Sustentabilidade do Ecossistema de Tokens: Perspectivas Abrangentes e Ferramentas Práticas

O desenvolvimento sustentável do ecossistema de Tokens é um tópico chave. Um vídeo recentemente lançado explora profundamente os principais desafios que o ecossistema de Tokens enfrenta e oferece soluções e ferramentas práticas.

O vídeo enfatiza os princípios e métodos da engenharia de Token, oferecendo uma nova perspectiva para o planejamento e construção de sistemas de Token. Ao mesmo tempo, introduz uma série de ferramentas práticas, como ferramentas de simulação baseadas em agentes e QTM, que podem fornecer informações valiosas em diferentes etapas, ajudando os projetos a tomar decisões informadas. Com a ajuda dessas ferramentas auxiliares, projetos iniciantes em Web3 terão a oportunidade de alcançar um crescimento duradouro.

Este vídeo traz uma nova compreensão, destacando o papel fundamental da engenharia de Token e das ferramentas relacionadas na capacidade das equipas de projeto de lidar com mudanças. Estas ferramentas têm-se mostrado armas poderosas para se adaptar a um ecossistema de Token em constante evolução. Esta compreensão foi possível graças a uma pesquisa e prática aprofundadas no ecossistema de Token, permitindo que os participantes compreendam melhor a dinâmica do ecossistema e façam decisões mais informadas e visionárias.

Design e otimização de Token em três fases

Fase de Descoberta

Para construir um ecossistema de Token bem-sucedido, é necessário executar alguns passos-chave em um nível macro:

1. Defina claramente o problema e declare claramente os desafios enfrentados.
2. Esclarecer o fluxo de valor entre as partes interessadas, garantindo a robustez e o equilíbrio do ecossistema.
3. Discussão e consideração aprofundada da razoabilidade de todo o ecossistema e dos seus Tokens, incluindo o uso razoável dos Tokens.
4. Realizar um planeamento de alto nível, abrangendo como utilizar efetivamente o Token e o design de várias propostas.

Esses passos são elementos indispensáveis para criar um ecossistema de Token bem-sucedido.

Fase de Design

A parametrização é outro passo crucial, envolvendo a aplicação de ferramentas quantitativas, como folhas de cálculo, cadCAD, Token Spice, Machinations e outras ferramentas de simulação. Essas ferramentas ajudam a obter modelos validados e otimizados, realizar análises de risco e previsões, além de proporcionar uma compreensão profunda das tendências de fornecimento e avaliação de tokens. Com essas ferramentas quantitativas, é possível entender melhor o funcionamento do ecossistema, oferecendo um forte suporte para seu design e otimização.

fase de implementação

A fase de implementação coloca em prática a análise teórica e o design anteriores, implantando o ecossistema verdadeiramente na blockchain. Esta fase requer o uso de várias ferramentas, incluindo diferentes linguagens de programação como Solidity, Rust, entre outras, assim como ambientes de implementação como Hardhat. Através deste processo, são gerados os tokens ou produtos do ecossistema, permitindo que estes sejam realmente implementados e operados na blockchain.

Ferramenta de Design de Token

Em diferentes fases, na descoberta, design e implementação de (, é necessário utilizar uma série de ferramentas, cujo foco e tipo podem variar em diferentes áreas. Elas são aplicáveis não apenas no campo DeFi, mas também em diversos projetos de aplicações, infraestrutura, jogos, entre outros.

Ao considerar o nível de detalhes, existem duas opiniões: uma acredita que se pode ver o ecossistema a partir de uma perspectiva qualitativa, utilizando padrões de mercado é suficiente, não sendo necessária nenhuma simulação; a outra acredita que é necessário criar gêmeos digitais, simulando o ecossistema em uma proporção de 1:1, pois isso envolve um grande risco financeiro. À medida que avançamos para uma direção mais precisa e a intensidade dos recursos aumenta, o conhecimento de programação necessário também aumenta. Isso também eleva os requisitos para os usuários - eles precisam ter habilidades de programação para lidar com modelos mais complexos, o que pode afetar a facilidade de uso.

Existem várias ferramentas no ecossistema de Token que podem ajudar a entender e a projetar esse sistema. No lado esquerdo, há modelos de planilhas e algumas ferramentas qualitativas, como declarações de problemas, declarações de problemas das partes interessadas, mapeamento de partes interessadas e fluxos de valor específicos, entre outros. É possível até utilizar raciocínio impulsionado por IA, como usar modelos de aprendizagem de máquina para redigir o primeiro design do Token.

