Conception et optimisation des jetons basées sur les données
Outlier Ventures a récemment publié une vidéo qui explore en profondeur les problèmes de durabilité des écosystèmes de jetons. La vidéo met l'accent sur les principes et méthodes de l'ingénierie des jetons, offrant une nouvelle perspective pour construire des systèmes de jetons robustes. Elle présente également une série d'outils pratiques, comme des outils de simulation basés sur des agents et des modèles quantitatifs de jetons (QTM), qui peuvent fournir des informations précieuses à différentes étapes du projet, aidant ainsi à prendre des décisions éclairées.
Le contenu de la vidéo révèle le rôle clé de l'ingénierie des jetons et des outils connexes dans l'adaptation des projets aux changements, ces outils se révélant être des armes puissantes pour faire face à l'environnement en constante évolution des jetons. Cette prise de conscience provient d'une étude et d'une pratique approfondies de l'écosystème des jetons, permettant aux participants de mieux comprendre la dynamique de l'écosystème et de prendre des décisions plus éclairées et proactives.
Conception et optimisation des jetons en trois étapes
Phase de découverte
Construire un écosystème de jetons réussi nécessite d'exécuter plusieurs étapes clés à un niveau macro.
Définir clairement les problèmes et les défis auxquels on est confronté.
Clarifier le flux de valeur entre les parties prenantes
Discussion approfondie sur la rationalité de l'écosystème et de ses jetons
Établir une planification de haut niveau, y compris l'utilisation des jetons et les propositions de conception de divers contenus.
Ces étapes sont essentielles pour créer un écosystème de jetons réussi.
Phase de conception
La paramétrisation est une autre étape clé dans la construction d'un écosystème de jetons, impliquant l'application d'outils quantitatifs tels que des tableurs, des outils de simulation (cadCAD, Token Spice, Machinations, etc. ). Ces outils peuvent aider à obtenir des modèles validés et optimisés, à effectuer des analyses de risque et des prévisions, et à approfondir la compréhension des tendances d'offre et de valorisation des jetons. Grâce à ces outils quantitatifs, il est possible de mieux comprendre le fonctionnement de l'écosystème, fournissant un soutien solide pour sa conception et son optimisation.
phase de déploiement
La phase de déploiement met en pratique l'analyse théorique et la conception préliminaires en déployant l'écosystème sur la blockchain. Cette étape nécessite l'utilisation de divers outils, y compris différents langages de programmation ( tels que Solidity, Rust, etc. ) ainsi que des environnements de déploiement ( comme Hardhat, etc. ). Grâce à ce processus, des jetons ou produits d'écosystème réels sont finalement créés, permettant leur véritable mise en œuvre et fonctionnement sur la blockchain.
Outil de conception de jetons
À différentes étapes de la découverte, de la conception et du déploiement (, une série d'outils sont nécessaires, dont l'accent et le type varient également dans différents domaines. Ces outils sont non seulement adaptés au domaine DeFi, mais aussi à divers projets d'application, infrastructures, jeux, etc.
Lorsqu'on considère l'écosystème d'un point de vue qualitatif, il est suffisant d'utiliser des normes de marché, sans nécessiter de simulation. Un autre point de vue soutient qu'il est nécessaire de créer un jumeau numérique pour simuler l'ensemble de l'écosystème au ratio 1:1, car cela implique un risque financier considérable. À mesure que l'on avance vers une plus grande précision, les connaissances en programmation requises augmentent, tout comme les attentes envers les utilisateurs.
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basée sur les données])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-44a07d89e581fbc1ec48304130f7388d.webp(
Dans l'écosystème des jetons, il existe divers outils pour aider à comprendre et à concevoir le système:
Modèles de feuilles de calcul et outils qualitatifs ) tels que déclarations de problème, déclarations de problème des parties prenantes, cartographie des parties prenantes, etc. (
Raisonnement alimenté par l'IA ) comme modèle d'apprentissage automatique pour rédiger le design initial du jeton (
QTM) modèle de jeton quantitatif (
Outils de simulation ) tels que cadCAD (
Choisir les outils et les méthodes appropriés est essentiel au succès des startups. Différents types d'outils peuvent fournir des informations précieuses à différentes étapes, aidant les entreprises à prendre des décisions éclairées et à favoriser le développement durable de l'écosystème.
) Aperçu de QTM
QTM est un modèle de jeton quantitatif, utilisant une période de simulation fixe de 10 ans, avec un pas de temps d'un mois. Le modèle comprend des modules d'incitation, des modules de propriété de jetons, des modules d'airdrop, etc. Les jetons sont distribués à partir de ces modules dans plusieurs réservoirs de valeur, pour une redistribution d'utilité générale plus fine. Le modèle prend également en compte les aspects des activités hors chaîne, tels que l'état des fonds, la destruction ou le rachat, le taux d'adoption des utilisateurs, etc.
