การวิเคราะห์ผลตอบแทน DeFi ด้วย AI: APY, สภาพคล่อง & ความเสี่ยงที่ซ่...

การวิเคราะห์ผลตอบแทน DeFi ที่ขับเคลื่อนด้วย AI: ผลตอบแทนประจำปี, สภาพคล่อง, และความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่

ผลตอบแทน “DeFi” มักจะไม่ใช่แค่ผลตอบแทน ในทางปฏิบัติ มันคือ กลุ่มของกระแสเงินสด, แรงจูงใจ, การเปิดเผยราคา, และข้อจำกัดในการออก—และชิ้นส่วนเหล่านั้นเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว นี่คือเหตุผลที่ การวิเคราะห์ผลตอบแทน DeFi ที่ขับเคลื่อนด้วย AI: ผลตอบแทนประจำปี, สภาพคล่อง, และความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ มีความสำคัญ: มันบังคับให้คุณวัด ว่าผลตอบแทนมาจากไหน, คุณสามารถออกได้จริงหรือไม่, และ อะไรที่อาจล้มเหลวในระบบ ในคู่มือนี้ เราจะใช้แนวคิดที่เน้นการวิจัย (และเครื่องมืออย่าง SimianX AI เป็นกระบวนการวิเคราะห์ที่มีโครงสร้าง) เพื่อเปลี่ยน APY ที่มีเสียงดังให้กลายเป็นการประเมินผลตอบแทนที่พร้อมสำหรับการตัดสินใจและตระหนักถึงความเสี่ยง

SimianX AI แดชบอร์ดผลตอบแทน DeFi ที่ช่วยด้วย AI: ค่าธรรมเนียม vs แรงจูงใจ vs ความเสี่ยง — แดชบอร์ดผลตอบแทน DeFi ที่ช่วยด้วย AI: ค่าธรรมเนียม vs แรงจูงใจ vs ความเสี่ยง

ทำไม “ผลตอบแทนประจำปี” ถึงอาจทำให้ผู้วิเคราะห์ที่ระมัดระวังหลงทาง

การทำให้เป็นประจำปีเป็นความสะดวก—ไม่ใช่ความจริง เมื่อโปรโตคอลแสดง APY พวกเขามักจะสมมติว่า:

การลงทุนซ้ำเกิดขึ้นอย่างราบรื่น,

อัตรายังคงมีเสถียรภาพ,

สภาพคล่องยังคงมีอยู่,

โทเค็นรางวัลมีมูลค่า,

และค่าใช้จ่าย (ก๊าซ, การเปลี่ยนแปลงราคา, การกู้ยืม) มีน้อยนิด

DeFi ที่แท้จริงไม่ร่วมมือ

APR vs APY (และกับดักการทบต้น)

APR คืออัตราแบบง่าย: สิ่งที่คุณได้รับโดยไม่ต้องทบต้น.

APY สมมติว่ามีการทบต้น: การลงทุนซ้ำผลกำไรกลับเข้าสู่ตำแหน่ง.

การประมาณการทั่วไป:

APR ≈ รายได้ / เงินต้น ในช่วงเวลาหนึ่ง ทำให้เป็นประจำปีแบบเชิงเส้น

APY ≈ (1 + ผลตอบแทนต่อช่วงเวลา)^(จำนวนช่วงต่อปี) - 1

กับดัก: การทบต้นใน DeFi ไม่ฟรี การเก็บเกี่ยวรางวัล, การแลกเปลี่ยน, และการฝากใหม่จะมีค่าใช้จ่าย ก๊าซ, ค่าธรรมเนียมการแลกเปลี่ยน, และ การเปลี่ยนแปลงราคา หากค่าใช้จ่ายในการทบต้นเกินผลตอบแทนที่เพิ่มขึ้น APY ที่แสดงจะเป็นเพียงจินตนาการ

