Dalam proses pembangunan ekosistem Token, mencapai keberlanjutan adalah tujuan kunci. Sebuah studi terbaru mengeksplorasi secara mendalam masalah inti yang dihadapi oleh ekosistem Token dan mengajukan serangkaian solusi dan alat praktis.
Penelitian menekankan pentingnya rekayasa Token, yang memberikan perspektif baru untuk merencanakan dan membangun sistem Token. Berbagai alat praktis juga diperkenalkan, seperti alat simulasi berbasis agen dan model Token kuantitatif (QTM), yang dapat memberikan informasi berharga pada berbagai tahap proyek, membantu pengambilan keputusan yang bijaksana. Dengan memanfaatkan alat bantu ini, proyek Web3 startup akan memiliki peluang yang lebih besar untuk mencapai perkembangan yang stabil dan berkelanjutan.
Penelitian ini menyoroti peran kunci dari rekayasa Token dan alat terkait dalam upaya tim proyek untuk menghadapi perubahan, di mana alat ini terbukti menjadi senjata yang kuat untuk beradaptasi dengan ekosistem Token yang terus berubah. Kesadaran ini berasal dari penelitian dan praktik mendalam terhadap ekosistem Token, yang memungkinkan para peserta untuk lebih memahami dinamika ekosistem dan membuat keputusan yang lebih bijak dan visioner.
Tiga Tahap Desain dan Optimasi Token
Tahap Penemuan
Dalam membangun ekosistem Token yang sukses, perlu dilakukan beberapa langkah kunci di tingkat makro:
Menentukan masalah dengan jelas, menjelaskan tantangan yang dihadapi dengan jelas.
Menentukan aliran nilai di antara pemangku kepentingan, memastikan ketahanan dan keseimbangan ekosistem.
Diskusikan secara mendalam tentang keseluruhan ekosistem dan rasionalitas Token-nya, termasuk penggunaan Token yang rasional.
Melakukan perencanaan tingkat tinggi, mencakup bagaimana memanfaatkan Token secara efektif dan merancang berbagai rencana konten.
Langkah-langkah ini adalah dasar untuk membangun ekosistem Token yang sukses.
Tahap Desain
Parameterisasi adalah langkah kunci lainnya dalam pembangunan ekosistem Token, yang melibatkan penerapan berbagai alat kuantitatif, seperti spreadsheet, cadCAD, Token Spice, Machinations, dan alat simulasi lainnya. Alat-alat ini dapat membantu mendapatkan model yang telah divalidasi dan dioptimalkan, melakukan analisis risiko dan prediksi, serta memahami tren pasokan dan penilaian Token secara mendalam. Melalui alat kuantitatif ini, pemahaman tentang operasi ekosistem dapat ditingkatkan, memberikan dukungan untuk desain dan optimisasi.
tahap deploy
Tahap implementasi menerapkan analisis teoritis dan desain awal ke dalam praktik, dengan benar-benar menerapkan ekosistem di blockchain. Tahap ini memerlukan penggunaan berbagai alat, termasuk bahasa pemrograman seperti Solidity, Rust, dan lingkungan penerapan seperti Hardhat. Melalui proses ini, pada akhirnya mewujudkan dan menjalankan koin atau produk ekosistem yang nyata di blockchain.
Alat Desain Token
Pada berbagai tahap ( penemuan, desain, dan penyebaran ), diperlukan serangkaian alat yang fokus dan tipenya berbeda di berbagai bidang. Alat-alat ini tidak hanya berlaku untuk bidang DeFi, tetapi juga untuk berbagai proyek aplikasi, infrastruktur, permainan, dan lainnya.
Dalam mempertimbangkan aspek detail, ada dua pandangan: satu menganggap bahwa ekosistem dapat dilihat dari sudut kualitatif, menggunakan standar pasar sudah cukup; yang lainnya berpendapat bahwa perlu dibuat kembaran digital, untuk memodelkan seluruh ekosistem secara 1:1, karena ini melibatkan risiko dana yang besar. Seiring dengan perkembangan ke arah yang lebih akurat, pengetahuan pemrograman yang diperlukan juga akan meningkat, yang juga menuntut lebih banyak dari pengguna.
