AI cho Phân Tích Dữ Liệu DeFi: Một Quy Trình On-Chain Thực Tiễn
AI cho Phân Tích Dữ Liệu DeFi: Một Quy Trình On-Chain Thực Tiễn là về việc biến hoạt động blockchain minh bạch nhưng lộn xộn thành nghiên cứu có thể lặp lại: tập dữ liệu sạch, các đặc điểm có thể bảo vệ, giả thuyết có thể kiểm tra và mô hình được giám sát. Nếu bạn đã từng nhìn vào bảng điều khiển TVL, các trang lợi suất và biểu đồ token và nghĩ “cảm giác này có vẻ mơ hồ,” quy trình này là thuốc giải của bạn. Và nếu bạn thích phân tích có cấu trúc, có giai đoạn (cách mà SimianX AI định hình các vòng nghiên cứu nhiều bước), bạn có thể mang cùng một kỷ luật vào công việc on-chain để kết quả có thể giải thích, có thể so sánh giữa các giao thức và dễ dàng lặp lại.
Tại sao phân tích dữ liệu on-chain khó hơn (và tốt hơn) so với vẻ bề ngoài
Dữ liệu on-chain cung cấp cho bạn sự thật cơ bản về những gì đã xảy ra: chuyển khoản, hoán đổi, vay mượn, thanh lý, staking, bỏ phiếu quản trị và dòng phí. Nhưng “sự thật cơ bản” không có nghĩa là “sự thật dễ dàng.” Các nhà phân tích DeFi gặp phải những vấn đề như:
Điểm tích cực là rất lớn: khi bạn xây dựng một pipeline sẵn sàng cho AI, bạn có thể trả lời các câu hỏi bằng bằng chứng, không phải cảm giác—sau đó tiếp tục chạy lại cùng một quy trình khi điều kiện thay đổi.
Bước 0: Bắt đầu với một quyết định, không phải một tập dữ liệu
Cách nhanh nhất để lãng phí thời gian trong DeFi là “tải xuống mọi thứ” và hy vọng các mẫu xuất hiện. Thay vào đó, hãy xác định:
1. Quyết định: bạn sẽ làm gì khác biệt dựa trên phân tích?
2. Đối tượng: giao thức, pool, token, chiến lược vault, hay nhóm ví?
3. Horizon thời gian: trong ngày, hàng tuần, hàng quý?
4. Chỉ số kết quả: điều gì được coi là thành công hoặc thất bại?
Ví dụ về các quyết định phù hợp với AI
Thông tin chính: AI mạnh nhất khi mục tiêu có thể đo lường (ví dụ: xác suất giảm giá, tần suất thanh lý, tỷ lệ phí trên phát thải), không phải khi mục tiêu là “câu chuyện tốt.”
Bước 1: Xây dựng nền tảng dữ liệu trên chuỗi của bạn (nguồn + khả năng tái tạo)
Một quy trình làm việc trên chuỗi thực tế cần hai lớp: sự thật chuỗi thô và ngữ cảnh phong phú.
A. Sự thật chuỗi thô (đầu vào chuẩn)
Tối thiểu, hãy lập kế hoạch thu thập:
Mẹo chuyên nghiệp: coi mỗi tập dữ liệu như một bức ảnh phiên bản:
B. Làm phong phú (bối cảnh bạn sẽ cần cho “ý nghĩa”)
Sơ đồ có thể tái tạo tối thiểu (những gì bạn muốn trong kho của mình)
Hãy nghĩ theo “bảng sự kiện” và “chiều kích”:
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)Sử dụng inline code đặt tên nhất quán để các tính năng phía dưới không bị hỏng.
Bước 2: Chuẩn hóa thực thể (địa chỉ → diễn viên)
Các mô hình AI không nghĩ bằng chuỗi hex; chúng học từ mô hình hành vi. Nhiệm vụ của bạn là chuyển đổi địa chỉ thành “thực thể” ổn định khi có thể.
