AI เพื่อจำลองความผันผวนและปฏิกิริยาลูกโซ่ของความเสี่ยง DeFi
DeFi มักจะไม่ล้มเหลวเพราะ "การซื้อขายที่ไม่ดี" เพียงครั้งเดียว แต่มันล้มเหลวเพราะ ความช็อกของความผันผวน แพร่กระจายผ่าน สภาพคล่อง, เลเวอเรจ, และชั้นแรงจูงใจ—และรอยแตกเล็กๆ กลายเป็นปฏิกิริยาลูกโซ่ นี่คือเหตุผลที่ว่า AI เพื่อจำลองความผันผวนและปฏิกิริยาลูกโซ่ของความเสี่ยง DeFi กำลังกลายเป็นความจำเป็นที่แท้จริงสำหรับผู้ที่จัดสรรเงินทุนจำนวนมากบนเชน ในคู่มือนี้ เราจะสร้างกรอบงานที่เข้มงวด: “การแพร่ระบาด” ใน DeFi มีลักษณะอย่างไร, คุณสมบัติบนเชนใดที่สำคัญ, และวิธีที่วิธีการ AI สมัยใหม่สามารถจำลองการล่มสลาย ก่อน ที่มันจะเกิดขึ้น เราจะยังแสดงให้เห็นว่าทีมสามารถนำแบบจำลองเหล่านี้ไปใช้งานภายในกระบวนการวิจัยที่สามารถทำซ้ำได้ด้วยเครื่องมืออย่าง SimianX AI
1) “ปฏิกิริยาลูกโซ่” หมายถึงอะไรใน DeFi (และทำไมความผันผวนถึงเป็นตัวกระตุ้น)
ในการเงินแบบดั้งเดิม การแพร่ระบาดมักจะไหลผ่านงบดุลและตลาดการเงิน ใน DeFi การแพร่ระบาดถูก เข้ารหัสในโปรโตคอล และขยายผลโดยการประกอบ:
“ช็อก” ใน DeFi มักเริ่มต้นด้วยแรงกระตุ้นความผันผวน:
ข้อมูลเชิงลึกสำคัญ: ใน DeFi, ความผันผวนไม่ใช่แค่สภาพตลาด—มันมักจะเป็น กลไก ที่เปลี่ยนความเสี่ยงในท้องถิ่นให้กลายเป็นความเสี่ยงระบบ
โมเดลทางจิตที่ง่าย: ความเสี่ยง DeFi เป็นชั้นซ้อน
คิดว่าตำแหน่งของคุณเป็นการนั่งอยู่บนกอง:
1. ชั้นตลาด: ความผันผวนของสินทรัพย์พื้นฐาน, ความสัมพันธ์, สภาพคล่องในการจัดหาเงิน
2. ชั้นสภาพคล่อง: ความสามารถในการออก, การลื่นไถล, ความลึก, พฤติกรรมของผู้ให้บริการสภาพคล่อง
3. ชั้นกลไก: กฎการชำระบัญชี, ออราเคิล, โมเดลอัตรา, เบรกเกอร์วงจร
4. ชั้นแรงจูงใจ: การปล่อยก๊าซ, การติดสินบน, การบริหารจัดการ, เงินทุนรับจ้าง
5. ชั้นการดำเนินงาน: การอัปเกรด, กุญแจผู้ดูแลระบบ, การพึ่งพา, การหยุดชะงัก
“ปฏิกิริยาลูกโซ่” เกิดขึ้นเมื่อความเครียดเคลื่อนที่ ลงหรือลง กองอย่างรวดเร็ว
2) แผนผังข้อมูล: สิ่งที่คุณต้องวัดเพื่อสร้างแบบจำลองการล่มสลาย
ถ้าคุณไม่สามารถวัดได้ คุณก็ไม่สามารถจำลองได้ สำหรับการล่มสลายของ DeFi คุณต้องการฟีเจอร์ที่จับ (a) ระบอบความผันผวน, (b) การรวมตัวของเลเวอเรจ, และ (c) ความต้านทานในการออก
