prática com SimianX AI: transformando análise em um fluxo de trabalho
A parte mais difícil da pesquisa de rendimento DeFi não é a matemática—é a disciplina: realizar as mesmas verificações toda vez, documentar suposições e reagir consistentemente quando as condições mudam.
Uma abordagem estruturada de plataforma (como SimianX AI) ajuda você a:
Se você está construindo internamente, trate seu pipeline como um produto: defina entradas/saídas, escreva testes (verificações de validade de dados) e versiona suas suposições.
FAQ Sobre o Uso de IA para testar rendimentos DeFi: Rendimentos reais e riscos de cauda
Como calcular o rendimento real em DeFi sem ser enganado por emissões?
Separe a receita de taxas/juros dos incentivos de token, depois valorize os incentivos com um corte conservador. Se o rendimento líquido é apenas positivo sob uma precificação otimista de recompensa, você provavelmente está segurando exposição a subsídios em vez de rendimento sustentável.
O que é rendimento real vs APY na agricultura de rendimento DeFi?
APY é frequentemente um número de marketing misto que assume a capitalização e preços de recompensa estáveis. O rendimento real foca em fontes semelhantes a fluxo de caixa (taxas/juro) e pergunta se os retornos persistem quando os incentivos caem e os volumes retornam à média.
Como você testa a estresse dos rendimentos DeFi para riscos extremos?
Execute cenários como colapso de token de recompensa, vácuo de liquidez, desvio de oráculo e desanexação de stablecoin. Meça os resultados com máxima queda, CVaR, limiares de probabilidade de ruína e custos de saída ajustados à liquidez.
Melhor maneira de avaliar fazendas de rendimento DeFi com agentes de IA?
Use um fluxo de trabalho de múltiplos agentes: um agente ingere dados, um mapeia mecanismos de protocolo, um calcula o rendimento realizado, um pontua riscos e um executa cenários de estresse. O ponto é consistência e auditabilidade, não “previsão”.
Quais são os maiores riscos ocultos por trás do alto APY DeFi?
Cliffs de incentivo, pressão de venda de token de recompensa, liquidez de saída fina, manipulação de oráculo, surpresas de governança e contágio de ponte. Esses frequentemente surgem apenas sob estresse—exatamente quando você quer sair.
Conclusão
Se você quer parar de perseguir APYs de manchete e começar a tomar decisões duráveis, trate Usando IA para testar rendimentos DeFi: Rendimentos reais e riscos extremos como um procedimento operacional padrão: decomponha os retornos, marque os incentivos de forma conservadora, subtraia os custos reais e teste a estresse os modos de falha que importam. Quando você executa a mesma estrutura em protocolos, rapidamente verá quais rendimentos são impulsionados por fluxo de caixa—e quais são apenas risco subsidiado.
Para operacionalizar isso como um fluxo de trabalho repetível (com templates, suposições e trilhas de decisão consistentes), explore SimianX AI e use-o como uma estrutura para seu processo de pesquisa em múltiplas etapas.
