El camino hacia el desarrollo sostenible del ecosistema de Token: diseño, optimización y aplicación de herramientas
Al construir un ecosistema de Token sostenible, la planificación integral y la ejecución precisa son fundamentales. Un video recientemente publicado explora a fondo los problemas centrales que enfrenta el ecosistema de Token y ofrece una serie de soluciones y herramientas prácticas.
El video enfatiza la importancia de los principios y métodos de la ingeniería de Token en la planificación y construcción de sistemas de Token. Al mismo tiempo, se presentan diversas herramientas prácticas, como herramientas de simulación basadas en proxy y modelos de Token cuantitativos (QTM), que pueden proporcionar información valiosa en diferentes etapas del proyecto, ayudando en la toma de decisiones. Con la ayuda de estas herramientas, los proyectos emprendedores de Web3 tienen la esperanza de lograr un desarrollo sólido y sostenible a largo plazo.
El contenido del video revela el papel clave de la ingeniería de Token y las herramientas relacionadas en la capacidad de los equipos de proyecto para enfrentar cambios. Estas herramientas se han demostrado ser poderosas armas para adaptarse a la cambiante ecología de Token. Este reconocimiento proviene de un estudio y práctica profundos del ecosistema de Token, lo que permite a los participantes comprender mejor la dinámica del ecosistema y tomar decisiones más informadas y proactivas.
Diseño y optimización de Token en tres etapas
Fase de descubrimiento
Al construir un exitoso ecosistema de Token, es necesario llevar a cabo varios pasos clave a nivel macro. Primero, definir claramente el problema y exponer con claridad los desafíos que se enfrentan. En segundo lugar, determinar el flujo de valor entre los interesados para asegurar la robustez y equilibrio del ecosistema. Al mismo tiempo, discutir a fondo la razonabilidad de todo el ecosistema y su Token, incluyendo el uso adecuado del Token. Además, la planificación a alto nivel también es indispensable, abarcando cómo utilizar efectivamente el Token y diseñar los diversos contenidos. Estos pasos son elementos necesarios para crear un exitoso ecosistema de Token.
Fase de diseño
En la construcción del ecosistema de Token, la parametrización es otro paso clave. Esto implica la aplicación de herramientas cuantitativas, como hojas de cálculo y diversas herramientas de simulación. Estas herramientas pueden ayudar a crear modelos validados y optimizados, realizar análisis de riesgos y predicciones, y profundizar en las tendencias de suministro y valoración de Token. A través de estas herramientas cuantitativas, se puede comprender mejor el funcionamiento del ecosistema, proporcionando un sólido apoyo para su diseño y optimización.
Fase de implementación
La fase de despliegue llevará el análisis teórico y el diseño preliminar a la práctica, implementando el ecosistema realmente en la blockchain. Esta fase requiere el uso de diversas herramientas, incluyendo diferentes lenguajes de programación y entornos de despliegue. A través de este proceso, se generará finalmente un Token o producto real del ecosistema, permitiendo que se implemente y funcione verdaderamente en la blockchain.
herramienta de diseño de Token
En diferentes etapas (descubrimiento, diseño y despliegue), es necesario utilizar una serie de herramientas, cuyo enfoque y tipo varían en diferentes campos. Estas herramientas son aplicables no solo en el ámbito de DeFi, sino también en diversos proyectos de aplicación, infraestructura, juegos, entre otros.
Al considerar el nivel de detalles, existen dos puntos de vista: uno sostiene que se puede observar el ecosistema desde una perspectiva cualitativa, y que utilizar los estándares del mercado es suficiente; el otro cree que es necesario crear un gemelo digital para simular el ecosistema en una proporción de 1:1. A medida que avanzamos hacia una dirección más precisa, el conocimiento de programación requerido aumentará, lo que también incrementa las exigencias para los usuarios.
En el ecosistema de Token, hay varias herramientas que pueden ayudar a comprender y diseñar dicho sistema. Estas herramientas incluyen modelos de hojas de cálculo, herramientas cualitativas (como declaraciones de problemas, mapeo de interesados, etc.), e incluso se puede utilizar el razonamiento impulsado por IA. Las herramientas de la parte intermedia, como el QTM (Modelo de Token Cuantitativo), abarcan varios campos diferentes. Y en entornos complejos, se pueden utilizar herramientas de simulación para modelar el ecosistema 1:1.
