數據驅動的代幣設計與優化

在代幣生態系統的構建過程中，實現可持續發展是一個關鍵目標。最近一項研究深入探討了代幣生態系統面臨的核心問題，並提出了一系列實用解決方案和工具。

研究強調了代幣工程的重要性，這爲規劃和構建代幣系統提供了新視角。同時介紹了多種實用工具，如基於代理的模擬仿真工具和量化代幣模型(QTM)等，這些工具可在不同階段爲項目提供有價值的信息，助力明智決策。利用這些輔助工具，Web3初創項目將有更大機會實現長期穩定發展。

這項研究突出了代幣工程及相關工具在項目團隊應對變化方面的關鍵作用，這些工具被證明是適應不斷變化的代幣生態的強大武器。這一認知源於對代幣生態系統的深入研究和實踐，使參與者能夠更好地理解生態系統的動態，並做出更加明智、富有遠見的決策。

代幣設計和優化的三個階段

發現階段

在構建成功的代幣生態系統時，需要在宏觀層面執行幾個關鍵步驟:

1. 明確定義問題，清晰闡述面臨的挑戰。
2. 明確價值在利益相關者之間的流動，確保生態系統的穩健性和平衡性。
3. 深入討論整個生態系統及其代幣的合理性，包括對代幣的合理使用。
4. 進行高層次規劃，涵蓋如何有效運用代幣以及設計各項內容的方案。

這些步驟是打造成功代幣生態系統的基礎。

設計階段

參數化是代幣生態系統建設中的另一個關鍵步驟，涉及應用多種定量工具，如電子表格、cadCAD、Token Spice、Machinations等仿真工具。這些工具可幫助獲得經過優化驗證的模型，進行風險分析和預測，深入了解代幣供應和估值趨勢。通過這些定量工具，可以更好地理解生態系統的運作，爲其設計和優化提供支持。

部署階段

部署階段將前期的理論分析和設計付諸實踐，將生態系統真正部署到區塊鏈上。這一階段需要運用多種工具，包括Solidity、Rust等編程語言以及Hardhat等部署環境。通過這個過程，最終在區塊鏈上實現並運行實際的生態系統代幣或產品。

代幣設計工具

在不同階段(發現、設計和部署)中，需要使用一系列工具，這些工具的重點和類型在不同領域中也有所不同。這些工具不僅適用於DeFi領域，還適用於各種應用項目、基礎設施、遊戲等領域。

在考慮細節層面時，存在兩種觀點:一種認爲可以從定性角度看待生態系統，使用市場標準就足夠;另一種則認爲需要創建數字孿生體，對整個生態系統進行1:1模擬，因爲這涉及大量資金風險。隨着向更精確方向發展，所需的編程知識也會增加，這也對用戶提出了更高要求。

在代幣生態系統中，有多種工具可幫助理解和設計系統。從左到右，工具包括:

• 電子表格模型和定性工具(如問題陳述、利益相關者映射等)
• AI驅動的推理(如用機器學習模型起草初步代幣設計)
• QTM(量化代幣模型)，覆蓋多個領域的電子表格模型
• cadCAD等可在復雜環境下對生態系統進行1:1建模的仿真工具

選擇適當的工具和方法對初創企業的成功至關重要。不同類型的工具可在不同階段提供有價值的信息，幫助企業做出明智決策，促進生態系統的持續發展。

QTM概述

QTM是一種量化代幣模型，採用10年的固定模擬時間，每個時間步長爲一個月。在每個時間步長開始時，代幣被排放到生態系統中，包括激勵模塊、代幣歸屬模塊、空投模塊等。這些代幣隨後被分配到幾個元桶中，再進行更細化的廣義效用再分配。該模型還考慮了鏈下業務方面，如可進行銷毀或回購，衡量用戶採用率等。

需要注意的是，QTM的輸出質量取決於輸入質量。因此，使用QTM前必須進行充分的市場研究，以獲取更準確的輸入信息。QTM被視爲早期創業公司的教育工具，有助於初步了解自身生態系統，但不應僅依賴其結果或將其作爲財務建議。

數據分析

從數據分析角度，可以提取多種類型的數據:

1. 宏觀市場視角，觀察整體市場發展情況。
2. 籌款輪次指標，了解項目融資情況。
3. 參與者行爲模式研究。
4. 鏈上數據分析，包括用戶增長、總鎖定價值(TVL)、交易量等。
5. 社交媒體平台數據分析。

這些公開且有價值的數據應被充分利用，以更好地理解生態系統參數並驗證模型。

例如，可以分析不同利益相關者羣體的代幣歸屬期限，觀察最小值、平均值、中位數和最大值，並對不同行業領域進行細分比較。

另一個例子是分析代幣桶的歷史餘額。以某個代幣生態系統爲例，可以追蹤整個生態系統中的所有交易，將它們分類到特定的"代幣桶"中，如與項目相關的地址、中心化交易所相關地址以及去中心化交易所地址等。通過這種方式，可以查看每個利益相關者的餘額變化，觀察生態系統中正在發生的情況。

觀察特定地址的行爲可以提供關於代幣流動性的重要信息。例如，當代幣從質押合約發送到特定地址時，可以了解接收者對這些代幣的處理方式。這些信息有助於理解每個利益相關者的行爲，並可將這些數據反饋到模型中進行調整。

利用這些數據，可以進行預測，如對未來十年左右生態系統中不同桶的餘額供應情況進行預測，包括基金會、團隊、質押分配、總體流通供應以及流動性池等。同時，也可以進行價格模擬或預測。這些預測主要用於理解供應歸屬和代幣需求之間的關係，而非投機或金融建議。

此外，還可以分析其他方面，如不同效用部分的分配、質押情況、流動性挖礦激勵計劃、銷毀機制等。理解代幣的整體使用情況非常重要，尤其是在考慮激勵生態系統的成本因素時。

數據驅動的模型

在代幣生態系統中，歸屬和價格之間的關係可以通過分析真實代幣的實例來理解。例如，在生態系統初期，大量供應通過歸屬進入市場，但由於產品可能還不夠成熟，市場需求不足，可能導致代幣價格下降。這種情況可以通過模型(如QTM)進行模擬，觀察到類似的行爲。

在模型中，可以模擬三種不同的需求場景:邏輯函數、線性函數和指數增長。控制器管理不同時間點的排放量，可以觀察到對於每種不同的增長和需求情景，控制器在不同時間點管理不同的釋放量。

當代幣價格漲時，更多代幣會釋放到生態系統中，可能導致早期投資者出售代幣，進而導致價格下降。相反，當價格低於預設價格時，代幣發行量會減少。然而，發行量不會降至零，以確保所有初始投資者最終獲得應得份額。通過這種控制機制，代幣價格將再次漲，最終減少波動性並穩定生態系統。

價格是生態系統中的重要指標。雖然無法準確預測未來，但應考慮需求方面並嘗試對其進行建模和預測。通過蒙特卡羅模擬和參數掃描，可以探索整個可用的解決方案空間，了解不同情況下的可能性，制定更全面和靈活的策略。

此外，還可以對歸屬進行不同的加權分配。例如，在初始階段，生態系統激勵可能獲得更多的代幣歸屬分配，而團隊獲得較少份額。隨着時間推移，情況可能會發生變化，因爲我們希望建立可持續的增長模式，而不僅僅依靠代幣歸屬來驅動生態系統發展。