Cách tiếp cận gán nhãn thực tiễn (nhanh → tốt hơn)
Bắt đầu với ba cấp độ:
Những gì cần lưu trữ cho mỗi nhãn
label (ví dụ, “bot MEV”, “quỹ giao thức”)confidence (0–1)bằng chứng (quy tắc kích hoạt, heuristics, liên kết)có hiệu lực từ / có hiệu lực đến (nhãn thay đổi!)Phân nhóm ví: giữ cho nó bảo thủ
Phân nhóm có thể hữu ích (ví dụ, nhóm các địa chỉ được kiểm soát bởi một nhà điều hành), nhưng nó cũng có thể làm hỏng tập dữ liệu của bạn nếu sai.
| Nhiệm vụ thực thể | Những gì nó mở khóa | Cạm bẫy phổ biến |
|---|---|---|
| Phân loại hợp đồng | Tính năng cấp giao thức | Các mẫu proxy/cập nhật gây hiểu lầm |
| Phân nhóm ví | Dòng chảy nhóm | Các hợp nhất sai từ các nhà tài trợ chung |
| Phát hiện bot | Tín hiệu “hữu cơ” sạch | Trôi nhãn khi bot thích ứng |
| Xác định kho bạc | Phân tích lợi suất thực | Trộn lẫn kho bạc với phí người dùng |
Bước 3: Kỹ thuật đặc trưng cho DeFi (lớp “sự thật kinh tế”)
Đây là nơi AI trở nên hữu ích. Mô hình của bạn học từ các đặc trưng—vì vậy hãy thiết kế các đặc trưng phản ánh cơ chế, không chỉ là “số liệu”.
A. Các đặc trưng DEX & thanh khoản (thực tế thực thi)
Các đặc trưng hữu ích bao gồm:
Quy tắc nổi bật: Nếu bạn quan tâm đến khả năng giao dịch, hãy mô hình hóa trượt giá dưới áp lực, không phải “khối lượng trung bình hàng ngày.”
B. Các đặc trưng cho vay (vỡ nợ & phản xạ)
C. “Lợi suất thực” so với lợi suất khuyến khích (cốt lõi bền vững)
Lợi suất DeFi thường pha trộn:
Một phân tích thực tiễn:
gross_yield = fee_yield + incentive_yieldreal_yield ≈ fee_yield - dilution_cost (nơi chi phí pha loãng phụ thuộc vào ngữ cảnh, nhưng bạn nên theo dõi ít nhất là phát thải dưới dạng phần trăm của vốn hóa thị trường và tăng trưởng nguồn cung lưu hành)Thông tin chính: lợi suất bền vững hiếm khi là lợi suất cao nhất. Đó là lợi suất tồn tại khi các khuyến khích giảm dần.
Bước 4: Gán nhãn mục tiêu (những gì bạn muốn mô hình dự đoán)
Nhiều tập dữ liệu DeFi thất bại vì nhãn không rõ ràng. Mục tiêu tốt là cụ thể và có thể đo lường.
Ví dụ về mục tiêu mô hình
Tránh rò rỉ nhãn
Nếu nhãn của bạn sử dụng thông tin tương lai (như một vụ khai thác sau đó), hãy đảm bảo rằng các tính năng của bạn chỉ sử dụng dữ liệu có sẵn trước sự kiện. Nếu không, mô hình sẽ “gian lận.”
Bước 5: Chọn phương pháp AI phù hợp (và nơi LLMs phù hợp)
Các câu hỏi DeFi khác nhau tương ứng với các gia đình mô hình khác nhau.
A. Dự đoán chuỗi thời gian (khi động lực quan trọng)
Sử dụng khi bạn dự đoán:
B. Phân loại & xếp hạng (khi bạn chọn “các ứng viên hàng đầu”)
Sử dụng khi bạn cần:
C. Phát hiện bất thường (khi bạn chưa biết cuộc tấn công)
Hữu ích cho:
D. Học đồ thị (khi các mối quan hệ là tín hiệu)
Trên chuỗi tự nhiên là một đồ thị: ví ↔ hợp đồng ↔ pool ↔ tài sản. Các đặc điểm dựa trên đồ thị có thể vượt trội hơn các bảng phẳng cho:
Nơi LLMs giúp (và nơi chúng không giúp)
LLMs rất tốt cho:
LLMs không thay thế cho:
Một sự kết hợp thực tiễn:
Bước 6: Đánh giá và kiểm tra lại (phần không thể thương lượng)
DeFi là không tĩnh. Nếu bạn không đánh giá cẩn thận, “tín hiệu” của bạn chỉ là một ảo ảnh.
