Veri Tabanlı Token Tasarımı ve Optimizasyonu

Outlier Ventures yakın zamanda, token ekosisteminin sürdürülebilirlik sorunlarını derinlemesine ele alan bir video yayınladı. Video, token mühendisliğinin ilkelerini ve yöntemlerini vurgulayarak sağlam bir token sistemi oluşturmak için yeni bir bakış açısı sunuyor. Aynı zamanda, projelerin farklı aşamalarında değerli bilgiler sağlayarak akıllı ajan tabanlı simülasyon araçları ve (QTM) gibi nicel token modelleri gibi bir dizi pratik aracı tanıtıyor; bu araçlar, akıllı kararlar alınmasına yardımcı oluyor.

Video içeriği, token mühendisliği ve ilgili araçların projelerin değişime uyum sağlama konusundaki kritik rolünü ortaya koymaktadır; bu araçlar, sürekli evrilen token ekosistemine karşı güçlü silahlar olarak kanıtlanmıştır. Bu anlayış, token ekosisteminin derinlemesine araştırılması ve pratiğinden kaynaklanmakta, katılımcıların ekosistem dinamiklerini daha iyi anlamalarını ve daha akıllı, öngörücü kararlar almalarını sağlamaktadır.

Token tasarımı ve optimizasyonunun üç aşaması

Keşif aşaması

Başarılı bir Token ekosistemi oluşturmak için makro düzeyde birkaç kritik adım atılmalıdır:

1. Sorunun ve karşılaşılan zorlukların net bir tanımını yapın
2. Değerin paydaşlar arasında akışını açıklamak
3. Ekosistem ve onun Token'larının mantığını derinlemesine tartışmak
4. Yüksek düzeyde planlama yapmak, token kullanımı ve çeşitli içerik tasarım planlarını içermektedir.

Bu adımlar, başarılı bir Token ekosistemi oluşturmak için çok önemlidir.

Tasarım aşaması

Parametreleme, token ekosisteminin inşasında bir diğer anahtar adımdır ve elektronik tablolar, simülasyon araçları (cadCAD, Token Spice, Machinations gibi nicel araçların uygulanmasını içerir ). Bu araçlar, optimize edilmiş doğrulanmış modeller elde edilmesine, risk analizleri ve tahminler yapılmasına, token arzı ve değerleme trendleri hakkında derinlemesine bilgi edinilmesine yardımcı olabilir. Bu nicel araçlar sayesinde, ekosistem işleyişi daha iyi anlaşılabilir ve tasarımı ile optimizasyonuna güçlü bir destek sağlanabilir.

dağıtım aşaması

Dağıtım aşaması, önceki teorik analiz ve tasarımı pratiğe dökerek ekosistemi blok zincirine dağıtmaktır. Bu aşama, farklı programlama dilleri ( gibi Solidity, Rust vb. ) ve dağıtım ortamları ( gibi Hardhat gibi çeşitli araçların kullanılmasını gerektirir ). Bu süreç aracılığıyla, nihayetinde blok zincirinde gerçekten uygulanabilir ve çalışabilir hale gelen gerçek ekosistem Token'ları veya ürünleri üretilir.

Token Tasarım Aracı

Farklı aşamalarda ( keşfetme, tasarlama ve dağıtım ) sürecinde, farklı alanlarda odak ve türleri değişen bir dizi araç kullanmak gerekmektedir. Bu araçlar, sadece DeFi alanında değil, aynı zamanda çeşitli uygulama projeleri, altyapı, oyun gibi alanlarda da kullanılabilir.

Ekosistemi nitel bir açıdan değerlendirirken, piyasa standartlarını kullanmak yeterlidir, herhangi bir simülasyona ihtiyaç yoktur. Diğer bir görüş, dijital ikizlerin oluşturulması gerektiğini savunur; bu, tüm ekosistemi 1:1 simüle etmeyi gerektirir çünkü bu büyük finansal riskler içerir. Daha hassas bir yöne doğru ilerlerken, gereken programlama bilgisi artacak ve aynı zamanda kullanıcı gereksinimleri de artacaktır.

Token ekosistemini anlamaya ve tasarlamaya yardımcı olan çeşitli araçlar vardır:

• Elektronik tablo modeli ve nitel araçlar ( gibi sorun beyanları, paydaş sorun beyanları, paydaş haritalaması vb. )
• AI destekli çıkarım (, makine öğrenimi modeli ile ilk Token taslağını oluşturur )
• QTM( miktar Token modeli )
• Simülasyon araçları ( gibi cadCAD vb. )

Başarılı bir başlangıç için uygun araçlar ve yöntemler seçmek hayati öneme sahiptir. Farklı türdeki araçlar, farklı aşamalarda değerli bilgiler sağlayarak işletmelerin akıllı kararlar almasına yardımcı olur ve ekosistemin sürdürülebilir gelişimini teşvik eder.

