データ駆動のトークン設計と最適化

Outlier Venturesは最近、トークンエコシステムの持続可能な発展に関するビデオを公開しました。このビデオでは、トークンエンジニアリングの原則と方法について重点的に説明しており、堅牢なトークンシステムを構築するための新しい視点を提供しています。同時に、エージェントベースのシミュレーションツールや量的トークンモデル(QTM)など、一連の実用的なツールを紹介しています。これらのツールは、プロジェクトのさまざまな段階で貴重な情報を提供し、賢明な意思決定を助けることができます。

動画の内容は、トークンエンジニアリングおよび関連ツールがプロジェクトの変化に適応する上での重要な役割を明らかにしています。これらのツールは、絶えず進化するトークンエコシステムに対処するための強力な武器であることが証明されています。この認識は、トークンエコシステムに関する深い研究と実践に基づいており、参加者がエコシステムのダイナミクスをよりよく理解し、より賢明で先見的な意思決定を行えるようにします。

! Outlier Ventures:データ駆動型トークンの設計と最適化

トークン設計と最適化の三つの段階

###ディスカバリーフェーズ

成功するトークンエコシステムを構築するためには、マクロレベルでいくつかの重要なステップを実行する必要があります:

1. 問題と直面している課題を明確に定義する
2. ステークホルダー間の価値の流れを明確にする
3. エコシステムとそのトークンの妥当性について詳しく議論する
4. 高レベルの計画を策定し、トークンの使用や各種コンテンツの設計方案を含む

これらのステップは成功するトークンエコシステムを構築するために不可欠です。

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###設計フェーズ

パラメータ化はトークンエコシステムの構築におけるもう一つの重要なステップであり、スプレッドシートやシミュレーションツール(cadCAD、Token Spice、Machinationsなどの定量的ツールを活用することが含まれます)。これらのツールは、最適化された検証モデルを得るためのリスク分析や予測を行い、トークン供給と評価のトレンドを深く理解するのに役立ちます。これらの定量的ツールを通じて、エコシステムの運営をよりよく理解し、その設計と最適化に強力なサポートを提供することができます。

デプロイメントフェーズ

展開段階では、前段階の理論分析と設計を実践に移し、エコシステムをブロックチェーンに展開します。この段階では、複数のツールを使用する必要があります。例えば、異なるプログラミング言語(（Solidity、Rustなど）や、展開環境)（Hardhatなど）です(。このプロセスを通じて、最終的に実際のエコシステムトークンまたは製品が生成され、ブロックチェーン上で実際に実現し、動作します。

トークン設計ツール

異なる段階)での発見、設計、展開(において、一連のツールを使用する必要があります。これらのツールは、異なる分野で焦点と種類が異なります。これらのツールはDeFi分野だけでなく、さまざまなアプリケーションプロジェクト、インフラストラクチャ、ゲームなどの分野にも適用可能です。

エコシステムを定性的な観点から見ると、市場基準を使用するだけで十分であり、シミュレーションは必要ありません。別の見方では、デジタルツインを作成し、エコシステム全体を1:1でシミュレーションする必要があるとされています。これは多額の資金リスクが関わるためです。より正確な方向に進むにつれて、必要なプログラミング知識が増加し、同時にユーザーへの要求も増加します。

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トークンエコシステムには、そのシステムを理解し設計するためのさまざまなツールがあります:

• スプレッドシートモデルと定性的ツール)としての問題の声明、ステークホルダーの問題の声明、ステークホルダーのマッピングなど(
• AI駆動の推論)として機械学習モデルが初期トークン設計を起草(
• QTM)量化トークンモデル(
• シミュレーションツール)のようなcadCADなど(

スタートアップの成功には適切なツールと方法の選択が重要です。異なるタイプのツールは、さまざまな段階で価値ある情報を提供し、企業が賢明な意思決定を行い、エコシステムの持続的な発展を促進するのに役立ちます。

