DeFi Veri Analizi için AI: Pratik Bir Zincir İçi İş Akışı
DeFi Veri Analizi için AI: Pratik Bir Zincir İçi İş Akışı şeffaf ama karmaşık blockchain aktivitelerini tekrarlanabilir araştırmalara dönüştürmekle ilgilidir: temiz veri setleri, savunulabilir özellikler, test edilebilir hipotezler ve izlenen modeller. Eğer hiç TVL panolarına, getiri sayfalarına ve token grafiklerine bakıp “bu el yordamıyla yapılıyor gibi hissediyorum” dediyseniz, bu iş akışı sizin panzehirinizdir. Ve eğer yapılandırılmış, aşamalı analizden hoşlanıyorsanız (SimianX AI'nin çok aşamalı araştırma döngülerini çerçevelediği gibi), aynı disiplini zincir içi çalışmalara da getirebilir, böylece sonuçlar açıklanabilir, protokoller arasında karşılaştırılabilir ve yinelemeye kolayca tabi tutulabilir.
Zincir içi veri analizinin görünenden daha zor (ve daha iyi) olmasının nedenleri
Zincir içi veriler, olan biten için size gerçek veri sağlar: transferler, takaslar, borçlar, tasfiyeler, staking, yönetişim oylamaları ve ücret akışları. Ancak “gerçek veri” “kolay veri” anlamına gelmez. DeFi analistleri şu gibi sorunlarla karşılaşır:
Avantajı büyük: AI'ya hazır bir boru hattı oluşturduğunuzda, soruları kanıtlarla yanıtlayabilir, hislerle değil—ve koşullar değiştikçe aynı iş akışını tekrar tekrar çalıştırabilirsiniz.
Adım 0: Bir veri kümesi değil, bir kararla başlayın
DeFi'de zaman kaybetmenin en hızlı yolu "her şeyi indirmek" ve kalıpların ortaya çıkmasını ummaktır. Bunun yerine, tanımlayın:
1. Karar: analiz temelinde neyi farklı yapacaksınız?
2. Nesne: protokol, havuz, token, vault stratejisi veya cüzdan grubu mu?
3. Zaman ufku: intraday, haftalık, üç aylık mı?
4. Sonuç metriği: başarı veya başarısızlık olarak ne sayılır?
AI ile iyi eşleşen örnek kararlar
Anahtar içgörü: AI, hedef ölçülebilir olduğunda en güçlüdür (örneğin, düşüş olasılığı, tasfiye sıklığı, ücret-emisyon oranı), hedef "iyi anlatı" olduğunda değil.
Adım 1: Zincir üzerindeki veri temelinizi oluşturun (kaynaklar + yeniden üretilebilirlik)
Pratik bir zincir üzerindeki iş akışı iki katman gerektirir: ham zincir gerçeği ve zenginleştirilmiş bağlam.
A. Ham zincir gerçeği (kanonik girdiler)
En azından, toplamayı planlayın:
Pro ipucu: her veri kümesini bir sürümlenmiş anlık görüntü olarak değerlendirin:
B. Zenginleştirme (anlam için ihtiyaç duyacağınız bağlam)
Minimal yeniden üretilebilir şema (depo içinde ne istediğiniz)
“gerçek tablolar” ve “boyutlar” hakkında düşünün:
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)Aşağı akış özelliklerinin bozulmaması için inline code adlandırmasını tutarlı bir şekilde kullanın.
Adım 2: Varlıkları normalleştirin (adresler → aktörler)
AI modelleri onaltılık dizelerde düşünmez; davranışsal kalıplardan öğrenirler. Göreviniz, mümkün olduğunca adresleri kararlı “varlıklara” dönüştürmektir.