QTM Genel Bakış

QTM, 10 yıllık sabit bir simülasyon süresi kullanan bir niceliksel Token modelidir ve her zaman adımı bir aydır. Model, teşvik modülü, Token mülkiyet modülü, airdrop modülü gibi unsurları içerir. Token'lar bu modüllerden birkaç ana havuza dağıtılır ve ardından daha ayrıntılı genel fayda yeniden dağıtımı yapılır. Model ayrıca, mali durum, imha veya geri alım, kullanıcı benimseme oranı gibi zincir dışı iş yönlerini de dikkate alır.

Vurgulamak gerekir ki, QTM çıkış kalitesi, giriş kalitesine bağlıdır. Kullanımdan önce doğru giriş bilgilerini elde etmek için yeterli piyasa araştırması yapılmalıdır. QTM, erken aşama girişimcileri için bir eğitim aracı olarak görülmektedir, ekosistemi temel düzeyde anlamaya yardımcı olur, ancak bu bilgiden mali tavsiyeler çıkarılmamalı veya yalnızca sonuçlarına güvenilmemelidir.

Veri Analizi

Veri analizi açısından, farklı türlerde veriler çıkarılabilir:

1. Makro pazar perspektifi: Genel pazar gelişimini gözlemleme
2. Fonlama Aşaması Göstergeleri: Proje finansman durumunu anlamak
3. Katılımcı Davranış Modelleri: Yatırım Alışkanlıklarını Derinlemesine Anlamak
4. Zincir üstü veriler: Kullanıcı büyümesi, TVL, işlem hacmi gibi göstergeleri elde etme
5. Sosyal medya verileri: Twitter, Reddit, Discord ve Telegram gibi platformlardaki bilgileri analiz etme

Bu kamuya açık ve değerli veriler, ekosistem parametrelerini daha iyi anlamak ve modelleri doğrulamak için tam olarak kullanılmalıdır.

Örneğin, sahiplik süresi verilerini analiz edebilir ve farklı paydaş gruplarının sahiplik sürelerini gözlemleyebilirsiniz. Ayrıca, ekosistem genelindeki tüm işlemleri takip edebilir ve bunları proje ile ilgili adresler, merkezi borsa adresleri ve merkeziyetsiz borsa adresleri gibi belirli "Token kutuları"na sınıflandırabilirsiniz. Bu şekilde, her paydaşın bakiyesini görebilir ve ekosistem genelinde neler olduğunu gözlemleyebilirsiniz.

Ayrıca, belirli bir adresin davranışını analiz ederek Token likidite durumunu anlayabilirsiniz. Örneğin, Token bir staking sözleşmesinden belirli bir adrese gönderildiğinde, alıcının bu Token'ları nasıl işlediğini gözlemleyebilirsiniz. Bu bilgiler, her bir paydaşın davranışını anlamaya yardımcı olur ve verileri modele geri besleyerek ayarlamalar yapabilirsiniz.

Bu veriler kullanılarak, gelecek on yıl civarında ekosistemdeki farklı havuzların bakiye arz durumu tahmin edilebilir; bu, vakıf, ekip, staking dağıtımı, toplam dolaşım arzı ve likidite havuzları gibi unsurları içerir. Ayrıca, fiyat simülasyonu veya tahmini yapılabilir. Bu tahminler, arzın sahipliği ile Token talebi arasındaki ilişkiyi anlamaya yardımcı olur ve iki faktörün dengesi hakkında bilgi verir.

Veri odaklı model

Yeni sahiplik planları için düşünme biçimi, piyasa talebinden etkilenmeyen ayarlanmış bir token sahipliği mekanizması getirmektir. Sahiplik serbest bırakılması, kontrolör tarafından önceden tanımlanmış bazı anahtar performans göstergelerine göre kontrol edilecektir; bu göstergeler TVL, işlem hacmi, kullanıcı benimseme oranı, iş kârlılığı gibi unsurları içerebilir.

Modelde üç farklı talep senaryosunu simüle edebilirsiniz: mantıksal fonksiyon, lineer fonksiyon ve üstel büyüme. Kontrolör, farklı zaman dilimlerinde farklı salınım miktarlarını yönetir ve her bir farklı büyüme ve talep senaryosunda salınım miktarındaki değişiklikleri gözlemleyebilirsiniz.

Token fiyatları yükseldiğinde, ekosisteme daha fazla Token salınacaktır, bu da erken yatırımcıların Token satmasına neden olabilir ve dolayısıyla fiyatın düşmesine yol açabilir. Aksine, fiyat belirlenen fiyatın altına düştüğünde, Token arzı azalacaktır. Bu kontrol mekanizması sayesinde, Token fiyatı yeniden yükselebilir, nihayetinde dalgalanmayı azaltır ve ekosistemi stabilize eder.

Ayrıca, atamaları farklı ağırlıklarla dağıtmak da mümkündür. Örneğin, başlangıç aşamasında, ekosistem teşvikleri daha fazla Token atama alabilirken, ekip daha az pay alabilir. Zamanla durum değişebilir çünkü sürdürülebilir bir büyüme modeli oluşturmayı, yalnızca Token atamalarına dayanarak ekosistem gelişimini sağlamak yerine istiyoruz.