Sử Dụng AI Để Kiểm Tra Lợi Suất DeFi: Lợi Suất Thực và Rủi Ro Đuôi
“APY cao” là câu marketing ồn ào nhất trong DeFi—và thường là ít thông tin nhất. Nếu bạn nghiêm túc về việc bảo toàn vốn, bạn cần Sử dụng AI để kiểm tra lợi suất DeFi: Lợi suất thực và rủi ro đuôi như một quy trình lặp lại: tính toán những gì bạn thực sự kiếm được (sau khi trừ tiếng ồn phát thải), và mô hình hóa những vụ nổ xảy ra khi thanh khoản, oracle hoặc quản trị bị hỏng. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ coi lợi suất như một vấn đề dòng tiền có thể đo lường, và rủi ro đuôi như một vấn đề kỹ thuật. Chúng tôi cũng sẽ tham khảo SimianX AI như một cách thực tiễn để cấu trúc nghiên cứu của bạn thành các vòng lặp nhất quán, có thể kiểm toán (thay vì phân tích “cảm giác” một lần). Truy cập SimianX AI để xem cách các quy trình có cấu trúc có thể giúp bạn tài liệu hóa các giả định và đầu ra.
Tại Sao “APY” Là Một Cái Bẫy (và Tại Sao Lợi Suất Thực Là Số Quan Trọng Nhất)
Hầu hết các giao diện DeFi hiển thị một APY duy nhất trộn lẫn các nguồn lợi nhuận khác nhau về bản chất:
Ý tưởng chính: APY không phải là lợi suất. APY là một câu chuyện. Lợi suất thực là một dòng tiền.
Một “APY 10%” có thể là:
Vì vậy, mục tiêu là tính toán lợi suất thực hiện (những gì bạn kiếm được) và lợi suất thực (những gì có khả năng bền vững dưới các chế độ thực tế), sau đó giảm giá cho rủi ro đuôi.
Lợi suất thực vs. lợi suất thực hiện vs. lợi suất điều chỉnh rủi ro
Hãy nghĩ về ba lớp:
1. Lợi suất thực hiện: những gì thực sự xảy ra trong một khoảng thời gian (ví dụ: 7D/30D)
2. Lợi suất thực: phần lợi suất có khả năng tồn tại mà không cần trợ cấp
3. Lợi suất điều chỉnh rủi ro: lợi suất thực trừ đi các khoản lỗ dự kiến từ các sự kiện đuôi (được trọng số theo xác suất và mức độ nghiêm trọng)
Trong thực tế, bạn sẽ ước lượng:
fee_apr từ dòng phí trên chuỗiemissions_apr từ lịch trình thưởng và giá tokennet_real_yield sau chi phí + giả định chế độ thực tếtail_risk_haircut từ các bài kiểm tra căng thẳng kịch bản
Một phân tích thực tiễn: lợi suất DeFi thực sự đến từ đâu
Bạn không thể kiểm tra lợi suất cho đến khi bạn định nghĩa nó một cách chính xác. Sử dụng một phân tích tách biệt dòng tiền từ động lực và từ sự trôi giá.
Mẫu phân tích lợi suất
| Thành phần | Nó là gì | Cách đo (trên chuỗi) | Chế độ thất bại phổ biến |
|---|---|---|---|
| Thu nhập phí | Phí hoán đổi, phí hiệu suất kho, phí thanh lý | Sự kiện phí, bảng điều khiển doanh thu giao thức, kế toán pool | Khối lượng sụp đổ; phí trở về trung bình |
| Thu nhập lãi | APR vay trả cho nhà cung cấp | Sử dụng, tỷ lệ vay, hệ số dự trữ | Thanh lý tăng vọt; nợ xấu |
| Phần thưởng động lực | Phát thải / token thưởng | Tỷ lệ thưởng mỗi khối/giây, lịch trình phân phối | Token thưởng bị bán tháo; động lực kết thúc |
| IL / Trôi PnL | Hiệu suất tương đối của LP so với việc nắm giữ | Dự trữ pool + chuỗi giá | Thay đổi chế độ biến động |
| Chi phí thực hiện | Gas, trượt giá, cầu nối, cân bằng lại | Biên lai Tx + báo giá DEX | Tắc nghẽn, MEV, thay đổi định tuyến |
Thực tiễn tốt nhất: tính toán lợi suất trong tài sản cơ sở mà bạn quan tâm (ví dụ: USD, ETH, stablecoin), và ghi lại các quy tắc chuyển đổi.
