Дизайн и оптимизация токенов, основанные на данных
Outlier Ventures недавно выпустила видео, в котором подробно рассматривается проблема устойчивого развития экосистемы токенов. Видео акцентирует внимание на принципах и методах токен-инженерии, предлагая новый взгляд на создание надежных токен-систем. Также представлены ряд практических инструментов, таких как средства моделирования на основе агентов и количественные модели токенов (QTM) и другие, которые могут предоставить ценную информацию на различных этапах проекта, помогая принимать обоснованные решения.
Видеоконтент раскрывает ключевую роль токен-инженерии и связанных инструментов в адаптации проектов к изменениям, эти инструменты зарекомендовали себя как мощное оружие для противодействия постоянно меняющейся токен-экосистеме. Это понимание основано на глубоком исследовании и практике токен-экосистемы, что позволяет участникам лучше понимать динамику экосистемы и принимать более обоснованные и дальновидные решения.
Три этапа проектирования и оптимизации токенов
Этап обнаружения
Для создания успешной токен-экосистемы необходимо выполнить несколько ключевых шагов на макроуровне:
Четко определить проблему и стоящие перед ней вызовы
Объяснение потока ценности между заинтересованными сторонами
Углубленное обсуждение разумности экосистемы и ее Токенов
Разработка высокоуровневого плана, включая использование токенов и проекты дизайна различных элементов
Эти шаги имеют решающее значение для создания успешной экосистемы токенов.
Этап проектирования
Параметризация является еще одним ключевым шагом в построении экосистемы Токенов, который включает в себя применение количественных инструментов, таких как электронные таблицы, симуляционные инструменты (cadCAD, Token Spice, Machinations и другие ). Эти инструменты могут помочь получить оптимизированные верифицированные модели, провести анализ рисков и предсказания, а также углубленное понимание тенденций предложения и оценки Токенов. С помощью этих количественных инструментов можно лучше понять работу экосистемы и обеспечить мощную поддержку для ее проектирования и оптимизации.
Этап развертывания
Этап развертывания реализует предварительный теоретический анализ и дизайн на практике, внедряя экосистему в блокчейн. На этом этапе требуется использовать различные инструменты, включая разные языки программирования ( такие как Solidity, Rust и т.д. ), а также среды развертывания ( такие как Hardhat и т.д. ). В результате этого процесса в конечном итоге создаются реальные токены экосистемы или продукты, которые действительно реализуются и функционируют на блокчейне.
Токен дизайн инструмент
На различных этапах ( обнаружения, проектирования и развертывания ) необходимо использовать ряд инструментов, которые имеют разные акценты и типы в различных областях. Эти инструменты применимы не только в области DeFi, но и в различных приложениях, инфраструктуре, играх и других областях.
С точки зрения качественного анализа экосистемы использование рыночных стандартов вполне достаточно, не требуется никаких симуляций. С другой точки зрения, необходимо создать цифровой двойник и провести 1:1 симуляцию всей экосистемы, поскольку это связано с большими финансовыми рисками. По мере продвижения в более точном направлении требуемые знания программирования будут увеличиваться, а также возрастут требования к пользователям.
В экосистеме токенов существует множество инструментов, которые могут помочь понять и спроектировать эту систему:
Модель электронных таблиц и качественные инструменты (, такие как формулировка проблемы, формулировка проблем заинтересованных сторон, картирование заинтересованных сторон и т.д. )
AI-управляемое обоснование(, как модель машинного обучения, разработка первоначального Токена дизайна)
QTM( Количественная Токен модель )
Симуляционные инструменты (, такие как cadCAD и т.д. )
Выбор подходящих инструментов и методов имеет решающее значение для успеха стартапов. Разные типы инструментов могут предоставить ценную информацию на различных этапах, помогая компаниям принимать обоснованные решения и способствуя устойчивому развитию экосистемы.
Обзор QTM
QTM является моделью количественного токена, использующей фиксированное симуляционное время в 10 лет, с шагом времени в один месяц. Модель включает в себя модули стимулов, модули принадлежности токенов, модули аирдропа и другие. Токены распределяются из этих модулей по нескольким основным корзинам, а затем происходит более детальная перераспределение общей полезности. Модель также учитывает аспекты внецепочечных бизнесов, такие как состояние средств, уничтожение или выкуп, уровень принятия пользователями и так далее.
Необходимо подчеркнуть, что качество QTM зависит от качества входных данных. Перед использованием необходимо провести тщательное исследование рынка, чтобы получить точную информацию для ввода. QTM рассматривается как образовательный инструмент для стартапов, который помогает получить первоначальное понимание экосистемы, но не следует на основе этого делать финансовые рекомендации или полагаться только на его результаты.
Анализ данных
С точки зрения анализа данных можно извлечь различные типы данных:
Макроперспектива рынка: наблюдение за общим развитием рынка
Показатели раундов финансирования: узнать о ситуации с финансированием проекта
Модели поведения участников: углубленное понимание инвестиционных привычек
Данные на блокчейне: получение показателей роста пользователей, TVL, объема торгов и т.д.
