ใช้ AI ทดสอบผลตอบแทน DeFi: ผลตอบแทนจริงและความเสี่ยงด้านหาง

การใช้ AI เพื่อตรวจสอบผลตอบแทน DeFi: ผลตอบแทนจริงและความเสี่ยงจากหาง

“APY สูง” เป็นประโยคการตลาดที่ดังที่สุดใน DeFi—และมักจะให้ข้อมูลน้อยที่สุด หากคุณจริงจังเกี่ยวกับการรักษาเงินทุน คุณต้อง การใช้ AI เพื่อตรวจสอบผลตอบแทน DeFi: ผลตอบแทนจริงและความเสี่ยงจากหาง เป็นกระบวนการที่ สามารถทำซ้ำได้: คำนวณสิ่งที่คุณได้รับจริง (สุทธิจากเสียงรบกวนการปล่อย) และจำลองเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเมื่อสภาพคล่อง, oracle หรือการบริหารจัดการล้มเหลว ในคู่มือนี้ เราจะถือว่าผลตอบแทนเป็นปัญหากระแสเงินสดที่สามารถวัดได้ และความเสี่ยงจากหางเป็นปัญหาด้านวิศวกรรม เราจะอ้างอิงถึง SimianX AI เป็นวิธีที่ใช้ได้จริงในการจัดโครงสร้างการวิจัยของคุณให้เป็นวงจรที่สอดคล้องและตรวจสอบได้ (แทนที่จะเป็นการวิเคราะห์ “ความรู้สึก” แบบครั้งเดียว) เยี่ยมชม SimianX AI เพื่อดูว่าการทำงานที่มีโครงสร้างสามารถช่วยให้คุณบันทึกสมมติฐานและผลลัพธ์ได้อย่างไร

SimianX AI AI workflow diagram: yield decomposition + stress tests — AI workflow diagram: yield decomposition + stress tests

ทำไม “APY” ถึงเป็นกับดัก (และทำไมผลตอบแทนจริงถึงเป็นตัวเลขเดียวที่สำคัญ)

ส่วนหน้าของ DeFi ส่วนใหญ่จะแสดง APY เดียวที่ผสมแหล่งผลตอบแทนที่แตกต่างกันอย่างพื้นฐาน:

รายได้จากค่าธรรมเนียม/ดอกเบี้ย: ค่าธรรมเนียมการซื้อขาย, ดอกเบี้ยการกู้ยืม, ค่าธรรมเนียมการชำระหนี้ (มักจะ ยั่งยืนมากกว่า หากการใช้งานยังคงมีอยู่)

แรงจูงใจจากโทเคน: รางวัลที่เกิดจากเงินเฟ้อ (มักจะ เปราะบาง และมีปฏิกิริยา)

ผลกระทบจากการประเมินมูลค่าตลาด: ราคาของโทเคนรางวัลที่เพิ่มขึ้น (บางครั้งเข้าใจผิดว่าเป็น “ผลตอบแทน”)

ค่าใช้จ่ายที่ซ่อนอยู่: ค่าธรรมเนียมแก๊ส, การลื่นไถล, IL, ค่าใช้จ่ายในการป้องกันความเสี่ยง, การจัดหาเงินกู้, ค่าธรรมเนียมการเชื่อมโยง

แนวคิดหลัก: APY ไม่ใช่ผลตอบแทน APY เป็นเรื่องราว ผลตอบแทนจริงคือกระแสเงินสด

“APY 10%” อาจเป็น:

2% ค่าธรรมเนียม + 8% การปล่อย (การทิ้งโทเคนรางวัลและผลตอบแทนที่คุณได้รับเป็นลบ),

10% ค่าธรรมเนียม (หายาก มักเกิดขึ้นในช่วงที่มีปริมาณสูง),

10% การปล่อยที่มีความเสี่ยงจากหางสูง (ข้อผิดพลาดของ oracle หนึ่งครั้งสามารถทำให้ผลตอบแทนหลายเดือนหายไป).