Na parte central, o modelo de Token de quantificação QTM), embora também seja um modelo de folha de cálculo, abrange vários domínios diferentes, não se limitando ao DeFi. Esta ampla cobertura pode levar a uma perda de precisão, mas realmente pode ajudar startups a obter insights de primeira mão, bem como uma compreensão preliminar de seu ecossistema de tokens.

No extremo direito, existem ferramentas de simulação como cadCAD que permitem modelar ecossistemas em 1:1 em ambientes complexos. Escolher as ferramentas e métodos adequados é crucial para o sucesso das startups. Diferentes tipos de ferramentas podem fornecer informações valiosas em diferentes estágios, ajudando as empresas a tomar decisões informadas e a promover o desenvolvimento contínuo do ecossistema.

( Visão Geral do QTM

QTM é um modelo de Token de quantificação que adota um tempo de simulação fixo de 10 anos, com cada passo de tempo de um mês, portanto, é mais semelhante a um modelo de simulação macro, e não a um modelo altamente preciso. No início de cada passo de tempo, os Tokens são emitidos para o ecossistema, portanto, o modelo inclui módulos de incentivo, módulos de atribuição de Tokens, módulos de airdrop, etc. Em seguida, esses Tokens serão alocados em vários barris, onde uma redistribuição mais detalhada da utilidade geral ocorrerá. Depois, recompensas e pagamentos serão definidos a partir dessas ferramentas de utilidade. Além disso, em termos de negócios off-chain, isso também considera a situação geral de financiamento dos negócios, como a possibilidade de queima ou recompra, bem como a medição da taxa de adoção do usuário ou a definição da situação de adoção do usuário.

É importante enfatizar que a qualidade da saída deste modelo depende da qualidade da entrada. Portanto, antes de usar o QTM, é necessário realizar uma pesquisa de mercado adequada para obter informações de entrada mais precisas e entender melhor o que está acontecendo. Isso pode resultar em saídas mais próximas da realidade. O QTM é visto como uma ferramenta educacional para startups, ajudando-as a entender preliminarmente seu ecossistema, mas não deve ser utilizado para retirar quaisquer conselhos financeiros, nem deve-se depender apenas dos resultados apresentados.

![Outlier Ventures: Design e otimização de Token baseados em dados])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-078e9fa8aa8974144f5994da1dce8355.webp###

( análise de dados

Do ponto de vista da análise de dados, diferentes tipos de dados podem ser extraídos. Primeiro, pode-se observar o desenvolvimento do mercado como um todo a partir da perspectiva do mercado macroeconômico, incluindo o mercado DeFi e o mercado de criptomoedas. Em seguida, pode-se focar nos indicadores das rodadas de financiamento para entender a situação de financiamento dos projetos, como a quantidade de fundos levantados, a avaliação e a situação de vendas do volume de oferta em diferentes rodadas. Em segundo lugar, também se pode estudar os padrões de comportamento dos participantes para entender melhor os hábitos de investimento dos outros.

Em comparação com as finanças tradicionais, os dados na cadeia têm diferenças significativas, pois os dados na cadeia são publicamente visíveis para todos e quase todas as transações no ecossistema podem ser visualizadas. A partir disso, é possível obter vários indicadores, como o crescimento de usuários, o valor total bloqueado )TVL###, volume de transações, entre outros. E o que é ainda mais interessante é que também se pode observar como diferentes mecanismos de incentivo afetam o funcionamento do ecossistema. Além disso, plataformas de mídia social como Twitter, Reddit, Discord e Telegram desempenham um papel importante na economia de tokens e no desempenho de projetos.

Estas informações são dados públicos e muito valiosos, devendo ser plenamente aproveitados para entender melhor os parâmetros do ecossistema e validar o modelo.

Por exemplo, é possível verificar dados semelhantes à criação de prazos de vesting. De uma forma geral, pode-se observar os prazos de vesting de diferentes grupos de partes interessadas. É possível ver o valor mínimo, a média, a mediana e o valor máximo dos prazos de vesting, que são análises efetuadas sobre os prazos de vesting de todos os diferentes domínios. Também é possível segmentar os mesmos dados para distinguir diferentes setores da indústria. Assim, é possível ver que a distribuição de dados em diferentes domínios pode ter grandes variações. Embora esses valores possam não ser sempre os ótimos, eles nos fornecem um ponto de partida.

