Veriye Dayalı Token Tasarımı ve Optimizasyonu

Token ekosisteminin inşası sürecinde sürdürülebilirliğin sağlanması önemli bir hedeftir. Son zamanlarda yapılan bir araştırma, token ekosisteminin karşılaştığı temel sorunları derinlemesine incelemiş ve bir dizi pratik çözüm ve araç önermiştir.

Araştırmalar, Token mühendisliğinin önemini vurgulamakta ve bu, Token sistemlerinin planlanması ve inşası için yeni bir perspektif sunmaktadır. Ayrıca, projeye farklı aşamalarda değerli bilgiler sağlayabilecek çeşitli pratik araçlar tanıtılmıştır; bunlar arasında, ajan tabanlı simülasyon araçları ve (QTM) gibi nicel Token modelleri bulunmaktadır. Bu yardımcı araçları kullanarak, Web3 girişimleri uzun vadeli istikrarlı bir gelişim sağlama konusunda daha büyük bir fırsata sahip olacaktır.

Bu araştırma, token mühendisliği ve ilgili araçların proje ekiplerinin değişikliklere yanıt verme konusundaki kritik rolünü vurgulamaktadır; bu araçlar, sürekli değişen token ekosistemine uyum sağlamada güçlü silahlar olarak kanıtlanmıştır. Bu kavrayış, token ekosisteminin derinlemesine araştırılması ve pratiğinden kaynaklanmakta olup, katılımcıların ekosistemin dinamiklerini daha iyi anlamalarını ve daha akıllı, öngörülebilir kararlar almalarını sağlamaktadır.

Token tasarımı ve optimizasyonunun üç aşaması

Keşif aşaması

Başarılı bir Token ekosistemi inşa ederken, makro düzeyde birkaç anahtar adım atmak gereklidir:

1. Problemi net bir şekilde tanımlayın ve karşılaşılan zorlukları açıkça ifade edin.
2. Değerin paydaşlar arasında akışını netleştirerek ekosistemin sağlamlığını ve dengesini sağlamak.
3. Tüm ekosistemi ve tokenlerinin mantığını derinlemesine tartışmak, tokenlerin makul kullanımını da içermektedir.
4. Yüksek düzeyde planlama yaparak, Token'ların nasıl etkili bir şekilde kullanılacağı ve çeşitli içeriklerin tasarımına dair planlar oluşturulmalıdır.

Bu adımlar, başarılı bir Token ekosistemi oluşturmanın temelini atmaktadır.

Tasarım Aşaması

Parametrizasyon, Token ekosisteminin inşasında başka bir anahtar adımdır ve elektronik tablolar, cadCAD, Token Spice, Machinations gibi çeşitli nicel araçların uygulanmasını içerir. Bu araçlar, optimize edilmiş doğrulama modellerine ulaşmayı, risk analizi ve tahmin yapmayı, Token arzı ve değerleme eğilimlerini derinlemesine anlamayı yardımcı olabilir. Bu nicel araçlar sayesinde ekosistemin işleyişini daha iyi anlamak ve tasarım ile optimizasyonuna destek sağlamak mümkündür.

dağıtım aşaması

Dağıtım aşaması, öncelikli teorik analiz ve tasarımı pratiğe dökerek ekosistemi gerçekten blok zincirine dağıtmayı amaçlar. Bu aşamada Solidity, Rust gibi programlama dilleri ve Hardhat gibi dağıtım ortamları dahil olmak üzere çeşitli araçlar kullanılmalıdır. Bu süreç aracılığıyla, nihayetinde blok zincirinde gerçek ekosistem Token'ı veya ürünü gerçekleştirilip çalıştırılır.

Token tasarım aracı

Farklı aşamalarda ( keşfetme, tasarlama ve dağıtma sürecinde bir dizi araç kullanmak gereklidir. Bu araçların odak noktası ve türleri farklı alanlarda da değişiklik göstermektedir. Bu araçlar yalnızca DeFi alanında değil, aynı zamanda çeşitli uygulama projeleri, altyapı, oyun gibi alanlarda da geçerlidir.

Detaylar açısından iki görüş vardır: Birincisi, ekosistemi niteliksel bir açıdan değerlendirmek ve piyasa standartlarının yeterli olduğunu düşünmektir; diğeri ise dijital ikizler oluşturarak ekosistemi 1:1 simüle etmenin gerekli olduğu görüşündedir, çünkü bu büyük miktarda finansal risk içermektedir. Daha hassas bir yöne doğru ilerledikçe, gereken programlama bilgisi de artacak ve bu da kullanıcılar için daha yüksek talepler oluşturacaktır.