ดังนั้นเป้าหมายคือการคำนวณ ผลตอบแทนที่เกิดขึ้นจริง (สิ่งที่คุณได้รับ) และ ผลตอบแทนที่แท้จริง (สิ่งที่น่าจะยั่งยืนภายใต้ระบอบที่เป็นจริง) จากนั้น ลดความเสี่ยงจากหาง

ผลตอบแทนที่แท้จริง vs. ผลตอบแทนที่เกิดขึ้นจริง vs. ผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยง

คิดถึงสามชั้น:

1. ผลตอบแทนที่เกิดขึ้นจริง: สิ่งที่เกิดขึ้นจริงในช่วงเวลา (เช่น 7D/30D)

2. ผลตอบแทนที่แท้จริง: ส่วนของผลตอบแทนที่มีแนวโน้มจะคงอยู่โดยไม่ต้องมีการสนับสนุน

3. ผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยง: ผลตอบแทนที่แท้จริงลบด้วยความสูญเสียที่คาดหวังจากเหตุการณ์หาง (ถ่วงน้ำหนักตามความน่าจะเป็นและความรุนแรง)

ในทางปฏิบัติ คุณจะประเมิน:

fee_apr จากการไหลของค่าธรรมเนียมบนเชน

emissions_apr จากตารางรางวัลและราคาสัญลักษณ์

net_real_yield หลังจากค่าใช้จ่าย + สมมติฐานระบอบที่เป็นจริง

tail_risk_haircut จากการทดสอบความเครียดในสถานการณ์

SimianX AI ภาพแสดงแหล่งที่มาของผลตอบแทน: ค่าธรรมเนียม vs แรงจูงใจ vs ผลกระทบจากราคา — ภาพแสดงแหล่งที่มาของผลตอบแทน: ค่าธรรมเนียม vs แรงจูงใจ vs ผลกระทบจากราคา

การแยกส่วนที่ใช้ได้จริง: ผลตอบแทนจาก DeFi มาจากไหนจริงๆ

คุณไม่สามารถทดสอบผลตอบแทนได้จนกว่าคุณจะกำหนดมันอย่างชัดเจน ใช้การแยกส่วนที่แยกกระแสเงินสดจากแรงจูงใจและจากการเคลื่อนที่ของราคา

เทมเพลตการแยกผลตอบแทน

ส่วนประกอบ	สิ่งที่มันคือ	วิธีการวัด (บนเชน)	โหมดความล้มเหลวทั่วไป
รายได้จากค่าธรรมเนียม	ค่าธรรมเนียมการแลกเปลี่ยน, ค่าธรรมเนียมการดำเนินงานของคลัง, ค่าธรรมเนียมการชำระบัญชี	เหตุการณ์ค่าธรรมเนียม, แดชบอร์ดรายได้โปรโตคอล, การบัญชีพูล	ปริมาณลดลง; ค่าธรรมเนียมกลับสู่ค่าเฉลี่ย
รายได้จากดอกเบี้ย	APR การกู้ยืมที่จ่ายให้กับผู้จัดหา	การใช้ประโยชน์, อัตราการกู้ยืม, ปัจจัยสำรอง	การชำระบัญชีพุ่งสูง; หนี้เสีย
รางวัลแรงจูงใจ	การปล่อย / สัญลักษณ์รางวัล	อัตรารางวัลต่อบล็อก/วินาที, ตารางการแจกจ่าย	การทิ้งสัญลักษณ์รางวัล; แรงจูงใจสิ้นสุด
IL / การเคลื่อนที่ของ PnL	ประสิทธิภาพสัมพัทธ์ของ LP เทียบกับการถือครอง	เงินสำรองของพูล + ซีรีส์ราคา	การเปลี่ยนแปลงระบอบความผันผวน
ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ	ก๊าซ, การลื่นไถล, การเชื่อมโยง, การปรับสมดุล	ใบเสร็จ Tx + การเสนอราคา DEX	ความแออัด, MEV, การเปลี่ยนแปลงการจัดเส้นทาง

