Defi_Learn[DEFI]111 2026-02-04 21:50
💪 [Rami объясняет](https://x.com/rami_poker/status/1940887940156031451?s=20) про альфу: его самые большие выигрыши в DeFi за 2 года случались, когда он лез в новые темы, куда почти никто не смотрел, или туда, где много трения и мало желающих разбираться.
🟠 Примеры его “виннеров”
– OHM по backing price: сработало, потому что тогда мало кто понимал/отслеживал
– JLP арбитраж: подряд 3–7% арбы 1–2 раза в неделю несколько недель, “на большом размере”, потому что он был глубоко в экосистеме и понимал механику раньше толпы
– TNSR фарм: 400%+ на депнутый SOL за ~3 месяца, хотя часть наград “срезали”; людям было лень, потому что требовалась ручная работа
– Pendle PT в янв–фев: тогда внимания было меньше; сейчас почти невозможно найти PT на 2–3 месяца с 100%+
– ETHFI looping (май 2024): ~250% “safu” APR больше 2 месяцев, потому что почти никто не делал; жалеет, что не зашёл большим размером
– Extra Finance: 300–400% delta-neutral APR 3+ месяца; не был самым ранним, но ещё не был бот-фест
– Scroll loops: альфа была в том, чтобы “проботиться” и занять место; другой тип трения
🟢Общий вывод
– Альфа размывается: как только стратегия становится известной, доходность быстро нормализуется (loops+points, stable LP, поздний points-фарм и т.п.)
– Самая жирная альфа чаще в новом, плохо понятом нишевом продукте
– Второй источник альфы — трение: грязная ручная работа, бот-конкуренция, неудобные рынки или риск, который толпа избегает
– Любопытство окупается: ранние исследователи “шитовых” экосистем (HyperEVM/Hypercore спот в 2024) получали крупные награды
– Нормально чередовать периоды агрессивной охоты за альфой и периоды спокойствия, но “настоящая альфа” чаще там, где мало глаз и много работы
📚**Крипто-Wiki:** [дайджесты](https://www.notion.so/defilearn-uso/1f56f5c6b72e80789d66e816ebd657c5) | [инструменты DeFi](https://www.notion.so/defilearn-uso/DeFi-1b06f5c6b72e809b93b2ee8d8026a4ba) | [статьи, обзоры, инструкции](https://www.notion.so/defilearn-uso/11c6f5c6b72e80f683efdb8355420b4e?v=1866f5c6b72e80d9b575000c550532fa)