AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล DeFi: กระบวนการทำงานบนบล็อกเชนที่ใช้ได้...

AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล DeFi: กระบวนการทำงานบนเชนที่เป็นรูปธรรม

AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล DeFi: กระบวนการทำงานบนเชนที่เป็นรูปธรรม เกี่ยวกับการเปลี่ยนกิจกรรมบล็อกเชนที่โปร่งใสแต่ยุ่งเหยิงให้เป็น การวิจัยที่สามารถทำซ้ำได้: ชุดข้อมูลที่สะอาด, ฟีเจอร์ที่สามารถป้องกันได้, สมมติฐานที่สามารถทดสอบได้, และโมเดลที่ถูกติดตาม หากคุณเคยดูแดชบอร์ด TVL, หน้า yield, และกราฟโทเค็นแล้วคิดว่า “นี่รู้สึกไม่ชัดเจน,” กระบวนการทำงานนี้คือยารักษาของคุณ และหากคุณชอบการวิเคราะห์ที่มีโครงสร้างและแบ่งขั้นตอน (ในแบบที่ SimianX AI กำหนดกรอบการวิจัยหลายขั้นตอน), คุณสามารถนำวินัยเดียวกันนี้มาสู่การทำงานบนเชนเพื่อให้ผลลัพธ์สามารถอธิบายได้, เปรียบเทียบได้ระหว่างโปรโตคอล, และง่ายต่อการทำซ้ำ

SimianX AI ภาพรวมกระบวนการทำงานบนเชน — ภาพรวมกระบวนการทำงานบนเชน

ทำไมการวิเคราะห์ข้อมูลบนเชนจึงยาก (และดีกว่า) กว่าที่คิด

ข้อมูลบนเชนให้ ความจริงพื้นฐาน สำหรับสิ่งที่เกิดขึ้น: การโอน, การแลกเปลี่ยน, การกู้ยืม, การชำระบัญชี, การเดิมพัน, การลงคะแนนเสียงในการบริหาร, และการไหลของค่าธรรมเนียม แต่ “ความจริงพื้นฐาน” ไม่ได้หมายความว่า “ความจริงที่ง่าย” นักวิเคราะห์ DeFi ประสบปัญหาดังนี้:

ความคลุมเครือของเอนทิตี: ที่อยู่ไม่ใช่ตัวตน; สัญญาเป็นตัวแทนของสัญญาอื่น; ผู้ส่งต่อปกปิด EOA

การไหลที่ประกอบได้: การกระทำของผู้ใช้หนึ่งทำให้เกิดการเรียกภายในหลายครั้ง, เหตุการณ์, และการเปลี่ยนแปลงสถานะ

การบิดเบือนแรงจูงใจ: ผลตอบแทนสามารถถูกเพิ่มขึ้นโดยการปล่อย, กิจกรรมการล้าง, หรือการขุดสภาพคล่องชั่วคราว

สภาพแวดล้อมที่เป็นศัตรู: MEV, การทำแซนด์วิช, เกมออราเคิล, และการจับกุมการบริหารสร้างพฤติกรรมที่ไม่คงที่

กับดักการประเมิน: การติดป้าย “โปรโตคอลที่ดี” กับ “โปรโตคอลที่ไม่ดี” เป็นเรื่องที่เป็นอัตวิสัยเว้นแต่คุณจะกำหนดผลลัพธ์ที่สามารถวัดได้

ข้อดีนั้นใหญ่มาก: เมื่อคุณสร้างท่อส่งข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI, คุณสามารถตอบคำถามด้วย หลักฐาน, ไม่ใช่ความรู้สึก—จากนั้นทำการรันกระบวนการทำงานเดียวกันซ้ำเมื่อเงื่อนไขเปลี่ยนแปลง

SimianX AI ข้อมูลที่ยุ่งเหยิงบนเชนไปยังฟีเจอร์ที่สะอาด — ข้อมูลที่ยุ่งเหยิงบนเชนไปยังฟีเจอร์ที่สะอาด

ขั้นตอนที่ 0: เริ่มต้นด้วยการตัดสินใจ ไม่ใช่ชุดข้อมูล

วิธีที่เร็วที่สุดในการเสียเวลาใน DeFi คือการ “ดาวน์โหลดทุกอย่าง” และหวังว่ารูปแบบจะปรากฏขึ้น แทนที่จะทำเช่นนั้น ให้กำหนด:

1. การตัดสินใจ: คุณจะทำอะไรแตกต่างออกไปจากการวิเคราะห์?

2. วัตถุ: โปรโตคอล, สระ, โทเค็น, กลยุทธ์วอลต์ หรือกลุ่มกระเป๋าเงิน?

3. ระยะเวลา: ภายในวัน, รายสัปดาห์, รายไตรมาส?

