Diseño y optimización de Token impulsados por datos

Outlier Ventures recientemente lanzó un video que profundiza en el tema de la sostenibilidad del ecosistema de Token. El video destaca los principios y métodos de la ingeniería de Token, ofreciendo una nueva perspectiva para construir sistemas de Token robustos. También presenta una serie de herramientas prácticas, como herramientas de simulación basadas en agentes y modelos cuantitativos de Token (QTM), que pueden proporcionar información valiosa en diferentes etapas del proyecto, ayudando a tomar decisiones informadas.

El contenido del video revela el papel clave de la ingeniería de tokens y las herramientas relacionadas en la adaptación de proyectos a los cambios, herramientas que han demostrado ser poderosas para hacer frente a un entorno de tokens en constante evolución. Este entendimiento proviene de una investigación y práctica profundas del ecosistema de tokens, permitiendo a los participantes comprender mejor la dinámica del ecosistema y tomar decisiones más informadas y proactivas.

Diseño y optimización de Token en tres etapas

Fase de descubrimiento

Construir un ecosistema de Token exitoso requiere ejecutar varios pasos clave a nivel macro:

1. Definir claramente el problema y los desafíos que se enfrentan
2. Aclarar el flujo de valor entre las partes interesadas
3. Discusión profunda sobre la razonabilidad del ecosistema y su Token
4. Elaborar una planificación de alto nivel, que incluya el uso de Token y el diseño de cada uno de los contenidos.

Estos pasos son cruciales para construir un ecosistema de Token exitoso.

Fase de diseño

La parametrización es otro paso clave en la construcción del ecosistema de tokens, que implica la aplicación de herramientas cuantitativas como hojas de cálculo, herramientas de simulación (cadCAD, Token Spice, Machinations, entre otras ). Estas herramientas pueden ayudar a obtener modelos validados y optimizados, realizar análisis de riesgos y previsiones, y comprender a fondo las tendencias de suministro y valoración de tokens. A través de estas herramientas cuantitativas, se puede entender mejor el funcionamiento del ecosistema, proporcionando un fuerte apoyo para su diseño y optimización.

fase de despliegue

La fase de implementación lleva el análisis teórico y el diseño preliminar a la práctica, desplegando el ecosistema en la blockchain. Esta etapa requiere el uso de diversas herramientas, incluyendo diferentes lenguajes de programación ( como Solidity, Rust, etc. ) así como entornos de despliegue ( como Hardhat, etc. ). A través de este proceso, se produce finalmente el token o producto del ecosistema real, permitiendo su implementación y funcionamiento real en la blockchain.

Herramienta de diseño de Token

En diferentes etapas de descubrimiento, diseño y despliegue (, se necesita utilizar una serie de herramientas, cuyo enfoque y tipo varían en diferentes campos. Estas herramientas son aplicables no solo en el ámbito DeFi, sino también en diversos proyectos de aplicaciones, infraestructura, juegos, entre otros.

Desde un punto de vista cualitativo, es suficiente utilizar estándares de mercado para considerar el ecosistema, sin necesidad de ninguna simulación. Otra perspectiva sostiene que es necesario crear un gemelo digital, simulando el ecosistema en una proporción 1:1, ya que esto implica un alto riesgo financiero. A medida que avanzamos hacia una mayor precisión, el conocimiento de programación requerido aumentará, al igual que las exigencias para los usuarios.

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En el ecosistema de Token hay varias herramientas que ayudan a entender y diseñar el sistema:

• Modelo de hojas de cálculo y herramientas cualitativas ) como declaraciones de problemas, declaraciones de problemas de partes interesadas, mapeo de partes interesadas, etc. (
• Impulsado por IA, razonamiento ) como el modelo de aprendizaje automático para redactar el diseño inicial del Token (
• QTM) modelo de Token cuantitativo (
• Herramientas de simulación ) como cadCAD etc (

Elegir las herramientas y métodos adecuados es crucial para el éxito de las startups. Diferentes tipos de herramientas pueden proporcionar información valiosa en diferentes etapas, ayudando a las empresas a tomar decisiones informadas y promoviendo el desarrollo sostenible del ecosistema.

