AI Kullanarak DeFi Getirilerini Test Etmek: Gerçek Getiriler ve Kuyruk Riskleri
“Yüksek APY” DeFi'deki en gürültülü pazarlama ifadesidir—ve genellikle en az bilgilendirici olanıdır. Sermaye koruması konusunda ciddiseniz, DeFi getirilerini test etmek için AI kullanmak: Gerçek getiriler ve kuyruk riskleri'ni tekrarlanabilir bir süreç olarak görmelisiniz: gerçekten ne kazandığınızı (emisyon gürültüsü hariç) hesaplayın ve likidite, oracle veya yönetişim bozulduğunda meydana gelen patlamaları modelleyin. Bu kılavuzda, getiriyi ölçülebilir bir nakit akışı problemi olarak, kuyruk riskini ise mühendislik problemi olarak ele alacağız. Araştırmanızı tutarlı, denetlenebilir döngüler halinde yapılandırmanın pratik bir yolu olarak SimianX AI'ya da atıfta bulunacağız (tek seferlik “hissiyat” analizleri yerine). Varsayımlarınızı ve çıktılarınızı belgelemenize yardımcı olabilecek yapılandırılmış iş akışlarını görmek için SimianX AI adresini ziyaret edin.
Neden “APY” bir tuzaktır (ve neden gerçek getiri tek önemli sayıdır)
Çoğu DeFi ön yüzü, temelde farklı getiri kaynaklarını karıştıran tek bir APY gösterir:
Ana fikir: APY bir getiri değildir. APY bir hikayedir. Gerçek getiri bir nakit akışıdır.
“%10 APY” şunlar olabilir:
Bu nedenle, hedef gerçekleşen getiri (ne kazandığınız) ve gerçek getiri (gerçekçi rejimlerde sürdürülebilir olabilecek) hesaplamak ve ardından kuyruk riskini indirmek.
Gerçek getiri vs. gerçekleşen getiri vs. risk ayarlı getiri
Üç katmanı düşünün:
1. Gerçekleşen getiri: bir zaman diliminde (örneğin, 7G/30G) gerçekten olan
2. Gerçek getiri: sübvansiyon olmadan makul bir şekilde devam eden getiri kısmı
3. Risk ayarlı getiri: gerçek getiri eksi kuyruk olaylarından beklenen kayıplar (olasılık ve şiddet ile ağırlıklandırılmış)
Pratikte, şunları tahmin edeceksiniz:
fee_apr zincir üzerindeki ücret akışlarındanemissions_apr ödül programları ve token fiyatlarındannet_real_yield maliyetler + gerçekçi rejim varsayımları sonrasındatail_risk_haircut senaryo stres testlerinden
Pratik bir ayrıştırma: DeFi getirilerinin gerçekten nereden geldiği
Getiriyi tam olarak tanımlamadıkça test edemezsiniz. Nakit akışlarını teşviklerden ve fiyat kaymalarından ayıran bir ayrıştırma kullanın.
Getiri ayrıştırma şablonu
| Bileşen | Nedir | Nasıl ölçülür (zincir üzerinde) | Yaygın hata modu |
|---|---|---|---|
| Ücret geliri | Takas ücretleri, havuz performans ücretleri, likidasyon ücretleri | Ücret olayları, protokol gelir panoları, havuz muhasebesi | Hacim çöküşleri; ücretler ortalamaya geri döner |
| Faiz geliri | Tedarikçilere ödenen Borç APR | Kullanım, borç oranları, rezerv faktörleri | Likidasyon patlaması; kötü borç |
| Teşvik ödülleri | Emisyonlar / ödül tokenleri | Blok/saniye başına ödül oranı, dağıtım programı | Ödül tokeni çöküşleri; teşvikler sona erer |
| IL / PnL kayması | LP'nin tutma karşısındaki göreli performansı | Havuz rezervleri + fiyat serileri | Volatilite rejimi değişiklikleri |
| İcra maliyetleri | Gaz, kayma, köprüleme, yeniden dengeler | Tx makbuzları + DEX alıntıları | Sıkışıklık, MEV, yönlendirme değişiklikleri |
En iyi uygulama: önem verdiğiniz temel varlıkta (örneğin, USD, ETH, stabilcoin) getiri hesaplayın ve dönüşüm kurallarını kaydedin.
