Trong quá trình xây dựng hệ sinh thái Token, việc đạt được phát triển bền vững là một mục tiêu then chốt. Một nghiên cứu gần đây đã khám phá sâu về các vấn đề cốt lõi mà hệ sinh thái Token phải đối mặt và đưa ra một loạt các giải pháp và công cụ thực tiễn.
Nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của Token engineering, điều này cung cấp góc nhìn mới cho việc lập kế hoạch và xây dựng hệ thống Token. Đồng thời giới thiệu nhiều công cụ hữu ích, như công cụ mô phỏng dựa trên đại lý và mô hình Token định lượng (QTM), những công cụ này có thể cung cấp thông tin quý giá cho dự án ở các giai đoạn khác nhau, hỗ trợ quyết định thông minh. Bằng cách sử dụng những công cụ hỗ trợ này, các dự án khởi nghiệp Web3 sẽ có cơ hội lớn hơn để đạt được sự phát triển ổn định và bền vững lâu dài.
Nghiên cứu này nhấn mạnh vai trò quan trọng của kỹ thuật Token và các công cụ liên quan trong việc giúp các đội dự án đối phó với sự thay đổi, những công cụ này đã được chứng minh là vũ khí mạnh mẽ để thích ứng với hệ sinh thái Token đang thay đổi. Nhận thức này xuất phát từ việc nghiên cứu và thực hành sâu sắc về hệ sinh thái Token, giúp các bên tham gia có thể hiểu rõ hơn về động lực của hệ sinh thái và đưa ra các quyết định sáng suốt, có tầm nhìn hơn.
Thiết kế và tối ưu hóa Token trong ba giai đoạn
Giai đoạn phát hiện
Trong việc xây dựng một hệ sinh thái Token thành công, cần thực hiện một số bước quan trọng ở cấp độ vĩ mô:
Xác định rõ vấn đề, nêu rõ thách thức đang đối mặt.
Làm rõ sự chuyển động của giá trị giữa các bên liên quan, đảm bảo tính ổn định và cân bằng của hệ sinh thái.
Thảo luận sâu về tính hợp lý của toàn bộ hệ sinh thái và Token của nó, bao gồm cả việc sử dụng Token hợp lý.
Thực hiện kế hoạch cấp cao, bao gồm cách sử dụng hiệu quả Token và thiết kế các nội dung.
Những bước này là nền tảng để xây dựng hệ sinh thái Token thành công.
Giai đoạn thiết kế
Tham số hóa là một bước quan trọng khác trong việc xây dựng hệ sinh thái Token, liên quan đến việc áp dụng nhiều công cụ định lượng khác nhau, chẳng hạn như bảng tính, cadCAD, Token Spice, Machinations và các công cụ mô phỏng khác. Những công cụ này giúp có được các mô hình đã được xác minh tối ưu, thực hiện phân tích rủi ro và dự đoán, và hiểu sâu về xu hướng cung cấp và định giá Token. Thông qua những công cụ định lượng này, có thể hiểu rõ hơn về hoạt động của hệ sinh thái, từ đó cung cấp hỗ trợ cho việc thiết kế và tối ưu hóa.
Giai đoạn triển khai
Giai đoạn triển khai sẽ đưa ra phân tích lý thuyết và thiết kế ban đầu vào thực tiễn, thật sự triển khai hệ sinh thái lên blockchain. Giai đoạn này cần sử dụng nhiều công cụ khác nhau, bao gồm các ngôn ngữ lập trình như Solidity, Rust và môi trường triển khai như Hardhat. Thông qua quá trình này, cuối cùng sẽ hiện thực hóa và vận hành các token hoặc sản phẩm hệ sinh thái thực tế trên blockchain.
Công cụ thiết kế Token
Trong các giai đoạn khác nhau của việc phát hiện, thiết kế và triển khai (, cần sử dụng một loạt các công cụ, những công cụ này có trọng tâm và loại hình khác nhau trong các lĩnh vực khác nhau. Những công cụ này không chỉ áp dụng cho lĩnh vực DeFi mà còn cho nhiều dự án ứng dụng, cơ sở hạ tầng, trò chơi và các lĩnh vực khác.
