Шлях до сталого розвитку екосистеми Токенів: проектування, оптимізація та застосування інструментів

У процесі побудови сталих токен-екосистем важливими є всебічне планування та точне виконання. Нещодавно опубліковане відео глибоко досліджує ключові проблеми, з якими стикається токен-екосистема, та пропонує ряд практичних рішень і інструментів.

Це відео підкреслює важливість принципів і методів токенінгу в плануванні та побудові токен-системи. Одночасно представлено кілька практичних інструментів, таких як симуляційні інструменти на основі агентів і кількісні токен-моделі (QTM), які можуть надати цінну інформацію на різних етапах проекту, сприяючи ухваленню рішень. Завдяки цим інструментам, стартапи Web3 мають потенціал для досягнення довгострокового стабільного розвитку.

Відеоконтент розкриває ключову роль токен інженерії та супутніх інструментів у здатності проектних команд реагувати на зміни. Ці інструменти виявилися потужними засобами для адаптації до постійно змінюючої токен екосистеми. Це усвідомлення виникло з глибокого вивчення та практики токен екосистеми, що дозволяє учасникам краще розуміти динаміку екосистеми та приймати більш обґрунтовані та перспективні рішення.

Токен дизайн та оптимізація трьох етапів

Виявлення етапу

Коли мова йде про створення успішної токен-екосистеми, необхідно виконати кілька ключових кроків на макрорівні. По-перше, чітко визначити проблему та ясно сформулювати виклики, з якими стикаються. По-друге, встановити рух вартості між зацікавленими сторонами, щоб забезпечити стійкість та збалансованість екосистеми. Одночасно важливо детально обговорити всю екосистему та доцільність її токена, включаючи відповідне використання токена. Крім того, стратегічне планування є також невід'ємною частиною, що охоплює, як ефективно використовувати токени та розробляти різні програми. Ці кроки є необхідними елементами для створення успішної токен-екосистеми.

Етап проектування

У процесі будівництва екосистеми токенів параметризація є ще одним ключовим етапом. Це включає в себе застосування кількісних інструментів, таких як електронні таблиці та різні інструменти моделювання. Ці інструменти можуть допомогти створити оптимізовані перевірені моделі, провести аналіз ризиків і прогнози, а також глибше зрозуміти тенденції постачання токенів і їх оцінки. Завдяки цим кількісним інструментам можна краще зрозуміти роботу екосистеми, що забезпечує потужну підтримку для її проектування та оптимізації.

Етап розгортання

Етап розгортання включає в себе впровадження теоретичного аналізу та дизайну на практиці, справжнє розгортання екосистеми на блокчейні. На цьому етапі потрібно використовувати різні інструменти, включаючи різні мови програмування та середовища розгортання. Через цей процес врешті-решт створюється фактичний токен екосистеми або продукт, що дозволяє йому дійсно реалізуватися та функціонувати на блокчейні.

Інструмент для проєктування токенів

На різних етапах (виявлення, проектування та впровадження) необхідно використовувати ряд інструментів, акценти та типи яких різняться в різних сферах. Ці інструменти підходять не лише для сфери DeFi, а й для різних проєктів, інфраструктури, ігор тощо.

При розгляді деталей існує дві точки зору: одна вважає, що екосистему можна оцінювати з якісної точки зору, достатньо використовувати ринкові стандарти; інша ж вважає, що необхідно створити цифровий двійник для 1:1 моделювання всієї екосистеми. З просуванням у більш точному напрямку, необхідні знання програмування зростають, що також підвищує вимоги до користувачів.

У токенній екосистемі є безліч інструментів, які можуть допомогти в розумінні та проектуванні цієї системи. Ці інструменти включають в себе моделі електронних таблиць, якісні інструменти (такі як формулювання проблем, картування зацікавлених сторін тощо), а також можна використовувати AI-орієнтоване міркування. Інструменти середнього рівня, такі як QTM (кількісний токен-модель), охоплюють кілька різних областей. А в складних умовах можна використовувати інструменти моделювання для 1:1 моделювання екосистеми.

Вибір відповідних інструментів і методів є критично важливим для успіху стартапів. Різні типи інструментів можуть надавати цінну інформацію на різних етапах, допомагаючи підприємствам приймати обґрунтовані рішення та сприяючи сталому розвитку екосистеми.

Огляд QTM

QTM є моделлю кількісного Токену, що використовує фіксований симульований період у 10 років, де кожен крок часу становить один місяць. На початку кожного кроку часу Токени вивільняються в екосистему, а потім розподіляються в кілька мета-баків для більш детального перерозподілу загальної корисності. Модель також враховує аспекти поза ланцюгом, включаючи можливість знищення або викупу, а також оцінку рівня прийняття користувачами тощо.