แนวทางที่ดีที่สุด: คำนวณผลตอบแทนใน สินทรัพย์พื้นฐานที่คุณสนใจ (เช่น USD, ETH, stablecoin) และบันทึกกฎการแปลง

สูตรขั้นต่ำที่หลีกเลี่ยงการหลอกตัวเอง

อัตลักษณ์การบัญชีที่ง่ายแต่มีประโยชน์:

realized_return = fee_income + interest_income + rewards_value - (gas + slippage + IL + hedging_costs)

จากนั้นแยก:

rewards_value เป็น อนุรักษ์นิยม และ มองโลกในแง่ดี (ราคาปัจจุบันกับราคาลด)

IL เป็น IL ที่สังเกตได้ และ IL ที่เครียด (จะเกิดอะไรขึ้นถ้าความผันผวนเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า?)

นี่คือจุดที่ AI สามารถช่วยได้—ไม่ใช่โดยการ “คาดการณ์ APY” แต่โดยการ ทำให้การบัญชีเป็นอัตโนมัติ ตรวจสอบแหล่งข้อมูล และดำเนินการทดสอบความเครียดที่สอดคล้องกันในโปรโตคอลต่างๆ

คุณจะใช้ AI เพื่อทดสอบผลตอบแทน DeFi สำหรับผลตอบแทนจริงและความเสี่ยงด้านหางได้อย่างไร?

กระบวนการทำงานของ AI ที่ดีไม่สามารถแทนที่การตัดสินใจได้ แต่จะแทนที่ ความไม่สอดคล้องกัน

แทนที่จะใช้โมเดลเดียวที่เป็นเอกเทศ ให้ใช้ ท่อหลายตัวแทน โดยที่แต่ละตัวแทนมีงานที่แคบ ชัดเจนในข้อมูลนำเข้า/ส่งออก และมีเส้นทางการตรวจสอบ ซึ่งจะช่วยลดการหลอนและทำให้การวิจัยของคุณสามารถทำซ้ำได้

นี่คือสถาปัตยกรรมที่คุณสามารถนำไปใช้ได้ด้วยตัวแทน LLM + การวิเคราะห์แบบกำหนดแน่ในเชน:

1. ตัวแทนการเก็บข้อมูล

ดึงข้อมูลดิบ: เหตุการณ์ในพูล, ตารางรางวัล, อัตรา, ยอดคงเหลือ, การเปลี่ยนแปลงการปกครอง, การตั้งค่าออราเคิล ผลลัพธ์เป็นตารางที่มีการปรับมาตรฐานพร้อมกับเวลาประทับและแหล่งที่มา

2. ตัวแทนการแมพโปรโตคอล

อ่านเอกสาร/สัญญาและให้ผลลัพธ์เป็น “แผนที่กลไก”: ความสามารถในการอัปเกรด, บทบาทผู้ดูแลระบบ, การพึ่งพาออราเคิล, เส้นทางค่าธรรมเนียม, กฎการชำระบัญชี, ส่วนประกอบที่เชื่อมโยง

3. ตัวแทนการบัญชีผลตอบแทน

คำนวณ APR ค่าธรรมเนียมที่รับรู้, APR ดอกเบี้ย, APR สิ่งจูงใจ; ปรับสมมติฐานการทบต้น; แสดง “กลอุบายคณิตศาสตร์ APY”

4. ตัวแทนการให้คะแนนความเสี่ยง

ให้คะแนนหมวดหมู่ความเสี่ยงด้วยหลักฐาน: ความเสี่ยงของสัญญา, ความเสี่ยงของออราเคิล, ความเสี่ยงด้านสภาพคล่อง, ความเสี่ยงในการปกครอง, ความเสี่ยงของสะพาน, ความเสี่ยงในการออกแบบทางเศรษฐกิจ

5. ตัวแทนจำลองความเสี่ยงด้านหาง

ดำเนินการสถานการณ์ความเครียดและให้ผลลัพธ์เป็นการแจกแจงการสูญเสีย, การลดลงสูงสุด, และ “จุดแตก” (เงื่อนไขใดที่ทำให้เกิดการล้มละลายหรือการถอนตัวที่บังคับ)