Elegir las herramientas y métodos adecuados es crucial para el éxito de una startup. Diferentes tipos de herramientas pueden proporcionar información valiosa en diferentes etapas, ayudando a las empresas a tomar decisiones informadas y fomentando el desarrollo continuo del ecosistema.
Resumen de QTM
QTM es un modelo de Token cuantitativo que utiliza un tiempo de simulación fijo de 10 años, con un intervalo de tiempo de un mes. Al inicio de cada intervalo de tiempo, se emiten Tokens en el ecosistema y luego se distribuyen en varios fondos para una redistribución de utilidad general más detallada. El modelo también considera aspectos de negocio fuera de la cadena, como la posibilidad de destrucción o recompra, y mide la tasa de adopción de los usuarios.
Es importante destacar que la calidad de la salida de este modelo depende de la calidad de la entrada. Por lo tanto, antes de utilizar QTM, se debe realizar una investigación de mercado adecuada para obtener información de entrada más precisa. QTM se considera una herramienta educativa para empresas emergentes que les ayuda a entender preliminarmente su propio ecosistema, pero no se deben extraer recomendaciones financieras de ella.
Análisis de datos
Desde la perspectiva del análisis de datos, se pueden extraer diferentes tipos de datos. En primer lugar, se puede observar el desarrollo del mercado en su conjunto desde la perspectiva del mercado macroeconómico. En segundo lugar, se pueden prestar atención a los indicadores de las rondas de financiación para entender la situación de financiación del proyecto. También se pueden estudiar los patrones de comportamiento de los participantes para comprender mejor los hábitos de inversión.
Los datos en la cadena tienen diferencias significativas en comparación con las finanzas tradicionales, ya que los datos en la cadena son visibles para todos. Se pueden obtener diversos indicadores, como el crecimiento de usuarios, el valor total bloqueado (TVL), el volumen de transacciones, etc. También se puede observar cómo diferentes mecanismos de incentivos afectan el funcionamiento del ecosistema. Las plataformas de redes sociales también juegan un papel importante en la economía de los Token y el rendimiento de los proyectos.
Estos datos públicos y valiosos deben ser plenamente utilizados para entender mejor los parámetros del ecosistema y validar los modelos. Por ejemplo, se pueden revisar los datos sobre el período de pertenencia y observar los períodos de pertenencia de diferentes grupos de interesados. También se pueden rastrear todas las transacciones dentro del ecosistema, clasificándolas en "cubos de Token" específicos y observando los cambios en el saldo de cada interesado.
A través de la observación del comportamiento de direcciones específicas, se puede proporcionar información importante sobre la liquidez de los Token. Por ejemplo, se puede entender cómo el receptor maneja los Token recibidos del contrato de staking. Esta información ayuda a comprender el comportamiento de cada parte interesada y se puede retroalimentar estos datos en el modelo para ajustes.
Utilizando estos datos, se pueden hacer predicciones, como prever la situación de suministro de saldo de diferentes barriles en el ecosistema durante los próximos diez años. También se pueden realizar simulaciones o predicciones de precios. Estas predicciones ayudan a entender la relación entre la pertenencia del suministro y la demanda de Token, así como el equilibrio entre ambos factores.
modelo impulsado por datos
Una nueva forma de pensar sobre los planes de asignación es un tema importante. A veces, las personas piensan que solo se necesita un plan de asignación muy largo, pero esto no siempre es bueno, ya que puede llevar a que la oferta circulante inicial sea muy baja, lo que provoca especulación y posibles comportamientos de manipulación en el mercado. Por lo tanto, se propuso la introducción de un mecanismo de asignación de Token ajustado, que no se ve afectado por la demanda del mercado. Este mecanismo es controlado por un controlador que gestiona la liberación de la asignación en función de ciertos indicadores clave de rendimiento definidos de antemano.
En el ecosistema de Token, la relación entre la pertenencia y el precio se puede entender analizando ejemplos de Token reales. Por ejemplo, en el primer año de inicio del ecosistema, una gran cantidad de suministro ingresó al mercado a través de la pertenencia, pero debido a que el producto aún podría no estar lo suficientemente maduro, la demanda del mercado podría ser insuficiente, lo que llevó a una caída en el precio del Token. A medida que pasa el tiempo, cuando la adopción cambia, los usuarios comienzan a unirse y a generar un aumento en los ingresos, se pueden realizar recompras, y el precio eventualmente se recuperará.