ข้อสรุปสำคัญ: ใน DeFi, “APY ที่ดีที่สุด” มักจะเป็น APY ที่ มีความไวต่อสมมติฐานน้อยที่สุด—ไม่ใช่ APY ที่มีตัวเลขใหญ่ที่สุด

ความเป็นจริงที่มีน้ำหนักตามเวลา vs น้ำหนักตามเงิน

แสดงผลตอบแทนมักเป็น ภาพรวมที่ถ่วงเวลา (สิ่งที่เป็นจริง ในขณะนี้). ผลตอบแทนที่คุณได้รับคือ ถ่วงเงิน (สิ่งที่เกิดขึ้น หลังจากที่คุณเข้ามา, รวมถึงการเคลื่อนไหวของตลาดและการเสื่อมค่าของแรงจูงใจ). การวิเคราะห์ผลตอบแทนใด ๆ ที่มองข้ามความแตกต่างนี้จะประเมินผลลัพธ์สูงเกินไปอย่างเป็นระบบ.

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

กรอบการแยกผลตอบแทน: ผลตอบแทนมาจากไหนจริงๆ

แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ใช้งานได้เริ่มต้นด้วยการแยกผลตอบแทนออกเป็นส่วนประกอบ. นี่ทำให้ “APY” กลายเป็น บัญชีแสดงรายการที่โปร่งใส ที่คุณสามารถทำการทดสอบความเครียดได้.

สี่หมวดหมู่ผลตอบแทน

1. ค่าธรรมเนียม / ดอกเบี้ย (เหมือนกระแสเงินสด)

ค่าธรรมเนียมการแลกเปลี่ยน AMM ที่แจกจ่ายให้กับ LPs

ดอกเบี้ยการกู้ยืมที่จ่ายโดยผู้กู้

ส่วนแบ่งรายได้ของโปรโตคอล

2. แรงจูงใจจากโทเค็น (การปล่อย)

รางวัลการขุดสภาพคล่อง

รางวัล “เพิ่มขึ้น” ผ่านการสเตคหรือกลไก ve-token

3. ผลกระทบจากราคา (การประเมินตามตลาด)

ความผันผวนของราคาทุนรางวัล

การเบี่ยงเบนของสินค้าคงคลัง LP (การเปิดเผยต่อโทเค็นพื้นฐาน)

4. ต้นทุนและแรงเสียดทาน

gas + การรั่วไหลของ MEV

slippage ในการเข้า/ออกและการแลกเปลี่ยนที่ทบต้น

ต้นทุนการกู้ยืม (หากมีการใช้เลเวอเรจ)

ต้นทุนการเชื่อมโยงและความเสี่ยงในการล่าช้า (หากข้ามเครือข่าย)

การคำนวณ “ผลตอบแทนจริงสุทธิ” ที่ง่าย

โมเดลเริ่มต้นที่ใช้งานได้:

Net Real Yield ≈ Fee/Interest Yield + Sustainable Incentives - (IL + Costs + Tail Risk Premium)

นี่ไม่ใช่สมการที่สมบูรณ์แบบ—มันคือ เครื่องมือในการตัดสินใจ. เป้าหมายคือการหลีกเลี่ยงการปฏิบัติต่อการปล่อยและเสียงราคาว่าเป็น “รายได้.”

ตารางเปรียบเทียบที่คุณสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้

ส่วนประกอบ	สิ่งที่ต้องวัด	ภาพลวงทั่วไป	สิ่งที่ AI ควรตรวจสอบความสมเหตุสมผล
ค่าธรรมเนียม / ดอกเบี้ย	fee APR, borrow APR, utilization	“ค่าธรรมเนียมจะขยายตาม TVL เสมอ”	คุณภาพของปริมาณ, การซื้อขายซ้ำ, การกระจุกตัว
แรงจูงใจ	อัตรารางวัล, กำหนดการ, การปลดล็อค	“แรงจูงใจคือผลตอบแทนที่มั่นคง”	การลดลงของการปล่อย, การเปลี่ยนแปลงการปกครอง, สภาพคล่องของโทเค็น
ผลกระทบต่อราคา	ความผันผวน, ความสัมพันธ์, การลดลง	“โทเค็นรางวัลจะคงอยู่”	ความลึกของสภาพคล่อง, ความกดดันในการขาย, ขอบการปลดล็อค
ค่าใช้จ่าย	ค่าก๊าซ, การเลื่อน, การจัดเส้นทาง, MEV	“การทบต้นฟรี”	APY หลังหักค่าใช้จ่ายที่ความถี่การเก็บเกี่ยวที่สมจริง