Khi xem xét ở mức độ chi tiết, có hai quan điểm: một quan điểm cho rằng có thể xem xét hệ sinh thái từ góc độ định tính, sử dụng tiêu chuẩn thị trường là đủ; quan điểm khác cho rằng cần tạo ra một bản sao số, mô phỏng toàn bộ hệ sinh thái theo tỉ lệ 1:1, vì điều này liên quan đến rủi ro tài chính lớn. Khi tiến tới một hướng chính xác hơn, kiến thức lập trình cần thiết cũng sẽ tăng lên, điều này cũng đặt ra yêu cầu cao hơn cho người dùng.
Trong hệ sinh thái Token, có nhiều công cụ giúp hiểu và thiết kế hệ thống. Từ trái sang phải, các công cụ bao gồm:
Mô hình bảng tính và công cụ định tính ) như tuyên bố vấn đề, bản đồ các bên liên quan, v.v. (
Suy diễn được điều khiển bởi AI) như sử dụng mô hình học máy để phác thảo thiết kế Token ban đầu(
Mô hình Token định lượng QTM), mô hình bảng tính bao trùm nhiều lĩnh vực (
cadCAD là công cụ mô phỏng có thể mô hình hóa hệ sinh thái 1:1 trong môi trường phức tạp.
Việc lựa chọn công cụ và phương pháp phù hợp là rất quan trọng đối với sự thành công của các doanh nghiệp khởi nghiệp. Các loại công cụ khác nhau có thể cung cấp thông tin giá trị ở các giai đoạn khác nhau, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh và thúc đẩy sự phát triển bền vững của hệ sinh thái.
![Outlier Ventures：Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-44a07d89e581fbc1ec48304130f7388d.webp(
) Tổng quan về QTM
QTM là một mô hình Token định lượng, sử dụng thời gian mô phỏng cố định 10 năm, mỗi bước thời gian là một tháng. Vào đầu mỗi bước thời gian, Token được phát hành vào hệ sinh thái, bao gồm mô-đun khuyến khích, mô-đun sở hữu Token, mô-đun airdrop, v.v. Những Token này sau đó được phân bổ vào vài thùng nguyên liệu, rồi tiến hành phân phối lại hiệu dụng tổng quát một cách tinh vi hơn. Mô hình này cũng xem xét các khía cạnh kinh doanh bên ngoài chuỗi, như khả năng tiêu hủy hoặc mua lại, đo lường tỷ lệ người dùng áp dụng, v.v.
Cần lưu ý rằng chất lượng đầu ra của QTM phụ thuộc vào chất lượng đầu vào. Do đó, cần thực hiện nghiên cứu thị trường đầy đủ trước khi sử dụng QTM để có được thông tin đầu vào chính xác hơn. QTM được coi là công cụ giáo dục cho các công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu, giúp hiểu rõ hơn về hệ sinh thái của mình, nhưng không nên chỉ dựa vào kết quả của nó hoặc coi đó là lời khuyên tài chính.
![Outlier Ventures：Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-078e9fa8aa8974144f5994da1dce8355.webp(
) phân tích dữ liệu
Từ góc độ phân tích dữ liệu, có thể trích xuất nhiều loại dữ liệu khác nhau:
Góc nhìn thị trường vĩ mô, quan sát tình hình phát triển của toàn bộ thị trường.
Chỉ số vòng gọi vốn, hiểu tình hình tài trợ dự án.
Nghiên cứu mô hình hành vi của người tham gia.
Phân tích dữ liệu trên chuỗi, bao gồm tăng trưởng người dùng, tổng giá trị khóa ###TVL(, khối lượng giao dịch, v.v.
Phân tích dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội.
Dữ liệu công khai và có giá trị này nên được sử dụng đầy đủ để hiểu rõ hơn về các tham số hệ sinh thái và xác thực mô hình.
Ví dụ, có thể phân tích thời hạn sở hữu Token của các nhóm bên liên quan khác nhau, quan sát giá trị tối thiểu, trung bình, trung vị và giá trị tối đa, và so sánh phân khúc giữa các lĩnh vực ngành khác nhau.
![Outlier Ventures：Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d44dc739d197fa1ef14d72cc7b8dd11d.webp(
Một ví dụ khác là phân tích lịch sử số dư của các "Token Bucket". Lấy một hệ sinh thái Token cụ thể làm ví dụ, có thể theo dõi tất cả các giao dịch trong toàn bộ hệ sinh thái và phân loại chúng vào các "Token Bucket" cụ thể, chẳng hạn như địa chỉ liên quan đến dự án, địa chỉ liên quan đến sàn giao dịch tập trung và địa chỉ sàn giao dịch phi tập trung. Bằng cách này, có thể xem sự thay đổi số dư của từng bên liên quan và quan sát những gì đang xảy ra trong hệ sinh thái.