En el modelo, se pueden simular tres escenarios de demanda diferentes: funciones lógicas, funciones lineales y crecimiento exponencial. El controlador gestiona diferentes niveles de emisión en diferentes momentos. Cuando el precio del Token sube, se liberarán más Tokens en el ecosistema, lo que podría llevar a los inversionistas tempranos a vender Tokens, lo que a su vez podría causar una caída en el precio. Por el contrario, cuando el precio está por debajo del precio preestablecido, la cantidad de emisión de Tokens se reducirá. A través de este mecanismo de control, el precio del Token volverá a subir, reduciendo finalmente la volatilidad y estabilizando el ecosistema.
El precio es un indicador muy importante en el ecosistema. Aunque no se puede predecir con precisión el futuro, al menos se debe considerar el aspecto de la demanda y tratar de modelarlo y predecirlo. Explorar todo el espacio de soluciones disponibles a través de simulaciones de Monte Carlo y escaneo de parámetros puede ayudar a comprender las posibilidades en diferentes escenarios y desarrollar estrategias más completas y flexibles.
Además, se puede llevar a cabo una distribución ponderada diferente de estas atribuciones. Por ejemplo, en la fase inicial, los incentivos del ecosistema pueden recibir una mayor asignación de asignaciones de Token, mientras que el equipo puede obtener una menor parte. Sin embargo, a medida que pasa el tiempo, la situación puede cambiar, ya que queremos establecer un modelo de crecimiento sostenible, y no solo depender de las asignaciones de Token para impulsar el desarrollo del ecosistema.
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SocialAnxietyStaker
· 08-09 15:23
¡Qué rápido, otro que hace herramientas!
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ArbitrageBot
· 08-09 04:09
¡Otra herramienta nueva, realmente huele bien!
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TopEscapeArtist
· 08-09 04:07
El equipo del proyecto ha comenzado a utilizar herramientas de manera más rápida, luego el Rug Pull será más veloz.
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RunWhenCut
· 08-09 04:07
¿Se puede salvar con herramientas de apilamiento duro?
El futuro de la ingeniería de Token: herramientas de diseño que ayudan al desarrollo sostenible del ecosistema
El camino hacia el desarrollo sostenible del ecosistema de Token: diseño, optimización y aplicación de herramientas
Al construir un ecosistema de Token sostenible, la planificación integral y la ejecución precisa son fundamentales. Un video recientemente publicado explora a fondo los problemas centrales que enfrenta el ecosistema de Token y ofrece una serie de soluciones y herramientas prácticas.
El video enfatiza la importancia de los principios y métodos de la ingeniería de Token en la planificación y construcción de sistemas de Token. Al mismo tiempo, se presentan diversas herramientas prácticas, como herramientas de simulación basadas en proxy y modelos de Token cuantitativos (QTM), que pueden proporcionar información valiosa en diferentes etapas del proyecto, ayudando en la toma de decisiones. Con la ayuda de estas herramientas, los proyectos emprendedores de Web3 tienen la esperanza de lograr un desarrollo sólido y sostenible a largo plazo.
El contenido del video revela el papel clave de la ingeniería de Token y las herramientas relacionadas en la capacidad de los equipos de proyecto para enfrentar cambios. Estas herramientas se han demostrado ser poderosas armas para adaptarse a la cambiante ecología de Token. Este reconocimiento proviene de un estudio y práctica profundos del ecosistema de Token, lo que permite a los participantes comprender mejor la dinámica del ecosistema y tomar decisiones más informadas y proactivas.
Diseño y optimización de Token en tres etapas
Fase de descubrimiento
Al construir un exitoso ecosistema de Token, es necesario llevar a cabo varios pasos clave a nivel macro. Primero, definir claramente el problema y exponer con claridad los desafíos que se enfrentan. En segundo lugar, determinar el flujo de valor entre los interesados para asegurar la robustez y equilibrio del ecosistema. Al mismo tiempo, discutir a fondo la razonabilidad de todo el ecosistema y su Token, incluyendo el uso adecuado del Token. Además, la planificación a alto nivel también es indispensable, abarcando cómo utilizar efectivamente el Token y diseñar los diversos contenidos. Estos pasos son elementos necesarios para crear un exitoso ecosistema de Token.
