Путь устойчивого развития экосистемы токенов: проектирование, оптимизация и применение инструментов

При создании устойчивой экосистемы токенов важны тщательное планирование и точное выполнение. Недавно выпущенное видео подробно рассматривает основные проблемы, с которыми сталкивается экосистема токенов, и предлагает ряд практических решений и инструментов.

Это видео подчеркивает важность принципов и методов токен-инжиниринга в планировании и построении токен-систем. Также представлены различные практические инструменты, такие как основанные на агентах симуляционные инструменты и количественная модель токенов (QTM), которые могут предоставить ценную информацию на разных этапах проекта, помогая в принятии решений. С помощью этих инструментов стартапы Web3 могут надеяться на долгосрочное и устойчивое развитие.

Видеоконтент раскрывает ключевую роль токен-инженерии и связанных инструментов в способности проектных команд реагировать на изменения. Эти инструменты зарекомендовали себя как мощное оружие для адаптации к постоянно меняющемуся токен-экосистеме. Это осознание возникло из глубокого изучения и практики токен-экосистемы, что позволяет участникам лучше понимать динамику экосистемы и принимать более обоснованные, предвидящие решения.

Токен дизайн и оптимизация трех этапов

Этап открытия

При создании успешной токен-экосистемы необходимо выполнить несколько ключевых шагов на макроуровне. Во-первых, четко определить проблему и ясно изложить стоящие перед ней вызовы. Во-вторых, определить поток ценности между заинтересованными сторонами, чтобы обеспечить устойчивость и сбалансированность экосистемы. В то же время важно подробно обсудить разумность всей экосистемы и ее токенов, включая надлежащее использование токенов. Кроме того, высокоуровневое планирование также имеет огромное значение, охватывающее то, как эффективно использовать токены и разрабатывать различные предложения. Эти шаги являются необходимыми элементами для создания успешной токен-экосистемы.

Этап проектирования

В строительстве экосистемы токенов параметризация является еще одним ключевым шагом. Это включает в себя применение количественных инструментов, таких как электронные таблицы и различные симуляционные инструменты. Эти инструменты помогают создавать оптимизированные проверенные модели, проводить анализ рисков и прогнозирование, а также глубже понимать тенденции в предложении токенов и их оценке. С помощью этих количественных инструментов можно лучше понять работу экосистемы и предоставить мощную поддержку для её проектирования и оптимизации.

Этап развертывания

Этап развертывания переводит предварительный теоретический анализ и проектирование в практику, фактически разворачивая экосистему на блокчейне. На этом этапе необходимо использовать различные инструменты, включая различные языки программирования и среды развертывания. В результате этого процесса в конечном итоге создается реальный токен экосистемы или продукт, который действительно реализуется и функционирует на блокчейне.

Токен дизайн инструмент

На разных этапах (открытие, проектирование и развертывание) необходимо использовать ряд инструментов, которые также различаются по акцентам и типам в различных областях. Эти инструменты подходят не только для области DeFi, но также для различных приложений, инфраструктуры, игр и других областей.

При рассмотрении деталей существуют две точки зрения: одна считает, что экосистему можно рассматривать с качественной точки зрения, и этого достаточно, используя рыночные стандарты; другая считает, что необходимо создать цифрового двойника, чтобы осуществить 1:1 моделирование всей экосистемы. С движением в сторону большей точности требуется больше программных знаний, что также увеличивает требования к пользователям.

В экосистеме токенов существует множество инструментов, которые могут помочь в понимании и проектировании этой системы. К этим инструментам относятся модели электронных таблиц, качественные инструменты (такие как формулировка вопросов, картирование заинтересованных сторон и т. д.), а также можно использовать AI-управляемое рассуждение. Инструменты средней части, такие как QTM (количественная модель токенов), охватывают несколько разных областей. В сложных условиях можно использовать симуляционные инструменты для моделирования экосистемы в соотношении 1:1.

Выбор подходящих инструментов и методов имеет решающее значение для успеха стартапа. Разные типы инструментов могут предоставить ценную информацию на разных 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. В начале каждого шага времени токены будут выпускаться в экосистему, а затем распределяться по нескольким метабасам для более детальной перераспределения обобщенной полезности. Модель также учитывает оффлайн-бизнес-аспекты, возможные для сжигания или выкупа, а также оценку уровня принятия пользователями и другие.