6. การตรวจสอบ & ตัวแทนการแจ้งเตือน

เฝ้าดูการเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์, การกระทำของผู้ดูแลระบบ, การไหลของกระเป๋าเงินขนาดใหญ่, การเบี่ยงเบนของออราเคิล, ความเสี่ยงในการแยกตัว, การระเหยของสภาพคล่อง

7. ตัวแทนรายงาน

สร้างบันทึกที่สอดคล้องกัน: สิ่งที่คุณได้รับ, ทำไม, อะไรทำให้มันเสีย, และสิ่งที่คุณตรวจสอบ

เครื่องมืออย่าง SimianX AI สามารถช่วยให้คุณรักษากระบวนการทำงานนี้ให้มีโครงสร้าง—ส่วนเดียวกัน, สมมติฐานเดียวกัน, เส้นทางการตัดสินใจเดียวกัน—เพื่อให้การวิเคราะห์ของคุณสามารถขยายไปยังเชนและโปรโตคอลต่างๆ แทนที่จะอยู่ในสมุดบันทึกที่กระจัดกระจาย

SimianX AI Multi-agent pipeline: ingest → map → yield → risk → simulate → monitor — Multi-agent pipeline: ingest → map → yield → risk → simulate → monitor

การสร้างเครื่องคิดเลข “ผลตอบแทนจริง”: ขั้นตอนทีละขั้น (พร้อมการตรวจสอบที่สำคัญ)

ด้านล่างนี้คือแผนการดำเนินการที่เป็นประโยชน์ กุญแจคือการมองผลตอบแทนเป็น ผลิตภัณฑ์ข้อมูล

ขั้นตอนที่ 1: กำหนดหน่วยบัญชีและหน้าต่างการประเมินผล

เลือก:

สกุลเงินหลัก: USD / ETH / stable

หน้าต่าง: 7D, 30D, 90D (ใช้หลายๆ ตัว)

กฎการทบต้น: ไม่มี, รายวัน, อัตโนมัติ (ระบุให้ชัดเจน)

ข้อผิดพลาดทั่วไป: การเปรียบเทียบคลัง APY ที่มีการทบต้นกับพูล APR ที่ไม่มีการทบต้นโดยไม่ทำการปรับมาตรฐาน

ขั้นตอนที่ 2: คำนวณผลตอบแทนจากค่าธรรมเนียม/ดอกเบี้ยที่รับรู้ (แกนหลักที่ยั่งยืน)

สำหรับ AMMs:

ประมาณค่าธรรมเนียมที่ได้รับต่อส่วนแบ่ง LP:

ติดตาม fees_collected หรืออนุมานผ่านการบัญชีพูล / การเติบโตของค่าธรรมเนียม

ปรับมาตรฐานตามมูลค่าตำแหน่ง LP ของคุณ

การทดสอบความไว: ถ้าปริมาณลดลง 50–90% จะเป็นอย่างไร?

สำหรับการให้ยืม:

คำนวณผลตอบแทนจากการจัดหาจาก APR การกู้ยืมและการใช้ประโยชน์

เฝ้าดูปัจจัยสำรองและเหตุการณ์หนี้เสีย

การทดสอบความไว: ถ้าการใช้ประโยชน์กลับสู่ค่าเฉลี่ยจะเป็นอย่างไร?

ขั้นตอนที่ 3: กำหนดราคาการปล่อยรางวัลเหมือนผู้จัดการความเสี่ยง ไม่ใช่นักการตลาด

หากโปรโตคอลจ่ายแรงจูงใจ ให้ทำเครื่องหมายสองวิธี:

Spot mark: ราคารางวัลปัจจุบัน (มองในแง่ดี)

Haircut mark: ราคารางวัลที่ลดราคา (มองในแง่ระมัดระวัง), เช่น -30% ถึง -80%

ทำไมต้องตัดราคา? เพราะรางวัลสร้าง แรงกดดันในการขาย—โดยเฉพาะเมื่อฟาร์มสภาพคล่องที่มุ่งหวังผลประโยชน์และการออกจากระบบ