) Resumen de QTM

QTM es un modelo de Token cuantitativo que utiliza un tiempo de simulación fijo de 10 años, con un intervalo de tiempo de un mes. El modelo incluye un módulo de incentivos, un módulo de asignación de Tokens, un módulo de airdrop, entre otros. Los Tokens se distribuyen desde estos módulos a varios cubos de metales, y luego se realiza una redistribución más detallada de la utilidad general. El modelo también considera aspectos de negocio fuera de la cadena, como la situación de fondos, la quema o recompra, la tasa de adopción de usuarios, etc.

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Es importante enfatizar que la calidad de salida de QTM depende de la calidad de entrada. Se debe realizar una investigación de mercado adecuada antes de su uso para obtener información precisa de entrada. QTM se considera una herramienta educativa para empresas emergentes, que ayuda a tener una comprensión inicial del ecosistema, pero no se deben sacar recomendaciones financieras de ella ni depender únicamente de sus resultados.

) análisis de datos

Desde la perspectiva del análisis de datos, se pueden extraer diferentes tipos de datos:

1. Perspectiva del mercado macro: observar la situación de desarrollo del mercado en su conjunto
2. Indicadores de ronda de financiación: entender la situación de financiación del proyecto
3. Comportamiento de los participantes: comprender en profundidad los hábitos de inversión
4. Datos en cadena: obtener métricas como el crecimiento de usuarios, TVL, volumen de transacciones, etc.
5. Datos de redes sociales: analizar la información en plataformas como Twitter, Reddit, Discord y Telegram.

Estos datos públicos y valiosos deben ser utilizados plenamente para entender mejor los parámetros del ecosistema y validar los modelos.

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Por ejemplo, se pueden analizar los datos de creación de períodos de asignación y observar los períodos de asignación de diferentes grupos de interesados. También se pueden rastrear todas las transacciones en todo el ecosistema y clasificarlas en "cubos de Token" específicos, como direcciones relacionadas con el proyecto, direcciones de intercambios centralizados y direcciones de intercambios descentralizados, entre otros. De esta manera, se puede ver el saldo de cada interesado y observar lo que está sucediendo en todo el ecosistema.

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Además, se puede analizar el comportamiento de direcciones específicas para entender la liquidez de los Tokens. Por ejemplo, cuando un Token se envía desde un contrato de staking a una dirección específica, se puede observar cómo el receptor maneja esos Tokens. Esta información ayuda a entender el comportamiento de cada parte interesada y puede retroalimentarse en el modelo para realizar ajustes.

Utilizando estos datos, se pueden realizar predicciones, como prever la situación del suministro de saldo de diferentes barricas en el ecosistema durante los próximos diez años, incluidos la fundación, el equipo, la distribución de estacas, el suministro total en circulación y los fondos de liquidez, entre otros. Al mismo tiempo, también se pueden realizar simulaciones o predicciones de precios. Estas predicciones ayudan a comprender la relación entre la asignación de suministros y la demanda de Token, así como a entender el equilibrio entre estos dos factores.

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) modelo impulsado por datos

Una nueva forma de pensar sobre los planes de asignación es introducir un mecanismo de asignación de Token ajustado que no esté influenciado por la demanda del mercado. La liberación de la asignación será controlada por el controlador según ciertos indicadores clave de rendimiento definidos de antemano, que pueden incluir TVL, volumen de transacciones, tasa de adopción de usuarios, rentabilidad del negocio, entre otros.

En el modelo, se pueden simular tres diferentes escenarios de demanda: funciones lógicas, funciones lineales y crecimiento exponencial. El controlador gestiona diferentes volúmenes de emisión en distintos momentos, permitiendo observar las variaciones en la cantidad liberada bajo cada uno de los diferentes escenarios de crecimiento y demanda.

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Cuando el precio del Token sube, habrá más Tokens liberados en el ecosistema, lo que puede llevar a que los inversores tempranos vendan Tokens, lo que a su vez podría provocar una disminución del precio. Por el contrario, cuando el precio está por debajo del precio preestablecido, la cantidad de emisión de Tokens se reducirá. A través de este mecanismo de control, el precio del Token volverá a subir, lo que finalmente reducirá la volatilidad y estabilizará el ecosistema.

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Además, también se puede realizar una asignación ponderada diferente de la pertenencia. Por ejemplo, en la etapa inicial, los incentivos del ecosistema pueden recibir una mayor asignación de tokens, mientras que el equipo obtiene una menor parte. Con el tiempo, la situación puede cambiar, ya que queremos establecer un modelo de crecimiento sostenible, no solo depender de la asignación de tokens para impulsar el desarrollo del ecosistema.

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