使用 AI 測試 DeFi 收益：實際收益與尾部風險
“高 APY” 是 DeFi 中最響亮的行銷語句——但往往是最不具資訊性的。如果你認真對待資本保護，你需要 使用 AI 測試 DeFi 收益：實際收益與尾部風險 作為一個 可重複 的過程：計算你實際賺取的收益（扣除排放噪音），並模擬當流動性、預言機或治理崩潰時發生的爆炸。在本指南中，我們將把收益視為一個可測量的現金流問題，將尾部風險視為一個工程問題。我們還將提到 SimianX AI 作為一種實用的方法，幫助你將研究結構化為一致的、可審計的循環（而不是一次性的“感覺”分析）。訪問 SimianX AI 以了解結構化工作流程如何幫助你記錄假設和輸出。
為什麼 “APY” 是一個陷阱（以及為什麼實際收益是唯一重要的數字）
大多數 DeFi 前端顯示一個混合根本不同回報來源的單一 APY：
關鍵觀念：APY 不是收益。APY 是一個故事。實際收益是現金流。
一個 “10% APY” 可以是：
所以目標是計算實現收益（你所賺取的）和實際收益（在現實制度下可能持續的收益），然後折扣尾部風險。
實際收益 vs. 實現收益 vs. 風險調整收益
想像三個層次：
1. 實現收益：在一段時間內實際發生的情況（例如，7天/30天）
2. 實際收益：在不需要補貼的情況下，合理持續的收益部分
3. 風險調整收益：實際收益減去來自尾部事件的預期損失（按概率和嚴重性加權）
在實踐中，你將估算：
fee_apr 來自鏈上費用流emissions_apr 來自獎勵計劃和代幣價格net_real_yield 在成本 + 現實制度假設之後tail_risk_haircut 來自情境壓力測試
實用的分解：DeFi 回報的真正來源
在準確定義收益之前，你無法測試收益。使用一種分解方法，將現金流與獎勵和價格漂移分開。
收益分解模板
| 組件 | 內容 | 如何測量（鏈上） | 常見失敗模式 |
|---|---|---|---|
| 費用收入 | 交換費用、保險庫表現費用、清算費用 | 費用事件、協議收入儀表板、池會計 | 交易量崩潰；費用回歸均值 |
| 利息收入 | 支付給供應商的借款年利率 | 利用率、借款利率、儲備因子 | 清算激增；壞賬 |
| 獎勵獎勵 | 排放/獎勵代幣 | 每區塊/每秒的獎勵率、分配計劃 | 獎勵代幣拋售；獎勵結束 |
| IL / PnL 漂移 | LP 相對於持有的表現 | 池儲備 + 價格系列 | 波動性制度變化 |
| 執行成本 | 燃料費、滑點、橋接、再平衡 | 交易收據 + 去中心化交易所報價 | 擁堵、MEV、路由變化 |
最佳實踐： 在您關心的基礎資產中計算收益（例如，美元、以太坊、穩定幣），並記錄轉換規則。
避免自我欺騙的最小公式
一個簡單但有用的會計恆等式：
realized_return = fee_income + interest_income + rewards_value - (gas + slippage + IL + hedging_costs)
然後分開：
rewards_value 分為 保守 和 樂觀 標記（即時與折扣）這就是 AI 可以幫助的地方——不是通過“預測 APY”，而是通過 自動化記帳、驗證數據來源，並在協議之間運行一致的壓力測試。
您如何使用 AI 測試 DeFi 收益以獲得實際收益和尾部風險？
一個好的 AI 工作流程不會取代判斷。它取代的是 不一致性。
與其使用一個單一的模型，不如使用 多代理管道，每個代理都有狹窄的任務、明確的輸入/輸出和審計跟蹤。這樣可以減少幻覺，並使您的研究可重複。
這裡有一個您可以使用 LLM 代理 + 確定性鏈上分析實現的實用架構：
1. 數據攝取代理
提取原始數據：池事件、獎勵時間表、利率、餘額、治理變更、預言機配置。輸出帶有時間戳和來源的標準化表格。
2. 協議映射代理
閱讀文檔/合約並輸出“機制地圖”：可升級性、管理角色、預言機依賴、費用路徑、清算規則、橋接組件。
3. 收益會計代理
計算實現的費用 APR、利息 APR、激勵 APR；調和複利假設；標記“APY 數學技巧”。
4. 風險評分代理
用證據對風險類別進行評分：合約風險、預言機風險、流動性風險、治理風險、橋接風險、經濟設計風險。
5. 尾部風險模擬代理
運行壓力情景並輸出損失分佈、最大回撤和“斷點”（什麼條件會導致破產或被迫平倉）。
6. 監控與警報代理
監視參數變化、管理員行動、大額錢包流動、預言機偏差、脫鉤風險、流動性蒸發。
7. 報告代理
生成一致的備忘錄：你賺取了什麼，為什麼，什麼會破壞它，以及你監控什麼。
像 SimianX AI 這樣的工具可以幫助你保持這個工作流程的結構化——相同的部分，相同的假設，相同的決策痕跡——這樣你的分析可以跨鏈和協議擴展，而不是散落在各種筆記本中。
建立“真實收益”計算器：逐步指南（包含重要檢查）