4. เมตริกผลลัพธ์: อะไรถือเป็นความสำเร็จหรือความล้มเหลว?

ตัวอย่างการตัดสินใจที่เข้ากันได้ดีกับ AI

การติดตามความเสี่ยงของโปรโตคอล: “เราควรกำหนดขีดจำกัดการเปิดเผยต่อตลาดการให้กู้ยืมนี้หรือไม่?”

ความยั่งยืนของผลตอบแทน: “APY นี้ส่วนใหญ่เป็นการปล่อยหรือได้รับการสนับสนุนจากค่าธรรมเนียมหรือไม่?”

สุขภาพของสภาพคล่อง: “เราสามารถเข้า/ออกได้ด้วยการลื่นไถลที่ยอมรับได้ในช่วงความเครียดหรือไม่?”

พฤติกรรมของกระเป๋าเงิน: “กลุ่ม ‘เงินอัจฉริยะ’ กำลังสะสมหรือแจกจ่ายอยู่หรือไม่?”

พลศาสตร์การกำกับดูแล: “อำนาจการลงคะแนนกำลังรวมศูนย์อยู่ในบางหน่วยงานหรือไม่?”

ข้อคิดสำคัญ: AI จะมีพลังมากที่สุดเมื่อเป้าหมายสามารถวัดได้ (เช่น ความน่าจะเป็นในการลดลง, ความถี่ในการชำระหนี้, อัตราส่วนค่าธรรมเนียมต่อการปล่อย) ไม่ใช่เมื่อเป้าหมายคือ “เรื่องราวที่ดี”

SimianX AI การตั้งกรอบการตัดสินใจก่อน — การตั้งกรอบการตัดสินใจก่อน

ขั้นตอนที่ 1: สร้างพื้นฐานข้อมูลบนเชนของคุณ (แหล่งที่มา + ความสามารถในการทำซ้ำ)

เวิร์กโฟลว์บนเชนที่ใช้งานได้ต้องการ สองชั้น: ความจริงของเชนดิบและบริบทที่เสริม

A. ความจริงของเชนดิบ (ข้อมูลมาตรฐาน)

อย่างน้อยที่สุด วางแผนที่จะเก็บรวบรวม:

บล็อก/ธุรกรรม: เวลาที่บันทึก, ค่าก๊าซ, ความสำเร็จ/ความล้มเหลว

บันทึก/เหตุการณ์: ที่ออกโดยสัญญา (การแลกเปลี่ยน DEX, การสร้าง/การเผา, การกู้ยืม, การชำระคืน)

การติดตาม/การเรียกภายใน: กราฟการเรียกสำหรับธุรกรรมที่ซับซ้อน (สำคัญโดยเฉพาะสำหรับผู้รวบรวมและวอลต์)

ภาพสถานะ: ยอดคงเหลือ, เงินสำรอง, หนี้, หลักประกัน, อำนาจการกำกับดูแลในเวลา t

เคล็ดลับมืออาชีพ: ปฏิบัติต่อชุดข้อมูลทุกชุดเป็น ภาพถ่ายเวอร์ชัน:

ช่วงโซ่ + บล็อก (หรือความสูงของบล็อกที่แน่นอน)

เวอร์ชันของตัวดัชนี (หากใช้ของบุคคลที่สาม)

เวอร์ชันการถอดรหัส ABI

วิธีการของราคาออราเคิล

B. การเสริมข้อมูล (บริบทที่คุณจะต้องการสำหรับ “ความหมาย”)

ข้อมูลเมตาของโทเคน: ทศนิยม, สัญลักษณ์, ห่อหุ้ม, พฤติกรรมการปรับฐาน

ข้อมูลราคา: ราคาจากออราเคิลที่เชื่อถือได้ + TWAP ที่ได้จาก DEX (พร้อมการควบคุม)

ความหมายของโปรโตคอล: เหตุการณ์ใดที่สอดคล้องกับการกระทำทางเศรษฐกิจใด

ป้ายชื่อ: หมวดหมู่สัญญา (DEX, การให้ยืม, สะพาน), มัลติซิกที่รู้จัก, กระเป๋าเงินร้อน CEX, ฯลฯ

โครงสร้างข้อมูลที่สามารถทำซ้ำได้ขั้นต่ำ (สิ่งที่คุณต้องการในคลังข้อมูลของคุณ)

คิดใน “ตารางข้อเท็จจริง” และ “มิติ”:

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)

ใช้ inline code ตั้งชื่ออย่างสม่ำเสมอเพื่อไม่ให้ฟีเจอร์ในขั้นตอนถัดไปขัดข้อง

SimianX AI โครงสร้างคลังข้อมูล — โครงสร้างคลังข้อมูล

ขั้นตอนที่ 2: ทำให้เอนทิตีเป็นมาตรฐาน (ที่อยู่ → นักแสดง)

