Na construção do ecossistema de Token, alcançar um desenvolvimento sustentável é um objetivo-chave. Um estudo recente explorou em profundidade as questões centrais que o ecossistema de Token enfrenta e propôs uma série de soluções práticas e ferramentas.
A pesquisa enfatiza a importância da engenharia de Token, o que oferece novas perspectivas para o planejamento e construção de sistemas de Token. Também foram introduzidas várias ferramentas práticas, como ferramentas de simulação baseadas em proxy e modelos de Token quantitativos (QTM), que podem fornecer informações valiosas em diferentes estágios do projeto, ajudando na tomada de decisões informadas. Com a utilização dessas ferramentas auxiliares, projetos iniciais do Web3 terão uma maior oportunidade de alcançar um desenvolvimento estável e a longo prazo.
Este estudo destacou o papel crucial da engenharia de Token e das ferramentas relacionadas na capacidade das equipas de projeto de lidar com mudanças, sendo estas ferramentas provadas como poderosas armas para se adaptar ao ecossistema de Token em constante mudança. Esta compreensão deriva de uma pesquisa e prática aprofundadas do ecossistema de Token, permitindo que os participantes compreendam melhor a dinâmica do ecossistema e tomem decisões mais informadas e visionárias.
Design e otimização de Token em três fases
Fase de Descoberta
Ao construir um ecossistema de Token bem-sucedido, é necessário executar várias etapas-chave a nível macro:
Definir claramente o problema e expor claramente os desafios enfrentados.
Clarificar o fluxo de valor entre as partes interessadas, garantindo a robustez e o equilíbrio do ecossistema.
Discutir em profundidade a racionalidade de todo o ecossistema e dos seus Tokens, incluindo o uso adequado dos Tokens.
Realizar um planeamento de alto nível, abrangendo como utilizar eficazmente o Token e desenhar propostas para vários conteúdos.
Estes passos são a base para construir um ecossistema de Token de sucesso.
fase de design
A parametrização é outro passo chave na construção de ecossistemas de Token, envolvendo a aplicação de diversas ferramentas quantitativas, como planilhas, cadCAD, Token Spice, Machinations e outras ferramentas de simulação. Essas ferramentas ajudam a obter modelos validados e otimizados, realizar análises de risco e previsões, além de proporcionar uma compreensão mais profunda das tendências de oferta e valorização do Token. Através dessas ferramentas quantitativas, é possível entender melhor o funcionamento do ecossistema e fornecer suporte para seu design e otimização.
fase de implementação
A fase de implementação coloca em prática a análise teórica e o design preliminar, implementando verdadeiramente o ecossistema na blockchain. Esta fase requer o uso de várias ferramentas, incluindo linguagens de programação como Solidity, Rust e ambientes de implementação como Hardhat. Através deste processo, o Token ou produto do ecossistema é finalmente implementado e executado na blockchain.
Token Design Tool
Em diferentes fases de descoberta, design e implantação de (, é necessário utilizar uma série de ferramentas, cujo foco e tipo variam em diferentes áreas. Essas ferramentas são aplicáveis não apenas ao campo DeFi, mas também a diversos projetos de aplicação, infraestrutura, jogos e outras áreas.
Ao considerar os detalhes, existem duas opiniões: uma acredita que se pode olhar para o ecossistema de uma perspectiva qualitativa, sendo suficiente usar padrões de mercado; a outra acredita que é necessário criar um gêmeo digital, simulando o ecossistema em uma proporção de 1:1, pois isso envolve riscos financeiros significativos. À medida que se avança em direção a uma maior precisão, o conhecimento de programação necessário também aumentará, o que também impõe requisitos mais elevados aos usuários.
No ecossistema de Token, existem várias ferramentas que ajudam a entender e projetar o sistema. Da esquerda para a direita, as ferramentas incluem:
Modelos de folhas eletrônicas e ferramentas qualitativas ) como declarações de problema, mapeamento de partes interessadas, etc. (
Inferência impulsionada por IA) ao elaborar um design inicial de Token( usando modelos de aprendizado de máquina
QTM) modelo de Token de quantificação (, modelo de folhas de cálculo que cobre múltiplas áreas
Ferramentas de simulação como cadCAD que permitem modelar ecossistemas em 1:1 em ambientes complexos.
