Использование ИИ для тестирования доходности DeFi: Реальная доходность и хвостовые риски
“Высокий APY” — это самый громкий маркетинговый слоган в DeFi — и часто самый малозначимый. Если вы серьезно относитесь к сохранению капитала, вам нужно Использование ИИ для тестирования доходности DeFi: Реальная доходность и хвостовые риски как повторяемый процесс: вычислить, что вы на самом деле зарабатываете (с учетом шума от эмиссий) и смоделировать взрывы, которые происходят, когда ликвидность, оракулы или управление выходят из строя. В этом руководстве мы будем рассматривать доходность как измеримую проблему денежного потока, а хвостовой риск как инженерную задачу. Мы также будем ссылаться на SimianX AI как на практический способ структурировать ваше исследование в последовательные, поддающиеся аудиту циклы (вместо одноразового анализа “на ощупь”). Посетите SimianX AI, чтобы увидеть, как структурированные рабочие процессы могут помочь вам документировать предположения и результаты.
Почему “APY” — это ловушка (и почему реальная доходность — это единственное важное число)
Большинство интерфейсов DeFi показывают один APY, который смешивает принципиально разные источники дохода:
Ключевая идея: APY — это не доходность. APY — это история. Реальная доходность — это денежный поток.
“10% APY” может быть:
Итак, цель состоит в том, чтобы вычислить реализованную доходность (то, что вы заработали) и реальную доходность (то, что, вероятно, устойчиво в реалистичных режимах), а затем дисконтировать ее с учетом хвостового риска.
Реальная доходность против реализованной доходности против доходности с учетом риска
Подумайте о трех уровнях:
1. Реализованная доходность: то, что на самом деле произошло за определенный период (например, 7D/30D)
2. Реальная доходность: часть доходности, которая правдоподобно сохраняется без субсидирования
3. Доходность с учетом риска: реальная доходность минус ожидаемые потери от хвостовых событий (взвешенные по вероятности и серьезности)
На практике вы будете оценивать:
fee_apr на основе потоков комиссий в сетиemissions_apr на основе графиков вознаграждений и цен токеновnet_real_yield после затрат + реалистичных предположений о режимахtail_risk_haircut на основе стресс-тестов сценариев
Практическое разложение: откуда на самом деле приходят доходы DeFi
Вы не можете протестировать доходность, пока не определите ее точно. Используйте разложение, которое отделяет денежные потоки от стимулов и от ценового дрейфа.
Шаблон разложения доходности
| Компонент | Что это | Как измерить (в сети) | Общий режим отказа |
|---|---|---|---|
| Доход от комиссий | Комиссии за обмен, комиссии за производительность хранилищ, комиссии за ликвидацию | События комиссий, панели доходов протокола, бухгалтерия пулов | Обрушение объема; комиссии возвращаются к среднему |
| Доход от процентов | APR за заем, выплачиваемый поставщикам | Использование, ставки заимствования, коэффициенты резервов | Резкий рост ликвидаций; плохие долги |
| Стимулирующие вознаграждения | Эмиссии / токены вознаграждений | Ставка вознаграждения за блок/секунду, график распределения | Сброс токенов вознаграждений; окончание стимулов |
| IL / Дрейф PnL | Относительная производительность LP по сравнению с удержанием | Резервы пула + ценовые ряды | Сдвиги режимов волатильности |
| Исполнительные затраты | Газ, проскальзывание, мосты, ребалансировки | Квитанции Tx + котировки DEX | Загруженность, MEV, изменения маршрутизации |
Лучшие практики: рассчитывайте доходность в основном активе, который вам важен (например, USD, ETH, стейблкоин) и фиксируйте правила конверсии.
Минимальная формула, которая избегает самообмана
Простая, но полезная бухгалтерская идентичность:
реализованная_доходность = доход_от_комиссий + доход_от_процентов + стоимость_вознаграждений - (газ + проскальзывание + IL + затраты_на_хеджирование)
Затем разделите:
стоимость_вознаграждений на консервативные и оптимистичные оценки (спотовые против дисконтированных)Вот где AI может помочь — не «предсказывая APY», а автоматизируя бухгалтерский учет, проверяя источники данных и проводя последовательные стресс-тесты по протоколам.
Как вы можете использовать AI для тестирования DeFi доходностей на предмет реальных доходов и рисков хвоста?
Хороший рабочий процесс AI не заменяет суждение. Он заменяет недостаток согласованности.