Kendini aldatmaktan kaçınan minimal bir formül
Basit ama yararlı bir muhasebe kimliği:
gerçekleşen_getiri = ücret_geliri + faiz_geliri + ödül_değeri - (gaz + kayma + IL + hedge_maliyetleri)
Sonra ayırın:
ödül_değerini temkinli ve iyimser işaretlere (spot vs indirimli) ayırınBurada AI yardımcı olabilir—“APY tahmin etmek” yerine, muhasebe işlemlerini otomatikleştirerek, veri kaynaklarını doğrulayarak ve protokoller arasında tutarlı stres testleri yaparak.
AI'yı DeFi getirilerini gerçek getiriler ve kuyruk riskleri için nasıl test edebilirsiniz?
İyi bir AI iş akışı, yargıyı değiştirmez. Tutarsızlığı değiştirir.
Tek bir monolitik model yerine, her bir ajanın dar bir görevi, net girdileri/çıktıları ve bir denetim izi olan çoklu ajan boru hattı kullanın. Bu, hayal gücünü azaltır ve araştırmanızı yeniden üretilebilir hale getirir.
İşte LLM ajanları + deterministik zincir içi analizlerle uygulayabileceğiniz pratik bir mimari:
1. Veri Alma Ajanı
Ham verileri çeker: havuz olayları, ödül takvimleri, oranlar, bakiyeler, yönetim değişiklikleri, oracle yapılandırmaları. Zaman damgaları ve köken ile normalleştirilmiş tablolar çıktısı verir.
2. Protokol Haritalama Ajanı
Belgeleri/sözleşmeleri okur ve bir “mekanizma haritası” çıktısı verir: yükseltilebilirlik, yönetici rolleri, oracle bağımlılıkları, ücret yolları, tasfiye kuralları, köprülenmiş bileşenler.
3. Getiri Muhasebecisi Ajanı
Gerçekleşen ücret APR'sini, faiz APR'sini, teşvik APR'sini hesaplar; bileşen varsayımlarını uzlaştırır; “APY matematik hilelerini” işaretler.
4. Risk Puanlama Ajanı
Kanıtlarla risk kategorilerini puanlar: sözleşme riski, oracle riski, likidite riski, yönetim riski, köprü riski, ekonomik tasarım riski.
5. Kuyruk Riski Simülatörü Ajanı
Stres senaryolarını çalıştırır ve kayıp dağılımları, maksimum düşüşler ve “kırılma noktaları” (iflas veya zorunlu çözülme koşullarını hangi koşulların tetiklediği) çıktısı verir.
6. İzleme & Uyarı Ajanı
Parametre değişikliklerini, yönetici eylemlerini, büyük cüzdan akışlarını, oracle sapmalarını, depeg riskini, likidite buharlaşmasını izler.
7. Rapor Ajanı
Tutarlı bir not oluşturur: ne kazandığınız, neden, neyi bozduğu ve neyi izlediğiniz.
SimianX AI gibi araçlar, bu iş akışını yapılandırılmış tutmanıza yardımcı olabilir—aynı bölümler, aynı varsayımlar, aynı karar izleri—böylece analiziniz zincirler ve protokoller arasında ölçeklenir, dağınık defterlerde yaşamaz.
“Gerçek getiri” hesaplayıcısını oluşturma: adım adım (önemli kontrollerle)
Aşağıda pratik bir uygulama planı bulunmaktadır. Anahtar, getiriyi bir veri ürünü olarak ele almaktır.
Adım 1: Hesap birimini ve değerlendirme penceresini tanımlayın
Seçin:
Yaygın hata: bir bileşen APY kasasını, normalleştirmeden bir bileşen APR havuzuyla karşılaştırmak.