Escolher as ferramentas e métodos adequados é crucial para o sucesso das startups. Diferentes tipos de ferramentas podem oferecer informações valiosas em diferentes estágios, ajudando as empresas a tomar decisões informadas e promovendo o desenvolvimento contínuo do ecossistema.
![Outlier Ventures：Design e otimização de Token baseados em dados])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-44a07d89e581fbc1ec48304130f7388d.webp(
) Visão Geral do QTM
QTM é um modelo de token de quantificação que utiliza um tempo de simulação fixo de 10 anos, com um passo de tempo de um mês. No início de cada passo de tempo, os tokens são emitidos no ecossistema, incluindo módulos de incentivo, módulos de atribuição de tokens, módulos de airdrop, entre outros. Esses tokens são posteriormente alocados em vários buckets, que são então redistribuídos de forma mais refinada para utilidade geral. O modelo também considera aspectos de negócios off-chain, como a possibilidade de destruição ou recompra, e a medição da taxa de adoção dos usuários.
É importante notar que a qualidade de saída do QTM depende da qualidade de entrada. Portanto, é necessário realizar uma pesquisa de mercado adequada antes de usar o QTM, a fim de obter informações de entrada mais precisas. O QTM é visto como uma ferramenta educacional para startups, ajudando a entender preliminarmente o seu próprio ecossistema, mas não deve ser utilizado apenas como base para resultados ou como aconselhamento financeiro.
![Outlier Ventures：Design e Otimização de Tokens Baseados em Dados]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-078e9fa8aa8974144f5994da1dce8355.webp(
) análise de dados
Do ponto de vista da análise de dados, é possível extrair vários tipos de dados:
Perspectiva de mercado macro, observar a situação geral do desenvolvimento do mercado.
Indicadores de rodadas de financiamento, entender a situação de financiamento do projeto.
Estudo dos padrões de comportamento dos participantes.
Análise de dados em cadeia, incluindo crescimento de usuários, valor total bloqueado ### TVL (, volume de transações, etc.
Análise de dados de plataformas de redes sociais.
Estes dados públicos e valiosos devem ser plenamente utilizados para melhor compreender os parâmetros do ecossistema e validar modelos.
Por exemplo, pode-se analisar o prazo de posse dos Tokens de diferentes grupos de partes interessadas, observando o valor mínimo, a média, a mediana e o valor máximo, e fazendo comparações segmentadas entre diferentes setores.
![Outlier Ventures: design e otimização de Token impulsionados por dados])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d44dc739d197fa1ef14d72cc7b8dd11d.webp(
Outro exemplo é analisar o saldo histórico dos "token buckets". Tomando como exemplo um determinado ecossistema de tokens, é possível rastrear todas as transações dentro do ecossistema e classificá-las em "token buckets" específicos, como endereços relacionados ao projeto, endereços de exchanges centralizadas e endereços de exchanges descentralizadas, entre outros. Dessa forma, é possível visualizar as mudanças de saldo de cada parte interessada e observar o que está acontecendo no ecossistema.
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Observar o comportamento de endereços específicos pode fornecer informações importantes sobre a liquidez dos Tokens. Por exemplo, quando um Token é enviado de um contrato de staking para um endereço específico, é possível entender como o destinatário lida com esses Tokens. Essas informações ajudam a compreender o comportamento de cada parte interessada e podem ser incorporadas de volta ao modelo para ajustes.
Utilizando esses dados, é possível fazer previsões, como prever a situação do fornecimento de saldo de diferentes tokens no ecossistema nos próximos dez anos, incluindo fundações, equipes, alocação de staking, fornecimento total em circulação e pools de liquidez, entre outros. Além disso, também é possível realizar simulações ou previsões de preços. Essas previsões são principalmente usadas para entender a relação entre a atribuição de fornecimento e a demanda por tokens, e não para especulação ou aconselhamento financeiro.