![Outlier Ventures: Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8deeda92b35f1f80f00597ed566715f5.webp(
Quan sát hành vi của các địa chỉ cụ thể có thể cung cấp thông tin quan trọng về tính thanh khoản của Token. Ví dụ, khi Token được gửi từ hợp đồng staking đến một địa chỉ cụ thể, có thể hiểu cách mà người nhận xử lý những Token này. Những thông tin này giúp hiểu hành vi của từng bên liên quan và có thể phản hồi dữ liệu này vào mô hình để điều chỉnh.
Bằng cách sử dụng những dữ liệu này, có thể thực hiện dự đoán, chẳng hạn như dự đoán tình hình cung cấp số dư của các loại token khác nhau trong hệ sinh thái trong khoảng mười năm tới, bao gồm quỹ, đội ngũ, phân bổ staking, tổng cung lưu thông và các bể thanh khoản. Đồng thời, cũng có thể thực hiện mô phỏng hoặc dự đoán giá cả. Những dự đoán này chủ yếu được sử dụng để hiểu mối quan hệ giữa quyền sở hữu cung và nhu cầu token, chứ không phải để đầu cơ hoặc tư vấn tài chính.
![Outlier Ventures：Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6b71e12aa773a7e432108b8a646dc5e.webp(
Ngoài ra, cũng có thể phân tích các khía cạnh khác như phân bổ các phần tiện ích khác nhau, tình hình staking, kế hoạch khuyến khích đào thanh khoản, cơ chế tiêu hủy, v.v. Việc hiểu rõ tình hình sử dụng tổng thể của Token là rất quan trọng, đặc biệt là khi xem xét các yếu tố chi phí của hệ sinh thái khuyến khích.
![Outlier Ventures：Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3cad2dd5bb0ae87757d3659ed8570862.webp(
Mô hình dựa trên dữ liệu
Trong hệ sinh thái Token, mối quan hệ giữa quyền sở hữu và giá cả có thể được hiểu thông qua việc phân tích các ví dụ về Token thực tế. Ví dụ, trong giai đoạn đầu của hệ sinh thái, một lượng lớn cung ứng được đưa vào thị trường thông qua quyền sở hữu, nhưng do sản phẩm có thể chưa đủ trưởng thành, nhu cầu thị trường không đủ, có thể dẫn đến giá Token giảm. Tình huống này có thể được mô phỏng thông qua mô hình ) như QTM( để quan sát hành vi tương tự.
Trong mô hình, có thể mô phỏng ba kịch bản nhu cầu khác nhau: hàm logic, hàm tuyến tính và tăng trưởng theo hàm số mũ. Bộ điều khiển quản lý lượng phát thải tại các thời điểm khác nhau, có thể quan sát thấy đối với mỗi kịch bản tăng trưởng và nhu cầu khác nhau, bộ điều khiển quản lý lượng phát thải khác nhau tại các thời điểm khác nhau.
Khi giá Token tăng lên, nhiều Token sẽ được phát hành vào hệ sinh thái, có thể dẫn đến việc các nhà đầu tư sớm bán Token, dẫn đến giá giảm. Ngược lại, khi giá thấp hơn mức giá đã định, lượng phát hành Token sẽ giảm. Tuy nhiên, lượng phát hành sẽ không giảm xuống bằng không, để đảm bảo rằng tất cả các nhà đầu tư ban đầu cuối cùng sẽ nhận được phần của họ. Thông qua cơ chế kiểm soát này, giá Token sẽ lại tăng, cuối cùng giảm biến động và ổn định hệ sinh thái.
![Outlier Ventures：Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0cdf69a2a12c753a31720c3a3b3e173f.webp(
Giá cả là một chỉ số quan trọng trong hệ sinh thái. Mặc dù không thể dự đoán chính xác tương lai, nhưng cần xem xét khía cạnh nhu cầu và cố gắng mô hình hóa và dự đoán nó. Thông qua mô phỏng Monte Carlo và quét tham số, có thể khám phá toàn bộ không gian giải pháp có sẵn, hiểu được khả năng trong các trường hợp khác nhau và xây dựng chiến lược toàn diện và linh hoạt hơn.