Token ekosisteminde, sistemi anlamaya ve tasarlamaya yardımcı olabilecek çeşitli araçlar bulunmaktadır. Soldan sağa, araçlar şunlardır:

• Elektronik tablo modeli ve nitel araçlar ) gibi problem beyanı, paydaş haritalama vb. (
• AI destekli akıl yürütme ), makine öğrenimi modelleri kullanarak ilk Token tasarımını oluşturma (
• QTM) nicelikli Token modeli (, çeşitli alanları kapsayan elektronik tablo modeli
• cadCAD gibi karmaşık ortamlarda ekosistemleri 1:1 modelleyebilen simülasyon araçları

Başarılı bir girişim için uygun araçlar ve yöntemler seçmek hayati öneme sahiptir. Farklı türde araçlar, farklı aşamalarda değerli bilgiler sağlayarak işletmelerin akıllıca kararlar almasına yardımcı olur ve ekosistemin sürekli gelişimini teşvik eder.

![Outlier Ventures: Veriye Dayalı Token Tasarımı ve Optimizasyonu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-44a07d89e581fbc1ec48304130f7388d.webp(

) QTM Genel Bakış

QTM, 10 yıllık sabit bir simülasyon süresi kullanan bir nicelik Token modeli olup, her zaman adımı bir ay olarak belirlenmiştir. Her zaman adımının başlangıcında, Token ekosisteme dağıtılır; bu, teşvik modülü, Token mülkiyet modülü, airdrop modülü gibi bileşenleri içerir. Bu Token daha sonra birkaç meta havuzuna dağıtılır ve daha detaylı genel fayda tekrar dağıtımı gerçekleştirilir. Model ayrıca, kullanıcı benimseme oranını ölçme gibi yok etme veya geri alma yapılabilen zincir dışı iş alanlarını da dikkate almaktadır.

Dikkat edilmesi gereken nokta, QTM'nin çıktı kalitesinin girdi kalitesine bağlı olduğudur. Bu nedenle, QTM'yi kullanmadan önce daha doğru girdi bilgileri elde etmek için yeterli piyasa araştırması yapılmalıdır. QTM, erken aşama girişimlerin eğitim aracı olarak görülmektedir ve kendi ekosistemini ilk keşfetmeye yardımcı olur, ancak sonuçlarına aşırı derecede güvenilmemeli ya da finansal tavsiye olarak kullanılmamalıdır.

![Outlier Ventures: Veriye Dayalı Token Tasarımı ve Optimizasyonu]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-078e9fa8aa8974144f5994da1dce8355.webp(

) veri analizi

Veri analizi perspektifinden, çeşitli veri türleri çıkarılabilir:

1. Makro piyasa perspektifi, genel piyasa gelişimini gözlemleyin.
2. Fon toplama turu göstergeleri, projenin finansman durumunu anlamak.
3. Katılımcı davranış modeli araştırması.
4. Zincir üzerindeki veri analizi, kullanıcı büyümesi, toplam kilitli değer ###TVL(, işlem hacmi vb. dahil.
5. Sosyal medya platformu veri analizi.

Bu kamuya açık ve değerli veriler, ekosistem parametrelerini daha iyi anlamak ve modelleri doğrulamak için tam olarak kullanılmalıdır.

Örneğin, farklı paydaş gruplarının Token sahiplik sürelerini analiz edebilir, minimum, ortalama, medyan ve maksimum değerleri gözlemleyebilir ve farklı sektör alanları arasında karşılaştırmalar yapabilirsiniz.

![Outlier Ventures: Veri Tabanlı Token Tasarımı ve Optimizasyonu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d44dc739d197fa1ef14d72cc7b8dd11d.webp(

Başka bir örnek, token havuzunun geçmiş bakiyesinin analizidir. Belirli bir token ekosistemini örnek alarak, ekosistemdeki tüm işlemleri takip edebilir ve bunları proje ile ilgili adresler, merkezi borsa ile ilgili adresler ve merkeziyetsiz borsa adresleri gibi belirli "token havuzlarına" sınıflandırabilirsiniz. Bu şekilde, her bir paydaşın bakiye değişimlerini görebilir ve ekosistemde neler olduğunu gözlemleyebilirsiniz.