ครอบครัวฟีเจอร์หลัก (ใช้งานได้จริงและวัดได้)
| ครอบครัวฟีเจอร์ | สิ่งที่มันวัด | สัญญาณตัวอย่าง (บนเชน) | ทำไมมันถึงสำคัญสำหรับการล่มสลาย |
|---|---|---|---|
| ความผันผวน & ระบอบ | ระบบอยู่ในสภาพสงบหรือเครียด | ความผันผวนที่เกิดขึ้น, ออโต้คอร์เรลเลชันของผลตอบแทน, ความถี่ของการกระโดด, การแกว่งของเงินทุน | การเปลี่ยนแปลงระบอบทำให้ความน่าจะเป็นในการชำระบัญชีเปลี่ยนแปลงอย่างไม่เป็นเชิงเส้น |
| สภาพคล่อง & การลื่นไถล | ค่าใช้จ่ายในการออก | ความไวต่อเส้นโค้ง AMM, ความลึกของพูล, ฐาน CEX/DEX, การแตกของการจัดเส้นทาง | สภาพคล่องตื้นทำให้การชำระบัญชีกลายเป็นผลกระทบต่อราคา |
| เลเวอเรจ & การรวมตัว | ใครถูกชำระบัญชีก่อน และหนักแค่ไหน | การใช้เงินกู้, การรวมตัวของหลักประกัน, ตำแหน่งของวาฬ, การกระจายของปัจจัยสุขภาพ | เลเวอเรจที่กลุ่มทำให้เกิด “การชำระบัญชีแบบโดมิโน” |
| ความเปราะบางของออราเคิล | ความสมบูรณ์ของราคาในสภาวะเครียด | ความถี่ในการอัปเดตออราเคิล, การทำให้เป็นค่ามัธยฐาน, แถบการเบี่ยงเบน, ความแตกต่างระหว่าง DEX-CEX | ออราเคิลสามารถ ส่ง หรือ ขยาย ช็อก |
| สถานะการตรึงของ Stablecoin | ว่าหน่วยบัญชีแตก | ความเบี่ยงเบนจากการตรึง, คิวการไถ่ถอน, คุณภาพของหลักประกันที่เปลี่ยนแปลง | การแยกออกเขียนการคำนวณความเสี่ยงทั้งหมดในทันที |
| การตอบสนองของแรงจูงใจ | TVL ที่สามารถหายไปในชั่วข้ามคืน | ส่วนแบ่งการปล่อย APR, การหมุนเวียน LP ที่เป็นทหารรับจ้าง, การพึ่งพาค่าตอบแทน | แรงจูงใจมักจะหายไป ในช่วงเวลาที่ต้องการมากที่สุด |
กฎการดูแลข้อมูล (ไม่สามารถเจรจาได้):
นี่คือที่ที่แพลตฟอร์มเช่น SimianX AI สามารถช่วยได้: คุณต้องการท่อส่งที่มีเอกสารและสามารถทำซ้ำได้ซึ่งเปลี่ยนกิจกรรมบนเชนที่มีเสียงรบกวนให้เป็นฟีเจอร์ที่สามารถป้องกันได้และสมมติฐานที่มีเวอร์ชัน
3) การสร้างแบบจำลองความผันผวน: จากระบอบไปสู่ “ความน่าจะเป็นของการช็อก”
การสร้างแบบจำลองความผันผวนไม่ใช่แค่การคาดการณ์ผลตอบแทน สำหรับความเสี่ยงใน DeFi คุณกำลังคาดการณ์ ความน่าจะเป็นของความเครียดเชิงโครงสร้าง.
