从风险到救援：基于生存分析的代理人液体清算预防框架
机器学习
2026-04-17 v1
摘要
去中心化金融（DeFi） lending 协议如 Aave v3 依赖抵押保证贷款，但用户因波动的市场条件常常面临清算风险。现有的风险管理工具利用静态的健康因子阈值，这些阈值是被动的，且无法区分行政性"dust" 清理与真正的不偿还。在本工作中，我们提出一种自主代理人，利用生存分析（time-to-event）并超越预测走向执行。在被动风险信号之外，该代理人能够感知风险、模拟反事实未来，并执行符合协议的干预，主动防止清算。我们引入一种从数值稳定的 XGBoost Cox 比例风险模型中推导的"恢复周期"指标，用于归一化不同交易类型的风险，同时引入波动率调整趋势得分以过滤transient市场噪声。为选择最优干预措施，我们实现了一个反事实优化循环，通过模拟潜在的用户行动来寻找缓解风险所需的最低资本。我们使用高保真、协议忠实的 Aave v3 模拟器，对 4,882 个高风险用户档案进行验证。结果表明，该代理人在静态规则失效的紧迫风险情境下成功防止了清算，实现了"拯救不可拯救者"，同时保持零恶化率，为自主金融代理人提供了至关重要的安全保障。此外，系统成功区分了可行动的金融风险与可忽略的dust事件，在静态规则失效时优化了资本效率。
引用
@article{arxiv.2604.14583,
title = {From Risk to Rescue: An Agentic Survival Analysis Framework for Liquidation Prevention},
author = {Fernando Spadea and Oshani Seneviratne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.14583},
year = {2026}
}