![Outlier Ventures: Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-435bd1b0ace052cfa82c2a225a653786.webp(
Ngoài ra, có thể phân bổ trọng số khác nhau cho quyền sở hữu. Ví dụ, trong giai đoạn đầu, các động lực trong hệ sinh thái có thể nhận được nhiều phân bổ quyền sở hữu Token hơn, trong khi đội ngũ nhận được phần ít hơn. Theo thời gian, tình hình có thể thay đổi, vì chúng tôi muốn xây dựng một mô hình tăng trưởng bền vững, không chỉ dựa vào quyền sở hữu Token để thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái.
![Outlier Ventures：Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4536866cbb79fd293d750cfd1f087444.webp(
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
11 thích
Phần thưởng
11
3
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
Web3ProductManager
· 08-12 02:09
hiển thị cho tôi dữ liệu giữ chân nhóm cho các mô hình token này... thật sự tò mò về các chỉ số ngày30
Thiết kế hệ sinh thái Token dựa trên dữ liệu: Hướng dẫn toàn diện từ phát hiện đến triển khai
Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu
Trong quá trình xây dựng hệ sinh thái Token, việc đạt được phát triển bền vững là một mục tiêu then chốt. Một nghiên cứu gần đây đã khám phá sâu về các vấn đề cốt lõi mà hệ sinh thái Token phải đối mặt và đưa ra một loạt các giải pháp và công cụ thực tiễn.
Nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của Token engineering, điều này cung cấp góc nhìn mới cho việc lập kế hoạch và xây dựng hệ thống Token. Đồng thời giới thiệu nhiều công cụ hữu ích, như công cụ mô phỏng dựa trên đại lý và mô hình Token định lượng (QTM), những công cụ này có thể cung cấp thông tin quý giá cho dự án ở các giai đoạn khác nhau, hỗ trợ quyết định thông minh. Bằng cách sử dụng những công cụ hỗ trợ này, các dự án khởi nghiệp Web3 sẽ có cơ hội lớn hơn để đạt được sự phát triển ổn định và bền vững lâu dài.
Nghiên cứu này nhấn mạnh vai trò quan trọng của kỹ thuật Token và các công cụ liên quan trong việc giúp các đội dự án đối phó với sự thay đổi, những công cụ này đã được chứng minh là vũ khí mạnh mẽ để thích ứng với hệ sinh thái Token đang thay đổi. Nhận thức này xuất phát từ việc nghiên cứu và thực hành sâu sắc về hệ sinh thái Token, giúp các bên tham gia có thể hiểu rõ hơn về động lực của hệ sinh thái và đưa ra các quyết định sáng suốt, có tầm nhìn hơn.
Thiết kế và tối ưu hóa Token trong ba giai đoạn
Giai đoạn phát hiện
Trong việc xây dựng một hệ sinh thái Token thành công, cần thực hiện một số bước quan trọng ở cấp độ vĩ mô:
Những bước này là nền tảng để xây dựng hệ sinh thái Token thành công.
Giai đoạn thiết kế
Tham số hóa là một bước quan trọng khác trong việc xây dựng hệ sinh thái Token, liên quan đến việc áp dụng nhiều công cụ định lượng khác nhau, chẳng hạn như bảng tính, cadCAD, Token Spice, Machinations và các công cụ mô phỏng khác. Những công cụ này giúp có được các mô hình đã được xác minh tối ưu, thực hiện phân tích rủi ro và dự đoán, và hiểu sâu về xu hướng cung cấp và định giá Token. Thông qua những công cụ định lượng này, có thể hiểu rõ hơn về hoạt động của hệ sinh thái, từ đó cung cấp hỗ trợ cho việc thiết kế và tối ưu hóa.
Giai đoạn triển khai
Giai đoạn triển khai sẽ đưa ra phân tích lý thuyết và thiết kế ban đầu vào thực tiễn, thật sự triển khai hệ sinh thái lên blockchain. Giai đoạn này cần sử dụng nhiều công cụ khác nhau, bao gồm các ngôn ngữ lập trình như Solidity, Rust và môi trường triển khai như Hardhat. Thông qua quá trình này, cuối cùng sẽ hiện thực hóa và vận hành các token hoặc sản phẩm hệ sinh thái thực tế trên blockchain.
Công cụ thiết kế Token
Trong các giai đoạn khác nhau của việc phát hiện, thiết kế và triển khai (, cần sử dụng một loạt các công cụ, những công cụ này có trọng tâm và loại hình khác nhau trong các lĩnh vực khác nhau. Những công cụ này không chỉ áp dụng cho lĩnh vực DeFi mà còn cho nhiều dự án ứng dụng, cơ sở hạ tầng, trò chơi và các lĩnh vực khác.