บันไดการสร้างแบบจำลองความผันผวนที่ใช้ได้จริง
ระดับ 1 — เส้นฐาน (รวดเร็ว, แข็งแกร่ง):
EWMA)VaR, CVaR)ระดับ 2 — การตรวจจับระบอบ (สิ่งที่คุณต้องการจริงๆ):
ระดับ 3 — โมเดลลำดับ ML/AI (เมื่อคุณมีข้อมูลเพียงพอ):
กฎเกณฑ์ทั่วไป: สำหรับ DeFi เป้าหมายที่ดีที่สุดมักจะ ไม่ใช่ “คาดการณ์ราคา” แต่มันคือ “คาดการณ์ สถานะความเครียด และความน่าจะเป็นในการเปลี่ยนแปลง”
สิ่งที่ควรคาดการณ์ (เป้าหมายที่เชื่อมโยงกับความเสี่ยงจริง)
แทนที่จะคาดการณ์ next_return ให้กำหนดเป้าหมายเช่น:
P(liquidation_wave_next_24h)expected_slippage_at_size ภายใต้สภาพคล่องที่ตึงเครียดprobability_of_oracle_deviation_eventprobability_of_peg_break > x bpsเป้าหมายเหล่านี้ใกล้เคียงกับสิ่งที่ทำให้ทุนสูญเสียจริงๆ
4) การสร้างแบบจำลองปฏิกิริยาลูกโซ่: กราฟการแพร่ระบาดและพลศาสตร์การชำระหนี้
ในการสร้างแบบจำลอง “ปฏิกิริยาลูกโซ่” คุณต้องการ โครงสร้าง: ใครขึ้นอยู่กับใคร และลิงก์ใดที่ตึงเครียดภายใต้ความเครียด
4.1 สร้างกราฟการพึ่งพาใน DeFi
แสดงระบบนิเวศเป็นกราฟที่มีทิศทาง:
น้ำหนักของขอบควรเป็น ขึ้นอยู่กับสถานะ:
Token A และ Stablecoin S อาจจะอ่อนแอA เป็นหลักประกันหลักสำหรับ S น้ำหนักนั้นจะพุ่งขึ้นฟีเจอร์กราฟที่ต้องติดตาม:
4.2 การสร้างแบบจำลองการชำระหนี้แบบลำดับ (เครื่องยนต์ของการแพร่ระบาด)
การชำระหนี้มักเป็นตัวขับเคลื่อนเชิงกลของปฏิกิริยาลูกโซ่ การทำให้เข้าใจง่าย:
1. กลุ่มผู้กู้มีหลักประกัน C และหนี้ D
2. การลดราคาทำให้ปัจจัยสุขภาพต่ำกว่าขีดจำกัด
3. ผู้ชำระหนี้ขายหลักประกันเข้าสู่สภาพคล่องที่มีอยู่
4. ผลกระทบจากราคาเกิดการชำระหนี้ลำดับที่สอง
คุณสามารถสร้างแบบจำลองลำดับนี้ด้วย:
การจำลองแบบอิงตัวแทน (ABM): วิธีที่เข้าใจง่ายที่สุดในการทดสอบการล่มสลาย
ใช้ตัวแทนที่เป็นตัวแทนของ:
ABM มีพลังเพราะความเครียดใน DeFi เป็นพฤติกรรม และ กลไก:
5) วิธีการ AI ที่ช่วยได้จริง (และที่พวกเขาล้มเหลว)
AI มีประโยชน์เมื่อระบบเป็น เชิงไม่เชิงเส้น, หลายตัวแปร, และขึ้นอยู่กับระบอบ—ซึ่งเป็น DeFi อย่างแท้จริง
สิ่งที่ AI เก่ง
สิ่งที่ AI ไม่เก่ง (ถ้าคุณไม่ระวัง)
คำแนะนำที่เป็นประโยชน์: ใช้ AI เป็น เรดาร์ความเสี่ยง (การตรวจจับ + การสร้างสถานการณ์) และจับคู่กับ การจำลองเชิงกล (โมเดลการชำระหนี้/ผลกระทบ) สำหรับการทดสอบความเครียดในระดับการตัดสินใจ
สถาปัตยกรรมไฮบริดที่แข็งแกร่ง (แนะนำ)
stress_probability และคาดการณ์การกระจายเงื่อนไขของตัวแปรสถานะหลักนี่คือที่ที่ SimianX AI เข้ากันได้ตามธรรมชาติในฐานะกระบวนการทำงาน: จัดระเบียบการวิจัยให้เป็นขั้นตอนที่สอดคล้องกัน, เก็บหลักฐานแนบกับผลลัพธ์, และรับประกันว่าข้อสรุปความเสี่ยงแต่ละข้อสามารถทำซ้ำได้.