Pratik etiketleme yaklaşımı (hızlı → daha iyi)
Üç seviyeden başlayın:
Her etiket için ne saklanmalı
label (örneğin, “MEV botu”, “protokol hazinesi”)confidence (0–1)evidence (kurallar tetiklendi, sezgiler, bağlantılar)valid_from / valid_to (etiketler değişir!)Cüzdan kümelenmesi: temkinli olun
Kümelenme yardımcı olabilir (örneğin, bir operatör tarafından kontrol edilen adresleri gruplamak), ancak yanlışsa veri setinizi zehirleyebilir.
| Varlık görevi | Neyi açar | Yaygın tuzak |
|---|---|---|
| Sözleşme sınıflandırması | Protokol düzeyindeki özellikler | Proxy/yükseltme kalıpları yanıltır |
| Cüzdan kümelenmesi | Koletif akışlar | Paylaşılan fonlayıcılardan yanlış birleştirmeler |
| Bot tespiti | Temiz “organik” sinyaller | Botların uyum sağlamasıyla etiket kayması |
| Hazine tanımlaması | Gerçek getiri analizi | Hazine ile kullanıcı ücretlerini karıştırma |
Adım 3: DeFi için özellik mühendisliği (“ekonomik gerçek” katmanı)
Burada AI faydalı hale gelir. Modeliniz özelliklerden öğrenir—bu yüzden mekanizmaları yansıtan özellikler tasarlayın, sadece “sayılara” değil.
A. DEX & likidite özellikleri (uygulama gerçeği)
Faydalı özellikler şunları içerir:
Cesur kural: Ticaret edilebilirliğe önem veriyorsanız, stres altındaki kaymayı modelleyin, “ortalama günlük hacmi” değil.
B. Borç verme özellikleri (iflas & yansıtma)
C. “Gerçek getiri” vs teşvik getirisi (sürdürülebilirlik çekirdeği)
DeFi getirileri genellikle karışır:
Pratik bir ayrıştırma:
brüt_getiri = ücret_getirisi + teşvik_getirisigerçek_getiri ≈ ücret_getirisi - seyreltilme_maliyeti (seyreltilme maliyeti bağlama bağlıdır, ancak en azından emisyonları piyasa değeri ve dolaşımdaki arz büyümesi yüzdesi olarak takip etmelisiniz)Ana fikir: sürdürülebilir getiri nadiren en yüksek getiridir. Teşviklerin azaldığı durumda hayatta kalan getiridir.
Adım 4: Hedefi etiketle (modelin tahmin etmesini istediğiniz şey)
Birçok DeFi veri seti, etiketler belirsiz olduğu için başarısız olur. İyi hedefler spesifik ve ölçülebilir olmalıdır.
Model hedeflerine örnekler
Etiket sızıntısından kaçının
Eğer etiketiniz gelecekteki bilgileri kullanıyorsa (örneğin, daha sonraki bir sömürü), özelliklerinizin olaydan önce mevcut olan verileri kullandığından emin olun. Aksi takdirde model “hile yapar.”
Adım 5: Doğru AI yaklaşımını seçin (ve LLM'lerin nerede yer aldığını)
Farklı DeFi soruları, farklı model ailelerine karşılık gelir.
A. Zaman serisi tahmini (dinamiklerin önemli olduğu durumlarda)
Aşağıdakileri tahmin ettiğinizde kullanın:
B. Sınıflandırma ve sıralama (en iyi "adayları" seçtiğinizde)
Aşağıdakilere ihtiyaç duyduğunuzda kullanın:
C. Anomali tespiti (saldırıyı henüz bilmediğinizde)
Aşağıdakiler için faydalıdır:
D. Grafik öğrenimi (ilişkilerin sinyal olduğu durumlarda)
Zincir üstü doğal olarak bir grafiktir: cüzdanlar ↔ sözleşmeler ↔ havuzlar ↔ varlıklar. Grafik tabanlı özellikler, aşağıdakiler için düz tablolardan daha iyi performans gösterebilir:
LLM'lerin yardımcı olduğu yerler (ve olmadığı yerler)
LLM'ler aşağıdakiler için harikadır:
LLM'ler yerine geçmez:
Pratik bir hibrit:
Adım 6: Değerlendirme ve geri test (tartışmasız kısım)
DeFi durağan değildir. Dikkatlice değerlendirmezseniz, “sinyaliniz” bir seraptır.