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Além disso, também é possível analisar outros aspectos, como a distribuição das diferentes partes de utilidade, a situação de staking, os planos de incentivo à mineração de liquidez e os mecanismos de destruição, entre outros. Compreender a utilização global do Token é muito importante, especialmente ao considerar os fatores de custo do ecossistema de incentivos.
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Modelo orientado a dados
No ecossistema de Token, a relação entre a pertença e o preço pode ser compreendida através da análise de exemplos de Tokens reais. Por exemplo, no início do ecossistema, uma grande quantidade de oferta entra no mercado através da pertença, mas como o produto pode ainda não estar suficientemente maduro, a demanda do mercado pode ser insuficiente, levando a uma queda no preço do Token. Esta situação pode ser simulada através do modelo ), onde se observam comportamentos semelhantes.
No modelo, podem ser simulados três cenários de demanda diferentes: função lógica, função linear e crescimento exponencial. O controlador gerencia a quantidade de emissões em diferentes momentos, podendo observar que para cada um dos diferentes cenários de crescimento e demanda, o controlador gerencia diferentes quantidades de liberação em diferentes momentos.
Quando o preço do Token sobe, mais Tokens são liberados no ecossistema, o que pode levar os investidores iniciais a venderem Tokens, resultando numa queda do preço. Por outro lado, quando o preço está abaixo do preço pré-definido, a quantidade de Tokens emitidos diminui. No entanto, a emissão não cairá a zero, para garantir que todos os investidores iniciais recebam a sua parte devida. Através deste mecanismo de controle, o preço do Token subirá novamente, reduzindo assim a volatilidade e estabilizando o ecossistema.
O preço é um indicador importante no ecossistema. Embora não seja possível prever o futuro com precisão, deve-se considerar o lado da demanda e tentar modelá-lo e prever. Através de simulações de Monte Carlo e varredura de parâmetros, é possível explorar todo o espaço de soluções disponíveis, compreender as possibilidades em diferentes cenários e desenvolver estratégias mais abrangentes e flexíveis.
Além disso, também é possível fazer uma distribuição ponderada diferente das atribuições. Por exemplo, na fase inicial, os incentivos do ecossistema podem receber uma maior distribuição de atribuições de Token, enquanto a equipe recebe uma menor fatia. Com o passar do tempo, a situação pode mudar, pois queremos estabelecer um modelo de crescimento sustentável, e não apenas depender das atribuições de Token para impulsionar o desenvolvimento do ecossistema.
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GateUser-26d7f434
· 22h atrás
Token design tendência bull批！
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LiquidationSurvivor
· 08-14 04:44
Mais uma vez a mesma coisa.
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AirdropHunterKing
· 08-13 20:12
Não é moeda lixo, é um esquema de pirâmide. Escrevendo em vão.
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Web3ProductManager
· 08-12 02:09
mostrar-me os dados de retenção de coorte para estes modelos de token... curioso sobre as métricas do dia30 a dizer a verdade
Desenho de ecossistema de Token baseado em dados: um guia abrangente da descoberta à implementação
Design e otimização de Token baseados em dados
Na construção do ecossistema de Token, alcançar um desenvolvimento sustentável é um objetivo-chave. Um estudo recente explorou em profundidade as questões centrais que o ecossistema de Token enfrenta e propôs uma série de soluções práticas e ferramentas.
A pesquisa enfatiza a importância da engenharia de Token, o que oferece novas perspectivas para o planejamento e construção de sistemas de Token. Também foram introduzidas várias ferramentas práticas, como ferramentas de simulação baseadas em proxy e modelos de Token quantitativos (QTM), que podem fornecer informações valiosas em diferentes estágios do projeto, ajudando na tomada de decisões informadas. Com a utilização dessas ferramentas auxiliares, projetos iniciais do Web3 terão uma maior oportunidade de alcançar um desenvolvimento estável e a longo prazo.