Adım 2: Gerçekleşen ücret/faiz getirisini hesaplayın (sürdürülebilir çekirdek)
AMM'ler için:
ücretler_toplandıyı izleyin veya havuz muhasebesi / ücret büyümesi aracılığıyla çıkarınKredilendirme için:
Adım 3: Ödül emisyonlarını bir risk yöneticisi gibi fiyatlandırın, pazarlamacı gibi değil
Eğer bir protokol teşvikler ödüyorsa, bunları iki şekilde işaretleyin:
Neden indirim? Çünkü ödüller satış baskısı yaratır—özellikle paralı likidite çiftlikleri ve çıkışlar olduğunda.
Eğer stratejinizin kârlılığı muhafazakâr bir ödül eşiğinin altında kayboluyorsa, geliriniz yoktur - sübvansiyon riski vardır.
Adım 4: Herkesin göz ardı ettiği maliyetleri çıkarın
En azından şunları dahil edin:
Worksheet'inizde bunu açık tutmak için inline code değişkenlerini kullanın:
entry_cost_bps, exit_cost_bps, rebalance_cost_monthlyAdım 5: Stratejiye özgü risk ayarlamaları ekleyin
Geçici kayıp (IL) LP pozisyonları için:
(örn., “fiyat 24 saatte ±%30 hareket eder” senaryoları)
Tasfiye riski kaldıraçlı gelir için:
DeFi'deki kuyruk riskleri: ortalamaları değil patlamaları modelleyin
Kuyruk riski, “güvenli görünümlü” getirilerin neden patladığıdır. Sağlam bir getiri testi, mekanizma düzeyinde başarısızlık modlarını içermelidir.
Pratik bir kuyruk riski taksonomisi (AI puanlaması için yararlı)
| Risk kategorisi | Ne bozulur | İzlenecek yüksek sinyal göstergeleri |
|---|---|---|
| Akıllı sözleşme riski | Sömürüler, yetki hataları, güncelleme hataları | Güncellenebilir proxy'ler, ayrıcalıklı roller, alışılmadık çağrı desenleri |
| Oracle riski | Fiyat manipülasyonu, bayat veriler | Düşük likidite verileri, sapmalar, kalp atışı hataları, TWAP kayması |
| Likidite riski | Çıkış maliyetli/olanaksız hale gelir | TVL yoğunlaşması, kayma artışları, sığ emir defterleri |
| Yönetim riski | Kötü niyetli öneriler, parametre ele geçirme | Balina yoğunlaşması, acele oylamalar, düşük katılım |
| Köprü/çapraz zincir riski | Köprü sömürülerinden bulaşma | Yoğun köprülenmiş TVL payı, bir köprüye bağımlılık |
| Ekonomik tasarım riski | İflas, yansıtıcı teşvikler | Emisyon bağımlılığı, kötü borç, negatif birim ekonomisi |
| Operasyonel/merkezileşme riski | Yönetici anahtarının ele geçirilmesi, sansür | Küçük çoklu imza imza seti, belirsiz güncellemeler, acil durum yetkileri |
Gerçekten olan stres test senaryoları
Bir sistemi üretimde test eder gibi senaryo testleri oluşturun: girdiler → mekanizma → sonuç.
İşte yüksek değerli senaryolar:
1. Ödül token çöküşü
2. Likitlik vakumu
3. Oracle sapması / manipülasyonu
4. Stablecoin depeg
5. Yönetim şoku
APY'den daha dürüst kuyruk riski metrikleri
Sadece bir nokta tahmini yerine, bir risk raporu çıkarın:
%20 “APY” sunan ama %40’lık bir olay için aylık %10 olasılığı olan bir strateji getiri değildir. Bu bir piyango biletidir.