โมเดล AI ไม่คิดในสตริงฐานสิบหก; พวกเขาเรียนรู้จาก รูปแบบพฤติกรรม งานของคุณคือการแปลงที่อยู่ให้เป็น “เอนทิตี” ที่มีเสถียรภาพเมื่อเป็นไปได้

วิธีการติดป้ายชื่อที่ใช้ได้จริง (รวดเร็ว → ดีกว่า)

เริ่มต้นด้วยสามระดับ:

ระดับ 1 (ความมั่นใจสูง): สัญญาโปรโตคอล, มัลติซิกที่รู้จักดี, ผู้เผยแพร่ที่ได้รับการตรวจสอบ

ระดับ 2 (ปานกลาง): อัลกอริธึมการจัดกลุ่ม (แหล่งเงินทุนที่ใช้ร่วมกัน, รูปแบบการโต้ตอบที่ซ้ำกัน)

ระดับ 3 (ต่ำ): อาร์เคไทป์พฤติกรรม (บอทอาร์บ, ผู้ค้นหา MEV, LP แบบพาสซีฟ)

สิ่งที่ต้องเก็บสำหรับทุกป้ายชื่อ

label (เช่น “บอท MEV”, “คลังโปรโตคอล”)

confidence (0–1)

evidence (กฎที่ถูกกระตุ้น, อุปนัย, ลิงก์)

valid_from / valid_to (การเปลี่ยนแปลงป้าย!)

การจัดกลุ่มกระเป๋าเงิน: รักษาความระมัดระวัง

การจัดกลุ่มสามารถช่วยได้ (เช่น การรวมที่อยู่ที่ควบคุมโดยผู้ดำเนินการคนเดียว) แต่ก็สามารถทำให้ชุดข้อมูลของคุณเสียหายได้หากมันผิดพลาด

ชอบ ความแม่นยำมากกว่าการเรียกคืน: การรวมที่ผิดพลาดแย่กว่าการรวมที่พลาด

ติดตามกลุ่มเป็น สมมติฐาน ไม่ใช่ข้อเท็จจริง

เก็บที่อยู่ดิบไว้เพื่อให้คุณสามารถย้อนกลับได้

งานของเอนทิตี	สิ่งที่มันปลดล็อก	ข้อผิดพลาดทั่วไป
การจำแนกประเภทสัญญา	ฟีเจอร์ระดับโปรโตคอล	รูปแบบพร็อกซี่/อัปเกรดทำให้เข้าใจผิด
การจัดกลุ่มกระเป๋าเงิน	กระแสกลุ่ม	การรวมที่ผิดพลาดจากผู้สนับสนุนที่แชร์กัน
การตรวจจับบอท	สัญญาณ “ออร์แกนิก” ที่สะอาด	การเปลี่ยนแปลงป้ายเมื่อบอทปรับตัว
การระบุคลัง	การวิเคราะห์ผลตอบแทนจริง	การผสมผสานระหว่างคลังและค่าธรรมเนียมผู้ใช้

ขั้นตอนที่ 3: การสร้างฟีเจอร์สำหรับ DeFi (ชั้น “ความจริงทางเศรษฐกิจ”)

นี่คือจุดที่ AI มีประโยชน์ โมเดลของคุณเรียนรู้จากฟีเจอร์—ดังนั้นออกแบบฟีเจอร์ที่สะท้อนถึง กลไก ไม่ใช่แค่ “ตัวเลข”

A. ฟีเจอร์ DEX & สภาพคล่อง (ความเป็นจริงในการดำเนินการ)

ฟีเจอร์ที่มีประโยชน์รวมถึง:

ความลึก & การลื่นไถล: ผลกระทบของราคาที่คาดการณ์สำหรับขนาดการซื้อขาย (เช่น $10k/$100k/$1m)

การกระจายสภาพคล่อง: การรวมตัวใกล้ราคาปัจจุบัน (สำหรับ AMM ที่มีสภาพคล่องเข้มข้น)

ประสิทธิภาพค่าธรรมเนียม: ค่าธรรมเนียมต่อหน่วย TVL, ค่าธรรมเนียมต่อหน่วยปริมาณ

สัญญาณการซื้อขายซ้ำ: ปริมาณสูงพร้อมการเปลี่ยนแปลงตำแหน่งสุทธิต่ำ

แรงกดดัน MEV: รูปแบบแซนด์วิช, ความถี่การกลับรอบ, การเพิ่มขึ้นของค่าธรรมเนียมลำดับรอบกิจกรรมพูล

กฎที่สำคัญ: หากคุณใส่ใจเกี่ยวกับความสามารถในการซื้อขาย ให้โมเดล การลื่นไถลภายใต้ความเครียด ไม่ใช่ “ปริมาณเฉลี่ยรายวัน”