Vamos dar mais um exemplo sobre o saldo histórico do Token Bucket. Usando uma plataforma financeira como exemplo, é possível verificar a situação do seu Token nativo e rastrear todas as transações dentro do ecossistema, classificando-as em "buckets de tokens" específicos, como endereços relacionados à plataforma, endereços de exchanges centralizadas e endereços de exchanges descentralizadas, entre outros. Dessa forma, podemos ver o saldo de cada parte interessada e observar o que está acontecendo em todo o ecossistema.

No ecossistema de Token, observar o comportamento de endereços específicos pode fornecer informações importantes sobre a liquidez do Token. Por exemplo, quando Tokens são enviados de um contrato de staking para um endereço específico, podemos entender como o destinatário lida com esses Tokens. Eles optam por reinvestir esses Tokens, enviá-los de volta ao contrato de staking, vendê-los ou implantá-los em outro lugar? Essas são todas informações-chave para entender o comportamento de cada parte interessada, e podemos retroalimentar esses dados em nosso modelo, ajudando a ajustar o modelo.

Este modelo não só pode analisar o comportamento dos receptores de Token de endereços individuais, mas também pode realizar análises para grupos representativos de partes interessadas agregadas. Por exemplo, podemos analisar vários projetos de Token e descobrir que cerca de 38% dos Token, após serem recebidos através de contratos de staking, têm a primeira transação enviada de volta para o contrato de staking. Em comparação, a proporção nas exchanges centralizadas é de cerca de 8%, enquanto a proporção nas exchanges descentralizadas é de cerca de 14%. Ao rever a distribuição dos Token em um determinado ponto no tempo no QTM, é possível entender a situação do suprimento circulante de Token. Esses valores podem ser aplicados aos nossos parâmetros, permitindo uma compreensão preliminar do comportamento do ecossistema.

Utilizando esses dados, podemos fazer previsões, como prever a situação de fornecimento de saldo de diferentes tokens no ecossistema nos próximos dez anos, incluindo fundações, equipes, alocação de staking, fornecimento total em circulação e pools de liquidez, entre outros. Ao mesmo tempo, também podemos realizar simulações ou previsões de preços. É importante enfatizar que essas previsões não são usadas para especulação ou aconselhamento financeiro, mas ajudam-nos a entender a relação entre a alocação de fornecimento e a demanda por tokens, permitindo assim compreender o equilíbrio entre esses dois fatores.

Além disso, também é possível analisar outros aspectos, como a distribuição de diferentes partes da utilidade. Por exemplo, podemos entender quantos Tokens foram apostados, quantos foram utilizados em programas de incentivo à mineração de liquidez, ou, se houver um mecanismo de destruição, quantos Tokens foram destruídos. Se os Tokens puderem ser usados em lojas ou em outros lugares, também podemos observar as recompensas de utilidade mensais para entender o valor desses incentivos em termos de valor nominal em dólares. Compreender o uso geral dos Tokens é muito importante, especialmente quando se considera os fatores de custo ao incentivar um ecossistema.

Modelo baseado em dados

Outro tema é uma nova forma de pensar sobre planos de atribuição. Às vezes, as pessoas acreditam que é necessário ter um plano de atribuição muito longo, mas isso nem sempre é bom, pois significa que a oferta na circulação inicial é muito baixa, o que provoca especulação e potenciais comportamentos de manipulação no mercado. Portanto, propomos a introdução de um mecanismo de atribuição de Token ajustado, que não seja afetado pela demanda do mercado. Em outras palavras, prever a demanda do ecossistema não é necessário, pois a liberação da atribuição será controlada pelo controlador com base em certos indicadores-chave de desempenho definidos previamente. Esses indicadores-chave de desempenho podem incluir TVL, volume de transações, taxa de adoção de usuários, rentabilidade dos negócios, etc. Neste exemplo, foi simplesmente utilizado o preço do Token.

No ecossistema de Token, a relação entre pertença e preço pode ser entendida através da análise de exemplos de Token reais. Por exemplo, no primeiro ano do ecossistema, uma grande quantidade de oferta entrou no mercado através da pertença, mas como os produtos ainda podem não estar suficientemente maduros, a demanda do mercado pode ser insuficiente, resultando em uma adoção limitada, levando à queda do preço do Token.