La voie du développement durable de l'écosystème des jetons : conception, optimisation et applications des outils

Lors de la construction d'un écosystème de jetons durable, une planification complète et une exécution précise sont essentielles. Une vidéo récemment publiée explore en profondeur les problèmes clés auxquels l'écosystème des jetons est confronté et propose une série de solutions et d'outils pratiques.

Cette vidéo souligne l'importance des principes et méthodes de l'ingénierie des jetons dans la planification et la construction de systèmes de jetons. Elle présente également divers outils pratiques, tels que des outils de simulation basés sur des agents et des modèles de jetons quantitatifs (QTM), qui peuvent fournir des informations précieuses aux projets à différentes étapes, facilitant ainsi la prise de décisions. Grâce à ces outils, les projets entrepreneuriaux Web3 ont l'espoir d'atteindre un développement solide et durable à long terme.

Le contenu de la vidéo révèle le rôle clé des outils d'ingénierie de jeton et associés dans la capacité des équipes de projet à faire face aux changements. Ces outils se sont révélés être de puissantes armes pour s'adapter à l'écosystème de jeton en constante évolution. Cette prise de conscience découle d'une étude et d'une pratique approfondies de l'écosystème de jeton, permettant aux participants de mieux comprendre la dynamique de l'écosystème et de prendre des décisions plus judicieuses et proactives.

Conception et optimisation des jetons : trois étapes

Phase de découverte

Lors de la construction d'un écosystème de jetons réussi, plusieurs étapes clés doivent être exécutées à un niveau macro. Tout d'abord, il est essentiel de définir clairement le problème et d'expliquer clairement les défis rencontrés. Ensuite, il faut déterminer le flux de valeur entre les parties prenantes pour garantir la robustesse et l'équilibre de l'écosystème. En même temps, il est nécessaire de discuter en profondeur de la rationalité de l'ensemble de l'écosystème et de ses jetons, y compris l'utilisation appropriée des jetons. De plus, une planification de haut niveau est également indispensable, englobant comment utiliser efficacement les jetons et concevoir les différents contenus. Ces étapes sont tous des éléments nécessaires à la création d'un écosystème de jetons réussi.

Phase de conception

Dans la construction de l'écosystème des jetons, la paramétrisation est une autre étape clé. Cela implique l'utilisation d'outils quantitatifs, tels que des tableurs et divers outils de simulation. Ces outils peuvent aider à créer des modèles validés et optimisés, à effectuer des analyses de risque et des prévisions, et à mieux comprendre les tendances de l'offre et de l'évaluation des jetons. Grâce à ces outils quantitatifs, il est possible de mieux comprendre le fonctionnement de l'écosystème et de fournir un soutien solide pour sa conception et son optimisation.

Phase de déploiement

La phase de déploiement met en pratique l'analyse théorique et la conception préliminaire, en déployant réellement l'écosystème sur la blockchain. Cette phase nécessite l'utilisation de divers outils, y compris différents langages de programmation et environnements de déploiement. Grâce à ce processus, des jetons ou produits d'écosystème concrets sont finalement générés, permettant leur réelle mise en œuvre et fonctionnement sur la blockchain.

Outil de conception de jeton

À différentes étapes (découverte, conception et déploiement), il est nécessaire d'utiliser une série d'outils, dont l'accent et le type varient également selon les domaines. Ces outils ne sont pas seulement applicables au domaine de la DeFi, mais aussi à divers projets d'application, infrastructures, jeux, etc.

Lorsqu'on considère les détails, deux points de vue existent : l'un estime qu'il est possible d'aborder l'écosystème d'un point de vue qualitatif, en utilisant des normes de marché, ce qui est suffisant ; l'autre considère qu'il est nécessaire de créer un jumeau numérique, pour simuler l'ensemble de l'écosystème en 1:1. À mesure que l'on avance vers une direction plus précise, les connaissances en programmation requises augmentent, ce qui accroît également les exigences à l'égard des utilisateurs.

Dans un écosystème de jetons, il existe plusieurs outils pour aider à comprendre et à concevoir ce système. Ces outils incluent des modèles de feuilles de calcul, des outils qualitatifs (tels que des déclarations de problèmes, des cartes des parties prenantes, etc.), et même des raisonnements alimentés par l'IA. Les outils de la partie intermédiaire, comme le QTM (modèle de jetons quantitatif), couvrent plusieurs domaines différents. Dans un environnement complexe, des outils de simulation peuvent être utilisés pour modéliser l'écosystème en 1:1.

Choisir les outils et les méthodes appropriés est crucial pour le succès des startups. Différents types d'outils peuvent fournir des informations précieuses à différentes étapes, aidant les entreprises à prendre des décisions éclairées et à favoriser le développement durable de l'écosystème.

Aperçu de QTM

QTM est un modèle de jeton quantitatif qui adopte une période de simulation fixe de 10 ans, avec un pas de temps d'un mois. Au début de chaque pas de temps, des jetons sont émis dans l'écosystème, puis sont alloués à plusieurs seaux de ressources pour une redistribution d'utilité générale plus affinée. Ce modèle prend également en compte les aspects des affaires hors chaîne, permettant la destruction ou le rachat, ainsi que l'évaluation du taux d'adoption des utilisateurs.