Данные социальных медиа: анализ информации на таких платформах, как Twitter, Reddit, Discord и Telegram.
Эти открытые и ценные данные должны быть использованы в полной мере для лучшего понимания параметров экосистемы и проверки моделей.
Например, можно проанализировать данные о сроках владения, наблюдая за сроками владения различных групп заинтересованных сторон. Также можно отслеживать все транзакции в экосистеме, классифицируя их в определенные "токен-ведра", такие как адреса, связанные с проектом, адреса централизованных бирж и адреса децентрализованных бирж и т. д. Таким образом, можно увидеть балансы каждого заинтересованного лица и наблюдать за происходящим в экосистеме.
Кроме того, можно анализировать поведение определенных адресов, чтобы понять ситуацию с ликвидностью токенов. Например, когда токены отправляются со смарт-контракта на определенный адрес, можно наблюдать, как получатель обрабатывает эти токены. Эта информация помогает понять поведение каждого заинтересованного лица и может быть использована для корректировки модели.
Используя эти данные, можно делать прогнозы, такие как прогнозирование баланса запасов различных токенов в экосистеме на следующие десять лет, включая фонды, команды, распределение стейкинга, общее предложение и ликвидные пулы и т.д. В то же время можно проводить моделирование или прогнозирование цен. Эти прогнозы помогают понять взаимосвязь между принадлежностью предложения и спросом на токены, а также понять баланс двух факторов.
Новый подход к плану распределения заключается во введении механизма распределения токенов с корректировками, не зависящего от рыночного спроса. Освобождение токенов будет контролироваться контроллером на основе заранее определенных ключевых показателей эффективности, которые могут включать TVL, объемы торгов, уровень принятия пользователями, прибыльность бизнеса и т.д.
В модели можно смоделировать три различных сценария потребности: логическую функцию, линейную функцию и экспоненциальный рост. Контроллер управляет различными объемами выбросов в разные моменты времени, позволяя наблюдать за изменениями объемов выбросов в каждом из различных сценариев роста и потребления.
Когда цена токена возрастает, будет выпущено больше токенов в экосистему, что может привести к продаже токенов ранними инвесторами и, следовательно, к снижению цены. Напротив, когда цена опускается ниже установленной, объем выпуска токенов уменьшится. Благодаря этому контрольному механизму цена токена снова возрастет, в конечном итоге уменьшая волатильность и стабилизируя экосистему.
Кроме того, можно осуществлять различное взвешенное распределение принадлежности. Например, на начальном этапе экосистемные стимулы могут получить большее распределение токенов принадлежности, в то время как команда получает меньшую долю. Со временем ситуация может измениться, поскольку мы стремимся создать устойчивую модель роста, а не просто полагаться на распределение токенов для стимулирования развития экосистемы.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
10 Лайков
Награда
10
3
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
SatoshiLegend
· 20ч назад
Чистое моделирование? Это насмешка. Тестовый отчет Prism за прошлый год подтвердил смертельные недостатки всей системы.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SatoshiNotNakamoto
· 08-12 18:21
Токен еще нужно разрабатывать? Смарт-контракты просто копируются и запускаются.
Дизайн токенов, основанный на данных, способствует устойчивому развитию экосистемы
Дизайн и оптимизация токенов, основанные на данных
Outlier Ventures недавно выпустила видео, в котором подробно рассматривается проблема устойчивого развития экосистемы токенов. Видео акцентирует внимание на принципах и методах токен-инженерии, предлагая новый взгляд на создание надежных токен-систем. Также представлены ряд практических инструментов, таких как средства моделирования на основе агентов и количественные модели токенов (QTM) и другие, которые могут предоставить ценную информацию на различных этапах проекта, помогая принимать обоснованные решения.
Видеоконтент раскрывает ключевую роль токен-инженерии и связанных инструментов в адаптации проектов к изменениям, эти инструменты зарекомендовали себя как мощное оружие для противодействия постоянно меняющейся токен-экосистеме. Это понимание основано на глубоком исследовании и практике токен-экосистемы, что позволяет участникам лучше понимать динамику экосистемы и принимать более обоснованные и дальновидные решения.
Три этапа проектирования и оптимизации токенов
Этап обнаружения
Для создания успешной токен-экосистемы необходимо выполнить несколько ключевых шагов на макроуровне:
Эти шаги имеют решающее значение для создания успешной экосистемы токенов.
Этап проектирования
Параметризация является еще одним ключевым шагом в построении экосистемы Токенов, который включает в себя применение количественных инструментов, таких как электронные таблицы, симуляционные инструменты (cadCAD, Token Spice, Machinations и другие ). Эти инструменты могут помочь получить оптимизированные верифицированные модели, провести анализ рисков и предсказания, а также углубленное понимание тенденций предложения и оценки Токенов. С помощью этих количественных инструментов можно лучше понять работу экосистемы и обеспечить мощную поддержку для ее проектирования и оптимизации.