Необхідно підкреслити, що якість виходу цієї моделі залежить від якості вхідних даних. Тому перед використанням QTM потрібно провести достатнє ринкове дослідження, щоб отримати більш точну інформацію для вхідних даних. QTM розглядається як освітній інструмент для стартапів, що допомагає їм спочатку зрозуміти власну екосистему, але не слід робити жодних фінансових рекомендацій на основі цього.

Аналіз даних

З точки зору аналізу даних можна виділити різні типи даних. По-перше, можна спостерігати за розвитком загального ринку з макроекономічної точки зору. По-друге, можна звернути увагу на показники раундів збору коштів, щоб зрозуміти фінансування проєктів. Також можна дослідити поведінкові моделі учасників, щоб глибше зрозуміти інвестиційні звички.

Дані на ланцюгу мають суттєві відмінності від традиційних фінансів, оскільки дані на ланцюгу є відкритими для всіх. Можна отримати різні показники, такі як зростання користувачів, загальна заблокована вартість (TVL), обсяги торгівлі тощо. Також можна спостерігати, як різні механізми стимулювання впливають на роботу екосистеми. Соціальні медіа платформи також відіграють важливу роль в економіці токенів та успішності проектів.

Ці відкриті та цінні дані повинні бути повністю використані для кращого розуміння параметрів екосистеми та верифікації моделей. Наприклад, можна переглянути дані про терміни володіння, спостерігаючи за термінами володіння різних груп зацікавлених сторін. Також можна відстежувати всі транзакції в екосистемі, класифікуючи їх у певні "Токен" відра, спостерігаючи за змінами балансу кожної зацікавленої сторони.

Спостерігаючи за поведінкою певної адреси, можна отримати важливу інформацію про ліквідність токенів. Наприклад, можна дізнатися, як отримувач обробляє токени, отримані з контракту на стейкінг. Ця інформація допомагає зрозуміти поведінку кожного зацікавленого боку і може бути використана для коригування моделей.

Використовуючи ці дані, можна здійснити прогнози, наприклад, передбачити баланс постачання різних токенів в екосистемі протягом наступних десяти років. Також можна проводити симуляцію або прогнозування цін. Ці прогнози допомагають зрозуміти взаємозв'язок між постачанням і попитом на токени, а також зрозуміти баланс між цими двома факторами.

Модель, що базується на даних

Новий підхід до програми належності є важливою темою. Іноді люди вважають, що потрібно мати дуже довгий план належності, але це не завжди добре, оскільки це може призвести до дуже низького початкового обігу, що викликає спекуляцію на ринку та потенційні маніпуляції. Тому було запропоновано ввести механізм належності токена, що підлягає коригуванню, який не підлягає впливу ринкового попиту. Цей механізм контролюється контролером відповідно до заздалегідь визначених певних ключових показників ефективності.

У екосистемі токенів взаємозв'язок між приналежністю та ціною можна зрозуміти, аналізуючи приклади реальних токенів. Наприклад, у перший рік запуску екосистеми велика кількість постачання через приналежність потрапила на ринок, але через те, що продукт, можливо, ще не був достатньо зрілим, попит на ринку міг бути недостатнім, що призвело до зниження ціни токена. З часом, коли ситуація з прийняттям змінюється, користувачі починають приєднуватися і приносити збільшення доходу, можуть бути проведені викупи, і ціна врешті-решт відновиться.

У моделі можна змоделювати три різні сценарії попиту: логічна функція, лінійна функція та експоненціальне зростання. Контролер управляє різними обсягами викидів у різні моменти часу. Коли ціна токена зростає, в екосистему буде випущено більше токенів, що може призвести до продажу токенів ранніми інвесторами, а отже, до зниження ціни. І навпаки, коли ціна нижча за попередньо встановлену, обсяг випуску токенів зменшиться. Завдяки цьому механізму контролю ціна токена знову зросте, врешті-решт зменшуючи волатильність та стабілізуючи екосистему.

Ціна в екосистемі є дуже важливим показником. Хоча неможливо точно передбачити майбутнє, принаймні слід врахувати аспект попиту та спробувати його змоделювати та передбачити. Дослідження всього доступного простору рішень за допомогою моделювання Монте-Карло та параметричного сканування може допомогти зрозуміти можливості в різних ситуаціях і розробити більш всебічні та гнучкі стратегії.

Крім того, можна здійснити різне вагове розподілення цих належностей. Наприклад, на початковому етапі екосистемні стимули можуть отримати більше розподілу токенів, тоді як команда може отримати меншу частку. Однак, з часом ситуація може змінитися, оскільки ми хочемо створити стійку модель зростання, а не просто покладатися на належність токенів для стимулювання розвитку екосистеми.