A. Rastgele değil, zamana göre ayırın
Zamana dayalı ayırmalar kullanın:
B. Hem doğruluğu hem de karar kalitesini takip edin
DeFi'de, sadece "doğruluk" değil, sıralama ve risk ile de ilgilenirsiniz.
Basit bir değerlendirme kontrol listesi
1. karar kuralını tanımlayın (örneğin, "risk skoru > 0.7 ise kaçının")
2. işlem maliyetleri ve kayma varsayımlarıyla geri test yapın
3. stres rejimleri uygulayın (yüksek gaz, yüksek volatilite, likidite sıkıntısı)
4. temellere karşı karşılaştırın (basit sezgiler genellikle kazanır)
5. denetim izi saklayın (özellikler, model versiyonu, anlık bloklar)
| Değerlendirme katmanı | Ne ölçüyorsunuz | Neden önemli |
|---|---|---|
| Tahminsel | AUC / hata | Sinyal kalitesi |
| Ekonomik | PnL / drawdown / kayma | Gerçek dünya geçerliliği |
| Operasyonel | gecikme / stabilite | Günlük çalışabilir mi? |
| Güvenlik | yanlış pozitifler/negatifler | Risk iştahı uyumu |
Adım 7: Bir döngü olarak dağıtın (tek seferlik rapor değil)
Gerçek bir "pratik iş akışı", her gün/hafta çalıştırabileceğiniz bir döngüdür.
Temel üretim döngüsü
DeFi'de önemli olan izleme
Pratik kural: modelin neden değiştiğini açıklayamıyorsanız, onu refleksif bir piyasada güvenemezsiniz.
Çalışan bir örnek: “Bu APY gerçek mi?”
Bu iş akışını yaygın bir DeFi tuzağına uygulayalım: çoğunlukla teşvik olan çekici getiriler.
Adım adım
Hesapla:
fee_revenue_usd (işlem ücretleri / borç faizi)incentives_usd (emisyonlar + rüşvetler + ödüller)net_inflows_usd (TVL organik mi yoksa paralı mı?)user_return_estimate (ücret geliri eksi IL / ilgili borç maliyetleri)Basit bir sürdürülebilirlik oranı:
fee_to_incentive = fee_revenue_usd / max(incentives_usd, 1)Yorumlama:
fee_to_incentive > 1.0 genellikle ücret destekli getiriyi gösterirfee_to_incentive < 0.3 teşviklerin baskın olduğunu öne sürer| Ölçüt | Ne anlatıyor | Kırmızı bayrak eşiği |
|---|---|---|
| feetoincentive | ücret destekli vs emisyonlar | < 0.3 |
| TVL churn | paralı likidite | yüksek haftalık churn |
| balina payı | yoğunlaşma riski | en üst 5 > %40 |
| MEV yoğunluğu | yürütme toksisitesi | artan sandviç oranı |
| TVL başına net ücretler | verimlilik | düşen trend |
AI ekle:
fee_revenue_usd tahmin et
DeFi veri analizi için AI zincir üzerinde nasıl çalışır?
AI for DeFi veri analizi, düşük seviyeli blockchain nesnelerini (işlemler, günlükler, izler ve durum) ekonomik özelliklere (ücretler, kaldıraç, likidite derinliği, risk yoğunluğu) dönüştürerek zincir üzerinde çalışır ve ardından ölçebileceğiniz sonuçları tahmin eden kalıpları öğrenir (getiri sürdürülebilirliği, likidite şokları, iflas riski, anormal akışlar). “AI” kısmı sadece şu kadar iyi:
İş akışını tekrarlanabilir bir sistem olarak ele alırsanız—SimianX tarzı çok aşamalı analizde vurgulanan aşamalı araştırma yaklaşımı gibi—zamanla gelişen modeller elde edersiniz, kırılgan tek seferlik içgörüler yerine.