Dalam ekosistem Token, ada berbagai alat yang dapat membantu memahami dan merancang sistem. Dari kiri ke kanan, alat-alat tersebut meliputi:
Model spreadsheet dan alat kualitatif ( seperti pernyataan masalah, pemetaan pemangku kepentingan, dll )
Penalaran yang didorong oleh AI( seperti menyusun desain awal Token menggunakan model pembelajaran mesin)
QTM( model koin kuantitatif ), mencakup model spreadsheet di berbagai bidang
Alat simulasi seperti cadCAD yang dapat melakukan pemodelan 1:1 terhadap ekosistem dalam lingkungan yang kompleks.
Memilih alat dan metode yang tepat sangat penting untuk kesuksesan startup. Berbagai jenis alat dapat memberikan informasi yang berharga pada berbagai tahap, membantu perusahaan membuat keputusan yang bijaksana, dan mendorong perkembangan berkelanjutan ekosistem.
Ringkasan QTM
QTM adalah model token kuantitatif yang menggunakan waktu simulasi tetap selama 10 tahun, dengan setiap langkah waktu berlangsung selama satu bulan. Pada awal setiap langkah waktu, token dipancarkan ke dalam ekosistem, termasuk modul insentif, modul kepemilikan token, modul airdrop, dan lainnya. Token-token ini kemudian dialokasikan ke beberapa ember utama, sebelum dilakukan redistribusi utilitas umum yang lebih rinci. Model ini juga mempertimbangkan aspek bisnis off-chain, seperti kemungkinan pembakaran atau pembelian kembali, serta mengukur tingkat adopsi pengguna.
Perlu dicatat bahwa kualitas output QTM tergantung pada kualitas input. Oleh karena itu, sebelum menggunakan QTM, perlu dilakukan penelitian pasar yang memadai untuk mendapatkan informasi input yang lebih akurat. QTM dianggap sebagai alat pendidikan untuk perusahaan rintisan, yang membantu pemahaman awal tentang ekosistem mereka sendiri, tetapi tidak boleh hanya mengandalkan hasilnya atau menggunakannya sebagai nasihat keuangan.
analisis data
Dari sudut pandang analisis data, berbagai jenis data dapat diekstraksi:
Perspektif pasar makro, mengamati perkembangan keseluruhan pasar.
Indikator putaran penggalangan dana, memahami situasi pendanaan proyek.
Penelitian pola perilaku peserta.
Analisis data di blockchain, termasuk pertumbuhan pengguna, total nilai terkunci (TVL), volume transaksi, dll.
Analisis data platform media sosial.
Data yang terbuka dan berharga ini harus dimanfaatkan sepenuhnya untuk memahami parameter ekosistem dengan lebih baik dan memvalidasi model.
Misalnya, dapat menganalisis periode kepemilikan Token dari berbagai kelompok pemangku kepentingan, mengamati nilai minimum, rata-rata, median, dan maksimum, serta melakukan perbandingan tersegmentasi di berbagai sektor industri.
Contoh lain adalah menganalisis saldo historis token bucket. Menggunakan ekosistem token tertentu sebagai contoh, semua transaksi dalam ekosistem dapat dilacak dan diklasifikasikan ke dalam "token bucket" tertentu, seperti alamat yang terkait dengan proyek, alamat yang terkait dengan bursa terpusat, dan alamat bursa terdesentralisasi, dll. Dengan cara ini, perubahan saldo setiap pemangku kepentingan dapat dilihat, dan situasi yang sedang terjadi dalam ekosistem dapat diamati.
Mengamati perilaku alamat tertentu dapat memberikan informasi penting tentang likuiditas Token. Misalnya, ketika Token dikirim dari kontrak staking ke alamat tertentu, kita dapat memahami bagaimana penerima menangani Token tersebut. Informasi ini membantu dalam memahami perilaku setiap pemangku kepentingan dan dapat digunakan untuk mengembalikan data ini ke dalam model untuk penyesuaian.
Dengan menggunakan data ini, prediksi dapat dilakukan, seperti memprediksi situasi pasokan saldo berbagai ember dalam ekosistem selama sepuluh tahun ke depan, termasuk alokasi yayasan, tim, staking, pasokan sirkulasi total, dan kolam likuiditas, dll. Selain itu, simulasi atau prediksi harga juga dapat dilakukan. Prediksi ini terutama digunakan untuk memahami hubungan antara kepemilikan pasokan dan permintaan Token, bukan untuk spekulasi atau saran keuangan.
Selain itu, juga dapat menganalisis aspek lain, seperti distribusi bagian utilitas yang berbeda, keadaan staking, program insentif mining likuiditas, mekanisme pembakaran, dan lain-lain. Memahami keseluruhan penggunaan Token sangat penting, terutama ketika mempertimbangkan faktor biaya dari ekosistem insentif.