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basées sur les données]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-078e9fa8aa8974144f5994da1dce8355.webp(
Il est important de souligner que la qualité de sortie de QTM dépend de la qualité d'entrée. Une recherche de marché approfondie doit être effectuée avant utilisation pour obtenir des informations d'entrée précises. QTM est considéré comme un outil éducatif pour les startups, aidant à une compréhension préliminaire de l'écosystème, mais ne doit pas être utilisé pour en tirer des conseils financiers ou se fier uniquement à ses résultats.
) analyse de données
D'un point de vue analyse de données, il est possible d'extraire différents types de données :
Perspective macroéconomique : observer l'évolution globale du marché
Indicateurs de tour de financement : comprendre la situation de financement du projet
Comportement des participants : comprendre en profondeur les habitudes d'investissement
Données en chaîne : obtenir des indicateurs de croissance des utilisateurs, TVL, volume des transactions, etc.
Données des médias sociaux : analyser les informations sur des plateformes telles que Twitter, Reddit, Discord et Telegram.
Ces données publiques et précieuses devraient être pleinement exploitées pour mieux comprendre les paramètres de l'écosystème et valider les modèles.
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basées sur les données]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d44dc739d197fa1ef14d72cc7b8dd11d.webp(
Par exemple, il est possible d'analyser les données de la période d'acquisition, en observant les périodes d'acquisition des différents groupes de parties prenantes. Il est également possible de suivre toutes les transactions dans l'écosystème et de les classer dans des "bacs à jetons" spécifiques, tels que les adresses liées aux projets, les adresses des échanges centralisés et les adresses des échanges décentralisés. De cette manière, il est possible de voir le solde de chaque partie prenante et d'observer ce qui se passe dans l'ensemble de l'écosystème.
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basée sur les données])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8deeda92b35f1f80f00597ed566715f5.webp(
De plus, il est possible d'analyser le comportement d'adresses spécifiques pour comprendre la liquidité des jetons. Par exemple, lorsque des jetons sont envoyés d'un contrat de staking à une adresse spécifique, on peut observer comment le destinataire traite ces jetons. Ces informations aident à comprendre le comportement de chaque partie prenante et peuvent être intégrées dans le modèle pour des ajustements.
En utilisant ces données, il est possible de faire des prévisions, comme prédire la situation d'approvisionnement des soldes des différents jetons dans l'écosystème au cours des dix prochaines années, y compris les allocations de la fondation, de l'équipe, de la distribution de staking, de l'approvisionnement global en circulation et des pools de liquidité, etc. Parallèlement, il est également possible de simuler ou de prédire les prix. Ces prévisions aident à comprendre la relation entre l'appartenance de l'approvisionnement et la demande de jetons, ainsi qu'à saisir l'équilibre entre ces deux facteurs.
![Outlier Ventures : Conception et optimisation de jetons basées sur les données])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6b71e12aa773a7e432108b8a646dc5e.webp(
) Modèle basé sur les données
Une nouvelle façon de penser aux plans d'attribution consiste à introduire un mécanisme d'attribution de jetons ajusté, non affecté par la demande du marché. La libération des attributions sera contrôlée par le contrôleur en fonction de certains indicateurs de performance clés définis à l'avance, qui peuvent inclure le TVL, le volume des transactions, le taux d'adoption des utilisateurs, la rentabilité des affaires, etc.
Dans le modèle, trois scénarios de demande différents peuvent être simulés : fonction logique, fonction linéaire et croissance exponentielle. Le contrôleur gère différentes quantités d'émission à différents moments, permettant d'observer les variations des quantités libérées dans chaque scénario de croissance et de demande différent.
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basée sur les données]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3cad2dd5bb0ae87757d3659ed8570862.webp(
Lorsque le prix des jetons augmente, davantage de jetons seront libérés dans l'écosystème, ce qui pourrait amener les investisseurs précoces à vendre leurs jetons, entraînant ainsi une baisse des prix. Inversement, lorsque le prix est inférieur au prix prédéfini, l'émission de jetons sera réduite. Grâce à ce mécanisme de contrôle, le prix des jetons augmentera à nouveau, réduisant finalement la volatilité et stabilisant l'écosystème.
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basée sur les données])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0cdf69a2a12c753a31720c3a3b3e173f.webp(
De plus, il est possible d'attribuer des poids différents à l'attribution. Par exemple, à ses débuts, les incitations de l'écosystème pourraient recevoir une plus grande part de l'attribution des jetons, tandis que l'équipe en obtiendrait une part moindre. Au fil du temps, la situation pourrait évoluer, car nous souhaitons établir un modèle de croissance durable, et pas seulement compter sur l'attribution des jetons pour faire évoluer l'écosystème.
