ИИ для анализа данных DeFi: практический рабочий процесс на блокчейне
ИИ для анализа данных DeFi: практический рабочий процесс на блокчейне посвящен превращению прозрачной, но запутанной активности блокчейна в повторяемое исследование: чистые наборы данных, обоснованные характеристики, проверяемые гипотезы и контролируемые модели. Если вы когда-либо смотрели на панели управления TVL, страницы доходности и графики токенов и думали: «это кажется расплывчатым», этот рабочий процесс — ваше противоядие. И если вам нравится структурированный, поэтапный анализ (так, как SimianX AI формирует многоступенчатые исследовательские циклы), вы можете привнести ту же дисциплину в работу на блокчейне, чтобы результаты были объяснимыми, сопоставимыми между протоколами и легкими для итерации.
Почему анализ данных на блокчейне сложнее (и лучше), чем кажется
Данные на блокчейне дают вам фактическую информацию о том, что произошло: переводы, обмены, займы, ликвидации, стекинг, голосования по управлению и потоки комиссий. Но «фактическая информация» не означает «легкая информация». Аналитики DeFi сталкиваются с такими проблемами, как:
Плюс огромен: когда вы строите готовый к ИИ конвейер, вы можете отвечать на вопросы с доказательствами, а не интуицией — затем продолжать повторно запускать тот же рабочий процесс по мере изменения условий.
Шаг 0: Начните с решения, а не с набора данных
Самый быстрый способ потратить время в DeFi — это «скачать все» и надеяться, что появятся закономерности. Вместо этого определите:
1. Решение: что вы будете делать по-другому на основе анализа?
2. Объект: протокол, пул, токен, стратегия хранилища или когорты кошельков?
3. Временной горизонт: внутридневной, недельный, квартальный?
4. Метрика результата: что считается успехом или неудачей?
Примеры решений, которые хорошо соотносятся с ИИ
Ключевое понимание: ИИ наиболее эффективен, когда цель измерима (например, вероятность снижения, частота ликвидации, соотношение сборов к эмиссиям), а не когда цель — это «хорошая нарратив».
Шаг 1: Постройте свою основу данных на блокчейне (источники + воспроизводимость)
Практический рабочий процесс на блокчейне требует двух уровней: сырая правда цепи и обогащенный контекст.
A. Сырая правда цепи (канонические входные данные)
Минимум, что нужно запланировать для сбора:
Совет: рассматривайте каждый набор данных как версионированный снимок:
B. Обогащение (контекст, который вам нужен для «значения»)
Минимальная воспроизводимая схема (что вы хотите в своем хранилище)
Думайте в терминах «фактических таблиц» и «измерений»:
fact_swaps(chain, block_time, tx_hash, pool, token_in, token_out, amount_in, amount_out, trader, fee_paid)fact_borrows(chain, block_time, market, borrower, asset, amount, rate_mode, health_factor)dim_address(address, label, type, confidence, source)dim_token(token, decimals, is_wrapped, underlying, risk_flags)dim_pool(pool, protocol, pool_type, fee_tier, token0, token1)Используйте inline code именование последовательно, чтобы последующие функции не ломались.
Шаг 2: Нормализуйте сущности (адреса → актеры)
Модели ИИ не думают в шестнадцатеричных строках; они учатся на поведенческих паттернах. Ваша задача — преобразовать адреса в стабильные «сущности», где это возможно.
Практический подход к маркировке (быстро → лучше)
Начните с трех уровней:
Что хранить для каждой метки
label (например, «MEV бот», «казна протокола»)confidence (0–1)доказательства (срабатывающие правила, эвристики, ссылки)действительно_с_ / действительно_по (метки меняются!)Кластеризация кошельков: сохраняйте консервативный подход
Кластеризация может помочь (например, группировка адресов, контролируемых одним оператором), но она также может испортить ваш набор данных, если будет выполнена неправильно.
| Задача сущности | Что это открывает | Общая ошибка |
|---|---|---|
| Классификация контрактов | Функции на уровне протокола | Паттерны прокси/обновления вводят в заблуждение |
| Кластеризация кошельков | Потоки когорты | Ложные слияния от общих финансистов |
| Обнаружение ботов | Чистые "органические" сигналы | Смещение меток по мере адаптации ботов |
| Идентификация казначейства | Анализ реальной доходности | Смешение казначейских и пользовательских сборов |
Шаг 3: Инженерия признаков для DeFi (слой "экономической правды")
Здесь ИИ становится полезным. Ваша модель учится на признаках — поэтому разрабатывайте признаки, которые отражают механизмы, а не просто "числа".