B. ฟีเจอร์การให้กู้ยืม (การล้มละลาย & การสะท้อนกลับ)

อัตราการใช้: ตัวชี้วัดแรงกดดันด้านความต้องการ

การรวมตัวของหลักประกัน: สัดส่วนหลักประกันอันดับสูงสุด-N (ความเสี่ยงของวาฬ)

ความหนาแน่นของการชำระหนี้: สินทรัพย์ค้ำประกันที่ใกล้กับเกณฑ์การชำระหนี้

ตัวแทนหนี้เสีย: การชำระหนี้ที่ล้มเหลวหรือฟื้นตัวได้น้อยกว่าหนี้

การเปลี่ยนแปลงอัตรา: การเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันในอัตราการกู้ยืม/อุปทาน

C. “ผลตอบแทนจริง” กับผลตอบแทนจูงใจ (แกนความยั่งยืน)

ผลตอบแทน DeFi มักจะผสมผสานกัน:

ผลตอบแทนที่สนับสนุนด้วยค่าธรรมเนียม: ค่าธรรมเนียมการซื้อขาย, ดอกเบี้ยการกู้ยืม, รายได้ของโปรโตคอล

ผลตอบแทนจูงใจ: การปล่อยโทเค็น, รางวัล, การติดสินบน, เงินช่วยเหลือครั้งเดียว

การแยกแยะที่ใช้งานได้:

gross_yield = fee_yield + incentive_yield

real_yield ≈ fee_yield - dilution_cost (โดยที่ต้นทุนการลดค่าจะขึ้นอยู่กับบริบท แต่คุณควรติดตามการปล่อยโทเค็นเป็นเปอร์เซ็นต์ของมูลค่าตลาดและการเติบโตของอุปทานหมุนเวียน)

ข้อคิดสำคัญ: ผลตอบแทนที่ยั่งยืนมักจะไม่ใช่ผลตอบแทนที่สูงที่สุด มันคือผลตอบแทนที่อยู่รอดเมื่อแรงจูงใจลดลง

SimianX AI ภาพประกอบฟีเจอร์ DEX และการให้กู้ยืม — ภาพประกอบฟีเจอร์ DEX และการให้กู้ยืม

ขั้นตอนที่ 4: ระบุเป้าหมาย (สิ่งที่คุณต้องการให้โมเดลทำนาย)

ชุดข้อมูล DeFi หลายชุดล้มเหลวเพราะป้ายกำกับไม่ชัดเจน เป้าหมายที่ดีจะต้องเฉพาะเจาะจงและวัดผลได้

ตัวอย่างของเป้าหมายโมเดล

การจำแนกความเสี่ยง: “ความน่าจะเป็นของการลดลงของ TVL >30% ใน 30 วัน”

ช็อกสภาพคล่อง: “โอกาสการลื่นไถล >2% สำหรับการซื้อขาย $250k ในช่วงความผันผวนสูง”

การล่มสลายของผลตอบแทน: “อัตราส่วนค่าธรรมเนียมต่อการปล่อยโทเค็นลดลงต่ำกว่า 0.3 เป็นเวลา 14 วันติดต่อกัน”

การใช้ประโยชน์/ความผิดปกติ: “การไหลออกที่ผิดปกติเมื่อเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลในอดีต”

การตรวจจับระบอบ: “ตลาดเปลี่ยนจากสภาพคล่องที่เกิดขึ้นเองไปเป็นสภาพคล่องที่ขับเคลื่อนด้วยแรงจูงใจ”

หลีกเลี่ยงการรั่วไหลของป้ายกำกับ

หากป้ายกำกับของคุณใช้ข้อมูลในอนาคต (เช่น การใช้ประโยชน์ในภายหลัง) ให้แน่ใจว่าฟีเจอร์ของคุณใช้ข้อมูลที่มีอยู่ก่อนเหตุการณ์เท่านั้น มิฉะนั้นโมเดลจะ “โกง”

SimianX AI ภาพประกอบไทม์ไลน์การติดป้ายกำกับ — ภาพประกอบไทม์ไลน์การติดป้ายกำกับ

ขั้นตอนที่ 5: เลือกวิธี AI ที่เหมาะสม (และที่ LLMs เหมาะสม)

คำถาม DeFi ที่แตกต่างกันจะตรงกับครอบครัวโมเดลที่แตกต่างกัน

A. การพยากรณ์อนาคตตามเวลา (เมื่อพลศาสตร์มีความสำคัญ)

ใช้เมื่อคุณคาดการณ์:

ค่าธรรมเนียม, ปริมาณ, การใช้ประโยชน์, กำหนดการปล่อยก๊าซ

การไหลเข้า/ออกของ TVL

ระบอบความผันผวน

B. การจำแนกประเภท & การจัดอันดับ (เมื่อคุณเลือก “ผู้สมัครที่ดีที่สุด”)

ใช้เมื่อคุณต้องการ:

