AI for DeFi 數據分析：實用的鏈上工作流程
AI for DeFi 數據分析：實用的鏈上工作流程 是關於將透明但混亂的區塊鏈活動轉化為 可重複的研究：乾淨的數據集、可辯護的特徵、可測試的假設和監控的模型。如果你曾經查看過 TVL 儀表板、收益頁面和代幣圖表，並想過「這感覺不太可靠」，那麼這個工作流程就是你的解藥。如果你喜歡結構化的、分階段的分析（SimianX AI 方式框架下的多步研究循環），你可以將相同的紀律帶入鏈上工作，使結果可解釋、可比較於不同協議，並且易於迭代。
為什麼鏈上數據分析比看起來更難（但更好）
鏈上數據為你提供了 真實情況：轉移、交換、借貸、清算、質押、治理投票和費用流動。但「真實情況」並不意味著「簡單的真相」。DeFi 分析師會遇到以下問題：
好處是巨大的：當你建立一個 AI 準備好的管道時，你可以用 證據 而不是直覺來回答問題——然後隨著條件變化不斷重複相同的工作流程。
步驟 0：從決策開始，而不是數據集
在 DeFi 中浪費時間的最快方法就是「下載所有東西」並希望模式出現。相反，定義：
1. 決策： 根據分析你會有什麼不同的做法？
2. 對象： 協議、池、代幣、金庫策略或錢包群體？
3. 時間範圍： 當日內、每週、每季度？
4. 結果指標： 什麼算作成功或失敗？
與 AI 相關的示例決策
關鍵見解：當目標可衡量時，AI 最強大（例如，回撤概率、清算頻率、費用與發行比率），而不是當目標是「好的敘事」。
步驟 1：建立你的鏈上數據基礎（來源 + 可重複性）
一個實用的鏈上工作流程需要兩層：原始鏈真相和增強上下文。
A. 原始鏈真相（標準輸入）
至少計劃收集：
專業提示： 將每個數據集視為 版本快照：
B. 補充資料（您需要的“意義”上下文）
最小可重現的架構（您希望在倉庫中擁有的）
以“事實表”和“維度”思考：
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，以免下游功能出現故障。
步驟 2：標準化實體（地址 → 行為者）
AI 模型不會以十六進制字符串思考；它們從 行為模式 中學習。您的工作是將地址轉換為穩定的“實體”，盡可能做到這一點。
實用標籤方法（快速 → 更好）
從三個層級開始：
每個標籤需要存儲的內容
label（例如，“MEV 機器人”、“協議金庫”）confidence（0–1）證據 (觸發的規則、啟發式、鏈接)有效開始 / 有效結束 (標籤變更！)錢包聚類：保持保守
聚類可以幫助（例如，將由一個操作者控制的地址分組），但如果錯誤，則可能會污染你的數據集。
| 實體任務 | 解鎖內容 | 常見陷阱 |
|---|---|---|
| 合約分類 | 協議層級特徵 | 代理/升級模式誤導 |
| 錢包聚類 | 群體流 | 來自共同資助者的錯誤合併 |
| 機器人檢測 | 清晰的“有機”信號 | 隨著機器人適應的標籤漂移 |
| 財庫識別 | 實際收益分析 | 混合財庫與用戶費用 |
第3步：DeFi的特徵工程（“經濟真相”層）
這是AI變得有用的地方。你的模型從特徵中學習——因此設計反映 機制 的特徵，而不僅僅是“數字”。
A. DEX & 流動性特徵（執行現實）
有用的特徵包括：
重要規則： 如果你關心可交易性，建模 壓力下的滑點，而不是“平均每日交易量”。
B. 借貸特徵（破產與反身性）
C. “實際收益”與激勵收益（可持續性核心）
DeFi 收益通常混合：
一個實用的分解：
gross_yield = fee_yield + incentive_yieldreal_yield ≈ fee_yield - dilution_cost （稀釋成本是依上下文而定，但至少應追蹤發放量佔市場市值和流通供應增長的百分比）主要見解：可持續收益很少是最高收益。它是當激勵減少時仍然存在的收益。
第 4 步：標記目標（您希望模型預測的內容）
許多 DeFi 數據集失敗是因為標籤模糊。好的目標是具體且可測量的。
模型目標的例子
避免標籤洩漏
如果您的標籤使用未來信息（如後來的漏洞），請確保您的特徵僅使用事件發生前可用的數據。否則模型會“作弊”。
第 5 步：選擇合適的 AI 方法（以及 LLMs 的適用範圍）
不同的 DeFi 問題對應不同的模型家族。
A. 時間序列預測（當動態很重要時）
在你預測時使用：
B. 分類與排名（當你選擇“最佳候選者”時）
在你需要時使用：
C. 異常檢測（當你尚未知道攻擊時）
對於以下情況很有用：
D. 圖形學習（當關係是信號時）
鏈上自然是一個圖：錢包 ↔ 合約 ↔ 池 ↔ 資產。基於圖的特徵在以下方面可以超越平面表格：
LLMs 的幫助（以及它們的局限）
LLMs 非常適合：
LLMs 不是 的替代品：
一個實用的混合：
第 6 步：評估和回測（不可妥協的部分）
DeFi 是非平穩的。如果你不仔細評估，你的“信號”將是一種幻影。
A. 按時間分割，而不是隨機分割
使用基於時間的分割：
B. 追蹤準確性和決策質量
在去中心化金融（DeFi）中，您經常關心的是 排名和風險，而不僅僅是「準確性」。