หากความสามารถในการทำกำไรของกลยุทธ์ของคุณหายไปภายใต้เครื่องหมายผลตอบแทนที่อนุรักษ์นิยม คุณไม่มีผลผลิต - คุณมีการเปิดเผยเงินอุดหนุน

ขั้นตอนที่ 4: หักค่าใช้จ่ายที่ทุกคนมองข้าม

อย่างน้อยรวมถึง:

ค่าก๊าซ + ค่าธรรมเนียมการเชื่อมต่อ

ค่าลื่นไหล / ค่าระบบการเข้า/ออก

ค่าปรับสมดุล (สำหรับสภาพคล่องที่เข้มข้น, เดลต้า-เป็นกลาง, หรือวงจรที่มีเลเวอเรจ)

การเปิดเผย MEV ที่เกี่ยวข้อง

ใช้ตัวแปร inline code ในแผ่นงานของคุณเพื่อให้ชัดเจน:

entry_cost_bps, exit_cost_bps, rebalance_cost_monthly

ขั้นตอนที่ 5: เพิ่มการปรับความเสี่ยงเฉพาะกลยุทธ์

การขาดทุนชั่วคราว (IL) สำหรับตำแหน่ง LP:

คำนวณ IL ที่สังเกตได้ในช่วงเวลาของคุณ

เครียด IL ภายใต้ระบอบความผันผวนที่สูงขึ้น

(เช่น “ราคาเคลื่อนที่ ±30% ใน 24 ชั่วโมง” สถานการณ์)

ความเสี่ยงจากการชำระบัญชี สำหรับผลผลิตที่มีเลเวอเรจ:

ติดตามระยะห่างจากการชำระบัญชี

เครียดการช็อกของราคาเงินประกัน + การเพิ่มขึ้นของเงินทุน

สร้างแบบจำลองเหตุการณ์ที่สัมพันธ์กัน (สภาพคล่องหายไป ในขณะที่ ราคาตก)

ความเสี่ยงหางใน DeFi: สร้างแบบจำลองการระเบิด ไม่ใช่ค่าเฉลี่ย

ความเสี่ยงหางคือเหตุผลที่ทำให้ผลผลิตที่ “ดูปลอดภัย” พังทลาย การทดสอบผลผลิตที่แข็งแกร่งต้องรวมถึง โหมดการล้มเหลวในระดับกลไก

การจำแนกประเภทความเสี่ยงหางที่ใช้ได้จริง (มีประโยชน์สำหรับการให้คะแนน AI)

หมวดหมู่ความเสี่ยง	สิ่งที่พัง	ตัวบ่งชี้สัญญาณสูงที่ต้องติดตาม
ความเสี่ยงของสัญญาอัจฉริยะ	การโจมตี, ข้อบกพร่องในการอนุญาต, ข้อผิดพลาดในการอัปเกรด	โปรซีที่สามารถอัปเกรดได้, บทบาทที่มีสิทธิพิเศษ, รูปแบบการเรียกที่ไม่ปกติ
ความเสี่ยงของออเรเคิล	การจัดการราคา, ฟีดที่ล้าสมัย	ฟีดที่มีสภาพคล่องต่ำ, ความเบี่ยงเบน, ความล้มเหลวของการเต้นหัวใจ, การเบี่ยงเบน TWAP
ความเสี่ยงด้านสภาพคล่อง	การออกกลายเป็นค่าใช้จ่าย/เป็นไปไม่ได้	การรวมตัวของ TVL, การเพิ่มขึ้นของการลื่นไหล, หนังสือสั่งซื้อที่ตื้น
ความเสี่ยงด้านการกำกับดูแล	ข้อเสนอที่เป็นอันตราย, การจับพารามิเตอร์	การรวมตัวของวาฬ, การลงคะแนนที่เร่งรีบ, การเข้าร่วมต่ำ
ความเสี่ยงจากสะพาน/ข้ามสายโซ่	การแพร่ระบาดจากการโจมตีสะพาน	ส่วนแบ่ง TVL ที่ถูกเชื่อมโยงอย่างหนัก, การพึ่งพาสะพานเดียว
ความเสี่ยงด้านการออกแบบทางเศรษฐกิจ	การล้มละลาย, แรงจูงใจสะท้อน	การพึ่งพาการปล่อย, หนี้เสีย, เศรษฐศาสตร์หน่วยลบ
ความเสี่ยงในการดำเนินงาน/การรวมศูนย์	การละเมิดกุญแจผู้ดูแลระบบ, การเซ็นเซอร์	ชุดผู้ลงนามมัลติซิกขนาดเล็ก, การอัปเกรดที่ไม่โปร่งใส, อำนาจฉุกเฉิน