Este estudo destacou o papel crucial da engenharia de Token e das ferramentas relacionadas na capacidade das equipas de projeto de lidar com mudanças, sendo estas ferramentas provadas como poderosas armas para se adaptar ao ecossistema de Token em constante mudança. Esta compreensão deriva de uma pesquisa e prática aprofundadas do ecossistema de Token, permitindo que os participantes compreendam melhor a dinâmica do ecossistema e tomem decisões mais informadas e visionárias.
Design e otimização de Token em três fases
Fase de Descoberta
Ao construir um ecossistema de Token bem-sucedido, é necessário executar várias etapas-chave a nível macro:
Estes passos são a base para construir um ecossistema de Token de sucesso.
fase de design
A parametrização é outro passo chave na construção de ecossistemas de Token, envolvendo a aplicação de diversas ferramentas quantitativas, como planilhas, cadCAD, Token Spice, Machinations e outras ferramentas de simulação. Essas ferramentas ajudam a obter modelos validados e otimizados, realizar análises de risco e previsões, além de proporcionar uma compreensão mais profunda das tendências de oferta e valorização do Token. Através dessas ferramentas quantitativas, é possível entender melhor o funcionamento do ecossistema e fornecer suporte para seu design e otimização.
fase de implementação
A fase de implementação coloca em prática a análise teórica e o design preliminar, implementando verdadeiramente o ecossistema na blockchain. Esta fase requer o uso de várias ferramentas, incluindo linguagens de programação como Solidity, Rust e ambientes de implementação como Hardhat. Através deste processo, o Token ou produto do ecossistema é finalmente implementado e executado na blockchain.
Token Design Tool
Em diferentes fases de descoberta, design e implantação de (, é necessário utilizar uma série de ferramentas, cujo foco e tipo variam em diferentes áreas. Essas ferramentas são aplicáveis não apenas ao campo DeFi, mas também a diversos projetos de aplicação, infraestrutura, jogos e outras áreas.
Ao considerar os detalhes, existem duas opiniões: uma acredita que se pode olhar para o ecossistema de uma perspectiva qualitativa, sendo suficiente usar padrões de mercado; a outra acredita que é necessário criar um gêmeo digital, simulando o ecossistema em uma proporção de 1:1, pois isso envolve riscos financeiros significativos. À medida que se avança em direção a uma maior precisão, o conhecimento de programação necessário também aumentará, o que também impõe requisitos mais elevados aos usuários.
No ecossistema de Token, existem várias ferramentas que ajudam a entender e projetar o sistema. Da esquerda para a direita, as ferramentas incluem:
Escolher as ferramentas e métodos adequados é crucial para o sucesso das startups. Diferentes tipos de ferramentas podem oferecer informações valiosas em diferentes estágios, ajudando as empresas a tomar decisões informadas e promovendo o desenvolvimento contínuo do ecossistema.
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) Visão Geral do QTM
QTM é um modelo de token de quantificação que utiliza um tempo de simulação fixo de 10 anos, com um passo de tempo de um mês. No início de cada passo de tempo, os tokens são emitidos no ecossistema, incluindo módulos de incentivo, módulos de atribuição de tokens, módulos de airdrop, entre outros. Esses tokens são posteriormente alocados em vários buckets, que são então redistribuídos de forma mais refinada para utilidade geral. O modelo também considera aspectos de negócios off-chain, como a possibilidade de destruição ou recompra, e a medição da taxa de adoção dos usuários.
É importante notar que a qualidade de saída do QTM depende da qualidade de entrada. Portanto, é necessário realizar uma pesquisa de mercado adequada antes de usar o QTM, a fim de obter informações de entrada mais precisas. O QTM é visto como uma ferramenta educacional para startups, ajudando a entender preliminarmente o seu próprio ecossistema, mas não deve ser utilizado apenas como base para resultados ou como aconselhamento financeiro.
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) análise de dados
Do ponto de vista da análise de dados, é possível extrair vários tipos de dados:
Estes dados públicos e valiosos devem ser plenamente utilizados para melhor compreender os parâmetros do ecossistema e validar modelos.