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basées sur des données])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-435bd1b0ace052cfa82c2a225a653786.webp(
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basée sur les données])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4536866cbb79fd293d750cfd1f087444.webp(
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
10 J'aime
Récompense
10
3
Reposter
Partager
Commentaire
0/400
SatoshiLegend
· 08-12 23:04
Simulation pure ? Ironique. Le rapport de test Prism de l'année dernière a validé les défauts mortels de l'ensemble du système.
Voir l'originalRépondre0
SatoshiNotNakamoto
· 08-12 18:21
Les jetons ont-ils encore besoin d'être conçus ? Il suffit de copier les smart contracts et de partir.
Voir l'originalRépondre0
AlwaysMissingTops
· 08-12 18:17
La vieille boîte à outils a encore révisé son discours.
Conception de jetons basée sur les données pour soutenir le développement durable de l'écosystème.
Conception et optimisation des jetons basées sur les données
Outlier Ventures a récemment publié une vidéo qui explore en profondeur les problèmes de durabilité des écosystèmes de jetons. La vidéo met l'accent sur les principes et méthodes de l'ingénierie des jetons, offrant une nouvelle perspective pour construire des systèmes de jetons robustes. Elle présente également une série d'outils pratiques, comme des outils de simulation basés sur des agents et des modèles quantitatifs de jetons (QTM), qui peuvent fournir des informations précieuses à différentes étapes du projet, aidant ainsi à prendre des décisions éclairées.
Le contenu de la vidéo révèle le rôle clé de l'ingénierie des jetons et des outils connexes dans l'adaptation des projets aux changements, ces outils se révélant être des armes puissantes pour faire face à l'environnement en constante évolution des jetons. Cette prise de conscience provient d'une étude et d'une pratique approfondies de l'écosystème des jetons, permettant aux participants de mieux comprendre la dynamique de l'écosystème et de prendre des décisions plus éclairées et proactives.
Conception et optimisation des jetons en trois étapes
Phase de découverte
Construire un écosystème de jetons réussi nécessite d'exécuter plusieurs étapes clés à un niveau macro.
Ces étapes sont essentielles pour créer un écosystème de jetons réussi.
Phase de conception
La paramétrisation est une autre étape clé dans la construction d'un écosystème de jetons, impliquant l'application d'outils quantitatifs tels que des tableurs, des outils de simulation (cadCAD, Token Spice, Machinations, etc. ). Ces outils peuvent aider à obtenir des modèles validés et optimisés, à effectuer des analyses de risque et des prévisions, et à approfondir la compréhension des tendances d'offre et de valorisation des jetons. Grâce à ces outils quantitatifs, il est possible de mieux comprendre le fonctionnement de l'écosystème, fournissant un soutien solide pour sa conception et son optimisation.
phase de déploiement
La phase de déploiement met en pratique l'analyse théorique et la conception préliminaires en déployant l'écosystème sur la blockchain. Cette étape nécessite l'utilisation de divers outils, y compris différents langages de programmation ( tels que Solidity, Rust, etc. ) ainsi que des environnements de déploiement ( comme Hardhat, etc. ). Grâce à ce processus, des jetons ou produits d'écosystème réels sont finalement créés, permettant leur véritable mise en œuvre et fonctionnement sur la blockchain.
Outil de conception de jetons
À différentes étapes de la découverte, de la conception et du déploiement (, une série d'outils sont nécessaires, dont l'accent et le type varient également dans différents domaines. Ces outils sont non seulement adaptés au domaine DeFi, mais aussi à divers projets d'application, infrastructures, jeux, etc.
Lorsqu'on considère l'écosystème d'un point de vue qualitatif, il est suffisant d'utiliser des normes de marché, sans nécessiter de simulation. Un autre point de vue soutient qu'il est nécessaire de créer un jumeau numérique pour simuler l'ensemble de l'écosystème au ratio 1:1, car cela implique un risque financier considérable. À mesure que l'on avance vers une plus grande précision, les connaissances en programmation requises augmentent, tout comme les attentes envers les utilisateurs.
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basée sur les données])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-44a07d89e581fbc1ec48304130f7388d.webp(
Dans l'écosystème des jetons, il existe divers outils pour aider à comprendre et à concevoir le système:
Choisir les outils et les méthodes appropriés est essentiel au succès des startups. Différents types d'outils peuvent fournir des informations précieuses à différentes étapes, aidant les entreprises à prendre des décisions éclairées et à favoriser le développement durable de l'écosystème.
) Aperçu de QTM
QTM est un modèle de jeton quantitatif, utilisant une période de simulation fixe de 10 ans, avec un pas de temps d'un mois. Le modèle comprend des modules d'incitation, des modules de propriété de jetons, des modules d'airdrop, etc. Les jetons sont distribués à partir de ces modules dans plusieurs réservoirs de valeur, pour une redistribution d'utilité générale plus fine. Le modèle prend également en compte les aspects des activités hors chaîne, tels que l'état des fonds, la destruction ou le rachat, le taux d'adoption des utilisateurs, etc.