Il est important de souligner que la qualité de sortie de ce modèle dépend de la qualité d'entrée. Par conséquent, il est essentiel de mener des recherches de marché approfondies avant d'utiliser QTM afin d'obtenir des informations d'entrée plus précises. QTM est considéré comme un outil éducatif pour les startups, les aidant à comprendre leur écosystème de manière préliminaire, mais il ne faut pas en déduire de conseils financiers.

Analyse de données

D'un point de vue d'analyse des données, il est possible d'extraire différents types de données. Tout d'abord, on peut observer l'évolution du marché global à travers une perspective macroéconomique. Ensuite, il est possible de se concentrer sur les indicateurs des tours de financement pour comprendre la situation de financement des projets. On peut également étudier les modèles de comportement des participants pour approfondir la compréhension des habitudes d'investissement.

Les données on-chain présentent des différences significatives par rapport à la finance traditionnelle, car elles sont accessibles publiquement à tout le monde. Divers indicateurs peuvent être obtenus, tels que la croissance des utilisateurs, la valeur totale verrouillée (TVL), le volume des transactions, etc. Il est également possible d'observer comment différents mécanismes d'incitation affectent le fonctionnement de l'écosystème. Les plateformes de médias sociaux jouent également un rôle important dans l'économie des jetons et la performance des projets.

Ces données publiques et précieuses devraient être pleinement utilisées pour mieux comprendre les paramètres de l'écosystème et valider les modèles. Par exemple, on peut examiner les données concernant les périodes d'attribution et observer les périodes d'attribution des différents groupes de parties prenantes. On peut également suivre toutes les transactions au sein de l'écosystème, les classer dans des "buckets de jetons" spécifiques et observer les variations des soldes de chaque partie prenante.

En observant le comportement d'adresses spécifiques, des informations importantes sur la liquidité des jetons peuvent être fournies. Par exemple, il est possible de comprendre comment le destinataire traite les jetons reçus du contrat de staking. Ces informations aident à comprendre le comportement de chaque partie prenante et ces données peuvent être renvoyées dans le modèle pour ajustement.

En utilisant ces données, il est possible de faire des prévisions, comme prédire la situation d'approvisionnement des soldes des différents jetons dans l'écosystème au cours des dix prochaines années. De plus, des simulations ou des prévisions de prix peuvent également être effectuées. Ces prévisions aident à comprendre la relation entre l'attribution de l'approvisionnement et la demande en jetons, ainsi qu'à comprendre l'équilibre entre ces deux facteurs.

Modèle basé sur les données

Une nouvelle façon de penser les programmes d'attribution est un sujet important. Parfois, les gens pensent qu'il suffit d'avoir des programmes d'attribution très longs, mais ce n'est pas toujours bon, car cela peut entraîner une très faible offre de circulation initiale, provoquant des spéculations et des comportements de manipulation potentielle sur le marché. En conséquence, il a été proposé d'introduire un mécanisme d'attribution de jetons ajusté, qui n'est pas affecté par la demande du marché. Ce mécanisme est contrôlé par le contrôleur en fonction de certains indicateurs de performance clés définis à l'avance.

Dans un écosystème de jetons, la relation entre la propriété et le prix peut être comprise en analysant des exemples de jetons réels. Par exemple, au cours de la première année du début de l'écosystème, une grande quantité de jetons a été introduite sur le marché par le biais de la propriété, mais comme le produit n'était peut-être pas encore suffisamment mature, la demande du marché pouvait être insuffisante, ce qui a entraîné une baisse des prix des jetons. Au fil du temps, lorsque la situation d'adoption évolue, les utilisateurs commencent à rejoindre et à générer des revenus supplémentaires, ce qui permet des rachats, et le prix finira par se rétablir.

Dans le modèle, trois scénarios de demande différents peuvent être simulés : fonctions logiques, fonctions linéaires et croissance exponentielle. Le contrôleur gère les différentes quantités d'émission à différents points dans le temps. Lorsque le prix du jeton augmente, davantage de jetons seront libérés dans l'écosystème, ce qui pourrait inciter les investisseurs précoces à vendre leurs jetons, entraînant ainsi une baisse des prix. À l'inverse, lorsque le prix est inférieur au prix prédéfini, la quantité d'émission du jeton diminuera. Grâce à ce mécanisme de contrôle, le prix du jeton augmentera à nouveau, réduisant finalement la volatilité et stabilisant l'écosystème.

Le prix est un indicateur très important dans l'écosystème. Bien qu'il soit impossible de prédire l'avenir avec précision, il est au moins nécessaire de prendre en compte la demande et d'essayer de la modéliser et de la prédire. Explorer l'ensemble de l'espace de solutions disponible par le biais de simulations de Monte Carlo et de balayages de paramètres peut aider à comprendre les possibilités dans différentes situations et à élaborer des stratégies plus complètes et flexibles.

De plus, ces attributions peuvent être réparties avec des poids différents. Par exemple, au stade initial, les incitations de l'écosystème peuvent recevoir une plus grande attribution de jetons, tandis que l'équipe peut obtenir une part moins importante. Cependant, avec le temps, la situation peut évoluer, car nous souhaitons établir un modèle de croissance durable, et pas seulement dépendre des attributions de jetons pour stimuler le développement de l'écosystème.