Một công thức tối thiểu để tránh tự lừa dối
Một định nghĩa kế toán đơn giản nhưng hữu ích:
realized_return = fee_income + interest_income + rewards_value - (gas + slippage + IL + hedging_costs)
Sau đó tách biệt:
rewards_value thành các dấu hiệu bảo thủ và lạc quan (giá thị trường so với giá chiết khấu)Đây là nơi AI có thể giúp đỡ—không phải bằng cách “dự đoán APY,” mà bằng cách tự động hóa kế toán, xác thực nguồn dữ liệu, và thực hiện các bài kiểm tra căng thẳng nhất quán trên các giao thức.
Làm thế nào bạn có thể sử dụng AI để kiểm tra lợi suất DeFi cho lợi suất thực và rủi ro đuôi?
Một quy trình làm việc AI tốt không thay thế phán đoán. Nó thay thế sự không nhất quán.
Thay vì một mô hình đơn nhất, hãy sử dụng một pipeline đa tác nhân nơi mỗi tác nhân có một công việc hẹp, đầu vào/đầu ra rõ ràng, và một dấu vết kiểm toán. Điều này giảm thiểu sự ảo tưởng và làm cho nghiên cứu của bạn có thể tái sản xuất.
Dưới đây là một kiến trúc thực tiễn mà bạn có thể triển khai với các tác nhân LLM + phân tích chuỗi trên xác định:
1. Tác nhân Tiếp nhận
Kéo dữ liệu thô: sự kiện pool, lịch trình thưởng, tỷ lệ, số dư, thay đổi quản trị, cấu hình oracle. Xuất ra các bảng chuẩn hóa với dấu thời gian và nguồn gốc.
2. Tác nhân Lập bản đồ Giao thức
Đọc tài liệu/hợp đồng và xuất ra một “bản đồ cơ chế”: khả năng nâng cấp, vai trò quản trị, phụ thuộc vào oracle, đường đi phí, quy tắc thanh lý, các thành phần cầu nối.
3. Tác nhân Kế toán Lợi suất
Tính toán APR phí thực hiện, APR lãi suất, APR khuyến khích; hòa giải các giả định về lãi suất kép; đánh dấu “mẹo toán học APY.”
4. Tác nhân Đánh giá Rủi ro
Đánh giá các loại rủi ro với bằng chứng: rủi ro hợp đồng, rủi ro oracle, rủi ro thanh khoản, rủi ro quản trị, rủi ro cầu nối, rủi ro thiết kế kinh tế.
5. Tác nhân Mô phỏng Rủi ro Đuôi
Chạy các kịch bản căng thẳng và xuất ra phân phối tổn thất, mức giảm tối đa, và “điểm gãy” (điều kiện nào gây ra tình trạng phá sản hoặc buộc phải giải quyết).
6. Giám sát & Đại lý Cảnh báo
Theo dõi sự thay đổi tham số, hành động của quản trị viên, dòng tiền lớn, sự lệch lạc của oracle, rủi ro tách giá, sự bay hơi thanh khoản.
7. Đại lý Báo cáo
Tạo ra một bản ghi nhất quán: những gì bạn kiếm được, lý do, điều gì làm gián đoạn nó, và những gì bạn theo dõi.
Các công cụ như SimianX AI có thể giúp bạn giữ cho quy trình làm việc này có cấu trúc—các phần giống nhau, các giả định giống nhau, dấu vết quyết định giống nhau—để phân tích của bạn có thể mở rộng qua các chuỗi và giao thức thay vì sống trong các cuốn sổ tay rải rác.
Xây dựng máy tính "lợi suất thực": từng bước (với các kiểm tra quan trọng)
Dưới đây là kế hoạch thực hiện thực tế. Chìa khóa là coi lợi suất như một sản phẩm dữ liệu.
Bước 1: Định nghĩa đơn vị tài khoản và khoảng thời gian đánh giá
Chọn:
Sai lầm phổ biến: so sánh một kho lợi suất APY cộng dồn với một hồ bơi APR không cộng dồn mà không chuẩn hóa.