A. Chia theo thời gian, không ngẫu nhiên
Sử dụng các phân chia dựa trên thời gian:
B. Theo dõi cả độ chính xác và chất lượng quyết định
Trong DeFi, bạn thường quan tâm đến xếp hạng và rủi ro, không chỉ “độ chính xác.”
Danh sách kiểm tra đánh giá đơn giản
1. Định nghĩa quy tắc quyết định (ví dụ: “tránh nếu điểm rủi ro > 0.7”)
2. Kiểm tra lại với giả định chi phí giao dịch & trượt giá
3. Chạy chế độ căng thẳng (gas cao, biến động cao, khủng hoảng thanh khoản)
4. So sánh với các tiêu chuẩn cơ sở (các quy tắc đơn giản thường thắng)
5. Lưu lại dấu vết kiểm toán (các đặc điểm, phiên bản mô hình, khối ảnh chụp)
| Lớp đánh giá | Những gì bạn đo lường | Tại sao nó quan trọng |
|---|---|---|
| Dự đoán | AUC / lỗi | Chất lượng tín hiệu |
| Kinh tế | PnL / giảm giá / trượt giá | Khả năng tồn tại trong thế giới thực |
| Vận hành | độ trễ / độ ổn định | Nó có thể chạy hàng ngày không? |
| An toàn | dương tính/âm tính giả | Sự phù hợp với khẩu vị rủi ro |
Bước 7: Triển khai như một vòng lặp (không phải báo cáo một lần)
Một “quy trình làm việc thực tế” thực sự là một vòng lặp bạn có thể chạy mỗi ngày/tuần.
Vòng lặp sản xuất cốt lõi
Giám sát quan trọng trong DeFi
Quy tắc thực tế: nếu bạn không thể giải thích tại sao mô hình thay đổi điểm số của nó, bạn không thể tin tưởng nó trong một thị trường phản ứng.
Một ví dụ thực tế: “APY này có thật không?”
Hãy áp dụng quy trình này vào một cái bẫy DeFi phổ biến: lợi suất hấp dẫn chủ yếu là các khoản khuyến khích.
Các bước thực hiện
Tính toán:
fee_revenue_usd (phí giao dịch / lãi suất vay)incentives_usd (phát thải + hối lộ + phần thưởng)net_inflows_usd (TVL có phải là tự nhiên hay thuê mướn?)user_return_estimate (doanh thu phí trừ IL / chi phí vay nếu có liên quan)Một tỷ lệ bền vững đơn giản:
fee_to_incentive = fee_revenue_usd / max(incentives_usd, 1)Diễn giải:
fee_to_incentive > 1.0 thường cho thấy lợi suất được hỗ trợ bởi phífee_to_incentive < 0.3 cho thấy các khoản khuyến khích chiếm ưu thế| Chỉ số | Điều nó cho bạn biết | Ngưỡng cảnh báo đỏ |
|---|---|---|
| feetoincentive | lợi suất được hỗ trợ bởi phí so với phát thải | < 0.3 |
| TVL churn | thanh khoản thuê mướn | tỷ lệ biến động hàng tuần cao |
| whale share | rủi ro tập trung | top 5 > 40% |
| MEV intensity | độc tính thực hiện | tỷ lệ sandwich tăng |
| net fees per TVL | hiệu quả | xu hướng giảm |
Thêm AI:
fee_revenue_usd dưới nhiều kịch bản khối lượng
AI cho phân tích dữ liệu DeFi hoạt động trên chuỗi như thế nào?
AI cho phân tích dữ liệu DeFi hoạt động trên chuỗi bằng cách chuyển đổi các đối tượng blockchain cấp thấp (giao dịch, nhật ký, dấu vết và trạng thái) thành các đặc điểm kinh tế (phí, đòn bẩy, độ sâu thanh khoản, tập trung rủi ro), sau đó học các mẫu dự đoán kết quả mà bạn có thể đo lường (tính bền vững của lợi suất, cú sốc thanh khoản, rủi ro phá sản, dòng chảy bất thường). Phần “AI” chỉ tốt như:
Nếu bạn coi quy trình làm việc như một hệ thống có thể lặp lại—như cách tiếp cận nghiên cứu theo giai đoạn được nhấn mạnh trong phân tích đa bước kiểu SimianX—bạn sẽ có được các mô hình cải thiện theo thời gian thay vì những hiểu biết đơn lẻ dễ gãy.
