DeFi 数据分析中的 AI：实用的链上工作流程
DeFi 数据分析中的 AI：实用的链上工作流程 是关于将透明但混乱的区块链活动转化为 可重复的研究：干净的数据集、可辩护的特征、可测试的假设和监控的模型。如果你曾经查看过 TVL 仪表板、收益页面和代币图表，并觉得“这感觉不太靠谱”，那么这个工作流程就是你的解药。如果你喜欢结构化的、分阶段的分析（SimianX AI 处理多步骤研究循环的方式），你可以将同样的纪律带入链上工作，使结果可解释、在协议之间可比较，并且易于迭代。
为什么链上数据分析比看起来更难（但更好）
链上数据为你提供了 真实依据：转账、交换、借贷、清算、质押、治理投票和费用流。但“真实依据”并不意味着“简单真相”。DeFi 分析师会遇到以下问题：
好处是巨大的：当你建立一个 AI 准备好的管道时，你可以用 证据 而不是直觉来回答问题——然后在条件变化时不断重新运行相同的工作流程。
第0步：从决策开始，而不是数据集
在DeFi中浪费时间的最快方式是“下载所有内容”并希望模式出现。相反，定义：
1. 决策： 基于分析你将做出什么不同的决定？
2. 对象： 协议、池、代币、金库策略或钱包群体？
3. 时间范围： 日内、每周、每季度？
4. 结果指标： 什么算作成功或失败？
与AI良好映射的示例决策
关键见解：当目标可测量时，AI最强大（例如，回撤概率、清算频率、费用与发行比），而不是当目标是“良好的叙述”。
第1步：建立你的链上数据基础（来源 + 可重复性）
一个实用的链上工作流程需要两个层次：原始链真相和丰富的上下文。
A. 原始链真相（规范输入）
至少，计划收集：
专业提示： 将每个数据集视为一个 版本快照：
B. 丰富性（您需要的“意义”上下文）
最小可复现模式（您希望在仓库中拥有的内容）
考虑“事实表”和“维度”：
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)保持 inline code 命名的一致性，以免下游功能中断。
第 2 步：规范化实体（地址 → 行为者）
AI 模型不以十六进制字符串思考；它们从 行为模式 中学习。您的工作是尽可能将地址转换为稳定的“实体”。
实用标签方法（快速 → 更好）
从三个层级开始：
每个标签要存储的内容
label（例如，“MEV 机器人”，“协议国库”）confidence（0–1）evidence (触发的规则，启发式，链接)valid_from / valid_to (标签变化！)钱包聚类：保持保守
聚类可以提供帮助（例如，将由一个操作员控制的地址分组），但如果错误，它也可能污染您的数据集。
| 实体任务 | 解锁内容 | 常见陷阱 |
|---|---|---|
| 合同分类 | 协议级特征 | 代理/升级模式误导 |
| 钱包聚类 | 阶段流动 | 共享资金来源的错误合并 |
| 机器人检测 | 清晰的“有机”信号 | 随着机器人适应的标签漂移 |
| 财库识别 | 实际收益分析 | 财库与用户费用混淆 |
第3步：为DeFi进行特征工程（“经济真相”层）
这是AI变得有用的地方。您的模型从特征中学习——因此设计反映 机制 的特征，而不仅仅是“数字”。
A. DEX和流动性特征（执行现实）
有用的特征包括：
重要规则： 如果您关心可交易性，请建模 压力下的滑点，而不是“平均每日交易量”。
B. 借贷特征（破产与反身性）
C. “真实收益”与激励收益（可持续性核心）
DeFi 收益通常混合：
一个实用的分解：
gross_yield = fee_yield + incentive_yieldreal_yield ≈ fee_yield - dilution_cost（稀释成本是上下文相关的，但至少应该跟踪发行量占市值和流通供应增长的百分比）关键见解：可持续收益很少是最高收益。它是当激励减少时仍然存在的收益。
第 4 步：标记目标（您希望模型预测的内容）
许多 DeFi 数据集失败是因为标签模糊。好的目标是具体且可测量的。
模型目标示例
避免标签泄漏
如果您的标签使用未来信息（例如后来的漏洞），请确保您的特征仅使用事件发生前可用的数据。否则模型会“作弊”。
第5步：选择正确的AI方法（以及LLMs的适用范围）
不同的DeFi问题映射到不同的模型家族。
A. 时间序列预测（当动态很重要时）
在你预测时使用：
B. 分类与排名（当你选择“顶级候选人”时）
在你需要时使用：
C. 异常检测（当你还不知道攻击时）
对以下内容有用：
D. 图学习（当关系是信号时）
链上自然是一个图：钱包 ↔ 合约 ↔ 池 ↔ 资产。基于图的特征在以下方面可以超越平面表格：
LLMs的帮助（以及它们不适用的地方）
LLMs非常适合：
LLMs 不是替代品：
一个实用的混合：
第6步：评估和回测（不可谈判的部分）
DeFi是非平稳的。如果你不仔细评估，你的“信号”就是海市蜃楼。
A. 按时间分割，而不是随机分割
使用基于时间的分割：
B. 跟踪准确性和决策质量