Bước 2: Tính toán lợi suất phí/lãi suất thực hiện (cốt lõi bền vững)
Đối với AMMs:
fees_collected hoặc suy luận qua kế toán hồ bơi / tăng trưởng phíĐối với cho vay:
Bước 3: Định giá phát thải phần thưởng như một nhà quản lý rủi ro, không phải là một nhà tiếp thị
Nếu một giao thức trả tiền thưởng, hãy đánh dấu chúng theo hai cách:
Tại sao lại cắt giảm? Bởi vì phần thưởng tạo ra áp lực bán—đặc biệt khi các trang trại thanh khoản kiếm lợi và thoát ra.
Nếu lợi nhuận của chiến lược của bạn biến mất dưới một mức thưởng bảo thủ, bạn không có lợi suất - bạn có sự phơi bày trợ cấp.
Bước 4: Trừ đi các chi phí mà mọi người bỏ qua
Tối thiểu, bao gồm:
Sử dụng các biến inline code trong bảng tính của bạn để giữ cho nó rõ ràng:
entry_cost_bps, exit_cost_bps, rebalance_cost_monthlyBước 5: Thêm điều chỉnh rủi ro cụ thể cho chiến lược
Mất mát tạm thời (IL) cho các vị trí LP:
(ví dụ, “giá di chuyển ±30% trong 24h”)
Rủi ro thanh lý cho lợi suất đòn bẩy:
Rủi ro đuôi trong DeFi: mô hình hóa các vụ nổ, không phải các trung bình
Rủi ro đuôi là lý do tại sao các lợi suất "trông an toàn" lại sụp đổ. Một bài kiểm tra lợi suất vững chắc phải bao gồm các chế độ thất bại ở cấp cơ chế.
Một phân loại rủi ro đuôi thực tiễn (hữu ích cho việc chấm điểm AI)
| Danh mục rủi ro | Điều gì bị phá vỡ | Các chỉ số tín hiệu cao để theo dõi |
|---|---|---|
| Rủi ro hợp đồng thông minh | Khai thác, lỗi xác thực, lỗi nâng cấp | Các proxy có thể nâng cấp, vai trò đặc quyền, mẫu gọi không bình thường |
| Rủi ro oracle | Manipulation giá, nguồn cấp lỗi thời | Nguồn cấp có thanh khoản thấp, sai lệch, lỗi nhịp tim, trôi TWAP |
| Rủi ro thanh khoản | Việc ra khỏi trở nên tốn kém / không thể | Tập trung TVL, đột biến trượt giá, sổ lệnh nông |
| Rủi ro quản trị | Đề xuất ác ý, chiếm đoạt tham số | Tập trung cá voi, bỏ phiếu vội vàng, tham gia thấp |
| Rủi ro cầu / chuỗi chéo | Lây lan từ các vụ khai thác cầu | Tỷ lệ TVL cầu nối nặng, phụ thuộc vào một cầu nối |
| Rủi ro thiết kế kinh tế | Phá sản, động lực phản xạ | Phụ thuộc vào phát thải, nợ xấu, kinh tế đơn vị tiêu cực |
| Rủi ro vận hành/tập trung | Thỏa hiệp khóa quản trị, kiểm duyệt | Bộ ký multisig nhỏ, nâng cấp không minh bạch, quyền khẩn cấp |
Các kịch bản kiểm tra căng thẳng thực sự xảy ra
Xây dựng các bài kiểm tra kịch bản như bạn sẽ kiểm tra một hệ thống trong sản xuất: đầu vào → cơ chế → kết quả.
Dưới đây là các kịch bản có giá trị cao:
1. Sụp đổ token thưởng
2. Hút thanh khoản
3. Sai lệch / thao túng oracle
4. Mất peg stablecoin
5. Sốc quản trị
Các chỉ số rủi ro đuôi trung thực hơn APY
Thay vì chỉ một ước lượng điểm, hãy xuất một báo cáo rủi ro:
Một chiến lược với “APY” 20% nhưng xác suất hàng tháng 10% cho sự kiện -40% không phải là lợi suất. Đó là một vé số.