Por exemplo, pode-se analisar o prazo de posse dos Tokens de diferentes grupos de partes interessadas, observando o valor mínimo, a média, a mediana e o valor máximo, e fazendo comparações segmentadas entre diferentes setores.
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Outro exemplo é analisar o saldo histórico dos "token buckets". Tomando como exemplo um determinado ecossistema de tokens, é possível rastrear todas as transações dentro do ecossistema e classificá-las em "token buckets" específicos, como endereços relacionados ao projeto, endereços de exchanges centralizadas e endereços de exchanges descentralizadas, entre outros. Dessa forma, é possível visualizar as mudanças de saldo de cada parte interessada e observar o que está acontecendo no ecossistema.
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Observar o comportamento de endereços específicos pode fornecer informações importantes sobre a liquidez dos Tokens. Por exemplo, quando um Token é enviado de um contrato de staking para um endereço específico, é possível entender como o destinatário lida com esses Tokens. Essas informações ajudam a compreender o comportamento de cada parte interessada e podem ser incorporadas de volta ao modelo para ajustes.
Utilizando esses dados, é possível fazer previsões, como prever a situação do fornecimento de saldo de diferentes tokens no ecossistema nos próximos dez anos, incluindo fundações, equipes, alocação de staking, fornecimento total em circulação e pools de liquidez, entre outros. Além disso, também é possível realizar simulações ou previsões de preços. Essas previsões são principalmente usadas para entender a relação entre a atribuição de fornecimento e a demanda por tokens, e não para especulação ou aconselhamento financeiro.
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Além disso, também é possível analisar outros aspectos, como a distribuição das diferentes partes de utilidade, a situação de staking, os planos de incentivo à mineração de liquidez e os mecanismos de destruição, entre outros. Compreender a utilização global do Token é muito importante, especialmente ao considerar os fatores de custo do ecossistema de incentivos.
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Modelo orientado a dados
No ecossistema de Token, a relação entre a pertença e o preço pode ser compreendida através da análise de exemplos de Tokens reais. Por exemplo, no início do ecossistema, uma grande quantidade de oferta entra no mercado através da pertença, mas como o produto pode ainda não estar suficientemente maduro, a demanda do mercado pode ser insuficiente, levando a uma queda no preço do Token. Esta situação pode ser simulada através do modelo ), onde se observam comportamentos semelhantes.
No modelo, podem ser simulados três cenários de demanda diferentes: função lógica, função linear e crescimento exponencial. O controlador gerencia a quantidade de emissões em diferentes momentos, podendo observar que para cada um dos diferentes cenários de crescimento e demanda, o controlador gerencia diferentes quantidades de liberação em diferentes momentos.
Quando o preço do Token sobe, mais Tokens são liberados no ecossistema, o que pode levar os investidores iniciais a venderem Tokens, resultando numa queda do preço. Por outro lado, quando o preço está abaixo do preço pré-definido, a quantidade de Tokens emitidos diminui. No entanto, a emissão não cairá a zero, para garantir que todos os investidores iniciais recebam a sua parte devida. Através deste mecanismo de controle, o preço do Token subirá novamente, reduzindo assim a volatilidade e estabilizando o ecossistema.
O preço é um indicador importante no ecossistema. Embora não seja possível prever o futuro com precisão, deve-se considerar o lado da demanda e tentar modelá-lo e prever. Através de simulações de Monte Carlo e varredura de parâmetros, é possível explorar todo o espaço de soluções disponíveis, compreender as possibilidades em diferentes cenários e desenvolver estratégias mais abrangentes e flexíveis.
Além disso, também é possível fazer uma distribuição ponderada diferente das atribuições. Por exemplo, na fase inicial, os incentivos do ecossistema podem receber uma maior distribuição de atribuições de Token, enquanto a equipe recebe uma menor fatia. Com o passar do tempo, a situação pode mudar, pois queremos estabelecer um modelo de crescimento sustentável, e não apenas depender das atribuições de Token para impulsionar o desenvolvimento do ecossistema.