SimianX AI แผนที่ความเสี่ยงท้าย: สัญญา/ออราเคิล/สภาพคล่อง/การปกครอง/สะพาน — แผนที่ความเสี่ยงท้าย: สัญญา/ออราเคิล/สภาพคล่อง/การปกครอง/สะพาน

สถานการณ์การทดสอบความเครียดที่เกิดขึ้นจริง

สร้างการทดสอบสถานการณ์เหมือนที่คุณจะทดสอบระบบในสภาพการผลิต: ข้อมูลนำเข้า → กลไก → ผลลัพธ์.

นี่คือสถานการณ์ที่มีมูลค่าสูง:

1. การล่มสลายของโทเค็นรางวัล

ราคาของโทเค็นรางวัลลดลง 70–95%

ปริมาณก็ลดลง (ค่าธรรมเนียมลดลง)

คำถาม: ผลตอบแทนสุทธิของคุณยังคงเป็นบวกอยู่หรือไม่?

2. สูญญากาศสภาพคล่อง

การลื่นไถลเพิ่มขึ้น 5–20 เท่า

ค่าใช้จ่ายในการออกมีอิทธิพลเหนือผลตอบแทน

คำถาม: เวลาที่คุณออกภายใต้ความเครียดเป็นเท่าไหร่?

3. การเบี่ยงเบน/การจัดการของออราเคิล

ราคาของออราเคิลเบี่ยงเบนจากตลาดจุด

การขายทอดตลาดเกิดขึ้นเป็นลูกโซ่หรือหลักประกันถูกตั้งราคาไม่ถูกต้อง

คำถาม: คุณถูกขายทอดตลาดหรือถูกติดอยู่?

4. การแยกตัวของสเตเบิลคอยน์

สินทรัพย์ที่มั่นคงซื้อขายที่ 0.90–0.97

ความสัมพันธ์ของหลักประกันพุ่งสูงขึ้น

คำถาม: “ผลตอบแทนที่มั่นคง” กลายเป็นความเสี่ยงเชิงทิศทางหรือไม่?

5. ช็อกการปกครอง

การเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ (ค่าธรรมเนียม, LTV, อัตรารางวัล) โดยไม่แจ้งล่วงหน้า

คำถาม: การติดตามใดที่สามารถจับได้เร็วในกรณีนี้?

เมตริกความเสี่ยงท้ายที่ซื่อสัตย์กว่าค่า APY

แทนที่จะเป็นการประมาณจุดเดียว ให้สร้างรายงานความเสี่ยง:

การลดลงสูงสุด (จากจุดสูงสุดถึงจุดต่ำสุด)

CVaR / การขาดทุนที่คาดหวัง (การสูญเสียเฉลี่ยใน X% ที่เลวร้ายที่สุด)

ความน่าจะเป็นของการล้มละลาย (ตามเกณฑ์, เช่น, -30% ของทุน)

เวลาที่จะฟื้นตัว (ใช้เวลานานแค่ไหนในการคืนทุนภายใต้ผลตอบแทนที่สมจริง)

ผลตอบแทนที่ปรับตามสภาพคล่อง (สุทธิจากค่าใช้จ่ายในการออกที่เครียด)

กลยุทธ์ที่มี “APY” 20% แต่มีความน่าจะเป็น 10% ต่อเดือนของเหตุการณ์ -40% ไม่ใช่ผลตอบแทน มันคือสลากกินแบ่ง.