A. Признаки DEX и ликвидности (реальность исполнения)
Полезные признаки включают:
Жесткое правило: Если вам важна торгуемость, моделируйте проскальзывание под давлением, а не "средний дневной объем."
B. Признаки кредитования (несостоятельность и рефлексивность)
C. “Реальная доходность” против доходности стимулов (ядро устойчивости)
Доходности DeFi часто смешиваются:
Практическое разложение:
gross_yield = fee_yield + incentive_yieldreal_yield ≈ fee_yield - dilution_cost (где стоимость размывания зависит от контекста, но вы должны как минимум отслеживать эмиссии как процент от рыночной капитализации и роста обращающегося предложения)Ключевое понимание: устойчивая доходность редко является самой высокой доходностью. Это доходность, которая выживает, когда стимулы уменьшаются.
Шаг 4: Обозначьте цель (что вы хотите, чтобы модель предсказала)
Многие наборы данных DeFi терпят неудачу, потому что метки расплывчаты. Хорошие цели конкретны и измеримы.
Примеры целевых моделей
Избегайте утечки меток
Если ваша метка использует будущую информацию (например, последующую эксплуатацию), убедитесь, что ваши признаки используют только данные, доступные до события. В противном случае модель “обманывает.”
Шаг 5: Выберите правильный подход ИИ (и где подходят LLM)
Разные вопросы DeFi соответствуют разным семействам моделей.
A. Прогнозирование временных рядов (когда важна динамика)
Используйте, когда вы предсказываете:
B. Классификация и ранжирование (когда вы выбираете «топ кандидатов»)
Используйте, когда вам нужно:
C. Обнаружение аномалий (когда вы еще не знаете об атаке)
Полезно для:
D. Обучение графов (когда отношения являются сигналом)
В цепочке блоков естественно существует граф: кошельки ↔ контракты ↔ пулы ↔ активы. Графовые характеристики могут превзойти плоские таблицы для:
Где LLM помогают (и где не помогают)
LLM отлично подходят для:
LLM не являются заменой для:
Практический гибрид:
Шаг 6: Оценка и обратное тестирование (неговорная часть)
DeFi нестационарен. Если вы не оцениваете тщательно, ваш «сигнал» — это мираж.
A. Делите по времени, а не случайно
Используйте разбиения по времени:
B. Отслеживайте как точность, так и качество решений
В DeFi вы часто заботитесь о ранжировании и риске, а не только о “точности.”
Простой контрольный список для оценки
1. Определите правило принятия решения (например, “избегать, если риск-оценка > 0.7”)
2. Проведите бэктест с предположениями о транзакционных издержках и проскальзывании
3. Запустите стрессовые режимы (высокий газ, высокая волатильность, нехватка ликвидности)
4. Сравните с базовыми линиями (простые эвристики часто выигрывают)
5. Храните аудиторский след (особенности, версия модели, блоки снимков)
| Уровень оценки | Что вы измеряете | Почему это важно |
|---|---|---|
| Прогностический | AUC / ошибка | Качество сигнала |
| Экономический | PnL / просадка / проскальзывание | Жизнеспособность в реальном мире |
| Операционный | задержка / стабильность | Может ли это работать ежедневно? |
| Безопасность | ложные положительные/отрицательные | Соответствие аппетиту к риску |
Шаг 7: Развертывание как цикл (а не одноразовый отчет)
Настоящий “практический рабочий процесс” — это цикл, который вы можете запускать каждый день/неделю.
Основной производственный цикл
Мониторинг, который важен в DeFi
Практическое правило: если вы не можете объяснить почему модель изменила свою оценку, вы не можете ей доверять на рефлексивном рынке.
Пример: "Является ли этот APY реальным?"
Давайте применим рабочий процесс к распространенной ловушке DeFi: привлекательные доходности, которые в основном являются стимулами.