Этап развертывания
Этап развертывания реализует предварительный теоретический анализ и дизайн на практике, внедряя экосистему в блокчейн. На этом этапе требуется использовать различные инструменты, включая разные языки программирования ( такие как Solidity, Rust и т.д. ), а также среды развертывания ( такие как Hardhat и т.д. ). В результате этого процесса в конечном итоге создаются реальные токены экосистемы или продукты, которые действительно реализуются и функционируют на блокчейне.
Токен дизайн инструмент
На различных этапах ( обнаружения, проектирования и развертывания ) необходимо использовать ряд инструментов, которые имеют разные акценты и типы в различных областях. Эти инструменты применимы не только в области DeFi, но и в различных приложениях, инфраструктуре, играх и других областях.
С точки зрения качественного анализа экосистемы использование рыночных стандартов вполне достаточно, не требуется никаких симуляций. С другой точки зрения, необходимо создать цифровой двойник и провести 1:1 симуляцию всей экосистемы, поскольку это связано с большими финансовыми рисками. По мере продвижения в более точном направлении требуемые знания программирования будут увеличиваться, а также возрастут требования к пользователям.
В экосистеме токенов существует множество инструментов, которые могут помочь понять и спроектировать эту систему:
Выбор подходящих инструментов и методов имеет решающее значение для успеха стартапов. Разные типы инструментов могут предоставить ценную информацию на различных этапах, помогая компаниям принимать обоснованные решения и способствуя устойчивому развитию экосистемы.
Обзор QTM
QTM является моделью количественного токена, использующей фиксированное симуляционное время в 10 лет, с шагом времени в один месяц. Модель включает в себя модули стимулов, модули принадлежности токенов, модули аирдропа и другие. Токены распределяются из этих модулей по нескольким основным корзинам, а затем происходит более детальная перераспределение общей полезности. Модель также учитывает аспекты внецепочечных бизнесов, такие как состояние средств, уничтожение или выкуп, уровень принятия пользователями и так далее.
Необходимо подчеркнуть, что качество QTM зависит от качества входных данных. Перед использованием необходимо провести тщательное исследование рынка, чтобы получить точную информацию для ввода. QTM рассматривается как образовательный инструмент для стартапов, который помогает получить первоначальное понимание экосистемы, но не следует на основе этого делать финансовые рекомендации или полагаться только на его результаты.
Анализ данных
С точки зрения анализа данных можно извлечь различные типы данных:
Эти открытые и ценные данные должны быть использованы в полной мере для лучшего понимания параметров экосистемы и проверки моделей.
Например, можно проанализировать данные о сроках владения, наблюдая за сроками владения различных групп заинтересованных сторон. Также можно отслеживать все транзакции в экосистеме, классифицируя их в определенные "токен-ведра", такие как адреса, связанные с проектом, адреса централизованных бирж и адреса децентрализованных бирж и т. д. Таким образом, можно увидеть балансы каждого заинтересованного лица и наблюдать за происходящим в экосистеме.
Кроме того, можно анализировать поведение определенных адресов, чтобы понять ситуацию с ликвидностью токенов. Например, когда токены отправляются со смарт-контракта на определенный адрес, можно наблюдать, как получатель обрабатывает эти токены. Эта информация помогает понять поведение каждого заинтересованного лица и может быть использована для корректировки модели.
Используя эти данные, можно делать прогнозы, такие как прогнозирование баланса запасов различных токенов в экосистеме на следующие десять лет, включая фонды, команды, распределение стейкинга, общее предложение и ликвидные пулы и т.д. В то же время можно проводить моделирование или прогнозирование цен. Эти прогнозы помогают понять взаимосвязь между принадлежностью предложения и спросом на токены, а также понять баланс двух факторов.
! Outlier Ventures: дизайн и оптимизация токенов на основе данных
Данные, управляющие моделью
Новый подход к плану распределения заключается во введении механизма распределения токенов с корректировками, не зависящего от рыночного спроса. Освобождение токенов будет контролироваться контроллером на основе заранее определенных ключевых показателей эффективности, которые могут включать TVL, объемы торгов, уровень принятия пользователями, прибыльность бизнеса и т.д.
В модели можно смоделировать три различных сценария потребности: логическую функцию, линейную функцию и экспоненциальный рост. Контроллер управляет различными объемами выбросов в разные моменты времени, позволяя наблюдать за изменениями объемов выбросов в каждом из различных сценариев роста и потребления.
! Outlier Ventures: дизайн и оптимизация токенов на основе данных
Когда цена токена возрастает, будет выпущено больше токенов в экосистему, что может привести к продаже токенов ранними инвесторами и, следовательно, к снижению цены. Напротив, когда цена опускается ниже установленной, объем выпуска токенов уменьшится. Благодаря этому контрольному механизму цена токена снова возрастет, в конечном итоге уменьшая волатильность и стабилизируя экосистему.
Кроме того, можно осуществлять различное взвешенное распределение принадлежности. Например, на начальном этапе экосистемные стимулы могут получить большее распределение токенов принадлежности, в то время как команда получает меньшую долю. Со временем ситуация может измениться, поскольку мы стремимся создать устойчивую модель роста, а не просто полагаться на распределение токенов для стимулирования развития экосистемы.