Fase de diseño
En la construcción del ecosistema de Token, la parametrización es otro paso clave. Esto implica la aplicación de herramientas cuantitativas, como hojas de cálculo y diversas herramientas de simulación. Estas herramientas pueden ayudar a crear modelos validados y optimizados, realizar análisis de riesgos y predicciones, y profundizar en las tendencias de suministro y valoración de Token. A través de estas herramientas cuantitativas, se puede comprender mejor el funcionamiento del ecosistema, proporcionando un sólido apoyo para su diseño y optimización.
Fase de implementación
La fase de despliegue llevará el análisis teórico y el diseño preliminar a la práctica, implementando el ecosistema realmente en la blockchain. Esta fase requiere el uso de diversas herramientas, incluyendo diferentes lenguajes de programación y entornos de despliegue. A través de este proceso, se generará finalmente un Token o producto real del ecosistema, permitiendo que se implemente y funcione verdaderamente en la blockchain.
herramienta de diseño de Token
En diferentes etapas (descubrimiento, diseño y despliegue), es necesario utilizar una serie de herramientas, cuyo enfoque y tipo varían en diferentes campos. Estas herramientas son aplicables no solo en el ámbito de DeFi, sino también en diversos proyectos de aplicación, infraestructura, juegos, entre otros.
Al considerar el nivel de detalles, existen dos puntos de vista: uno sostiene que se puede observar el ecosistema desde una perspectiva cualitativa, y que utilizar los estándares del mercado es suficiente; el otro cree que es necesario crear un gemelo digital para simular el ecosistema en una proporción de 1:1. A medida que avanzamos hacia una dirección más precisa, el conocimiento de programación requerido aumentará, lo que también incrementa las exigencias para los usuarios.
En el ecosistema de Token, hay varias herramientas que pueden ayudar a comprender y diseñar dicho sistema. Estas herramientas incluyen modelos de hojas de cálculo, herramientas cualitativas (como declaraciones de problemas, mapeo de interesados, etc.), e incluso se puede utilizar el razonamiento impulsado por IA. Las herramientas de la parte intermedia, como el QTM (Modelo de Token Cuantitativo), abarcan varios campos diferentes. Y en entornos complejos, se pueden utilizar herramientas de simulación para modelar el ecosistema 1:1.
Elegir las herramientas y métodos adecuados es crucial para el éxito de una startup. Diferentes tipos de herramientas pueden proporcionar información valiosa en diferentes etapas, ayudando a las empresas a tomar decisiones informadas y fomentando el desarrollo continuo del ecosistema.
Resumen de QTM
QTM es un modelo de Token cuantitativo que utiliza un tiempo de simulación fijo de 10 años, con un intervalo de tiempo de un mes. Al inicio de cada intervalo de tiempo, se emiten Tokens en el ecosistema y luego se distribuyen en varios fondos para una redistribución de utilidad general más detallada. El modelo también considera aspectos de negocio fuera de la cadena, como la posibilidad de destrucción o recompra, y mide la tasa de adopción de los usuarios.
Es importante destacar que la calidad de la salida de este modelo depende de la calidad de la entrada. Por lo tanto, antes de utilizar QTM, se debe realizar una investigación de mercado adecuada para obtener información de entrada más precisa. QTM se considera una herramienta educativa para empresas emergentes que les ayuda a entender preliminarmente su propio ecosistema, pero no se deben extraer recomendaciones financieras de ella.
Análisis de datos
Desde la perspectiva del análisis de datos, se pueden extraer diferentes tipos de datos. En primer lugar, se puede observar el desarrollo del mercado en su conjunto desde la perspectiva del mercado macroeconómico. En segundo lugar, se pueden prestar atención a los indicadores de las rondas de financiación para entender la situación de financiación del proyecto. También se pueden estudiar los patrones de comportamiento de los participantes para comprender mejor los hábitos de inversión.