SimianX AI การแยกผลตอบแทน: ค่าธรรมเนียม + แรงจูงใจ - ค่าใช้จ่าย - IL — การแยกผลตอบแทน: ค่าธรรมเนียม + แรงจูงใจ - ค่าใช้จ่าย - IL

สภาพคล่อง: ครึ่งหนึ่งที่ซ่อนอยู่ของผลตอบแทน (และสิ่งแรกที่คุณควรสร้างแบบจำลอง)

ในการเงินแบบดั้งเดิม คุณมักจะสามารถสมมติได้ว่าคุณสามารถออกได้ ใน DeFi, การออกเป็นฟีเจอร์ที่คุณต้องตรวจสอบ.

“สภาพคล่อง” หมายถึงอะไรใน DeFi

สภาพคล่องไม่ใช่แค่ TVL มันรวมถึง:

ความลึก: คุณสามารถซื้อขายได้มากแค่ไหนก่อนที่ราคาจะเคลื่อนไหว

ผลกระทบตลาด: การเลื่อนที่ขนาดตำแหน่งของคุณ

การกระจายสภาพคล่อง: สภาพคล่องที่เข้มข้นสามารถหายไปนอกช่วงราคา

เวลาในการออก: คุณสามารถถอนตัวโดยไม่ถูกแทรกกลางหรือติดอยู่ได้ไหม?

ฟาร์มสามารถแสดง APY 60% ขณะซ่อนความจริง: คุณไม่สามารถออกได้โดยไม่บริจาค 8% ให้กับการเลื่อน.

เมตริกสภาพคล่องที่ใช้ได้จริงสำหรับการวิเคราะห์ผลตอบแทน

ใช้ชุดเมตริก “ที่ตระหนักถึงการออก” ขั้นต่ำ:

ความลึกที่ X%: มูลค่าที่สามารถซื้อขายได้สำหรับผลกระทบต่อราคา 0.5% / 1%

ปริมาณ/TVL: ระดับกิจกรรม (แต่ระวังปริมาณการซัก)

เทียบเท่าการเสนอซื้อ-เสนอขาย (ตัวแทน DEX): ประสิทธิภาพการจัดเส้นทางและการกระจายราคา

ความเข้มข้นของผู้ถือ / LP: สภาพคล่องมีความเปราะบางแค่ไหน

การพึ่งพาแรงจูงใจ: เกิดอะไรขึ้นกับสภาพคล่องเมื่อรางวัลลดลง?

กฎที่สำคัญ: หากคุณไม่สามารถสร้างแบบจำลองการออกของคุณได้ คุณไม่มีผลตอบแทน—คุณมี เรื่องราว.

SimianX AI กราฟความลึกของสภาพคล่องและการเลื่อนที่ขนาดตำแหน่งต่างๆ — กราฟความลึกของสภาพคล่องและการเลื่อนที่ขนาดตำแหน่งต่างๆ

ความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่: การจำแนกประเภทที่คุณสามารถให้คะแนน (และอัปเดตได้)

ผลตอบแทนคือค่าตอบแทนสำหรับความเสี่ยง ปัญหาคือความเสี่ยงใน DeFi มี ชั้นซ้อนกัน และหลายอย่างไม่สามารถมองเห็นได้จาก APY ที่ปรากฏในหัวข้อข่าว