Необходимо подчеркнуть, что качество вывода этой модели зависит от качества ввода. Поэтому перед использованием QTM необходимо провести тщательное исследование рынка для получения более точной информации. QTM рассматривается как образовательный инструмент для стартапов, который помогает им первоначально понять свою экосистему, но не следует из него делать какие-либо финансовые рекомендации.

Анализ данных

С точки зрения анализа данных можно извлечь различные типы данных. Во-первых, можно наблюдать за развитием общего рынка с макроэкономической точки зрения. Во-вторых, можно обратить внимание на показатели раундов финансирования, чтобы понять ситуацию с финансированием проекта. Также можно изучить модели поведения участников, чтобы глубже понять инвестиционные привычки.

Данные на блокчейне заметно отличаются от традиционных финансов, поскольку они открыты и видны каждому. Можно получить различные показатели, такие как рост пользователей, общая заблокированная стоимость (TVL), объем торгов и так далее. Также можно наблюдать, как различные механизмы стимулирования влияют на функционирование экосистемы. Социальные медиа-платформы также играют важную роль в токен-экономике и показателях проектов.

Эти открытые и ценные данные должны быть использованы в полной мере для лучшего понимания параметров экосистемы и проверки моделей. Например, можно просмотреть 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, наблюдая за изменением баланса каждого заинтересованного лица.

Наблюдая за поведением определенного адреса, можно получить важную информацию о ликвидности токена. Например, можно узнать, как получатель обрабатывает токены, полученные из стейкингового контракта. Эта информация помогает понять поведение каждого заинтересованного лица и может быть использована для корректировки модели.

Используя эти данные, можно делать прогнозы, например, прогнозировать состояние баланса поставок различных токенов в экосистеме на следующие десять лет. Также можно проводить моделирование или прогнозирование цен. Эти прогнозы помогают понять взаимосвязь между принадлежностью поставок и спросом на токены, а также узнать о балансе этих двух факторов.

Модель на основе данных

Новый подход к программам принадлежности является важной темой. Иногда люди считают, что необходимо иметь очень долгие программы принадлежности, но это не всегда хорошо, так как это может привести к очень низкому первоначальному объему обращения, вызывая спекуляции на рынке и потенциальные манипуляции. Поэтому было предложено ввести механизм распределения Токенов, который не будет зависеть от рыночного спроса. Этот механизм контролируется контроллером в зависимости от заранее определенных ключевых показателей эффективности.

В экосистеме токенов взаимосвязь между принадлежностью и ценой можно понять, анализируя примеры реальных токенов. Например, в первый год существования экосистемы на рынок поступило большое количество предложения через принадлежность, но из-за того, что продукт мог быть еще недостаточно зрелым, рыночный спрос мог быть недостаточным, что привело к снижению цены токена. С течением времени, когда ситуация с адаптацией меняется, пользователи начинают присоединяться и увеличивать доход, можно проводить выкуп, и цена в конечном итоге восстановится.

В модели можно смоделировать три различных сценария потребления: логическая функция, линейная функция и экспоненциальный рост. Контроллер управляет различными объемами эмиссии в разные моменты времени. Когда цена токена растет, в экосистему будет выпущено больше токенов, что может привести к продаже токенов ранними инвесторами, что, в свою очередь, может снизить цену. Напротив, когда цена падает ниже установленной, объем эмиссии токенов уменьшится. Благодаря этому механизму контроля цена токена снова вырастет, в конечном итоге снизив волатильность и стабилизируя экосистему.

Цена в экосистеме является очень важным показателем. Хотя невозможно точно предсказать будущее, по крайней мере, следует учитывать аспекты спроса и пытаться их моделировать и прогнозировать. Исследование всего доступного пространства решений с помощью моделирования Монте-Карло и параметрического сканирования может помочь понять возможности в разных ситуациях и разработать более комплексные и гибкие стратегии.

Кроме того, можно проводить различные весовые распределения этих принадлежностей. Например, на начальном этапе экосистемные стимулы могут получить большее распределение токенов, в то время как команда может получить меньшую долю. Однако со временем ситуация может измениться, так как мы стремимся создать устойчивую модель роста, а не просто полагаться на распределение токенов для стимулирования развития экосистемы.