Model yang Didorong oleh Data
Dalam ekosistem Token, hubungan antara kepemilikan dan harga dapat dipahami dengan menganalisis contoh Token yang nyata. Misalnya, pada awal ekosistem, pasokan yang besar masuk ke pasar melalui kepemilikan, tetapi karena produk mungkin masih belum cukup matang, permintaan pasar yang tidak mencukupi dapat menyebabkan harga Token turun. Situasi ini dapat disimulasikan melalui model ( seperti QTM), dengan perilaku serupa yang diamati.
Dalam model, dapat mensimulasikan tiga skenario permintaan yang berbeda: fungsi logika, fungsi linier, dan pertumbuhan eksponensial. Pengontrol mengelola jumlah emisi pada berbagai titik waktu, dan dapat diamati bahwa untuk setiap skenario pertumbuhan dan permintaan yang berbeda, pengontrol mengelola jumlah pelepasan yang berbeda pada berbagai titik waktu.
Ketika harga Token naik, lebih banyak Token akan dirilis ke dalam ekosistem, yang mungkin menyebabkan investor awal menjual Token, sehingga menyebabkan penurunan harga. Sebaliknya, ketika harga turun di bawah harga yang ditetapkan, jumlah penerbitan Token akan berkurang. Namun, jumlah penerbitan tidak akan turun hingga nol, untuk memastikan semua investor awal akhirnya mendapatkan bagian yang layak. Melalui mekanisme kontrol ini, harga Token akan naik lagi, pada akhirnya mengurangi volatilitas dan menstabilkan ekosistem.
Harga adalah indikator penting dalam ekosistem. Meskipun tidak mungkin untuk memprediksi masa depan dengan akurat, aspek permintaan harus dipertimbangkan dan dicoba untuk dimodelkan serta diprediksi. Melalui simulasi Monte Carlo dan pemindaian parameter, kita dapat menjelajahi seluruh ruang solusi yang tersedia, memahami kemungkinan dalam berbagai situasi, dan merumuskan strategi yang lebih komprehensif dan fleksibel.
Selain itu, alokasi kepemilikan juga dapat didistribusikan dengan bobot yang berbeda. Misalnya, pada tahap awal, insentif ekosistem mungkin mendapatkan alokasi kepemilikan Token yang lebih banyak, sementara tim mendapatkan porsi yang lebih sedikit. Seiring berjalannya waktu, situasi mungkin berubah, karena kami ingin membangun model pertumbuhan yang berkelanjutan, bukan hanya mengandalkan kepemilikan Token untuk mendorong perkembangan ekosistem.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
14 Suka
Hadiah
14
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
LiquidationSurvivor
· 51menit yang lalu
Sekali lagi mengulang hal yang sama
Lihat AsliBalas0
AirdropHunterKing
· 9jam yang lalu
Bukan koin sampah, melainkan skema ponzi, ditulis dengan sia-sia.
Lihat AsliBalas0
Web3ProductManager
· 08-12 02:09
tampilkan data retensi kohort untuk model token ini... penasaran tentang metrik hari ke-30 sejujurnya
Desain ekosistem Token yang didorong oleh data: panduan komprehensif dari penemuan hingga penerapan
Desain dan Optimasi Token yang Didukung Data
Dalam proses pembangunan ekosistem Token, mencapai keberlanjutan adalah tujuan kunci. Sebuah studi terbaru mengeksplorasi secara mendalam masalah inti yang dihadapi oleh ekosistem Token dan mengajukan serangkaian solusi dan alat praktis.
Penelitian menekankan pentingnya rekayasa Token, yang memberikan perspektif baru untuk merencanakan dan membangun sistem Token. Berbagai alat praktis juga diperkenalkan, seperti alat simulasi berbasis agen dan model Token kuantitatif (QTM), yang dapat memberikan informasi berharga pada berbagai tahap proyek, membantu pengambilan keputusan yang bijaksana. Dengan memanfaatkan alat bantu ini, proyek Web3 startup akan memiliki peluang yang lebih besar untuk mencapai perkembangan yang stabil dan berkelanjutan.
Penelitian ini menyoroti peran kunci dari rekayasa Token dan alat terkait dalam upaya tim proyek untuk menghadapi perubahan, di mana alat ini terbukti menjadi senjata yang kuat untuk beradaptasi dengan ekosistem Token yang terus berubah. Kesadaran ini berasal dari penelitian dan praktik mendalam terhadap ekosistem Token, yang memungkinkan para peserta untuk lebih memahami dinamika ekosistem dan membuat keputusan yang lebih bijak dan visioner.
