Создание сканера доходности DeFi с помощью Python и искусственного интеллекта

Фермерство урожая DeFi — это игра в кошки-мышки с высокими ставками. Хотя высокие значения APY привлекают ликвидность, они часто сигнализируют о высоком риске или неизбежном прекращении деятельности. Отслеживать вручную тысячи пулов в Ethereum, Solana и Polygon невозможно. Объединив возможности обработки данных Python с обнаружением аномалий на основе искусственного интеллекта, вы можете создать надежный сканер урожайности, который фильтрует шум и выявляет реальные возможности. Это руководство знакомит вас с основной архитектурой. Прием и нормализация данных Первым шагом является агрегирование данных с децентрализованных бирж (DEX) и агрегаторов, таких как The Graph или DeFiLlama. Используйте web3.py для данных в цепочке и запросов к REST API. Библиотека Python pandas здесь необходима для очистки и нормализации разрозненных форматов данных в единый DataFrame. импортировать панд как pd запросы на импорт защита fetch_pool_data(api_url): ответ = запросы.get(api_url) если ответ.код_статуса == 200: данные = ответ.json() вернуть pd.DataFrame(данные['пулы']) вернуть pd.DataFrame() # Пример использования df = fetch_pool_data("https://api.defillama.com/yields") # Нормализовать столбцы для стандартизации соглашений об именах df.columns = [col.lower().replace(' ', '_') для столбца в df.columns]