หมวดหมู่ความเสี่ยง “ที่ซ่อนอยู่” หลัก

ความเสี่ยงของสัญญาอัจฉริยะ

ข้อบกพร่อง, การเข้าถึงซ้ำ, ข้อผิดพลาดทางตรรกะ, ความผิดพลาดในการอัปเกรด

ความเสี่ยงของออราเคิล

การจัดการ, ราคาที่ล้าสมัย, การอ้างอิงที่มีสภาพคล่องต่ำ, ความสัมพันธ์ข้ามตลาด

ความเสี่ยงด้านการกำกับดูแลและการบริหาร

ความสามารถในการอัปเกรด, บทบาทที่มีสิทธิพิเศษ, การล็อคเวลา, การรวมตัวของผู้ลงนามหลายราย

ความเสี่ยงของสะพานและข้ามเชน

สินทรัพย์ที่ห่อหุ้ม, สะพานที่เป็นมาตรฐานกับสะพานของบุคคลที่สาม, สมมติฐานการชำระเงิน

ความเสี่ยงจากช็อกสภาพคล่อง

เงินทุนที่มาจากภายนอก, การลดแรงจูงใจ, การออกจาก LP ที่มีความเข้มข้น

ความเสี่ยงจากโครงสร้างตลาด

การสกัด MEV, การโจมตีแบบแซนด์วิช, การล้มละลายที่เกิดขึ้นเป็นทอดๆ

ความเสี่ยงของสินทรัพย์

การแยกตัวของ stablecoin, การไม่สัมพันธ์ของ LST/LRT, การนำไปใช้ซ้ำ

รูปแบบการให้คะแนนแบบเช็คลิสต์ (ง่ายแต่มีประสิทธิภาพ)

ความซับซ้อนของโปรโตคอล: ต่ำ / ปานกลาง / สูง

ความสามารถในการอัปเกรด: ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ / ล็อคเวลา / ใช้กุญแจของผู้ดูแลระบบ

การออกแบบออราเคิล: แข็งแกร่ง / ผสมผสาน / เปราะบาง

คุณภาพของสภาพคล่อง: ยึดติด / ผสมผสาน / มาจากภายนอก

กราฟการพึ่งพา: น้อยที่สุด / ปานกลาง / สับสน

พื้นผิวการต่อต้าน: ต่ำ / ปานกลาง / สูง

ถ้าคุณไม่สามารถอธิบายกราฟการพึ่งพาเป็นภาษาอังกฤษที่เข้าใจง่ายได้ คุณก็ไม่สามารถตั้งราคาได้ว่าความเสี่ยงนั้นเป็นอย่างไร

SimianX AI แผนที่ความเสี่ยง: สัญญา, ออราเคิล, สะพาน, การกำกับดูแล, สภาพคล่อง — แผนที่ความเสี่ยง: สัญญา, ออราเคิล, สะพาน, การกำกับดูแล, สภาพคล่อง

การวิเคราะห์ผลตอบแทน DeFi ที่ขับเคลื่อนด้วย AI แยกผลตอบแทนจริงจากการปล่อยออกมาได้อย่างไร?

กระบวนการทำงานของ AI ที่ดีไม่ “คาดการณ์ APY” มัน ตรวจสอบกลไก, ตรวจสอบข้อมูลข้าม, และผลิตผลลัพธ์ที่ ตรวจสอบได้

สิ่งที่ AI ทำได้ดี (และสิ่งที่ทำไม่ได้)

AI ทำได้ดีใน:

การรวบรวมข้อมูลจากผู้สำรวจ, ซับกราฟ, แดชบอร์ด, เอกสาร, และการตรวจสอบ

การสกัดฟิลด์ที่มีโครงสร้าง (อัตรารางวัล, ตารางเวลา, สิทธิ์ของผู้ดูแลระบบ)

การตรวจจับความผิดปกติ (การเพิ่มขึ้นของ TVL อย่างกะทันหัน, การเปลี่ยนแปลงรางวัล, การรวมตัวของวาฬ)

การสร้างต้นไม้สถานการณ์ (“ถ้าแรงจูงใจลดลง 50% จะเป็นอย่างไร?”)