Tiga Tahap Desain dan Optimasi Token
Tahap Penemuan
Dalam membangun ekosistem Token yang sukses, perlu dilakukan beberapa langkah kunci di tingkat makro:
Langkah-langkah ini adalah dasar untuk membangun ekosistem Token yang sukses.
Tahap Desain
Parameterisasi adalah langkah kunci lainnya dalam pembangunan ekosistem Token, yang melibatkan penerapan berbagai alat kuantitatif, seperti spreadsheet, cadCAD, Token Spice, Machinations, dan alat simulasi lainnya. Alat-alat ini dapat membantu mendapatkan model yang telah divalidasi dan dioptimalkan, melakukan analisis risiko dan prediksi, serta memahami tren pasokan dan penilaian Token secara mendalam. Melalui alat kuantitatif ini, pemahaman tentang operasi ekosistem dapat ditingkatkan, memberikan dukungan untuk desain dan optimisasi.
tahap deploy
Tahap implementasi menerapkan analisis teoritis dan desain awal ke dalam praktik, dengan benar-benar menerapkan ekosistem di blockchain. Tahap ini memerlukan penggunaan berbagai alat, termasuk bahasa pemrograman seperti Solidity, Rust, dan lingkungan penerapan seperti Hardhat. Melalui proses ini, pada akhirnya mewujudkan dan menjalankan koin atau produk ekosistem yang nyata di blockchain.
Alat Desain Token
Pada berbagai tahap ( penemuan, desain, dan penyebaran ), diperlukan serangkaian alat yang fokus dan tipenya berbeda di berbagai bidang. Alat-alat ini tidak hanya berlaku untuk bidang DeFi, tetapi juga untuk berbagai proyek aplikasi, infrastruktur, permainan, dan lainnya.
Dalam mempertimbangkan aspek detail, ada dua pandangan: satu menganggap bahwa ekosistem dapat dilihat dari sudut kualitatif, menggunakan standar pasar sudah cukup; yang lainnya berpendapat bahwa perlu dibuat kembaran digital, untuk memodelkan seluruh ekosistem secara 1:1, karena ini melibatkan risiko dana yang besar. Seiring dengan perkembangan ke arah yang lebih akurat, pengetahuan pemrograman yang diperlukan juga akan meningkat, yang juga menuntut lebih banyak dari pengguna.
Dalam ekosistem Token, ada berbagai alat yang dapat membantu memahami dan merancang sistem. Dari kiri ke kanan, alat-alat tersebut meliputi:
Memilih alat dan metode yang tepat sangat penting untuk kesuksesan startup. Berbagai jenis alat dapat memberikan informasi yang berharga pada berbagai tahap, membantu perusahaan membuat keputusan yang bijaksana, dan mendorong perkembangan berkelanjutan ekosistem.
Ringkasan QTM
QTM adalah model token kuantitatif yang menggunakan waktu simulasi tetap selama 10 tahun, dengan setiap langkah waktu berlangsung selama satu bulan. Pada awal setiap langkah waktu, token dipancarkan ke dalam ekosistem, termasuk modul insentif, modul kepemilikan token, modul airdrop, dan lainnya. Token-token ini kemudian dialokasikan ke beberapa ember utama, sebelum dilakukan redistribusi utilitas umum yang lebih rinci. Model ini juga mempertimbangkan aspek bisnis off-chain, seperti kemungkinan pembakaran atau pembelian kembali, serta mengukur tingkat adopsi pengguna.
Perlu dicatat bahwa kualitas output QTM tergantung pada kualitas input. Oleh karena itu, sebelum menggunakan QTM, perlu dilakukan penelitian pasar yang memadai untuk mendapatkan informasi input yang lebih akurat. QTM dianggap sebagai alat pendidikan untuk perusahaan rintisan, yang membantu pemahaman awal tentang ekosistem mereka sendiri, tetapi tidak boleh hanya mengandalkan hasilnya atau menggunakannya sebagai nasihat keuangan.
analisis data
Dari sudut pandang analisis data, berbagai jenis data dapat diekstraksi:
Data yang terbuka dan berharga ini harus dimanfaatkan sepenuhnya untuk memahami parameter ekosistem dengan lebih baik dan memvalidasi model.
Misalnya, dapat menganalisis periode kepemilikan Token dari berbagai kelompok pemangku kepentingan, mengamati nilai minimum, rata-rata, median, dan maksimum, serta melakukan perbandingan tersegmentasi di berbagai sektor industri.