รายการตรวจสอบที่ทำซ้ำได้: สิ่งที่ตัวแทน AI ของคุณควรตรวจสอบก่อนที่คุณจะฝากเงิน

ใช้รายการตรวจสอบนี้เป็น คำกระตุ้นตัวแทน หรือประตูทางการแบบแมนนวล:

ความชัดเจนของแหล่งผลตอบแทน

ค่าธรรมเนียม/ดอกเบี้ยเป็น % เทียบกับการปล่อยก๊าซเท่าไหร่?

โทเค็นรางวัลมีการขยายตัวหรือไม่? ตารางการปลดล็อกเป็นอย่างไร?

แผนที่การพึ่งพาเมคานิซึม

ออราเคิลไหนบ้าง?

มีสะพานเชื่อมไหม?

สัญญาที่อัปเกรดได้? ใครควบคุมการอัปเกรด?

สภาพคล่อง & ความเป็นจริงในการออก

ค่าความลื่นไหลสำหรับการออก TVL 1%, 5%, 10% เป็นเท่าไหร่?

ตำแหน่ง LP / ผู้ฝากมีความเข้มข้นแค่ไหน?

ประวัติ & พฤติกรรม

มีเหตุการณ์ก่อนหน้านี้, การหยุดชั่วคราวฉุกเฉิน, การเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ไหม?

TVL ออกจากระบบเร็วแค่ไหนเมื่อแรงจูงใจลดลง?

การติดตามสัญญาณ

เหตุการณ์ในเชนใดบ้างที่ทำให้คุณลดการเปิดเผยหรือออกจากระบบ?

การนำไปปฏิบัติด้วย SimianX AI: การเปลี่ยนการวิเคราะห์ให้เป็นกระบวนการทำงาน

ส่วนที่ยากที่สุดของการวิจัยผลตอบแทน DeFi ไม่ใช่คณิตศาสตร์—มันคือ วินัย: การทำการตรวจสอบเดียวกันทุกครั้ง, การบันทึกสมมติฐาน, และการตอบสนองอย่างสม่ำเสมอเมื่อเงื่อนไขเปลี่ยนแปลง

แนวทางแพลตฟอร์มที่มีโครงสร้าง (เช่น SimianX AI) ช่วยให้คุณ:

รักษาเทมเพลตการรายงานที่สม่ำเสมอ (การแยกผลตอบแทนเดียวกันทุกครั้ง),

ติดตามสมมติฐาน (การตัดรางวัล, สถานการณ์เครียด),

รักษาเส้นทางการตรวจสอบ (ทำไมคุณเข้าร่วม, อะไรเปลี่ยนแปลง, เมื่อไหร่ที่คุณออก),

ประสานงาน “ตัวแทน” หรือขั้นตอนการวิเคราะห์โดยไม่สูญเสียบริบท

หากคุณกำลังสร้างภายใน ให้ปฏิบัติต่อท่อส่งของคุณเหมือนผลิตภัณฑ์: กำหนดข้อมูลนำเข้า/ส่งออก, เขียนการทดสอบ (การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล), และเวอร์ชันสมมติฐานของคุณ

SimianX AI ภาพรวมบันทึกการวิจัย: ผลตอบแทน + ความเสี่ยง + สัญญาณ — ภาพรวมบันทึกการวิจัย: ผลตอบแทน + ความเสี่ยง + สัญญาณ

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการใช้ AI ในการทดสอบผลตอบแทน DeFi: ผลตอบแทนจริงและความเสี่ยงที่ปลาย

จะคำนวณผลตอบแทนจริงใน DeFi ได้อย่างไรโดยไม่ถูกหลอกโดยการปล่อยก๊าซ?

แยกค่าธรรมเนียม/รายได้ดอกเบี้ยออกจากแรงจูงใจของโทเค็น จากนั้นประเมินค่าแรงจูงใจด้วยการตัดที่อนุรักษ์นิยม หากผลตอบแทนสุทธิเป็นบวกเพียงอย่างเดียวภายใต้การตั้งราคาแรงจูงใจที่มองโลกในแง่ดี คุณอาจถือการเปิดเผยเงินอุดหนุนมากกว่าผลตอบแทนที่ยั่งยืน

ผลตอบแทนจริงคืออะไรเมื่อเปรียบเทียบกับ APY ในการทำฟาร์มผลตอบแทน DeFi?