AI ไม่สามารถทดแทน:

การตรวจสอบบนเชน,

การกำหนดขนาดตำแหน่งอย่างรอบคอบ,

หรือการเข้าใจ การชำระบัญชีและ MEV ทำงานอย่างไร.

เวิร์กโฟลว์หลายเอเจนต์ที่คุณสามารถนำไปใช้ได้วันนี้

นี่คือแผนผังที่ใช้งานได้จริง (ใช้ได้ไม่ว่าคุณจะสร้างสแต็กของคุณเองหรือใช้เครื่องมือที่มีโครงสร้างเช่น SimianX AI เพื่อให้การวิจัยสอดคล้องกัน):

1. การนำเข้า

ดึงเหตุการณ์บนเชน, สถานะของพูล, การปล่อย, และข้อมูลราคา.

เก็บบันทึกแหล่งที่มา: หมายเลขบล็อก, เวลาที่บันทึก, และแหล่งที่มา.

2. การแยกผลตอบแทน

คำนวณอัตราดอกเบี้ย/ค่าธรรมเนียม APR จากประวัติที่เกิดขึ้นจริง (ไม่ใช่อัตราปัจจุบันเพียงอย่างเดียว).

แยกแรงจูงใจและแปลโทเค็นรางวัลเป็นสกุลเงินพื้นฐานโดยใช้สมมติฐานการขายที่สมจริง.

3. การสร้างแบบจำลองสภาพคล่อง

จำลองการเข้า/ออกที่ขนาดเป้าหมายของคุณด้วยการลื่นไถลที่รับรู้เส้นทาง.

ทดสอบความเครียดสำหรับการถอนสภาพคล่องหลังจากการเปลี่ยนแปลงแรงจูงใจ.

4. การทำแผนที่ความเสี่ยง

ดึงบทบาทผู้ดูแลระบบ, เส้นทางการอัปเกรด, การพึ่งพาออราเคิล, การเปิดเผยสะพาน.

กำหนดธงความเสี่ยง (เช่น “สามารถอัปเกรดได้โดยไม่ต้องล็อกเวลา”).

5. การทดสอบสถานการณ์

รันการกระแทก: ปริมาณลดลง 70%, โทเค็นรางวัลลดลง 50%, stablecoin หลุด peg, การล่าช้าของออราเคิล.

ผลลัพธ์ช่วง: กรณีที่ดีที่สุด / กรณีพื้นฐาน / กรณีที่เลวร้ายที่สุดของผลตอบแทนสุทธิ.

6. บันทึกการตัดสินใจ

แปลงผลลัพธ์เป็นการตัดสินใจที่เป็นภาษาอังกฤษธรรมดา: ขนาด, เงื่อนไขการเข้า, แผนการออก, ทริกเกอร์การติดตาม.

SimianX AI เวิร์กโฟลว์เอเจนต์ AI: นำเข้า → แยก → สร้างแบบจำลองสภาพคล่อง → ประเมินความเสี่ยง → สถานการณ์ — เวิร์กโฟลว์เอเจนต์ AI: นำเข้า → แยก → สร้างแบบจำลองสภาพคล่อง → ประเมินความเสี่ยง → สถานการณ์

ตัวอย่างที่ทำงาน: เปลี่ยนฟาร์ม “40% APY” เป็นการประมาณผลตอบแทนสุทธิ

จินตนาการถึงพูล stablecoin ที่โฆษณา 40% APY.

ขั้นตอนที่ 1: แยกผลตอบแทน

ค่าธรรมเนียม: 6% (อิงจากปริมาณที่เกิดขึ้นจริงใน 30 วัน)

แรงจูงใจ: 34% (จ่ายเป็นโทเค็นรางวัล)

ขั้นตอนที่ 2: แปลงแรงจูงใจอย่างสมจริง

Ask: คุณสามารถขายโทเค็นรางวัลในขนาดโดยไม่ทำให้ราคาตกไหม?