“20 สระที่ดีที่สุดตามผลตอบแทนที่ยั่งยืน”

“โปรโตคอลที่มีแนวโน้มจะประสบกับช็อกสภาพคล่อง”

“กลุ่มกระเป๋าเงินที่มีแนวโน้มจะสะสมมากที่สุด”

C. การตรวจจับความผิดปกติ (เมื่อคุณยังไม่รู้การโจมตี)

มีประโยชน์สำหรับ:

รูปแบบการโจมตีใหม่

การโจมตีการปกครอง

ลายเซ็นการระบายสะพาน

ระบอบการจัดการ oracle

D. การเรียนรู้กราฟ (เมื่อความสัมพันธ์เป็นสัญญาณ)

บนเชนเป็นกราฟตามธรรมชาติ: กระเป๋าเงิน ↔ สัญญา ↔ สระ ↔ สินทรัพย์ ฟีเจอร์ที่ใช้กราฟสามารถทำงานได้ดีกว่าตารางเรียบสำหรับ:

การตรวจจับซิบบิล

พฤติกรรมที่ประสานกัน

เส้นทางการติดเชื้อ (การชำระหนี้แบบล้มละลาย)

ที่ LLMs ช่วย (และที่พวกเขาไม่ช่วย)

LLMs เหมาะสำหรับ:

การแยกวิเคราะห์ข้อเสนอ, เอกสาร, การตรวจสอบให้เป็นบันทึกที่มีโครงสร้าง

การดึงข้อมูล “สิ่งที่เปลี่ยนแปลง” ในฟอรัมการปกครอง

การสร้างสมมติฐานและการตรวจสอบ

LLMs ไม่ใช่ทางเลือกสำหรับ:

การถอดรหัสบนเชนที่ถูกต้อง

การอนุมานเชิงสาเหตุ

วินัยการทดสอบย้อนหลัง

แบบผสมที่ใช้ได้จริง:

LLMs สำหรับ การตีความ + โครงสร้าง

ML/อนาคตตามเวลา/กราฟสำหรับ การพยากรณ์ + การให้คะแนน

การตรวจสอบตามกฎสำหรับ ข้อจำกัดที่เข้มงวด

SimianX AI ต้นไม้การตัดสินใจการเลือกโมเดล — ต้นไม้การตัดสินใจการเลือกโมเดล

ขั้นตอนที่ 6: การประเมินและการทดสอบย้อนหลัง (ส่วนที่ไม่สามารถเจรจาได้)

DeFi เป็นสิ่งที่ไม่คงที่ หากคุณไม่ประเมินอย่างระมัดระวัง “สัญญาณ” ของคุณจะเป็นภาพลวงตา

A. แบ่งตามเวลา ไม่ใช่แบบสุ่ม

ใช้การแบ่งตามเวลา:

ฝึก: ช่วงเวลาที่เก่าแก่กว่า

ตรวจสอบ: ช่วงกลาง

ทดสอบ: หน้าต่างนอกตัวอย่างล่าสุด

B. ติดตามทั้งความถูกต้องและคุณภาพการตัดสินใจ

ใน DeFi คุณมักจะสนใจเกี่ยวกับ การจัดอันดับและความเสี่ยง ไม่ใช่แค่ “ความถูกต้อง”

การจำแนกประเภท: ความแม่นยำ/การเรียกคืน, ROC-AUC, PR-AUC

การจัดอันดับ: NDCG, อัตราการตีสูงสุด-k

ความเสี่ยง: เส้นโค้งการปรับเทียบ, การขาดทุนที่คาดหวัง, สถิติการลดลง

เสถียรภาพ: การเสื่อมสภาพของประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป (การเบี่ยงเบน)

รายการตรวจสอบการประเมินผลที่ง่าย

1. กำหนด กฎการตัดสินใจ (เช่น “หลีกเลี่ยงหากคะแนนความเสี่ยง > 0.7”)

2. ทดสอบย้อนหลังด้วย ต้นทุนการทำธุรกรรม & การลื่นไถล ที่คาดการณ์

3. รัน ระบอบความเครียด (ก๊าซสูง, ความผันผวนสูง, การขาดสภาพคล่อง)

4. เปรียบเทียบกับ เกณฑ์มาตรฐาน (อุปมานง่ายมักจะชนะ)

5. เก็บ บันทึกการตรวจสอบ (ฟีเจอร์, เวอร์ชันโมเดล, บล็อกภาพถ่าย)