簡單的評估檢查清單
1. 定義 決策規則（例如，「如果風險分數 > 0.7 則避免」）
2. 在 交易成本和滑點 假設下進行回測
3. 執行 壓力測試（高燃氣費、高波動性、流動性緊縮）
4. 與 基準 進行比較（簡單的啟發式常常勝出）
5. 存儲 審計記錄（特徵、模型版本、快照區塊）
| 評估層級 | 測量內容 | 為什麼重要 |
|---|---|---|
| 預測性 | AUC / 錯誤 | 信號質量 |
| 經濟性 | 盈虧 / 回撤 / 滑點 | 現實世界的可行性 |
| 操作性 | 延遲 / 穩定性 | 能否每天運行？ |
| 安全性 | 假陽性/假陰性 | 風險偏好對齊 |
第 7 步：作為循環部署（而不是一次性報告）
真正的「實用工作流程」是一個您可以每天/每週運行的循環。
核心生產循環
在 DeFi 中重要的監控
實用規則：如果您無法解釋 為什麼 模型改變了其分數，您就無法在反射市場中信任它。
一個實例：“這個 APY 真的嗎？”
讓我們將工作流程應用於一個常見的 DeFi 陷阱：主要是激勵的吸引性收益。
步驟
計算：
fee_revenue_usd（交易費用 / 借貸利息）incentives_usd（排放 + 賄賂 + 獎勵）net_inflows_usd（TVL 是有機的還是雇傭的？）user_return_estimate（費用收入減去 IL / 借貸成本（如適用））一個簡單的可持續性比率：
fee_to_incentive = fee_revenue_usd / max(incentives_usd, 1)解釋：
fee_to_incentive > 1.0 通常表示以費用支持的收益fee_to_incentive < 0.3 表示激勵主導| 指標 | 它告訴你什麼 | 危險閾值 |
|---|---|---|
| feetoincentive | 以費用支持的收益 vs 排放 | < 0.3 |
| TVL 變動 | 雇傭流動性 | 每週高變動 |
| 鯨魚份額 | 集中風險 | 前 5 名 > 40% |
| MEV 強度 | 執行毒性 | 三明治率上升 |
| 每 TVL 淨費用 | 效率 | 下降趨勢 |
添加 AI：
fee_revenue_usd
AI 如何在鏈上進行 DeFi 數據分析？
AI 用於 DeFi 數據分析通過將低層區塊鏈工件（交易、日誌、追蹤和狀態）轉換為 經濟特徵（費用、槓桿、流動性深度、風險集中），然後學習可以測量的結果模式（收益可持續性、流動性衝擊、破產風險、異常流動）。 “AI” 部分的效果取決於：
如果將工作流程視為可重複的系統——就像 SimianX 風格的多步分析中強調的分階段研究方法——你將獲得隨著時間推移而改進的模型，而不是脆弱的一次性見解。
實用工具：你可以實際運行的最小堆疊
你不需要一個龐大的團隊，但你確實需要紀律。
A. 數據層
B. 分析層
C. “研究代理” 層（可選但強大）
這是多代理思維閃耀的地方：
這也是 SimianX AI 可以成為有用的思維模型的地方：不要依賴單一的“全知”分析，而是使用 專業視角 並強迫明確的權衡——然後輸出一份清晰、結構化的報告。你可以在 SimianX AI 探索平台方法。
常見失敗模式（以及如何避免它們）
關於 DeFi 數據分析的 AI 常見問題：實用的鏈上工作流程
如何為 DeFi 構建鏈上特徵以進行機器學習？
從協議機制開始：將事件映射到經濟學（費用、債務、抵押品、流動性深度）。使用滾動窗口，避免洩漏，並存儲帶版本控制的特徵定義，以便能夠重現結果。
DeFi 中的實際收益是什麼，為什麼重要？
實際收益是主要由有機協議收入（費用/利息）支持的收益，而不是代幣排放。這很重要，因為排放可能會減少，而基於費用的回報通常會持續存在（儘管它們仍然可能是週期性的）。
如何在不自欺欺人的情況下回測 DeFi 信號？
按時間拆分，包含交易成本和滑點，並在壓力情境中進行測試。始終與簡單基準進行比較；如果你的模型無法可靠地超越啟發式，那麼它可能過擬合。
LLM 能否取代定量鏈上分析？
LLM 可以加快解釋速度—總結提案、提取假設、組織檢查清單—但它們無法取代正確的事件解碼、嚴謹的標籤和基於時間的評估。使用 LLM 來結構研究，而不是“幻覺”鏈上數據。
我該如何檢測激勵驅動的（雇傭型）流動性？
追蹤 TVL 流失、費用與激勵比率以及錢包群體組成。如果流動性在激勵上升時出現，並在之後迅速離開，則將收益視為脆弱，除非費用獨立支持它。
結論
當你將鏈上噪音轉化為 可重複的工作流程 時，AI 在 DeFi 中變得真正有價值：以決策為先的框架、可重複的數據集、保守的實體標記、基於機制的特徵、時間分割評估和持續監控。遵循這個實用的鏈上循環，你將產出可與各個協議進行比較的分析，對於制度變化具有韌性，並且能夠向團隊成員或利益相關者解釋。
如果你想要一種結構化的方式來進行分階段的多角度研究（並將複雜數據轉化為清晰、可分享的輸出），可以探索 SimianX AI 作為將嚴謹分析組織成可行工作流程的模型。