หากความลึกของโทเค็นรางวัลบาง คุณอาจต้องลดแรงจูงใจลง 30–60% เนื่องจาก:

การลื่นไถล,

แรงกดดันในการขาย,

การปลดล็อกที่สูง.

ตัวอย่างการลด:

แรงจูงใจที่มีผล: 34% → 18%

ขั้นตอนที่ 3: โมเดลสภาพคล่องและการออก

หากการออกจากตำแหน่งของคุณมีค่าใช้จ่าย 2% ในการลื่นไถลในสภาวะปกติและ 6% ในช่วงเครียด ผลตอบแทน “รายปี” ของคุณต้องคำนึงถึง ค่าใช้จ่ายในการออกที่คาดหวัง.

ขั้นตอนที่ 4: เพิ่มเบี้ยประกันความเสี่ยง

หากพูลสามารถอัปเกรดได้โดยไม่มีการล็อกเวลาที่แข็งแกร่ง และพึ่งพาออราเคิลที่เปราะบาง คุณควรถือว่าส่วนหนึ่งของผลตอบแทนเป็น การชดเชยความเสี่ยง (ไม่ใช่ผลตอบแทน).

ผลลัพธ์ (เชิงอ illustrative):

รวม: 40%

แรงจูงใจที่มีผล: 18%

ค่าธรรมเนียม: 6%

การทบต้น + ค่าก๊าซ: -3%

การลื่นไถลที่คาดหวังในการออก: -2%

เบี้ยประกันความเสี่ยง (หาง): -5%

ผลตอบแทนที่คาดหวังสุทธิ ≈ 14%, โดยมีแถบความไม่แน่นอนกว้าง.

นี่คือวิธีที่คุณเปลี่ยนตัวเลขการตลาดให้เป็นแผน.

SimianX AI ตัวอย่างน้ำตกผลตอบแทนสุทธิ: APY รวม → การลด → ผลตอบแทนที่คาดหวังสุทธิ — ตัวอย่างน้ำตกผลตอบแทนสุทธิ: APY รวม → การลด → ผลตอบแทนที่คาดหวังสุทธิ

ที่ที่ SimianX AI เข้ากับวงจรการวิจัยผลตอบแทนที่ใช้ได้จริง

หากความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของคุณไม่ใช่คณิตศาสตร์ แต่เป็น กระบวนการ—การรักษาความสอดคล้อง, หลีกเลี่ยงจุดบอด, และการเก็บบันทึกการตัดสินใจ—SimianX AI สามารถทำหน้าที่เป็น “สมุดบันทึกการวิเคราะห์” ที่มีโครงสร้างสำหรับการวิจัยผลตอบแทน DeFi ใช้เพื่อ:

มาตรฐานส่วนการแยกผลตอบแทนของคุณ,

ตรวจสอบสมมติฐานจากมุมมองหลายมุม,

และเก็บบันทึกที่แชร์ได้ของ สิ่งที่คุณเชื่อและทำไม.

สิ่งนี้มีความสำคัญที่สุดเมื่อคุณกลับมาทบทวนการตัดสินใจหลังจากการเปลี่ยนแปลงระบอบตลาด (การลดลงของปริมาณ, การหมุนเวียนของแรงจูงใจ, การย้ายสภาพคล่อง). เป้าหมายไม่ใช่การคาดการณ์ที่สมบูรณ์แบบ; มันคือ การวิเคราะห์ที่สามารถทำซ้ำได้และอธิบายได้.

SimianX AI Research memo template: thesis, yield sources, risks, exit plan, triggers — Research memo template: thesis, yield sources, risks, exit plan, triggers

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการวิเคราะห์ผลตอบแทน DeFi ที่ขับเคลื่อนด้วย AI: ผลตอบแทนประจำปี, สภาพคล่อง, และความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่

จะคำนวณ APY ของ DeFi หลังจากค่าธรรมเนียม, ค่าก๊าซ, และการเลื่อนอย่างไร?

