AI 來建模 DeFi 風險的波動性和連鎖反應
DeFi 通常不是因為單一的「壞交易」而失敗。它的失敗是因為 波動性衝擊 通過 流動性、槓桿和激勵層 傳播——一個小裂縫變成了連鎖反應。這正是為什麼 AI 來建模 DeFi 風險的波動性和連鎖反應 對於任何在鏈上分配大量資本的人來說，變得越來越必要。在這個研究指南中，我們將建立一個嚴謹的框架：DeFi 中的「傳染」是什麼樣子，哪些鏈上特徵是重要的，以及現代 AI 方法如何在 發生之前 模擬級聯。我們還將展示團隊如何在可重複的研究工作流程中使用像 SimianX AI 的工具來操作這些模型。
1) 在 DeFi 中「連鎖反應」的含義（以及為什麼波動性是觸發因素）
在傳統金融中，傳染通常通過資產負債表和資金市場流動。在 DeFi 中，傳染是 編碼到協議中 並通過可組合性放大的：
DeFi 的「衝擊」通常始於一個波動性衝動：
關鍵見解： 在 DeFi 中，波動性不僅僅是一種市場條件——它通常是將局部風險轉變為系統性風險的 機制。
一個簡單的心理模型：將 DeFi 風險視為分層堆疊
想像你的位置就像坐在一個堆疊上：
1. 市場層： 基礎資產的波動性、相關性、資金條件
2. 流動性層： 退出能力、滑點、深度、流動性提供者行為
3. 機制層： 清算規則、預言機、利率模型、斷路器
4. 激勵層： 排放、賄賂、治理、雇傭資本
5. 運營層： 升級、管理密鑰、依賴性、故障
當壓力迅速向下或上移動堆疊時，就會發生“鏈式反應”。
2) 數據藍圖：建模級聯所需測量的內容
如果你無法測量它，你就無法模擬它。對於 DeFi 級聯，你需要捕捉 (a) 波動性狀態、(b) 槓桿集中度 和 (c) 退出摩擦 的特徵。
核心特徵家族（實用且可測量）
| 特徵家族 | 測量內容 | 示例信號（鏈上） | 對級聯的重要性 |
|---|---|---|---|
| 波動性與狀態 | 系統是平靜還是緊張 | 實現波動、回報自相關、跳躍頻率、資金波動 | 狀態轉變非線性地改變清算概率 |
| 流動性與滑點 | 退出的成本有多高 | AMM 曲線敏感度、池深度、中心化交易所/去中心化交易所基差、路由碎片化 | 淺層流動性將清算轉變為價格影響 |
| 槓桿與集中度 | 誰最先被清算，以及有多嚴重 | 借貸利用率、抵押品集中度、鯨魚頭寸、健康因子分佈 | 集中槓桿會導致“多米諾清算” |
| 預言機脆弱性 | 在壓力下的價格完整性 | 預言機更新頻率、中位數化、偏差帶、去中心化交易所-中心化交易所差異 | 預言機可以傳遞或放大衝擊 |
| 穩定幣掛鉤健康 | 是否會破壞帳戶單位 | 掛鉤偏差、贖回排隊、抵押品質量漂移 | 脫鉤會立即重寫所有風險計算 |
| 激勵反身性 | 可以在一夜之間消失的總鎖倉價值 | 發行年利率份額、雇傭流動性提供者的流動、賄賂依賴 | 激勵往往在最需要的時候消失 |
數據衛生規則（不可談判）：
這就是像SimianX AI這樣的平台可以提供幫助的地方：您需要一個有文件記錄的、可重複的管道，將嘈雜的鏈上活動轉化為可辯護的特徵和版本化的假設。
3) 建模波動性：從體制到“衝擊可能性”
波動性建模不僅僅是預測回報。對於DeFi風險，您是在預測結構性壓力的概率。
實用的波動性建模階梯
第1級 — 基線（快速、穩健）：
EWMA）VaR、CVaR）第2級 — 體制檢測（您實際需要的）：
第3級 — 機器學習/人工智慧序列模型（當您有足夠數據時）：
經驗法則： 對於 DeFi，最佳目標通常不是「預測價格」。而是「預測 壓力狀態 及其轉變概率。」
預測什麼（映射到實際風險的目標）
與其預測 next_return，不如定義如下目標：
P(liquidation_wave_next_24h)expected_slippage_at_sizeprobability_of_oracle_deviation_eventprobability_of_peg_break > x bps這些目標更接近實際會抹去資本的情況。
4) 模型鏈式反應：傳染圖與清算動態
要建模「鏈式反應」，你需要 結構：誰依賴誰，以及在壓力下哪些連結會變緊。
4.1 建立 DeFi 依賴圖
將生態系統表示為有向圖：
邊的權重應該是 狀態依賴的：
Token A 和 Stablecoin S 之間的連結可能較弱A 是 S 的主要擔保，則該權重會激增要追蹤的圖特徵：
4.2 清算級聯建模（傳染的引擎）
清算通常是鏈式反應的機械驅動因素。一個有用的抽象：
1. 一組借款人擁有擔保品 C 和債務 D
2. 價格下跌使健康因子低於閾值
3. 清算者將擔保品賣入可用流動性中
4. 價格影響產生二次清算
你可以用以下方式建模這個級聯：