Поэтапно
Вычислите:
fee_revenue_usd (торговые сборы / процент по займам)incentives_usd (эмиссии + взятки + вознаграждения)net_inflows_usd (является ли TVL органическим или наемным?)user_return_estimate (доход от сборов минус IL / затраты на заимствование, где это уместно)Простое соотношение устойчивости:
fee_to_incentive = fee_revenue_usd / max(incentives_usd, 1)Интерпретация:
fee_to_incentive > 1.0 часто указывает на доходность, поддерживаемую сборамиfee_to_incentive < 0.3 предполагает доминирование стимулов| Метрика | Что это говорит вам | Пороговое значение красного флага |
|---|---|---|
| feetoincentive | доходность, поддерживаемая сборами, против эмиссий | < 0.3 |
| TVL churn | наемная ликвидность | высокий недельный отток |
| доля китов | риск концентрации | топ 5 > 40% |
| интенсивность MEV | токсичность исполнения | растущая ставка сэндвичей |
| чистые сборы на TVL | эффективность | падающий тренд |
Добавьте ИИ:
fee_revenue_usd при различных сценариях объема
Как работает ИИ для анализа данных DeFi в блокчейне?
AI для анализа данных DeFi работает в блокчейне, преобразуя низкоуровневые артефакты блокчейна (транзакции, логи, трассировки и состояние) в экономические характеристики (комиссии, кредитное плечо, глубина ликвидности, концентрация риска), а затем изучая шаблоны, которые предсказывают результаты, которые вы можете измерить (устойчивость доходности, шоки ликвидности, риск неплатежеспособности, аномальные потоки). Часть "AI" хороша только настолько, насколько:
Если вы рассматриваете рабочий процесс как повторяемую систему — как этапный исследовательский подход, подчеркиваемый в многоступенчатом анализе в стиле SimianX — вы получаете модели, которые улучшаются со временем, а не хрупкие одноразовые инсайты.
Практические инструменты: минимальный стек, который вы можете реально запустить
Вам не нужна большая команда, но вам нужна дисциплина.
A. Уровень данных
B. Уровень аналитики
C. Уровень "исследовательского агента" (по желанию, но мощный)
Здесь блеск многопользовательского мышления:
Здесь также SimianX AI может быть полезной ментальной моделью: вместо того, чтобы полагаться на единственный "всезнающий" анализ, используйте специализированные перспективы и принуждайте к явным компромиссам — затем выводите четкий, структурированный отчет. Вы можете изучить подход платформы на SimianX AI.
Общие режимы сбоев (и как их избежать)
Часто задаваемые вопросы о ИИ для анализа данных DeFi: практический рабочий процесс на цепочке
Как создать функции на цепочке для машинного обучения в DeFi?
Начните с механики протокола: сопоставьте события с экономикой (сборы, долги, залоги, глубина ликвидности). Используйте скользящие окна, избегайте утечек и храните определения функций с версионированием, чтобы вы могли воспроизводить результаты.
Что такое реальная доходность в DeFi и почему это важно?
Реальная доходность — это доходность, в первую очередь поддерживаемая органическими доходами протокола (сборы/проценты), а не эмиссией токенов. Это важно, потому что эмиссии могут угасать, в то время как доходы, поддерживаемые сборами, часто сохраняются (хотя они все еще могут быть циклическими).
Как лучше всего проводить бэктестирование сигналов DeFi, не обманывая себя?
Разделите по времени, включите транзакционные затраты и проскальзывание, и тестируйте в стрессовых режимах. Всегда сравнивайте с простыми базовыми линиями; если ваша модель не может надежно обойти эвристику, вероятно, она переобучена.
Могут ли LLM заменить количественный анализ на цепочке?
LLM могут ускорить интерпретацию — подводя итоги предложений, извлекая предположения, организуя контрольные списки — но они не могут заменить правильное декодирование событий, строгую маркировку и оценку на основе времени. Используйте LLM для структурирования исследований, а не для «галлюцинации» цепи.
Как мне обнаружить ликвидность, движимую стимулами (наемную)?
Отслеживайте отток TVL, соотношение сборов к стимулам и состав кошельковых когорт. Если ликвидность появляется, когда стимулы растут, и быстро исчезает после этого, рассматривайте доходность как хрупкую, если сборы не поддерживают её независимо.
Заключение
Искусственный интеллект становится действительно ценным в DeFi, когда вы превращаете шум в блокчейне в повторяемый рабочий процесс: формулирование на основе решений, воспроизводимые наборы данных, консервативная маркировка сущностей, функции на основе механизмов, оценка с разделением по времени и непрерывный мониторинг. Следуйте этому практическому циклу в блокчейне, и вы получите анализ, который можно сравнивать между протоколами, который устойчив к изменениям режимов и который можно объяснить коллегам или заинтересованным сторонам.
Если вы хотите структурированный способ проведения поэтапных исследований с разных точек зрения (и перевода сложных данных в ясные, доступные результаты), изучите SimianX AI как модель для организации строгого анализа в действующий рабочий процесс.