Вместо одной монолитной модели используйте многоагентный конвейер, где каждый агент имеет узкую задачу, четкие входные/выходные данные и след аудита. Это снижает количество галлюцинаций и делает ваши исследования воспроизводимыми.
Вот практическая архитектура, которую вы можете реализовать с помощью агентов LLM + детерминированной аналитики на блокчейне:
1. Агент сбора данных
Собирает сырые данные: события пула, графики вознаграждений, ставки, балансы, изменения в управлении, конфигурации оракулов. Выводит нормализованные таблицы с временными метками и происхождением.
2. Агент картографирования протоколов
Читает документы/контракты и выводит «карту механизмов»: возможность обновления, роли администраторов, зависимости оракулов, пути комиссий, правила ликвидации, компоненты моста.
3. Агент учета доходности
Вычисляет реализованную доходность по комиссиям, доходность по процентам, доходность от стимулов; согласует предположения о сложных процентах; отмечает «трюки с математикой APY».
4. Агент оценки рисков
Оценивает категории рисков с доказательствами: риск контракта, риск оракула, риск ликвидности, риск управления, риск моста, риск экономического дизайна.
5. Агент симуляции рисков хвоста
Запускает стрессовые сценарии и выводит распределения убытков, максимальные просадки и «точки разрыва» (какие условия приводят к неплатежеспособности или принудительной ликвидации).
6. Мониторинг и агент оповещения
Следит за изменениями параметров, действиями администраторов, большими потоками средств, отклонениями оракулов, риском девальвации, испарением ликвидности.
7. Агент отчетности
Создает последовательную записку: что вы зарабатываете, почему, что это нарушает и что вы мониторите.
Инструменты, такие как SimianX AI, могут помочь вам поддерживать эту рабочую структуру — одни и те же разделы, одни и те же предположения, один и тот же след решений — так что ваш анализ масштабируется по цепочкам и протоколам, а не живет в разбросанных блокнотах.
Создание калькулятора «реального дохода»: шаг за шагом (с важными проверками)
Ниже представлен практический план реализации. Ключевое — рассматривать доход как продукт данных.
Шаг 1: Определите единицу учета и окно оценки
Выберите:
Распространенная ошибка: сравнение капитального APY хранилища с некапитальным APR пулом без нормализации.
Шаг 2: Рассчитайте реализованный доход от сборов/процентов (устойчивая основа)
Для AMM:
fees_collected или делайте выводы через бухгалтерский учет пула / рост сборовДля кредитования:
Шаг 3: Оценивайте эмиссии вознаграждений как риск-менеджер, а не как маркетолог
Если протокол выплачивает стимулы, отметьте их двумя способами:
Почему снижение? Потому что вознаграждения создают давление на продажу — особенно когда наемные ликвидные фермы и выходы.
Если прибыльность вашей стратегии исчезает под консервативным уровнем вознаграждения, у вас нет доходности — у вас есть подверженность субсидиям.
Шаг 4: Вычтите затраты, которые все игнорируют
По минимуму включите:
Используйте inline code переменные в вашей таблице, чтобы сделать это явным:
entry_cost_bps, exit_cost_bps, rebalance_cost_monthlyШаг 5: Добавьте специфические для стратегии корректировки рисков
Временные потери (IL) для LP позиций:
(например, сценарии «цена движется ±30% за 24 часа»)
Риск ликвидации для кредитного дохода:
Хвостовые риски в DeFi: моделируйте взрывы, а не средние значения
Хвостовой риск — это причина, по которой «безопасно выглядящие» доходности разрушаются. Надежный тест доходности должен включать уровневые режимы отказа.
Практическая таксономия хвостовых рисков (полезно для оценки AI)
| Категория риска | Что ломается | Высокосигнальные индикаторы для мониторинга |
|---|---|---|
| Риск смарт-контрактов | Эксплуатации, ошибки аутентификации, ошибки обновления | Обновляемые прокси, привилегированные роли, необычные паттерны вызовов |
| Риск оракула | Манипуляции с ценами, устаревшие данные | Низколиквидные данные, отклонения, сбои сердцебиения, дрейф TWAP |
| Риск ликвидности | Выход становится дорогим/невозможным | Концентрация TVL, всплески проскальзывания, мелкие ордерные книги |
| Риск управления | Злонамеренные предложения, захват параметров | Концентрация китов, спешные голосования, низкое участие |
| Риск моста/кросс-цепи | Заражение от эксплуатации мостов | Большая доля TVL, зависящая от одного моста |
| Риск экономического дизайна | Неплатежеспособность, рефлексивные стимулы | Зависимость от эмиссий, плохие долги, отрицательная единичная экономика |
| Операционный/централизационный риск | Компрометация административного ключа, цензура | Набор подписантов с малым мультиподписанием, непрозрачные обновления, чрезвычайные полномочия |
Сценарии стресс-тестирования, которые действительно происходят
Создавайте сценарные тесты, как вы бы тестировали систему в производстве: входы → механизм → результат.