在 DeFi 中，您通常关注 排名和风险，而不仅仅是“准确性”。
简单评估检查清单
1. 定义 决策规则（例如，“如果风险评分 > 0.7 则避免”）
2. 在 交易成本和滑点 假设下进行回测
3. 运行 压力测试（高油费，高波动性，流动性紧缩）
4. 与 基准 进行比较（简单启发式通常获胜）
5. 存储 审计记录（特征，模型版本，快照区块）
| 评估层级 | 你测量的内容 | 重要性 |
|---|---|---|
| 预测性 | AUC / 错误 | 信号质量 |
| 经济性 | PnL / 回撤 / 滑点 | 现实世界的可行性 |
| 操作性 | 延迟 / 稳定性 | 它能每天运行吗？ |
| 安全性 | 假阳性/假阴性 | 风险偏好对齐 |
第 7 步：作为循环部署（而不是一次性报告）
一个真正的“实用工作流程”是一个您可以每天/每周运行的循环。
核心生产循环
在 DeFi 中重要的监控
实用规则：如果您无法解释 为什么 模型改变了其评分，您就无法在反射市场中信任它。
一个实例： “这个APY是真的吗？”
让我们将工作流程应用于一个常见的DeFi陷阱：主要是激励的吸引性收益。
步骤
计算：
fee_revenue_usd（交易费用 / 借款利息）incentives_usd（排放 + 贿赂 + 奖励）net_inflows_usd（TVL是有机的还是雇佣的？）user_return_estimate（费用收入减去IL / 借款成本（如适用））一个简单的可持续性比率：
fee_to_incentive = fee_revenue_usd / max(incentives_usd, 1)解释：
fee_to_incentive > 1.0通常表示费用支持的收益fee_to_incentive < 0.3表明激励占主导| 指标 | 它告诉你什么 | 红旗阈值 |
|---|---|---|
| feetoincentive | 费用支持与排放 | < 0.3 |
| TVL流失 | 雇佣流动性 | 高周流失 |
| 大户份额 | 集中风险 | 前5名 > 40% |
| MEV强度 | 执行毒性 | 上升的夹击率 |
| 每TVL净费用 | 效率 | 下降趋势 |
添加AI：
fee_revenue_usd
AI如何在链上进行DeFi数据分析？
AI用于DeFi数据分析通过将低级区块链工件（交易、日志、跟踪和状态）转化为经济特征（费用、杠杆、流动性深度、风险集中），然后学习可以测量的结果的模式（收益可持续性、流动性冲击、破产风险、异常流动）。 “AI”部分的效果取决于：
如果将工作流程视为一个可重复的系统——就像在SimianX风格的多步骤分析中强调的分阶段研究方法——您将获得随着时间推移而改进的模型，而不是脆弱的一次性见解。
实用工具：您可以实际运行的最小堆栈
您不需要一个庞大的团队，但您确实需要纪律。
A. 数据层
B. 分析层
C. “研究代理”层（可选但强大）
在这里，多代理思维方式大放异彩：
这也是SimianX AI可以成为有用的思维模型的地方：不要依赖单一的“全知”分析，而是使用专业视角并强制明确的权衡——然后输出清晰、结构化的报告。您可以在SimianX AI上探索平台方法。
常见失败模式（以及如何避免它们）
关于 DeFi 数据分析的 AI 常见问题：实用的链上工作流程
如何为 DeFi 中的机器学习构建链上特征？
从协议机制开始：将事件映射到经济学（费用、债务、抵押品、流动性深度）。使用滚动窗口，避免泄漏，并存储带版本控制的特征定义，以便您可以重现结果。
DeFi 中的真实收益是什么，为什么重要？
真实收益是主要由有机协议收入（费用/利息）支持的收益，而不是代币排放。它很重要，因为排放可能会消退，而基于费用的回报通常会持续（尽管它们仍然可能是周期性的）。
如何在不自欺欺人的情况下回测 DeFi 信号？
按时间拆分，包含交易成本和滑点，并在压力状态下测试。始终与简单基准进行比较；如果您的模型无法可靠地超越启发式，可能是过拟合。
LLM 能否替代定量链上分析？
LLM 可以加快解释速度——总结提案、提取假设、组织检查清单——但它们无法替代正确的事件解码、严格的标签和基于时间的评估。使用 LLM 来构建研究，而不是“幻觉”链。
我如何检测激励驱动的（雇佣）流动性？
跟踪 TVL 流失、费用与激励比率以及钱包群体组成。如果流动性在激励激增时出现，并在之后迅速离开，则将收益视为脆弱，除非费用独立支持它。
结论
当你将链上噪声转化为 可重复的工作流程 时，AI 在 DeFi 中才真正有价值：以决策为先的框架、可重复的数据集、保守的实体标记、基于机制的特征、时间分割评估和持续监控。遵循这个实用的链上循环，你将产生可与协议间比较、对制度变化具有韧性、并且能够向团队成员或利益相关者解释的分析。
如果你想要一种结构化的方法来进行分阶段、多视角的研究（并将复杂数据转化为清晰、可共享的输出），可以探索 SimianX AI 作为将严谨分析组织成可操作工作流程的模型。