เริ่มจากรายได้ค่าธรรมเนียม/ดอกเบี้ยที่เกิดขึ้นจริง จากนั้นหักค่าใช้จ่าย จริง: ค่าก๊าซที่ประมาณการสำหรับการเก็บเกี่ยว/การสะสม, ค่าธรรมเนียมการแลกเปลี่ยน, และการเลื่อนทั้งสำหรับการสะสมและการออก หากคุณไม่สามารถประมาณการการเลื่อนในการออกที่ขนาดของคุณได้ ให้ถือว่า APY ยังไม่สมบูรณ์

ผลตอบแทนจริงใน DeFi คืออะไร (และทำไมมันถึงสำคัญ)?

“ผลตอบแทนจริง” มักหมายถึงผลตอบแทนที่มาจาก ค่าธรรมเนียม, ดอกเบี้ย, หรือรายได้ ไม่ใช่จากการปล่อยโทเคนเป็นหลัก มันสำคัญเพราะการปล่อยโทเคนอาจลดลงอย่างกะทันหัน และราคาของโทเคนรางวัลอาจตกต่ำ—ทำให้ “ผลตอบแทน” กลายเป็นเงินอุดหนุนชั่วคราว

ฉันจะประเมินความเสี่ยงด้านสภาพคล่องของ DeFi ก่อนการทำฟาร์มได้อย่างไร?

จำลองการออกก่อน: จำลองการขาย/ถอนที่ขนาดที่คุณตั้งใจภายใต้สภาวะปกติและเครียด ดูความเข้มข้นของ LP, การพึ่งพาสิทธิประโยชน์, และว่าสภาพคล่องนั้นกระจุกตัวอยู่ในช่วงแคบหรือไม่ (ซึ่งพบได้บ่อยใน AMMs ที่มีความเข้มข้น)

ความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ที่พบบ่อยที่สุดเบื้องหลังพูลที่มี APY สูงคืออะไร?

ความเสี่ยงจากการอัปเกรด/กุญแจผู้ดูแลระบบ, ออเรเคิลที่เปราะบาง, สภาพคล่องของทหารรับจ้าง, การเปิดเผยสะพาน, และหน้าผาสภาพคล่องของโทเคนรางวัลเป็นสิ่งที่สำคัญ APY ที่สูงมักจะจ่ายให้คุณสำหรับการแบกรับความเสี่ยงที่คุณยังไม่ได้ทำแผนที่

เอเจนต์ AI สามารถแทนที่การตรวจสอบด้วยมือสำหรับโปรโตคอล DeFi ได้หรือไม่?

พวกเขาสามารถเร่งและจัดระเบียบได้ แต่ไม่ควรแทนที่การตรวจสอบ การใช้ AI ที่ดีที่สุดคือการลดจุดบอด, รักษาหลักฐานให้เป็นระเบียบ, และติดตามสภาวะที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง

สรุป

ผลตอบแทนจาก DeFi ที่สูงไม่ได้เป็น “เงินฟรี”—มันเป็นการผสมผสานระหว่าง สมมติฐานประจำปี, ข้อจำกัดด้านสภาพคล่อง, และความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่หลายชั้น วิธีการที่แข็งแกร่งจะแยกผลตอบแทนออกเป็นค่าธรรมเนียมกับแรงจูงใจ, โมเดลสภาพคล่องเป็นข้อจำกัดในการออก (ไม่ใช่ตัวเลข TVL ที่ดูดี), และรักษาแผนที่ความเสี่ยงที่มีชีวิตอยู่ทั่วสัญญา, ออราเคิล, การปกครอง, และการพึ่งพา หากคุณต้องการกระบวนการทำงานที่สอดคล้องและตรวจสอบได้มากขึ้นสำหรับการประเมินฟาร์มและการบันทึกการตัดสินใจ, สำรวจว่า SimianX AI สามารถสนับสนุนวงจรการวิจัยของคุณได้อย่างไร—ตั้งแต่การแยกผลตอบแทนไปจนถึงรายการตรวจสอบความเสี่ยงและบันทึกการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยสถานการณ์.