APY มักเป็นตัวเลขการตลาดที่ผสมผสานซึ่งสมมติว่ามีการทบต้นและราคารางวัลที่มั่นคง ผลตอบแทนจริงมุ่งเน้นไปที่แหล่งที่คล้ายกับกระแสเงินสด (ค่าธรรมเนียม/ดอกเบี้ย) และถามว่าผลตอบแทนยังคงอยู่เมื่อแรงจูงใจลดลงและปริมาณกลับสู่ค่าเฉลี่ย

คุณจะทดสอบความเครียดของผลตอบแทน DeFi สำหรับความเสี่ยงที่หางได้อย่างไร?

รันสถานการณ์เช่นการล่มสลายของโทเค็นรางวัล, ช่องว่างด้านสภาพคล่อง, การเบี่ยงเบนของออราเคิล, และการแยกตัวของสเตเบิลคอยน์ วัดผลลัพธ์ด้วยการลดลงสูงสุด, CVaR, เกณฑ์ความน่าจะเป็นของการล้มละลาย, และต้นทุนการออกที่ปรับตามสภาพคล่อง

วิธีที่ดีที่สุดในการประเมินฟาร์มผลตอบแทน DeFi ด้วยตัวแทน AI คืออะไร?

ใช้กระบวนการทำงานแบบหลายตัวแทน: ตัวแทนหนึ่งรับข้อมูล, ตัวแทนหนึ่งแมพกลไกโปรโตคอล, ตัวแทนหนึ่งคำนวณผลตอบแทนที่เกิดขึ้นจริง, ตัวแทนหนึ่งให้คะแนนความเสี่ยง, และตัวแทนหนึ่งรันสถานการณ์ความเครียด จุดสำคัญคือความสอดคล้องและความสามารถในการตรวจสอบ ไม่ใช่ “การคาดการณ์”

ความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ที่ใหญ่ที่สุดเบื้องหลัง APY DeFi ที่สูงคืออะไร?

หน้าผาแรงจูงใจ, ความกดดันในการขายโทเค็นรางวัล, สภาพคล่องในการออกที่บาง, การจัดการออราเคิล, ความประหลาดใจในการปกครอง, และการแพร่ระบาดของสะพาน เหล่านี้มักจะปรากฏขึ้นเฉพาะเมื่อมีความเครียด—ในเวลาที่คุณต้องการออก

สรุป

หากคุณต้องการหยุดไล่ตาม APY ที่เป็นข่าวพาดหัวและเริ่มตัดสินใจอย่างยั่งยืน ให้ถือว่า การใช้ AI ในการทดสอบผลตอบแทน DeFi: ผลตอบแทนจริงและความเสี่ยงที่หาง เป็นขั้นตอนการดำเนินงานมาตรฐาน: แยกผลตอบแทน, กำหนดแรงจูงใจอย่างระมัดระวัง, หักค่าใช้จ่ายจริง, และ ทดสอบความเครียดในโหมดการล้มเหลว ที่สำคัญ เมื่อคุณใช้กรอบเดียวกันข้ามโปรโตคอล คุณจะเห็นได้อย่างรวดเร็วว่าผลตอบแทนใดขับเคลื่อนด้วยกระแสเงินสด—และผลตอบแทนใดที่เพียงแค่เป็นความเสี่ยงที่ได้รับการสนับสนุน

เพื่อทำให้สิ่งนี้เป็นกระบวนการทำงานที่สามารถทำซ้ำได้ (ด้วยเทมเพลต, สมมติฐาน, และเส้นทางการตัดสินใจที่สอดคล้องกัน) ให้สำรวจ SimianX AI และใช้มันเป็นโครงสร้างสำหรับกระบวนการวิจัยหลายขั้นตอนของคุณ