Tekrarlanabilir bir kontrol listesi: AI ajanlarınızın yatırmadan önce doğrulaması gerekenler
Bu kontrol listesini bir ajan istemi veya manuel bir kapı olarak kullanın:
SimianX AI ile pratikte uygulamak: analizi bir iş akışına dönüştürmek
DeFi getiri araştırmasının en zor kısmı matematik değil—disiplin: her seferinde aynı kontrolleri yapmak, varsayımları belgelemek ve koşullar değiştiğinde tutarlı bir şekilde tepki vermek.
Yapılandırılmış bir platform yaklaşımı (örneğin SimianX AI) size yardımcı olur:
Eğer içsel olarak inşa ediyorsanız, boru hattınızı bir ürün gibi ele alın: girişleri/çıkışları tanımlayın, testler yazın (veri geçerliliği kontrolleri) ve varsayımlarınızı sürümleyin.
DeFi getirilerini test etmek için AI kullanımı hakkında SSS: Gerçek getiriler ve kuyruk riskleri
Emisyonlardan kandırılmadan DeFi'de gerçek getiriyi nasıl hesaplayabilirim?
Ücret/faiz gelirini token teşviklerinden ayırın, ardından teşvikleri muhafazakar bir kesinti ile değerleyin. Net getiri yalnızca iyimser ödül fiyatlaması altında pozitifse, muhtemelen sürdürülebilir getiri yerine sübvansiyon maruziyeti tutuyorsunuz.
DeFi getiri tarımında gerçek getiri ile APY arasındaki fark nedir?
APY genellikle bileşik ve sabit ödül fiyatlarını varsayan bir karışık pazarlama rakamıdır. Gerçek getiri, nakit akışı benzeri kaynaklara (ücretler/faiz) odaklanır ve teşvikler düştüğünde ve hacimler ortalamaya döndüğünde getirilerin devam edip etmediğini sorgular.
DeFi getirilerini kuyruk riskleri için nasıl stres test edersiniz?
Ödül token çöküşü, likidite vakumu, oracle sapması ve stablecoin depeg gibi senaryoları çalıştırın. Sonuçları maksimum düşüş, CVaR, iflas olasılığı eşikleri ve likiditeye göre ayarlanmış çıkış maliyetleri ile ölçün.
AI ajanları ile DeFi getiri çiftliklerini değerlendirmenin en iyi yolu nedir?
Çoklu ajan iş akışı kullanın: bir ajan veri alır, bir ajan protokol mekanizmalarını haritalar, bir ajan gerçekleşen getiriyi hesaplar, bir ajan riskleri puanlar ve bir ajan stres senaryolarını çalıştırır. Buradaki amaç tutarlılık ve denetlenebilirliktir, “tahmin” değil.
Yüksek DeFi APY'lerinin arkasındaki en büyük gizli riskler nelerdir?
Teşvik uçurumları, ödül token satışı baskısı, ince çıkış likiditesi, oracle manipülasyonu, yönetişim sürprizleri ve köprü bulaşması. Bu riskler genellikle yalnızca stres altında ortaya çıkar—tam da çıkmak istediğiniz anda.
Sonuç
Başlık APY'lerini kovalamayı bırakmak ve kalıcı kararlar almaya başlamak istiyorsanız, AI Kullanarak DeFi Getirilerini Test Etmek: Gerçek Getiriler ve Kuyruk Riskleri konusunu standart bir işletim prosedürü olarak ele alın: getirileri ayrıştırın, teşvikleri temkinli bir şekilde işaretleyin, gerçek maliyetleri çıkarın ve önemli olan başarısızlık modlarını stres testine tabi tutun. Protokoller arasında aynı çerçeveyi çalıştırdığınızda, hangi getirilerin nakit akışına dayalı olduğunu ve hangilerinin sadece sübvanse edilmiş risk olduğunu hızlıca göreceksiniz.
Bunu tekrarlanabilir bir iş akışı olarak operasyonelleştirmek (tutarlı şablonlar, varsayımlar ve karar izleri ile), SimianX AI keşfedin ve çok aşamalı araştırma süreciniz için bir yapı olarak kullanın.