Pratik araçlar: gerçekten çalıştırabileceğiniz minimal bir yığın
Büyük bir ekibe ihtiyacınız yok, ama disiplin gereklidir.
A. Veri katmanı
B. Analitik katman
C. “Araştırma ajanı” katmanı (isteğe bağlı ama güçlü)
Burada çoklu ajan zihniyeti öne çıkar:
Bu aynı zamanda SimianX AI'nin faydalı bir zihinsel model olabileceği yerdir: tek bir “her şeyi bilen” analize güvenmek yerine, uzmanlaşmış bakış açıları kullanın ve açık ticaret dengeleri zorlayın—sonra net, yapılandırılmış bir rapor çıkarın. Platform yaklaşımını SimianX AI adresinde keşfedebilirsiniz.
Yaygın hata modları (ve bunlardan nasıl kaçınılır)
DeFi Veri Analizi için AI Hakkında SSS: Pratik Bir Zincir İçi İş Akışı
DeFi'de makine öğrenimi için zincir içi özellikler nasıl oluşturulur?
Protokol mekaniklerinden başlayın: olayları ekonomiye (ücretler, borç, teminat, likidite derinliği) haritalayın. Kaydırmalı pencereler kullanın, sızıntıdan kaçının ve özellik tanımlarını sürümleme ile saklayın, böylece sonuçları yeniden üretebilirsiniz.
DeFi'de gerçek getiri nedir ve neden önemlidir?
Gerçek getiri, esasen organik protokol geliri (ücretler/faiz) tarafından desteklenen getiri olup, token emisyonlarından ziyade önemlidir. Emisyonlar kaybolabilirken, ücret destekli getiriler genellikle devam eder (ancak döngüsel olabilirler).
Kendinizi kandırmadan DeFi sinyallerini geri test etmenin en iyi yolu nedir?
Zamana göre ayırın, işlem maliyetlerini ve kaymayı dahil edin ve stres rejimlerinde test edin. Her zaman basit temel çizgilerle karşılaştırın; modeliniz bir sezgiyi güvenilir bir şekilde geçemiyorsa, muhtemelen aşırı uyum sağlamıştır.
LLM'ler nicel zincir içi analizi değiştirebilir mi?
LLM'ler yorumlamayı hızlandırabilir - önerileri özetleyerek, varsayımları çıkararak, kontrol listelerini düzenleyerek - ancak doğru olay çözümlemesini, titiz etiketlemeyi ve zaman bazlı değerlendirmeyi değiştiremezler. Araştırmayı yapılandırmak için LLM'leri kullanın, zinciri “halüsinasyon” etmek için değil.
Teşvik odaklı (paralı) likiditeyi nasıl tespit ederim?
TVL kaybını, teşvik oranlarını ve cüzdan kohort bileşimini takip edin. Eğer likidite, teşvikler yükseldiğinde ortaya çıkıyorsa ve hemen ardından hızla kayboluyorsa, getiriyi kırılgan olarak değerlendirin, aksi takdirde ücretler bunu bağımsız olarak desteklemelidir.
Sonuç
AI, on-chain gürültüyü tekrarlanabilir bir iş akışına dönüştürdüğünüzde DeFi'de gerçekten değerli hale gelir: karar öncelikli çerçeveleme, yeniden üretilebilir veri setleri, temkinli varlık etiketleme, mekanizma bazlı özellikler, zaman diliminde değerlendirme ve sürekli izleme. Bu pratik on-chain döngüsünü takip edin ve protokoller arasında karşılaştırılabilir, rejim değişikliklerine dayanıklı ve takım arkadaşlarınıza veya paydaşlarınıza açıklanabilir analizler üreteceksiniz.
Aşamalı, çok perspektifli araştırma yürütmenin (ve karmaşık verileri net, paylaşılabilir çıktılara dönüştürmenin) yapılandırılmış bir yolunu istiyorsanız, titiz analizi eyleme geçirilebilir bir iş akışına organize etme modeli olarak SimianX AI keşfedin.