Công cụ thực tiễn: một ngăn xếp tối thiểu bạn có thể thực hiện
Bạn không cần một đội ngũ lớn, nhưng bạn cần kỷ luật.
A. Lớp dữ liệu
B. Lớp phân tích
C. Lớp “đại lý nghiên cứu” (tùy chọn nhưng mạnh mẽ)
Đây là nơi tư duy đa tác nhân tỏa sáng:
Đây cũng là nơi SimianX AI có thể là một mô hình tư duy hữu ích: thay vì dựa vào một phân tích “toàn tri” duy nhất, hãy sử dụng các góc nhìn chuyên biệt và buộc phải đưa ra các sự đánh đổi rõ ràng—sau đó xuất ra một báo cáo rõ ràng, có cấu trúc. Bạn có thể khám phá cách tiếp cận nền tảng tại SimianX AI.
Các chế độ thất bại phổ biến (và cách tránh chúng)
Câu hỏi thường gặp về AI cho Phân tích Dữ liệu DeFi: Một Quy trình Thực tế Trên Chuỗi
Làm thế nào để xây dựng các tính năng trên chuỗi cho máy học trong DeFi?
Bắt đầu từ cơ chế giao thức: ánh xạ các sự kiện tới kinh tế (phí, nợ, tài sản thế chấp, độ sâu thanh khoản). Sử dụng các cửa sổ lăn, tránh rò rỉ, và lưu trữ định nghĩa tính năng với phiên bản để bạn có thể tái tạo kết quả.
Lợi suất thực là gì trong DeFi, và tại sao nó quan trọng?
Lợi suất thực là lợi suất chủ yếu được hỗ trợ bởi doanh thu giao thức hữu cơ (phí/lãi suất) thay vì phát thải token. Nó quan trọng vì phát thải có thể giảm, trong khi lợi nhuận dựa trên phí thường tồn tại lâu dài (mặc dù chúng vẫn có thể theo chu kỳ).
Cách tốt nhất để kiểm tra lại các tín hiệu DeFi mà không tự lừa dối mình là gì?
Chia theo thời gian, bao gồm chi phí giao dịch và trượt giá, và kiểm tra qua các chế độ căng thẳng. Luôn so sánh với các tiêu chuẩn đơn giản; nếu mô hình của bạn không thể vượt qua một quy tắc một cách đáng tin cậy, có lẽ nó đã bị quá khớp.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể thay thế phân tích chuỗi định lượng không?
LLMs có thể tăng tốc độ diễn giải—tóm tắt các đề xuất, trích xuất giả định, tổ chức danh sách kiểm tra—nhưng chúng không thể thay thế việc giải mã sự kiện chính xác, gán nhãn nghiêm ngặt và đánh giá theo thời gian. Sử dụng LLMs để cấu trúc nghiên cứu, không phải để “ảo tưởng” chuỗi.
Làm thế nào để tôi phát hiện thanh khoản được thúc đẩy bởi động lực (lính đánh thuê)?
Theo dõi tỷ lệ churn TVL, tỷ lệ phí so với khuyến khích, và thành phần nhóm ví. Nếu thanh khoản xuất hiện khi các khuyến khích tăng và rời đi nhanh chóng sau đó, hãy coi lợi suất là mong manh trừ khi phí hỗ trợ độc lập cho nó.
Kết luận
AI trở nên thực sự có giá trị trong DeFi khi bạn biến tiếng ồn trên chuỗi thành một quy trình lặp lại: khung quyết định trước, tập dữ liệu có thể tái tạo, gán nhãn thực thể bảo thủ, các đặc trưng dựa trên cơ chế, đánh giá chia theo thời gian, và giám sát liên tục. Theo dõi vòng lặp thực tiễn trên chuỗi này và bạn sẽ sản xuất phân tích có thể so sánh giữa các giao thức, bền vững trước những thay đổi chế độ, và có thể giải thích cho đồng đội hoặc các bên liên quan.
Nếu bạn muốn một cách có cấu trúc để thực hiện nghiên cứu theo giai đoạn, đa góc nhìn (và để chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành các đầu ra rõ ràng, có thể chia sẻ), hãy khám phá SimianX AI như một mô hình để tổ chức phân tích nghiêm ngặt thành một quy trình có thể hành động.