ชั้นการประเมินผล	สิ่งที่คุณวัด	ทำไมมันถึงสำคัญ
การคาดการณ์	AUC / ข้อผิดพลาด	คุณภาพของสัญญาณ
เศรษฐกิจ	PnL / การลดลง / การลื่นไถล	ความสามารถในการอยู่รอดในโลกจริง
การดำเนินงาน	ความล่าช้า / เสถียรภาพ	มันสามารถทำงานได้ทุกวันหรือไม่?
ความปลอดภัย	ผลบวก/ลบเท็จ	การปรับความเสี่ยงให้สอดคล้อง

SimianX AI การทดสอบย้อนหลังและการตรวจสอบ — การทดสอบย้อนหลังและการตรวจสอบ

ขั้นตอนที่ 7: นำไปใช้เป็นวงจร (ไม่ใช่รายงานครั้งเดียว)

“กระบวนการทำงานที่ใช้งานได้จริง” คือวงจรที่คุณสามารถรันได้ทุกวัน/สัปดาห์

วงจรการผลิตหลัก

รับบล็อก/เหตุการณ์ใหม่

คำนวณฟีเจอร์ใหม่ในหน้าต่างที่หมุนเวียน

ให้คะแนนพูล/โปรโตคอล/กลุ่มกระเป๋าเงิน

กระตุ้นการแจ้งเตือนสำหรับการละเมิดเกณฑ์

บันทึกคำอธิบายและภาพถ่ายสำหรับการตรวจสอบ

การตรวจสอบที่สำคัญใน DeFi

การเบี่ยงเบนข้อมูล: ปริมาณ/ค่าธรรมเนียม/ระบอบอยู่นอกช่วงประวัติศาสตร์หรือไม่?

การเบี่ยงเบนป้ายชื่อ: พฤติกรรม “บอท MEV” กำลังเปลี่ยนแปลงหรือไม่?

สุขภาพของท่อ: เหตุการณ์ที่หายไป, ความล้มเหลวในการถอดรหัส ABI, ความผิดปกติของราคาออราเคิล

การเสื่อมสภาพของโมเดล: ประสิทธิภาพลดลงในหน้าต่างล่าสุด

กฎปฏิบัติ: หากคุณไม่สามารถอธิบาย ทำไม โมเดลจึงเปลี่ยนคะแนน คุณไม่สามารถไว้วางใจมันในตลาดที่มีการตอบสนองได้

SimianX AI แดชบอร์ดการตรวจสอบ — แดชบอร์ดการตรวจสอบ

ตัวอย่างที่ทำงาน: “APY นี้จริงหรือ?”

มาลองใช้เวิร์กโฟลว์กับกับดัก DeFi ที่พบบ่อย: ผลตอบแทนที่น่าสนใจซึ่งส่วนใหญ่เป็นแรงจูงใจ

ขั้นตอนทีละขั้น

กำหนดวัตถุ: สระ/ห้องเก็บของเฉพาะ

ระยะเวลา: 30–90 วันถัดไป

ผลลัพธ์: คะแนนความยั่งยืน

คำนวณ:

fee_revenue_usd (ค่าธรรมเนียมการซื้อขาย / ดอกเบี้ยการกู้ยืม)

incentives_usd (การปล่อย + การติดสินบน + รางวัล)

net_inflows_usd (TVL เป็นออร์แกนิกหรือเป็นทหารรับจ้าง?)

user_return_estimate (รายได้จากค่าธรรมเนียมลบ IL / ค่าใช้จ่ายในการกู้ยืมที่เกี่ยวข้อง)

อัตราส่วนความยั่งยืนที่ง่าย:

fee_to_incentive = fee_revenue_usd / max(incentives_usd, 1)

การตีความ:

fee_to_incentive > 1.0 มักบ่งชี้ว่าผลตอบแทนที่สนับสนุนด้วยค่าธรรมเนียม

fee_to_incentive < 0.3 แสดงว่าแรงจูงใจมีอำนาจเหนือกว่า

เมตริก	สิ่งที่บอกคุณ	เกณฑ์ธงแดง
feetoincentive	ผลตอบแทนที่สนับสนุนด้วยค่าธรรมเนียม vs การปล่อย	< 0.3
TVL churn	สภาพคล่องที่เป็นทหารรับจ้าง	การเปลี่ยนแปลงรายสัปดาห์สูง
whale share	ความเสี่ยงจากการรวมศูนย์	5 อันดับแรก > 40%
MEV intensity	ความเป็นพิษในการดำเนินการ	อัตราการแซนวิชที่เพิ่มขึ้น
net fees per TVL	ประสิทธิภาพ	แนวโน้มลดลง

เพิ่ม AI:

คาดการณ์ fee_revenue_usd ภายใต้หลายสถานการณ์ปริมาณ

จำแนก “ออร์แกนิก vs ขับเคลื่อนด้วยแรงจูงใจ”

แจ้งเตือนเมื่ออัตราส่วนมีแนวโน้มลดลงอย่างรวดเร็ว

SimianX AI การแยกผลตอบแทนจริง — การแยกผลตอบแทนจริง

AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล DeFi ทำงานบนเชนอย่างไร?

AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล DeFi ทำงานบนเชนโดยการเปลี่ยนแปลงอาร์ติแฟกต์บล็อกเชนระดับต่ำ (ธุรกรรม, บันทึก, รอยเท้า, และสถานะ) เป็น คุณสมบัติทางเศรษฐกิจ (ค่าธรรมเนียม, เลเวอเรจ, ความลึกของสภาพคล่อง, การกระจุกตัวของความเสี่ยง) จากนั้นเรียนรู้รูปแบบที่คาดการณ์ผลลัพธ์ที่คุณสามารถวัดได้ (ความยั่งยืนของผลตอบแทน, ช็อกสภาพคล่อง, ความเสี่ยงในการล้มละลาย, การไหลที่ผิดปกติ) ส่วน “AI” ก็มีคุณภาพดีเท่ากับ:

การแมพคุณสมบัติ จากเหตุการณ์ → เศรษฐศาสตร์,

ป้ายกำกับ ที่กำหนดความสำเร็จ/ความล้มเหลว,

และ วงจรการประเมินผล ที่ป้องกันการฟิตเกินไป.

หากคุณมองว่ากระบวนการทำงานเป็นระบบที่สามารถทำซ้ำได้—เหมือนกับแนวทางการวิจัยแบบมีขั้นตอนที่เน้นใน SimianX-style multi-step analysis—คุณจะได้โมเดลที่พัฒนาขึ้นตามเวลาแทนที่จะเป็นข้อมูลเชิงลึกที่เปราะบางเพียงครั้งเดียว.

SimianX AI ai-on-chain mechanics — ai-on-chain mechanics

เครื่องมือที่ใช้ได้จริง: สแต็กขั้นต่ำที่คุณสามารถใช้งานได้จริง

คุณไม่จำเป็นต้องมีทีมใหญ่ แต่คุณต้องมีวินัย.

A. ชั้นข้อมูล

คลังข้อมูล (ตาราง + พาร์ทิชันตามเชน/เวลา)

การถอดรหัส ABI และการทำให้เหตุการณ์เป็นมาตรฐาน

ท่อส่งราคาพร้อมการควบคุมจาก oracle/TWAP

B. ชั้นการวิเคราะห์

งานคุณสมบัติ (หน้าต่างเลื่อน, เมตริกกลุ่ม)

เครื่องมือประเมินผล (การแบ่งเวลา, ฐานข้อมูล, การทดสอบความเครียด)

แดชบอร์ด + การแจ้งเตือน

C. ชั้น “ตัวแทนวิจัย” (ไม่บังคับแต่มีพลัง)

นี่คือที่ที่แนวคิดหลายตัวแทนโดดเด่น:

ตัวแทนหนึ่งตรวจสอบคุณภาพข้อมูล

ตัวแทนหนึ่งมุ่งเน้นที่กลไกโปรโตคอล

ตัวแทนหนึ่งทดสอบสมมติฐาน

ตัวแทนหนึ่งเขียนบรีฟสุดท้ายพร้อมการอ้างอิงและข้อควรระวัง

นี่คือที่ที่ SimianX AI สามารถเป็นโมเดลทางความคิดที่มีประโยชน์: แทนที่จะพึ่งพาการวิเคราะห์ “รู้ทุกอย่าง” เพียงอย่างเดียว ใช้ มุมมองเฉพาะทาง และบังคับการแลกเปลี่ยนอย่างชัดเจน—จากนั้นส่งออกเป็นรายงานที่ชัดเจนและมีโครงสร้าง คุณสามารถสำรวจแนวทางแพลตฟอร์มที่ SimianX AI.

SimianX AI tooling stack — tooling stack

โหมดการล้มเหลวทั่วไป (และวิธีหลีกเลี่ยง)

สับสน TVL กับสุขภาพ: TVL สามารถเช่าได้ ติดตามการเปลี่ยนแปลง, ความเข้มข้น, และประสิทธิภาพค่าธรรมเนียม

มองข้ามต้นทุนการสลิป: การทดสอบย้อนหลังโดยไม่มีสมมติฐานการดำเนินการเป็นเรื่องแฟนตาซี

เชื่อถือป้ายกำกับมากเกินไป: ป้ายกำกับ “เงินอัจฉริยะ” เปลี่ยนแปลง; รักษาความมั่นใจและตรวจสอบใหม่

ไม่ทำแบบจำลองแรงจูงใจ: ตารางการปล่อยมีความสำคัญ; ปฏิบัติต่อพวกเขาเป็นตัวแปรระดับหนึ่ง

ไม่มีเส้นทางการตรวจสอบ: หากคุณไม่สามารถสร้างคะแนนจากบล็อกเดียวกันได้ นั่นไม่ใช่การวิจัย—มันคือเนื้อหา

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล DeFi: กระบวนการทำงานบนเชนที่ใช้ได้จริง

จะสร้างฟีเจอร์บนเชนสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องใน DeFi ได้อย่างไร?