6) ขั้นตอนทีละขั้น: ท่อส่งที่ใช้ได้จริงเพื่อจำลองปฏิกิริยาลูกโซ่ความเสี่ยง DeFi
นี่คือท่อส่งที่เป็นรูปธรรมที่คุณสามารถนำไปใช้สำหรับหมวดหมู่โปรโตคอลใด ๆ (การให้กู้ยืม, สเตเบิลคอยน์, กลยุทธ์ LP):
ขั้นตอนที่ 1 — กำหนดจุดสิ้นสุดของการไหล
เลือกผลลัพธ์ที่คุณสนใจ:
ขั้นตอนที่ 2 — สร้างป้าย “สถานะความเครียด”
สร้างป้ายจากเหตุการณ์ที่สังเกตได้:
ขั้นตอนที่ 3 — ฝึกผู้จำแนกประเภทความเครียด (อธิบายได้ก่อน)
เริ่มด้วยสิ่งที่คุณสามารถอธิบายได้:
จากนั้นทำซ้ำไปยังโมเดลลำดับหากจำเป็น.
ขั้นตอนที่ 4 — สร้างสถานการณ์ตามเงื่อนไข
แทนที่จะเป็นการคาดการณ์เดียว, สร้าง การกระจาย:
ขั้นตอนที่ 5 — รันการจำลองการไหล
สำหรับแต่ละสถานการณ์:
1. จำลองปัจจัยสุขภาพของผู้กู้
2. จำลองปริมาณการชำระบัญชี
3. จำลองผลกระทบของตลาดและเส้นทางราคา
4. ประเมินปัจจัยสุขภาพใหม่ → ทำซ้ำจนกว่าจะเสถียร
ขั้นตอนที่ 6 — แปลงผลลัพธ์เป็นการกระทำความเสี่ยง
ตัวอย่าง:
P(cascade) > เกณฑ์รายการตรวจสอบที่มีหมายเลข (การดำเนินงาน):
1. แช่แข็งเวอร์ชันชุดข้อมูลและชุดฟีเจอร์
2. ทดสอบย้อนหลังในช่วงความเครียดที่ผ่านมา
3. ปรับเทียบเกณฑ์เพื่อหลีกเลี่ยง “การเตือนตลอดเวลา”
4. เพิ่มการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงฟีเจอร์
5. บันทึกสมมติฐานและโหมดการล้มเหลว
7) AI สามารถสร้างแบบจำลองความผันผวนและปฏิกิริยาลูกโซ่ของความเสี่ยง DeFi ในเวลาจริงได้อย่างไร?
การสร้างแบบจำลองในเวลาจริงไม่ใช่เรื่องของ “การอนุมานที่เร็วขึ้น” แต่เป็นเรื่องของ การอัปเดตสถานะที่เร็วขึ้น.
วงจรเวลาจริง (สิ่งที่สำคัญ)
สัญญาณเวลาจริงที่ควรให้ความสำคัญ
หากคุณติดตามราคาเพียงอย่างเดียว คุณจะช้าเกินไป. ความเสี่ยง DeFi ในเวลาจริงเกี่ยวกับการตรวจสอบ ข้อจำกัดที่ทำให้การเคลื่อนไหวของราคาเป็นการล้มละลาย.
8) การประเมิน: จะรู้ได้อย่างไรว่ารูปแบบของคุณมีประโยชน์ (ไม่ใช่แค่ดูดี)
แบบจำลองความเสี่ยง DeFi ควรได้รับการตัดสินจาก ประโยชน์ในการตัดสินใจ ไม่ใช่แค่คะแนนการคาดการณ์.
เมตริกการประเมินที่มีประโยชน์
ตารางการประเมินอย่างง่าย
| คำถามการประเมิน | รูปแบบ “ดี” เป็นอย่างไร | รูปแบบ “ไม่ดี” เป็นอย่างไร |
|---|---|---|
| มันเตือนล่วงหน้าหรือไม่? | มีเวลานำที่สม่ำเสมอก่อนเกิดความเครียด | กระตุ้นเฉพาะหลังจากเกิดความเสียหาย |
| มันถูกปรับเทียบหรือไม่? | 70% หมายถึง ~70% ในทางปฏิบัติ | ความน่าจะเป็นที่มั่นใจเกินไป |
| มันสามารถทั่วไปได้หรือไม่? | ใช้งานได้กับสินทรัพย์/เครือข่าย | เหมาะกับระบอบเดียวเท่านั้น |
| มันช่วยปรับปรุงการตัดสินใจหรือไม่? | ลดการขาดทุน / ทางออกที่ดีกว่า | ไม่มีประโยชน์ที่วัดได้ |
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ AI ในการสร้างแบบจำลองความผันผวนและปฏิกิริยาลูกโซ่ของความเสี่ยง DeFi
วิธีที่ดีที่สุดในการสร้างแบบจำลองการล้มละลายของ DeFi คืออะไร?