Khi xem xét ở mức độ chi tiết, có hai quan điểm: một quan điểm cho rằng có thể xem xét hệ sinh thái từ góc độ định tính, sử dụng tiêu chuẩn thị trường là đủ; quan điểm khác cho rằng cần tạo ra một bản sao số, mô phỏng toàn bộ hệ sinh thái theo tỉ lệ 1:1, vì điều này liên quan đến rủi ro tài chính lớn. Khi tiến tới một hướng chính xác hơn, kiến thức lập trình cần thiết cũng sẽ tăng lên, điều này cũng đặt ra yêu cầu cao hơn cho người dùng.
Trong hệ sinh thái Token, có nhiều công cụ giúp hiểu và thiết kế hệ thống. Từ trái sang phải, các công cụ bao gồm:
Việc lựa chọn công cụ và phương pháp phù hợp là rất quan trọng đối với sự thành công của các doanh nghiệp khởi nghiệp. Các loại công cụ khác nhau có thể cung cấp thông tin giá trị ở các giai đoạn khác nhau, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh và thúc đẩy sự phát triển bền vững của hệ sinh thái.
![Outlier Ventures：Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-44a07d89e581fbc1ec48304130f7388d.webp(
) Tổng quan về QTM
QTM là một mô hình Token định lượng, sử dụng thời gian mô phỏng cố định 10 năm, mỗi bước thời gian là một tháng. Vào đầu mỗi bước thời gian, Token được phát hành vào hệ sinh thái, bao gồm mô-đun khuyến khích, mô-đun sở hữu Token, mô-đun airdrop, v.v. Những Token này sau đó được phân bổ vào vài thùng nguyên liệu, rồi tiến hành phân phối lại hiệu dụng tổng quát một cách tinh vi hơn. Mô hình này cũng xem xét các khía cạnh kinh doanh bên ngoài chuỗi, như khả năng tiêu hủy hoặc mua lại, đo lường tỷ lệ người dùng áp dụng, v.v.
Cần lưu ý rằng chất lượng đầu ra của QTM phụ thuộc vào chất lượng đầu vào. Do đó, cần thực hiện nghiên cứu thị trường đầy đủ trước khi sử dụng QTM để có được thông tin đầu vào chính xác hơn. QTM được coi là công cụ giáo dục cho các công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu, giúp hiểu rõ hơn về hệ sinh thái của mình, nhưng không nên chỉ dựa vào kết quả của nó hoặc coi đó là lời khuyên tài chính.
![Outlier Ventures：Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-078e9fa8aa8974144f5994da1dce8355.webp(
) phân tích dữ liệu
Từ góc độ phân tích dữ liệu, có thể trích xuất nhiều loại dữ liệu khác nhau:
Dữ liệu công khai và có giá trị này nên được sử dụng đầy đủ để hiểu rõ hơn về các tham số hệ sinh thái và xác thực mô hình.
Ví dụ, có thể phân tích thời hạn sở hữu Token của các nhóm bên liên quan khác nhau, quan sát giá trị tối thiểu, trung bình, trung vị và giá trị tối đa, và so sánh phân khúc giữa các lĩnh vực ngành khác nhau.
![Outlier Ventures：Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d44dc739d197fa1ef14d72cc7b8dd11d.webp(
Một ví dụ khác là phân tích lịch sử số dư của các "Token Bucket". Lấy một hệ sinh thái Token cụ thể làm ví dụ, có thể theo dõi tất cả các giao dịch trong toàn bộ hệ sinh thái và phân loại chúng vào các "Token Bucket" cụ thể, chẳng hạn như địa chỉ liên quan đến dự án, địa chỉ liên quan đến sàn giao dịch tập trung và địa chỉ sàn giao dịch phi tập trung. Bằng cách này, có thể xem sự thay đổi số dư của từng bên liên quan và quan sát những gì đang xảy ra trong hệ sinh thái.
![Outlier Ventures: Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8deeda92b35f1f80f00597ed566715f5.webp(
Quan sát hành vi của các địa chỉ cụ thể có thể cung cấp thông tin quan trọng về tính thanh khoản của Token. Ví dụ, khi Token được gửi từ hợp đồng staking đến một địa chỉ cụ thể, có thể hiểu cách mà người nhận xử lý những Token này. Những thông tin này giúp hiểu hành vi của từng bên liên quan và có thể phản hồi dữ liệu này vào mô hình để điều chỉnh.