Danh sách kiểm tra có thể lặp lại: những gì các đại lý AI của bạn nên xác minh trước khi bạn gửi tiền
Sử dụng danh sách kiểm tra này như một lời nhắc đại lý hoặc một cổng thủ công:
Đưa vào thực tiễn với SimianX AI: biến phân tích thành quy trình làm việc
Phần khó nhất của nghiên cứu lợi suất DeFi không phải là toán học—mà là kỷ luật: thực hiện các kiểm tra giống nhau mỗi lần, ghi lại các giả định, và phản ứng nhất quán khi điều kiện thay đổi.
Một cách tiếp cận nền tảng có cấu trúc (như SimianX AI) giúp bạn:
Nếu bạn đang xây dựng nội bộ, hãy coi quy trình của bạn như một sản phẩm: xác định đầu vào/đầu ra, viết các bài kiểm tra (kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu), và phiên bản hóa các giả định của bạn.
Câu hỏi thường gặp về việc sử dụng AI để kiểm tra lợi suất DeFi: Lợi suất thực và rủi ro đuôi
Làm thế nào để tính toán lợi suất thực trong DeFi mà không bị đánh lừa bởi phát thải?
Tách biệt thu nhập từ phí/lãi suất khỏi các ưu đãi token, sau đó định giá các ưu đãi với mức cắt giảm bảo thủ. Nếu lợi suất ròng chỉ dương dưới mức giá thưởng lạc quan, bạn có khả năng đang nắm giữ rủi ro trợ cấp thay vì lợi suất bền vững.
Lợi suất thực là gì so với APY trong canh tác lợi suất DeFi?
APY thường là một con số tiếp thị pha trộn giả định về lãi suất kép và giá thưởng ổn định. Lợi suất thực tập trung vào các nguồn giống như dòng tiền (phí/lãi suất) và đặt câu hỏi liệu lợi nhuận có duy trì khi các ưu đãi giảm và khối lượng quay về mức trung bình hay không.
Làm thế nào để bạn kiểm tra căng thẳng lợi suất DeFi cho các rủi ro đuôi?
Chạy các kịch bản như sụp đổ token thưởng, chân không thanh khoản, sai lệch oracle và mất giá stablecoin. Đo lường kết quả với mức giảm tối đa, CVaR, ngưỡng xác suất phá sản và chi phí thoát điều chỉnh theo thanh khoản.
Cách tốt nhất để đánh giá các trang trại lợi suất DeFi với các tác nhân AI?
Sử dụng quy trình làm việc đa tác nhân: một tác nhân tiếp nhận dữ liệu, một tác nhân lập bản đồ cơ chế giao thức, một tác nhân tính toán lợi suất thực hiện, một tác nhân đánh giá rủi ro, và một tác nhân chạy các kịch bản căng thẳng. Điểm mấu chốt là tính nhất quán và khả năng kiểm toán, không phải “dự đoán.”
Những rủi ro ẩn lớn nhất đứng sau APY DeFi cao là gì?
Các vách đá ưu đãi, áp lực bán token thưởng, thanh khoản thoát mỏng, thao túng oracle, bất ngờ trong quản trị, và lây lan cầu nối. Những điều này thường chỉ xuất hiện dưới áp lực—đúng lúc bạn muốn thoát.
Kết luận
Nếu bạn muốn ngừng theo đuổi APY tiêu đề và bắt đầu đưa ra quyết định bền vững, hãy coi Sử dụng AI để kiểm tra lợi suất DeFi: Lợi suất thực và rủi ro đuôi như một quy trình hoạt động tiêu chuẩn: phân tích lợi nhuận, đánh dấu các ưu đãi một cách thận trọng, trừ đi chi phí thực, và kiểm tra căng thẳng các chế độ thất bại quan trọng. Khi bạn áp dụng cùng một khung làm việc trên các giao thức, bạn sẽ nhanh chóng thấy lợi suất nào là do dòng tiền thúc đẩy—và lợi suất nào chỉ là rủi ro được trợ cấp.
Để hiện thực hóa điều này như một quy trình làm việc có thể lặp lại (với các mẫu, giả định và dấu vết quyết định nhất quán), hãy khám phá SimianX AI và sử dụng nó như một cấu trúc cho quy trình nghiên cứu nhiều giai đoạn của bạn.