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basées sur les données]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-078e9fa8aa8974144f5994da1dce8355.webp(
Il est important de souligner que la qualité de sortie de QTM dépend de la qualité d'entrée. Une recherche de marché approfondie doit être effectuée avant utilisation pour obtenir des informations d'entrée précises. QTM est considéré comme un outil éducatif pour les startups, aidant à une compréhension préliminaire de l'écosystème, mais ne doit pas être utilisé pour en tirer des conseils financiers ou se fier uniquement à ses résultats.
) analyse de données
D'un point de vue analyse de données, il est possible d'extraire différents types de données :
Ces données publiques et précieuses devraient être pleinement exploitées pour mieux comprendre les paramètres de l'écosystème et valider les modèles.
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basées sur les données]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d44dc739d197fa1ef14d72cc7b8dd11d.webp(
Par exemple, il est possible d'analyser les données de la période d'acquisition, en observant les périodes d'acquisition des différents groupes de parties prenantes. Il est également possible de suivre toutes les transactions dans l'écosystème et de les classer dans des "bacs à jetons" spécifiques, tels que les adresses liées aux projets, les adresses des échanges centralisés et les adresses des échanges décentralisés. De cette manière, il est possible de voir le solde de chaque partie prenante et d'observer ce qui se passe dans l'ensemble de l'écosystème.
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basée sur les données])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8deeda92b35f1f80f00597ed566715f5.webp(
De plus, il est possible d'analyser le comportement d'adresses spécifiques pour comprendre la liquidité des jetons. Par exemple, lorsque des jetons sont envoyés d'un contrat de staking à une adresse spécifique, on peut observer comment le destinataire traite ces jetons. Ces informations aident à comprendre le comportement de chaque partie prenante et peuvent être intégrées dans le modèle pour des ajustements.
En utilisant ces données, il est possible de faire des prévisions, comme prédire la situation d'approvisionnement des soldes des différents jetons dans l'écosystème au cours des dix prochaines années, y compris les allocations de la fondation, de l'équipe, de la distribution de staking, de l'approvisionnement global en circulation et des pools de liquidité, etc. Parallèlement, il est également possible de simuler ou de prédire les prix. Ces prévisions aident à comprendre la relation entre l'appartenance de l'approvisionnement et la demande de jetons, ainsi qu'à saisir l'équilibre entre ces deux facteurs.
![Outlier Ventures : Conception et optimisation de jetons basées sur les données])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6b71e12aa773a7e432108b8a646dc5e.webp(
) Modèle basé sur les données
Une nouvelle façon de penser aux plans d'attribution consiste à introduire un mécanisme d'attribution de jetons ajusté, non affecté par la demande du marché. La libération des attributions sera contrôlée par le contrôleur en fonction de certains indicateurs de performance clés définis à l'avance, qui peuvent inclure le TVL, le volume des transactions, le taux d'adoption des utilisateurs, la rentabilité des affaires, etc.
Dans le modèle, trois scénarios de demande différents peuvent être simulés : fonction logique, fonction linéaire et croissance exponentielle. Le contrôleur gère différentes quantités d'émission à différents moments, permettant d'observer les variations des quantités libérées dans chaque scénario de croissance et de demande différent.
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basée sur les données]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3cad2dd5bb0ae87757d3659ed8570862.webp(
Lorsque le prix des jetons augmente, davantage de jetons seront libérés dans l'écosystème, ce qui pourrait amener les investisseurs précoces à vendre leurs jetons, entraînant ainsi une baisse des prix. Inversement, lorsque le prix est inférieur au prix prédéfini, l'émission de jetons sera réduite. Grâce à ce mécanisme de contrôle, le prix des jetons augmentera à nouveau, réduisant finalement la volatilité et stabilisant l'écosystème.
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basée sur les données])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0cdf69a2a12c753a31720c3a3b3e173f.webp(
De plus, il est possible d'attribuer des poids différents à l'attribution. Par exemple, à ses débuts, les incitations de l'écosystème pourraient recevoir une plus grande part de l'attribution des jetons, tandis que l'équipe en obtiendrait une part moindre. Au fil du temps, la situation pourrait évoluer, car nous souhaitons établir un modèle de croissance durable, et pas seulement compter sur l'attribution des jetons pour faire évoluer l'écosystème.
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basées sur des données])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-435bd1b0ace052cfa82c2a225a653786.webp(
![Outlier Ventures : conception et optimisation de jetons basée sur les données])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4536866cbb79fd293d750cfd1f087444.webp(