Вот сценарии с высокой ценностью:
1. Коллапс токена вознаграждения
2. Вакуум ликвидности
3. Отклонение/манипуляция оракулом
4. Депегирование стейблкоина
5. Шок управления
Метрики хвостовых рисков, которые более честные, чем APY
Вместо только точечной оценки, выведите отчет о рисках:
Стратегия с 20% "APY", но с 10% месячной вероятностью события -40% не является доходностью. Это лотерейный билет.
Повторяемый контрольный список: что ваши AI-агенты должны проверить перед тем, как вы внесете депозит
Используйте этот контрольный список в качестве подсказки для агента или ручного шлюза:
Применение на практике с SimianX AI: превращение анализа в рабочий процесс
Самая сложная часть исследования доходности DeFi — это не математика, а дисциплина: проводить одни и те же проверки каждый раз, документировать предположения и последовательно реагировать на изменения условий.
Структурированный подход платформы (например, SimianX AI) помогает вам:
Если вы строите внутреннюю систему, относитесь к вашему конвейеру как к продукту: определите входные/выходные данные, пишите тесты (проверки действительности данных) и версионируйте ваши предположения.
FAQ о использовании ИИ для тестирования доходности DeFi: Реальные доходы и хвостовые риски
Как рассчитать реальную доходность в DeFi, не попадаясь на уловки эмиссий?
Отделите доход от сборов/процентов от токеновых стимулов, затем оцените стимулы с консервативным сокращением. Если чистая доходность положительна только при оптимистичном ценообразовании вознаграждений, вы, вероятно, держите экспозицию субсидий, а не устойчивую доходность.
Какова реальная доходность по сравнению с APY в фермерстве доходности DeFi?
APY часто является смешанным маркетинговым числом, которое предполагает сложные проценты и стабильные цены вознаграждений. Реальная доходность сосредоточена на источниках, подобных денежным потокам (сборы/проценты), и задает вопрос, сохраняются ли доходы, когда стимулы падают, а объемы возвращаются к среднему.
Как вы проводите стресс-тестирование доходности DeFi на хвостовые риски?
Запускайте сценарии, такие как коллапс токенов вознаграждения, вакуум ликвидности, отклонение оракула и девальвация стейблкоинов. Измеряйте результаты с помощью максимального падения, CVaR, порогов вероятности разорения и ликвидности-скорректированных затрат на выход.
Как лучше всего оценивать фермы доходности DeFi с помощью AI-агентов?
Используйте многопользовательский рабочий процесс: один агент собирает данные, один отображает механизмы протокола, один вычисляет реализованную доходность, один оценивает риски, а один запускает стресс-сценарии. Суть заключается в последовательности и возможности аудита, а не в "прогнозировании".
Каковы самые большие скрытые риски за высокой доходностью DeFi APY?
Клиффы стимулов, давление продажи токенов вознаграждения, тонкая ликвидность выхода, манипуляции оракулами, неожиданные решения управления и контаминация мостов. Эти риски часто проявляются только под давлением — именно тогда, когда вы хотите выйти.
Заключение
Если вы хотите прекратить гонку за заголовками APY и начать принимать устойчивые решения, рассматривайте Использование AI для тестирования доходности DeFi: Реальная доходность и хвостовые риски как стандартную операционную процедуру: разложите доходы, консервативно оцените стимулы, вычтите реальные затраты и стресс-тестируйте режимы отказа, которые имеют значение. Когда вы применяете одну и ту же структуру к протоколам, вы быстро увидите, какие доходы основаны на денежном потоке — а какие просто субсидируемый риск.
Чтобы операционализировать это как повторяемый рабочий процесс (с последовательными шаблонами, предположениями и следами решений), изучите SimianX AI и используйте его как структуру для вашего многоступенчатого исследовательского процесса.
