数据驱动的代币设计与优化

Outlier Ventures 最近发布了一段视频，深入探讨了代币生态系统的可持续发展问题。视频重点阐述了代币工程的原则和方法，为构建稳健的代币系统提供了新视角。同时介绍了一系列实用工具，如基于智能体的模拟仿真工具和量化代币模型(QTM)等，这些工具可以在项目不同阶段提供宝贵信息，助力做出明智决策。

视频内容揭示了代币工程及相关工具在项目适应变化方面的关键作用，这些工具被证明是应对不断演变的代币生态环境的有力武器。这一认知源于对代币生态系统的深入研究和实践，使参与者能更好地理解生态系统动态，并做出更加明智、富有前瞻性的决策。

代币设计和优化的三个阶段

发现阶段

构建成功的代币生态系统需要在宏观层面执行几个关键步骤:

1. 明确定义问题和面临的挑战
2. 阐明价值在利益相关者之间的流动
3. 深入讨论生态系统及其代币的合理性
4. 制定高层次规划，包括代币使用和各项内容设计方案

这些步骤对打造成功的代币生态系统至关重要。

设计阶段

参数化是代币生态系统建设中的另一个关键步骤，涉及应用定量工具如电子表格、仿真工具(cadCAD、Token Spice、Machinations等)。这些工具可以帮助获得经过优化验证的模型，进行风险分析和预测，深入了解代币供应和估值趋势。通过这些定量工具，可以更好地了解生态系统运作，为其设计和优化提供有力支持。

部署阶段

部署阶段将前期的理论分析和设计付诸实践，将生态系统部署到区块链上。这一阶段需要运用多种工具，包括不同的编程语言(如Solidity、Rust等)以及部署环境(如Hardhat等)。通过这个过程，最终产生实际的生态系统代币或产品，使其在区块链上真正实现和运行。

代币设计工具

在不同阶段(发现、设计和部署)中，需要使用一系列工具，这些工具的重点和类型在不同领域中也有所不同。这些工具不仅适用于DeFi领域，还适用于各种应用项目、基础设施、游戏等领域。

从定性角度看待生态系统时，使用市场标准就足够，不需要任何模拟。另一种观点认为需要创建数字孪生，对整个生态系统进行1:1的模拟，因为这涉及大量资金风险。随着向更精确的方向前进，所需的编程知识会增加，同时也增加了对用户的要求。

代币生态系统中有多种工具可帮助理解和设计该系统:

• 电子表格模型和定性工具(如问题陈述、利益相关者问题陈述、利益相关者映射等)
• AI驱动的推理(如机器学习模型起草初始代币设计)
• QTM(量化代币模型)
• 仿真工具(如cadCAD等)

选择适当的工具和方法对初创企业的成功至关重要。不同类型的工具可以在不同阶段提供有价值的信息，帮助企业做出明智决策，促进生态系统持续发展。

QTM概述

QTM是一种量化代币模型，采用10年固定模拟时间，每个时间步长为一个月。模型包括激励模块、代币归属模块、空投模块等。代币从这些模块投放到几个元桶中，再进行更细化的广义效用再分配。模型还考虑了链下业务方面，如资金状况、销毁或回购、用户采用率等。

需要强调的是，QTM输出质量取决于输入质量。使用前必须进行充分市场研究，以获取准确输入信息。QTM被视为早期创业公司的教育工具，有助于初步了解生态系统，但不应从中得出财务建议或仅依赖其结果。

数据分析

从数据分析角度，可以提取不同类型的数据:

1. 宏观市场视角:观察整体市场发展情况
2. 筹款轮次指标:了解项目融资情况
3. 参与者行为模式:深入了解投资习惯
4. 链上数据:获取用户增长、TVL、交易量等指标
5. 社交媒体数据:分析Twitter、Reddit、Discord和Telegram等平台上的信息

这些公开且有价值的数据应充分利用，以更好地理解生态系统参数并验证模型。

例如，可以分析创建归属期限的数据，观察不同利益相关者群体的归属期限。还可以追踪整个生态系统中的所有交易，将它们分类到特定的"代币桶"中，如项目相关地址、中心化交易所地址和去中心化交易所地址等。通过这种方式，可以查看每个利益相关者的余额，观察整个生态系统中正在发生的情况。

此外，还可以分析特定地址的行为，了解代币流动性情况。例如，当代币从质押合约发送到特定地址时，可以观察接收者如何处理这些代币。这些信息有助于理解每个利益相关者的行为，并可将数据反馈到模型中进行调整。

利用这些数据，可以进行预测，如对未来十年左右生态系统中不同桶的余额供应情况进行预测，包括基金会、团队、质押分配、总体流通供应和流动性池等。同时，也可以进行价格模拟或预测。这些预测有助于理解供应归属和代币需求之间的关系，了解两个因素的平衡情况。

数据驱动的模型

对归属计划的新思考方式是引入一种采用调整的代币归属机制，不受市场需求影响。归属释放将由控制器根据事先定义的某些关键绩效指标来进行控制，这些指标可以包括TVL、交易量、用户采用率、业务盈利能力等。

在模型中，可以模拟三种不同的需求场景:逻辑函数、线性函数和指数增长。控制器管理不同时间点的不同排放量，可以观察每种不同增长和需求情景下的释放量变化。

当代币价格上涨时，将会有更多代币释放到生态系统中，可能导致早期投资者出售代币，进而导致价格下降。相反，当价格低于预设价格时，代币发行量将减少。通过这种控制机制，代币价格将再次上涨，最终减少波动性并稳定生态系统。

此外，还可以对归属进行不同的加权分配。例如，在初始阶段，生态系统激励可能获得更多代币归属分配，而团队获得较少份额。随着时间推移，情况可能发生变化，因为我们希望建立可持续的增长模式，而不仅仅依靠代币归属来驱动生态系统发展。