เริ่มจากกลไกของโปรโตคอล: แผนที่เหตุการณ์ไปยังเศรษฐศาสตร์ (ค่าธรรมเนียม, หนี้, หลักประกัน, ความลึกของสภาพคล่อง) ใช้หน้าต่างกลิ้ง, หลีกเลี่ยงการรั่วไหล, และเก็บการกำหนดฟีเจอร์พร้อมการจัดเวอร์ชันเพื่อให้คุณสามารถสร้างผลลัพธ์ได้อีกครั้ง

ผลตอบแทนจริงใน DeFi คืออะไร และทำไมมันถึงสำคัญ?

ผลตอบแทนจริงคือผลตอบแทนที่ได้รับการสนับสนุนโดยรายได้จากโปรโตคอลที่เป็นธรรมชาติ (ค่าธรรมเนียม/ดอกเบี้ย) แทนที่จะเป็นการปล่อยโทเค็น มันสำคัญเพราะการปล่อยสามารถลดลง ในขณะที่ผลตอบแทนที่ได้รับการสนับสนุนจากค่าธรรมเนียมมักจะคงอยู่ (แม้ว่าจะยังสามารถเป็นวัฏจักรได้)

วิธีที่ดีที่สุดในการทดสอบย้อนหลังสัญญาณ DeFi โดยไม่หลอกตัวเองคืออะไร?

แยกตามเวลา รวมถึงต้นทุนการทำธุรกรรมและการสลิป และทดสอบในระบอบความเครียด เปรียบเทียบกับพื้นฐานที่ง่ายเสมอ; หากโมเดลของคุณไม่สามารถเอาชนะอัลกอริธึมได้อย่างเชื่อถือได้ มันอาจจะถูกปรับให้เข้ากับข้อมูลมากเกินไป

LLMs สามารถแทนที่การวิเคราะห์เชิงปริมาณบนเชนได้หรือไม่?

LLMs สามารถเร่งการตีความ—สรุปข้อเสนอ, สกัดสมมติฐาน, จัดระเบียบรายการตรวจสอบ—แต่พวกเขาไม่สามารถแทนที่การถอดรหัสเหตุการณ์ที่ถูกต้อง, การติดป้ายที่เข้มงวด, และการประเมินตามเวลา ใช้ LLMs เพื่อจัดโครงสร้างการวิจัย ไม่ใช่เพื่อ “สร้างภาพ” เชน

ฉันจะตรวจจับสภาพคล่องที่ขับเคลื่อนด้วยแรงจูงใจ (ทหารรับจ้าง) ได้อย่างไร?

ติดตามการเปลี่ยนแปลง TVL อัตราส่วนค่าธรรมเนียมต่อแรงจูงใจ และการจัดกลุ่มกระเป๋าเงิน หากสภาพคล่องปรากฏเมื่อแรงจูงใจเพิ่มขึ้นและหายไปอย่างรวดเร็วหลังจากนั้น ให้ถือว่าผลตอบแทนเป็นสิ่งที่เปราะบาง เว้นแต่ค่าธรรมเนียมจะสนับสนุนมันได้อย่างอิสระ

สรุป

AI จะมีคุณค่าอย่างแท้จริงใน DeFi เมื่อคุณเปลี่ยนเสียงรบกวนบนเชนให้เป็น กระบวนการที่สามารถทำซ้ำได้: การกำหนดกรอบจากการตัดสินใจ, ชุดข้อมูลที่สามารถทำซ้ำได้, การติดป้ายชื่อหน่วยงานอย่างระมัดระวัง, ฟีเจอร์ที่อิงจากกลไก, การประเมินที่แบ่งตามเวลา, และการติดตามอย่างต่อเนื่อง ติดตามวงจรบนเชนที่เป็นรูปธรรมนี้และคุณจะผลิตการวิเคราะห์ที่สามารถเปรียบเทียบได้ข้ามโปรโตคอล, มีความยืดหยุ่นต่อการเปลี่ยนแปลงของระบอบ, และสามารถอธิบายให้เพื่อนร่วมงานหรือผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเข้าใจได้

หากคุณต้องการวิธีการที่มีโครงสร้างในการดำเนินการวิจัยแบบหลายมุมมอง (และแปลข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นผลลัพธ์ที่ชัดเจนและแชร์ได้) ให้สำรวจ SimianX AI เป็นแบบอย่างในการจัดระเบียบการวิเคราะห์ที่เข้มงวดให้เป็นกระบวนการที่สามารถดำเนินการได้