Contoh lain adalah menganalisis saldo historis token bucket. Menggunakan ekosistem token tertentu sebagai contoh, semua transaksi dalam ekosistem dapat dilacak dan diklasifikasikan ke dalam "token bucket" tertentu, seperti alamat yang terkait dengan proyek, alamat yang terkait dengan bursa terpusat, dan alamat bursa terdesentralisasi, dll. Dengan cara ini, perubahan saldo setiap pemangku kepentingan dapat dilihat, dan situasi yang sedang terjadi dalam ekosistem dapat diamati.
Mengamati perilaku alamat tertentu dapat memberikan informasi penting tentang likuiditas Token. Misalnya, ketika Token dikirim dari kontrak staking ke alamat tertentu, kita dapat memahami bagaimana penerima menangani Token tersebut. Informasi ini membantu dalam memahami perilaku setiap pemangku kepentingan dan dapat digunakan untuk mengembalikan data ini ke dalam model untuk penyesuaian.
Dengan menggunakan data ini, prediksi dapat dilakukan, seperti memprediksi situasi pasokan saldo berbagai ember dalam ekosistem selama sepuluh tahun ke depan, termasuk alokasi yayasan, tim, staking, pasokan sirkulasi total, dan kolam likuiditas, dll. Selain itu, simulasi atau prediksi harga juga dapat dilakukan. Prediksi ini terutama digunakan untuk memahami hubungan antara kepemilikan pasokan dan permintaan Token, bukan untuk spekulasi atau saran keuangan.
Selain itu, juga dapat menganalisis aspek lain, seperti distribusi bagian utilitas yang berbeda, keadaan staking, program insentif mining likuiditas, mekanisme pembakaran, dan lain-lain. Memahami keseluruhan penggunaan Token sangat penting, terutama ketika mempertimbangkan faktor biaya dari ekosistem insentif.
Model yang Didorong oleh Data
Dalam ekosistem Token, hubungan antara kepemilikan dan harga dapat dipahami dengan menganalisis contoh Token yang nyata. Misalnya, pada awal ekosistem, pasokan yang besar masuk ke pasar melalui kepemilikan, tetapi karena produk mungkin masih belum cukup matang, permintaan pasar yang tidak mencukupi dapat menyebabkan harga Token turun. Situasi ini dapat disimulasikan melalui model ( seperti QTM), dengan perilaku serupa yang diamati.
Dalam model, dapat mensimulasikan tiga skenario permintaan yang berbeda: fungsi logika, fungsi linier, dan pertumbuhan eksponensial. Pengontrol mengelola jumlah emisi pada berbagai titik waktu, dan dapat diamati bahwa untuk setiap skenario pertumbuhan dan permintaan yang berbeda, pengontrol mengelola jumlah pelepasan yang berbeda pada berbagai titik waktu.
Ketika harga Token naik, lebih banyak Token akan dirilis ke dalam ekosistem, yang mungkin menyebabkan investor awal menjual Token, sehingga menyebabkan penurunan harga. Sebaliknya, ketika harga turun di bawah harga yang ditetapkan, jumlah penerbitan Token akan berkurang. Namun, jumlah penerbitan tidak akan turun hingga nol, untuk memastikan semua investor awal akhirnya mendapatkan bagian yang layak. Melalui mekanisme kontrol ini, harga Token akan naik lagi, pada akhirnya mengurangi volatilitas dan menstabilkan ekosistem.
Harga adalah indikator penting dalam ekosistem. Meskipun tidak mungkin untuk memprediksi masa depan dengan akurat, aspek permintaan harus dipertimbangkan dan dicoba untuk dimodelkan serta diprediksi. Melalui simulasi Monte Carlo dan pemindaian parameter, kita dapat menjelajahi seluruh ruang solusi yang tersedia, memahami kemungkinan dalam berbagai situasi, dan merumuskan strategi yang lebih komprehensif dan fleksibel.
Selain itu, alokasi kepemilikan juga dapat didistribusikan dengan bobot yang berbeda. Misalnya, pada tahap awal, insentif ekosistem mungkin mendapatkan alokasi kepemilikan Token yang lebih banyak, sementara tim mendapatkan porsi yang lebih sedikit. Seiring berjalannya waktu, situasi mungkin berubah, karena kami ingin membangun model pertumbuhan yang berkelanjutan, bukan hanya mengandalkan kepemilikan Token untuk mendorong perkembangan ekosistem.