Bằng cách sử dụng những dữ liệu này, có thể thực hiện dự đoán, chẳng hạn như dự đoán tình hình cung cấp số dư của các loại token khác nhau trong hệ sinh thái trong khoảng mười năm tới, bao gồm quỹ, đội ngũ, phân bổ staking, tổng cung lưu thông và các bể thanh khoản. Đồng thời, cũng có thể thực hiện mô phỏng hoặc dự đoán giá cả. Những dự đoán này chủ yếu được sử dụng để hiểu mối quan hệ giữa quyền sở hữu cung và nhu cầu token, chứ không phải để đầu cơ hoặc tư vấn tài chính.
![Outlier Ventures：Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6b71e12aa773a7e432108b8a646dc5e.webp(
Ngoài ra, cũng có thể phân tích các khía cạnh khác như phân bổ các phần tiện ích khác nhau, tình hình staking, kế hoạch khuyến khích đào thanh khoản, cơ chế tiêu hủy, v.v. Việc hiểu rõ tình hình sử dụng tổng thể của Token là rất quan trọng, đặc biệt là khi xem xét các yếu tố chi phí của hệ sinh thái khuyến khích.
![Outlier Ventures：Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3cad2dd5bb0ae87757d3659ed8570862.webp(
Mô hình dựa trên dữ liệu
Trong hệ sinh thái Token, mối quan hệ giữa quyền sở hữu và giá cả có thể được hiểu thông qua việc phân tích các ví dụ về Token thực tế. Ví dụ, trong giai đoạn đầu của hệ sinh thái, một lượng lớn cung ứng được đưa vào thị trường thông qua quyền sở hữu, nhưng do sản phẩm có thể chưa đủ trưởng thành, nhu cầu thị trường không đủ, có thể dẫn đến giá Token giảm. Tình huống này có thể được mô phỏng thông qua mô hình ) như QTM( để quan sát hành vi tương tự.
Trong mô hình, có thể mô phỏng ba kịch bản nhu cầu khác nhau: hàm logic, hàm tuyến tính và tăng trưởng theo hàm số mũ. Bộ điều khiển quản lý lượng phát thải tại các thời điểm khác nhau, có thể quan sát thấy đối với mỗi kịch bản tăng trưởng và nhu cầu khác nhau, bộ điều khiển quản lý lượng phát thải khác nhau tại các thời điểm khác nhau.
Khi giá Token tăng lên, nhiều Token sẽ được phát hành vào hệ sinh thái, có thể dẫn đến việc các nhà đầu tư sớm bán Token, dẫn đến giá giảm. Ngược lại, khi giá thấp hơn mức giá đã định, lượng phát hành Token sẽ giảm. Tuy nhiên, lượng phát hành sẽ không giảm xuống bằng không, để đảm bảo rằng tất cả các nhà đầu tư ban đầu cuối cùng sẽ nhận được phần của họ. Thông qua cơ chế kiểm soát này, giá Token sẽ lại tăng, cuối cùng giảm biến động và ổn định hệ sinh thái.
![Outlier Ventures：Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0cdf69a2a12c753a31720c3a3b3e173f.webp(
Giá cả là một chỉ số quan trọng trong hệ sinh thái. Mặc dù không thể dự đoán chính xác tương lai, nhưng cần xem xét khía cạnh nhu cầu và cố gắng mô hình hóa và dự đoán nó. Thông qua mô phỏng Monte Carlo và quét tham số, có thể khám phá toàn bộ không gian giải pháp có sẵn, hiểu được khả năng trong các trường hợp khác nhau và xây dựng chiến lược toàn diện và linh hoạt hơn.
![Outlier Ventures: Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-435bd1b0ace052cfa82c2a225a653786.webp(
Ngoài ra, có thể phân bổ trọng số khác nhau cho quyền sở hữu. Ví dụ, trong giai đoạn đầu, các động lực trong hệ sinh thái có thể nhận được nhiều phân bổ quyền sở hữu Token hơn, trong khi đội ngũ nhận được phần ít hơn. Theo thời gian, tình hình có thể thay đổi, vì chúng tôi muốn xây dựng một mô hình tăng trưởng bền vững, không chỉ dựa vào quyền sở hữu Token để thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái.
![Outlier Ventures：Thiết kế và tối ưu hóa Token dựa trên dữ liệu])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4536866cbb79fd293d750cfd1f087444.webp(