![Outlier Ventures: Veri odaklı Token tasarımı ve optimizasyonu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8deeda92b35f1f80f00597ed566715f5.webp(

Belirli bir adresin davranışını gözlemlemek, Token likiditesi hakkında önemli bilgiler sağlayabilir. Örneğin, Token'lar staking sözleşmesinden belirli bir adrese gönderildiğinde, alıcının bu Token'lar ile nasıl davrandığı anlaşılabilir. Bu bilgiler, her bir paydaşın davranışını anlamaya yardımcı olur ve bu veriler, modelde ayarlamalar yapmak için geri besleme olarak kullanılabilir.

Bu verileri kullanarak, gelecekteki on yıl boyunca ekosistemdeki farklı havuzların bakiye arz durumu hakkında tahminler yapılabilir; bunlar arasında vakıf, ekip, staking dağılımı, genel dolaşım arzı ve likidite havuzları bulunmaktadır. Aynı zamanda, fiyat simülasyonları veya tahminleri de yapılabilir. Bu tahminler esas olarak arzın sahipliği ile token talebi arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılır, spekülasyon veya finansal tavsiye amacıyla değil.

![Outlier Ventures: Veriye Dayalı Token Tasarımı ve Optimizasyonu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6b71e12aa773a7e432108b8a646dc5e.webp(

Ayrıca, farklı fayda bölümlerinin dağılımı, staking durumu, likidite madenciliği teşvik planları, imha mekanizmaları gibi diğer yönler de analiz edilebilir. Token'ın genel kullanım durumunu anlamak çok önemlidir, özellikle teşvik ekosisteminin maliyet faktörlerini dikkate alırken.

![Outlier Ventures: Veri Tabanlı Token Tasarımı ve Optimizasyonu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3cad2dd5bb0ae87757d3659ed8570862.webp(

Veri odaklı model

Token ekosisteminde, sahiplik ile fiyat arasındaki ilişki, gerçek token örneklerini analiz ederek anlaşılabilir. Örneğin, ekosisteminin başlarında, büyük bir arz sahiplik yoluyla piyasaya girmektedir, ancak ürün henüz yeterince olgunlaşmadığı için piyasa talebi yetersiz kalabilir ve bu da token fiyatlarının düşmesine neden olabilir. Bu durum, ) modeli gibi QTM( ile simüle edilerek benzer davranışlar gözlemlenebilir.

Modelde, üç farklı talep senaryosunu simüle edebilirsiniz: mantıksal fonksiyon, doğrusal fonksiyon ve üstel büyüme. Kontrolör, farklı zaman dilimlerinde salınım miktarını yönetir; her bir farklı büyüme ve talep senaryosu için kontrolörün farklı zaman dilimlerinde farklı salınım miktarlarını yönettiği gözlemlenebilir.

Token fiyatı yükseldiğinde, ekosisteme daha fazla Token salınır, bu da erken yatırımcıların Token satmasına neden olabilir ve dolayısıyla fiyatın düşmesine yol açabilir. Tersine, fiyat önceden belirlenen fiyatın altına düştüğünde, Token arzı azalacaktır. Ancak, arz sıfıra düşmeyecek şekilde ayarlanmıştır, böylece tüm ilk yatırımcılar sonunda hak ettikleri payı alabilirler. Bu kontrol mekanizması sayesinde, Token fiyatı yeniden yükselebilir ve nihayetinde dalgalanmayı azaltarak ekosistemi istikrara kavuşturur.

![Outlier Ventures: Veri Tabanlı Token Tasarımı ve Optimizasyonu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0cdf69a2a12c753a31720c3a3b3e173f.webp(

Fiyat, ekosistemde önemli bir göstergedir. Geleceği kesin olarak tahmin etmek mümkün olmasa da, talep tarafını dikkate almak ve bunu modellemeye ve tahmin etmeye çalışmak gerekir. Monte Carlo simülasyonu ve parametre taraması ile mevcut çözüm alanını keşfedebilir, farklı durumlar altında olasılıkları anlayabilir ve daha kapsamlı ve esnek stratejiler geliştirebilirsiniz.

![Outlier Ventures: Veri Tabanlı Token Tasarımı ve Optimizasyonu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-435bd1b0ace052cfa82c2a225a653786.webp(

Ayrıca, sahiplik için farklı ağırlık dağılımları da yapılabilir. Örneğin, başlangıç aşamasında, ekosistem teşvikleri daha fazla Token sahiplik dağılımı alabilirken, ekip daha az pay alabilir. Zamanla durum değişebilir, çünkü sürdürülebilir bir büyüme modeli oluşturmak istiyoruz, sadece Token sahipliğine dayanarak ekosistem gelişimini sağlamak değil.

![Outlier Ventures: Veri Tabanlı Token Tasarımı ve Optimizasyonu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4536866cbb79fd293d750cfd1f087444.webp(