以下是實用的實施計劃。關鍵是將收益視為一個 數據產品。
第一步：定義帳戶單位和評估窗口
選擇：
常見錯誤： 將複利 APY 金庫與非複利 APR 池進行比較而不進行標準化。
第二步：計算實現的費用/利息收益（可持續核心）
對於 AMM：
fees_collected 或通過池會計 / 費用增長推斷對於借貸：
第三步：像風險管理者一樣定價獎勵發放，而不是像市場營銷者
如果一個協議支付獎勵，則用兩種方式標記它們：
為什麼要折扣？因為獎勵會產生 賣壓——尤其是在雇傭流動性農場和退出時。
如果你的策略在保守的回報標記下失去盈利能力，那麼你並沒有收益——你有補貼風險。
步驟 4：減去每個人忽略的成本
至少包括：
在你的工作表中使用 inline code 變數以保持明確：
entry_cost_bps, exit_cost_bps, rebalance_cost_monthly步驟 5：添加策略特定的風險調整
無常損失 (IL) 對於 LP 位置：
（例如，“價格在 24 小時內波動 ±30%” 的情境）
清算風險 對於槓桿收益：
DeFi 中的尾部風險：模擬爆炸，而不是平均值
尾部風險是為什麼“看起來安全”的收益會崩潰。一個穩健的收益測試必須包括 機制層級 的失效模式。
實用的尾部風險分類法（對 AI 評分有用）
| 風險類別 | 什麼會崩潰 | 需要監控的高信號指標 |
|---|---|---|
| 智能合約風險 | 利用、授權缺陷、升級錯誤 | 可升級代理、特權角色、不尋常的調用模式 |
| 預言機風險 | 價格操縱、過時的數據 | 低流動性數據、偏差、心跳失敗、TWAP 漂移 |
| 流動性風險 | 退出變得昂貴/不可能 | TVL 集中、滑點激增、淺薄的訂單簿 |
| 治理風險 | 惡意提案、參數捕獲 | 鯨魚集中、匆忙投票、低參與度 |
| 橋接/跨鏈風險 | 來自橋接利用的傳染 | 大量橋接的 TVL 份額、依賴單一橋接 |
| 經濟設計風險 | 破產、反射性激勵 | 排放依賴、不良債務、負的單位經濟 |
| 操作/集中風險 | 管理金鑰洩露、審查 | 小型多簽署者集、模糊的升級、緊急權力 |
實際發生的壓力測試場景
建立場景測試，就像你在生產環境中測試系統一樣：輸入 → 機制 → 結果。
以下是高價值的場景：
1. 獎勵代幣崩潰
2. 流動性真空
3. 預言機偏差/操控
4. 穩定幣脫鉤
5. 治理衝擊
比 APY 更誠實的尾部風險指標
與其僅提供一個點估計，不如輸出風險報告：
一個擁有 20% “APY” 但每月有 10% 機率發生 -40% 事件的策略不是收益。這是一張彩票。
可重複的檢查清單：你的 AI 代理在你存款前應該驗證的內容
將此檢查清單用作 代理提示 或手動門檻：
實踐 SimianX AI：將分析轉化為工作流程
DeFi 收益研究中最困難的部分不是數學——而是 紀律：每次都進行相同的檢查，記錄假設，並在條件變化時一致反應。
結構化的平台方法（如 SimianX AI）幫助你：
如果你在內部構建，將你的管道視為產品：定義輸入/輸出，編寫測試（數據有效性檢查），並版本化你的假設。
使用 AI 測試 DeFi 收益的常見問題：真實收益和尾部風險
如何在 DeFi 中計算真實收益而不被發行量所欺騙？
將費用/利息收入與代幣激勵分開，然後用保守的削減來評估激勵。如果淨收益僅在樂觀的獎勵定價下為正，你很可能持有的是補貼風險而不是可持續收益。
在 DeFi 收益農業中，真實收益與 APY 有何不同？
APY 通常是一個綜合的行銷數字，假設了複利和穩定的獎勵價格。實際收益專注於類似現金流的來源（費用/利息），並詢問當激勵減少和交易量回歸時，收益是否持續。
如何對 DeFi 收益進行尾部風險的壓力測試？
運行獎勵代幣崩潰、流動性真空、預言機偏差和穩定幣脫鉤等情境。用最大回撤、條件價值風險（CVar）、破產概率閾值和流動性調整的退出成本來衡量結果。
評估 DeFi 收益農場的最佳方法是什麼？
使用多代理工作流程：一個代理獲取數據，一個映射協議機制，一個計算實現收益，一個評分風險，還有一個運行壓力情境。重點在於一致性和可審計性，而不是“預測”。
高 DeFi APY 背後最大的隱藏風險是什麼？
激勵懸崖、獎勵代幣賣壓、薄弱的退出流動性、預言機操縱、治理驚喜和橋接傳染。這些風險通常只在壓力下顯現——正是你想要退出的時候。
結論
如果你想停止追逐頭條 APY，並開始做出持久的決策，將 使用 AI 測試 DeFi 收益：實際收益和尾部風險 視為標準操作程序：分解收益、保守標記激勵、減去實際成本，並 對重要的失敗模式進行壓力測試。當你在各個協議中運行相同的框架時，你會迅速看到哪些收益是由現金流驅動的——而哪些只是補貼風險。
要將這一點運作化為可重複的工作流程（具有一致的模板、假設和決策痕跡），請探索 SimianX AI 並將其用作你的多階段研究過程的結構。