基於代理的模擬（ABM）：測試級聯的最直觀方式
使用代表的代理：
ABM 是強大的，因為 DeFi 壓力是行為上的 和 機械性的：
5) 實際有幫助的 AI 方法（以及它們失敗的地方）
當系統是 非線性、多變量和依賴於狀態 時，AI 是有用的——這正是 DeFi。
AI 擅長的地方
AI 不擅長的地方（如果不小心）
實用建議： 將 AI 作為 風險雷達（檢測 + 情境生成），並將其與 機械模擬（清算/影響模型）結合，用於決策級壓力測試。
一個穩健的混合架構（推薦）
stress_probability 並預測關鍵狀態變數的條件分佈這也是 SimianX AI 自然適應的操作工作流程：將研究組織成一致的階段，保持證據附加在輸出上，並確保每個風險結論都是可重複的。
6) 步驟：建模 DeFi 風險鏈反應的實用管道
這是一個具體的管道，您可以為任何協議類別（借貸、穩定幣、流動性提供策略）實施：
步驟 1 — 定義您的級聯端點
選擇您關心的結果：
步驟 2 — 建立“壓力狀態”標籤
從可觀察事件創建標籤：
步驟 3 — 訓練壓力分類器（首先可解釋）
從您可以解釋的東西開始：
然後根據需要迭代到序列模型。
步驟 4 — 生成條件情景
生成一個 分佈，而不是一個預測：
步驟 5 — 執行級聯模擬
對於每個情景：
1. 模擬借款人健康因素
2. 模擬清算量
3. 模擬市場影響和價格路徑
4. 重新評估健康因素 → 迭代直到穩定
步驟 6 — 將結果轉換為風險行動
示例：
P(cascade) > threshold 則自動對沖觸發器編號檢查清單（操作性）：
1. 冻结数据集版本和特征集
2. 在过去的压力窗口上进行回测
3. 校准阈值以避免“总是警报”
4. 添加特征漂移监控
5. 记录假设和故障模式
7) AI 如何实时建模 DeFi 风险的波动性和连锁反应？
实时建模更少关于“更快的推理”，而更多关于 更快的状态更新。
实时循环（重要事项）
值得优先考虑的实时信号
如果你只监控价格，那你就迟到了。 实时 DeFi 风险是关于监控 将价格波动转化为破产的约束。
8) 评估：如何知道你的模型是有用的（不仅仅是花哨的）
DeFi 风险模型应通过 决策效用 来评判，而不仅仅是预测分数。
有用的评估指标
簡單評估表
| 評估問題 | 什麼是「好」的樣子 | 什麼是「壞」的樣子 |
|---|---|---|
| 是否提前警告？ | 在壓力之前有一致的提前時間 | 只有在損害後才觸發 |
| 是否經過校準？ | 70% 意味著實際上約 70% | 過於自信的概率 |
| 是否具有普遍性？ | 在資產/鏈之間有效 | 只適用於一種狀況 |
| 是否改善決策？ | 降低回撤 / 更好的退出 | 沒有可衡量的好處 |
關於 AI 模型化 DeFi 風險的波動性和鏈式反應的常見問題
模型化 DeFi 清算級聯的最佳方法是什麼？
從機械級聯模擬器（健康因素 + 市場影響）開始，然後用 AI 壓力模型來調整情境。這種結合捕捉了 DeFi 傳染的 物理 和 信號。
如何在沒有完美錢包歸屬的情況下模型化 DeFi 風險級聯？
使用分佈特徵（健康因素直方圖、集中指數、前 N 大借款人暴露）而不是每個實體的身份。您仍然可以使用總體狀態變量和保守假設來模擬級聯。
DeFi 清算級聯最常見的原因是什麼？
波動性衝擊加上流動性懸崖是經典組合：價格下跌觸發清算，而稀薄的流動性使這些清算進一步推動價格。預言機或固定匯率不穩定可能會放大這一循環。
AI 能否可靠地預測穩定幣脫鉤？
AI 可以使用固定偏差模式、抵押品質量漂移、流動性條件和贖回壓力代理提供提前警告概率。但脫鉤是制度變化——將 AI 視為概率雷達，然後機械地進行壓力測試後果。
如何實時監控 DeFi 尾部風險？
優先考慮代表約束的狀態變數：流動性深度、利用率、錨定偏差、預言機偏差和大型流動性提供者的撤回。尾部風險通常在系統管道中可見，然後才會在價格中顯現。
結論
使用 AI 模型化 DeFi 波動性是有價值的——但真正的優勢來自於模型化 波動性如何變成傳染：清算機制、流動性懸崖、預言機依賴性和錨定脆弱性。一個強大的工作流程結合了 (1) 考慮狀態的 AI 壓力概率，(2) 情境生成，以及 (3) 機制級級聯模擬，將壓力轉化為 退出成本和破產風險。如果你想將這個操作化為可重複的研究循環——特徵、模擬、儀表板和記錄的假設——探索 SimianX AI 並將你的 DeFi 風險模型構建為系統，而不是 opi:contentReference[oaicite:0]{index=0}
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