) QTM の概要

QTMは量的トークンモデルで、10年間の固定シミュレーション時間を採用し、各タイムステップは1ヶ月です。モデルにはインセンティブモジュール、トークン帰属モジュール、エアドロップモジュールなどが含まれています。トークンはこれらのモジュールからいくつかのマルチシグバケットに投入され、さらに詳細な一般的効用の再分配が行われます。モデルは資金状況、焼却または買戻し、ユーザー採用率などのオフチェーンビジネス面も考慮しています。

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重要なのは、QTMの出力品質は入力品質に依存するということです。使用する前に、正確な入力情報を得るために十分な市場調査を行う必要があります。QTMは、初期のスタートアップ企業の教育ツールと見なされ、エコシステムの初歩的な理解を助けますが、財務アドバイスを引き出したり、その結果にのみ依存したりすべきではありません。

) データ分析

データ分析の観点から、さまざまなタイプのデータを抽出できます:

1. マクロ市場の視点:全体市場の発展状況を観察する
2. 資金調達ラウンド指標: プロジェクトの資金調達状況を理解する
3. 参加者の行動パターン: 投資習慣を深く理解する
4. オンチェーンデータ: ユーザー成長、TVL、取引量などの指標を取得する
5. ソーシャルメディアデータ: Twitter、Reddit、Discord、Telegramなどのプラットフォーム上の情報を分析する

これらの公開されていて価値のあるデータは、エコシステムのパラメータをよりよく理解し、モデルを検証するために十分に活用されるべきです。

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例えば、帰属期間に関するデータを分析し、異なる利害関係者グループの帰属期間を観察することができます。また、エコシステム全体のすべての取引を追跡し、それらを特定の「トークン桶」に分類することができます。たとえば、プロジェクト関連のアドレス、中央集権型取引所のアドレス、および分散型取引所のアドレスなどです。この方法を通じて、各利害関係者の残高を確認し、エコシステム全体で何が起こっているのかを観察することができます。

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さらに、特定のアドレスの行動を分析して、トークンの流動性の状況を理解することもできます。例えば、トークンがステーキング契約から特定のアドレスに送信されると、受取人がこれらのトークンをどのように処理するかを観察できます。これらの情報は、各ステークホルダーの行動を理解するのに役立ち、データをモデルにフィードバックして調整することができます。

これらのデータを利用して、未来10年ほどのエコシステムにおける異なるトークンの残高供給状況を予測することができます。これには、財団、チーム、ステーキング配分、総流通供給、流動性プールなどが含まれます。また、価格のシミュレーションや予測も行うことができます。これらの予測は、供給の帰属とトークンの需要との関係を理解し、2つの要因のバランスを把握するのに役立ちます。

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) データ駆動型モデル

帰属計画に対する新しい考え方は、市場の需要に影響されない調整されたトークン帰属メカニズムを導入することです。帰属の解放は、コントローラーによってあらかじめ定義された特定の重要業績指標に基づいて制御されます。これらの指標には、TVL、取引量、ユーザーの採用率、ビジネスの収益性などが含まれます。

モデルでは、3つの異なる需要シナリオをシミュレーションできます: 論理関数、線形関数、および指数的成長。コントローラーは、異なる時間点での異なる排出量を管理し、各異なる成長と需要シナリオにおける放出量の変化を観察できます。

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トークンの価格が上昇すると、より多くのトークンがエコシステムに放出されることになり、初期投資家がトークンを売却する可能性があり、それが価格の下落を引き起こすことになります。逆に、価格が設定された価格を下回ると、トークンの発行量は減少します。このようなコントロールメカニズムを通じて、トークンの価格は再び上昇し、最終的にはボラティリティを減少させ、エコシステムを安定させることになります。

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さらに、帰属に対して異なる重み付け分配を行うこともできます。たとえば、初期段階では、エコシステムのインセンティブがより多くのトークン帰属分配を受ける可能性がありますが、チームは少ないシェアを得ることになります。時間が経つにつれて状況は変わる可能性があり、私たちはトークン帰属だけに依存せず、持続可能な成長モデルを構築したいと考えています。

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