เริ่มต้นด้วยตัวจำลองการล้มละลายเชิงกล (ปัจจัยสุขภาพ + ผลกระทบตลาด) จากนั้นกำหนดสถานการณ์ด้วยโมเดลความเครียด AI การรวมกันนี้จับทั้ง ฟิสิกส์ และ สัญญาณ ของการแพร่ระบาดของ DeFi
วิธีการสร้างแบบจำลองการล้มละลายของ DeFi โดยไม่มีการระบุที่อยู่กระเป๋าอย่างสมบูรณ์?
ใช้คุณสมบัติการกระจาย (ฮิสโตแกรมปัจจัยสุขภาพ, ดัชนีความเข้มข้น, การเปิดเผยผู้กู้ชั้นนำ-N) แทนที่จะใช้เอกลักษณ์ของแต่ละหน่วย คุณยังสามารถจำลองการล้มละลายด้วยตัวแปรสถานะรวมและสมมติฐานที่ระมัดระวัง
อะไรเป็นสาเหตุที่ทำให้เกิดการล้มละลายของ DeFi บ่อยที่สุด?
การช็อกความผันผวนบวกกับหน้าผาสภาพคล่องเป็นการรวมกันที่คลาสสิก: ราคาที่ลดลงกระตุ้นการล้มละลาย และสภาพคล่องที่บางทำให้การล้มละลายเหล่านั้นกดดันราคาต่อไป ความไม่เสถียรของออเรเคิลหรือการตรึงสามารถขยายวงจรนี้ได้
AI สามารถคาดการณ์การแยกตัวของสเตเบิลคอยน์ได้อย่างเชื่อถือได้หรือไม่?
AI สามารถให้ความน่าจะเป็นการเตือนล่วงหน้าโดยใช้รูปแบบการเบี่ยงเบนการตรึง, การเปลี่ยนแปลงคุณภาพหลักประกัน, สภาพคล่อง, และตัวแทนแรงกดดันการไถ่ถอน แต่การแยกตัวเป็นการเปลี่ยนแปลงระบอบ—ให้ถือว่า AI เป็นเรดาร์เชิงความน่าจะเป็น จากนั้นทดสอบผลกระทบทางกลอย่างเข้มงวด
วิธีการติดตามความเสี่ยงด้านหางใน DeFi แบบเรียลไทม์?
ให้ความสำคัญกับตัวแปรสถานะที่แสดงถึงข้อจำกัด: ความลึกของสภาพคล่อง, การใช้ประโยชน์, ความเบี่ยงเบนจากการตรึง, ความแตกต่างของออราเคิล, และการถอนเงินจำนวนมากจาก LP. ความเสี่ยงด้านหางมักจะปรากฏใน โครงสร้างของระบบ ก่อนที่จะปรากฏในราคา.
สรุป
การใช้ AI เพื่อจำลองความผันผวนของ DeFi เป็นสิ่งที่มีค่า—แต่ความได้เปรียบที่แท้จริงมาจากการจำลอง ว่าความผันผวนกลายเป็นการติดเชื้อได้อย่างไร: กลไกการชำระหนี้, หน้าผาสภาพคล่อง, การพึ่งพาออราเคิล, และความเปราะบางของการตรึง. กระบวนการทำงานที่แข็งแกร่งรวมถึง (1) ความน่าจะเป็นความเครียดที่ตระหนักถึงระบอบ, (2) การสร้างสถานการณ์, และ (3) การจำลองการลำเลียงเชิงกลที่แปลความเครียดเป็น ต้นทุนการออกและความเสี่ยงในการล้มละลาย. หากคุณต้องการนำสิ่งนี้ไปปฏิบัติในวงจรการวิจัยที่สามารถทำซ้ำได้—ฟีเจอร์, การจำลอง, แดชบอร์ด, และสมมติฐานที่บันทึกไว้—สำรวจ SimianX AI และสร้างแบบจำลองความเสี่ยงของ DeFi ของคุณในฐานะระบบ ไม่ใช่ opi:contentReference[oaicite:0]{index=0}
::contentReference[oaicite:1]{index=1}