Los datos en la cadena tienen diferencias significativas en comparación con las finanzas tradicionales, ya que los datos en la cadena son visibles para todos. Se pueden obtener diversos indicadores, como el crecimiento de usuarios, el valor total bloqueado (TVL), el volumen de transacciones, etc. También se puede observar cómo diferentes mecanismos de incentivos afectan el funcionamiento del ecosistema. Las plataformas de redes sociales también juegan un papel importante en la economía de los Token y el rendimiento de los proyectos.
Estos datos públicos y valiosos deben ser plenamente utilizados para entender mejor los parámetros del ecosistema y validar los modelos. Por ejemplo, se pueden revisar los datos sobre el período de pertenencia y observar los períodos de pertenencia de diferentes grupos de interesados. También se pueden rastrear todas las transacciones dentro del ecosistema, clasificándolas en "cubos de Token" específicos y observando los cambios en el saldo de cada interesado.
A través de la observación del comportamiento de direcciones específicas, se puede proporcionar información importante sobre la liquidez de los Token. Por ejemplo, se puede entender cómo el receptor maneja los Token recibidos del contrato de staking. Esta información ayuda a comprender el comportamiento de cada parte interesada y se puede retroalimentar estos datos en el modelo para ajustes.
Utilizando estos datos, se pueden hacer predicciones, como prever la situación de suministro de saldo de diferentes barriles en el ecosistema durante los próximos diez años. También se pueden realizar simulaciones o predicciones de precios. Estas predicciones ayudan a entender la relación entre la pertenencia del suministro y la demanda de Token, así como el equilibrio entre ambos factores.
modelo impulsado por datos
Una nueva forma de pensar sobre los planes de asignación es un tema importante. A veces, las personas piensan que solo se necesita un plan de asignación muy largo, pero esto no siempre es bueno, ya que puede llevar a que la oferta circulante inicial sea muy baja, lo que provoca especulación y posibles comportamientos de manipulación en el mercado. Por lo tanto, se propuso la introducción de un mecanismo de asignación de Token ajustado, que no se ve afectado por la demanda del mercado. Este mecanismo es controlado por un controlador que gestiona la liberación de la asignación en función de ciertos indicadores clave de rendimiento definidos de antemano.
En el ecosistema de Token, la relación entre la pertenencia y el precio se puede entender analizando ejemplos de Token reales. Por ejemplo, en el primer año de inicio del ecosistema, una gran cantidad de suministro ingresó al mercado a través de la pertenencia, pero debido a que el producto aún podría no estar lo suficientemente maduro, la demanda del mercado podría ser insuficiente, lo que llevó a una caída en el precio del Token. A medida que pasa el tiempo, cuando la adopción cambia, los usuarios comienzan a unirse y a generar un aumento en los ingresos, se pueden realizar recompras, y el precio eventualmente se recuperará.
En el modelo, se pueden simular tres escenarios de demanda diferentes: funciones lógicas, funciones lineales y crecimiento exponencial. El controlador gestiona diferentes niveles de emisión en diferentes momentos. Cuando el precio del Token sube, se liberarán más Tokens en el ecosistema, lo que podría llevar a los inversionistas tempranos a vender Tokens, lo que a su vez podría causar una caída en el precio. Por el contrario, cuando el precio está por debajo del precio preestablecido, la cantidad de emisión de Tokens se reducirá. A través de este mecanismo de control, el precio del Token volverá a subir, reduciendo finalmente la volatilidad y estabilizando el ecosistema.
El precio es un indicador muy importante en el ecosistema. Aunque no se puede predecir con precisión el futuro, al menos se debe considerar el aspecto de la demanda y tratar de modelarlo y predecirlo. Explorar todo el espacio de soluciones disponibles a través de simulaciones de Monte Carlo y escaneo de parámetros puede ayudar a comprender las posibilidades en diferentes escenarios y desarrollar estrategias más completas y flexibles.
Además, se puede llevar a cabo una distribución ponderada diferente de estas atribuciones. Por ejemplo, en la fase inicial, los incentivos del ecosistema pueden recibir una mayor asignación de asignaciones de Token, mientras que el equipo puede obtener una menor parte. Sin embargo, a medida que pasa el tiempo, la situación puede cambiar, ya que queremos establecer un modelo de crecimiento sostenible, y no solo depender de las asignaciones de Token para impulsar el desarrollo del ecosistema.