Token ekosisteminin sürdürülebilir gelişimi: kapsamlı bir bakış açısı ve pratik araçlar

Token ekosisteminin sürdürülebilir gelişimi önemli bir konu. Yakın zamanda yayınlanan bir video, token ekosisteminin karşılaştığı başlıca zorlukları derinlemesine ele aldı ve pratik çözümler ile araçlar sundu.

Video, Token mühendisliğinin ilkelerini ve yöntemlerini vurguladı ve Token sistemlerinin planlanması ve inşası için yeni bir bakış açısı sundu. Aynı zamanda, proje aşamalarında değerli bilgiler sağlayabilecek, proxy tabanlı simülasyon araçları, QTM gibi bir dizi pratik aracı tanıttı; bu araçlar projelerin akıllı kararlar almasına yardımcı olur. Bu yardımcı araçlar sayesinde, Web3 girişim projeleri kalıcı bir büyüme fırsatına sahip olacak.

Bu video, projelerin değişimle başa çıkmasında Token mühendisliği ve ilgili araçların kritik rolünü vurgulayarak bize yeni bir anlayış getiriyor. Bu araçlar, sürekli değişen Token ekosistemine uyum sağlamak için güçlü silahlar olarak kanıtlanmıştır. Bu anlayışın oluşumu, Token ekosisteminin derinlemesine araştırılması ve pratiği sayesinde mümkün olmuş, katılımcıların ekosistemin dinamiklerini daha iyi anlamalarını ve daha bilinçli, öngörülü kararlar almalarını sağlamıştır.

Token tasarımı ve optimizasyonunun üç aşaması

Keşif Aşaması

Başarılı bir Token ekosistemi oluşturmak, makro düzeyde birkaç kritik adım atılmasını gerektirir:

1. Problemi net bir şekilde tanımlayın, karşılaşılan zorluğu açıkça ifade edin.
2. Değerin paydaşlar arasında akışını netleştirerek, ekosistemin sağlamlığını ve dengesini sağlamalıyız.
3. Ekosistem ve onun Token'lerinin makullüğü üzerine derinlemesine tartışma ve değerlendirme, Token'lerin rasyonel kullanımını da içermektedir.
4. Yüksek düzeyde planlama yapmak, Token'ın nasıl etkili bir şekilde kullanılacağını ve çeşitli içeriklerin tasarımını kapsayan bir plan oluşturmak.

Bu adımlar, başarılı bir Token ekosistemi oluşturmanın vazgeçilmez unsurlarıdır.

Tasarım aşaması

Parametrizasyon, elektronik tablolar, cadCAD, Token Spice, Machinations gibi simülasyon araçları gibi nicel araçların uygulanmasını içeren bir başka önemli adımdır. Bu araçlar, optimize edilmiş doğrulama modelleri elde etmeye, risk analizi ve tahmin yapmaya, token arzı ve değerleme trendlerini derinlemesine anlamaya yardımcı olabilir. Bu nicel araçlar sayesinde ekosistemin işleyişini daha iyi anlamak ve tasarım ile optimizasyonuna güçlü destek sağlamak mümkündür.

dağıtım aşaması

Dağıtım aşaması, önceki teorik analiz ve tasarımın pratiğe döküldüğü, ekosistemin gerçekten blockchain üzerine dağıtıldığı aşamadır. Bu aşamada, Solidity, Rust gibi farklı programlama dilleri ve Hardhat gibi dağıtım ortamları da dahil olmak üzere çeşitli araçlar kullanılmalıdır. Bu süreç aracılığıyla, nihayetinde gerçek ekosistem Token'ı veya ürünü üretilir ve bunun blockchain üzerinde gerçekten gerçekleştirilmesi ve çalıştırılması sağlanır.

Token Tasarım Aracı

Farklı aşamalarda ( keşfetmek, tasarlamak ve dağıtmak için ) bir dizi araç kullanmak gerekmektedir. Bu araçların odak noktası ve türü farklı alanlarda da değişiklik gösterebilir. Bunlar yalnızca DeFi alanına değil, aynı zamanda çeşitli uygulama projeleri, altyapı, oyun gibi alanlara da uygundur.

Detay seviyesini değerlendirirken, iki görüş bulunmaktadır: Birincisi, ekosistemi niteliksel bir açıdan değerlendirebileceğini, piyasa standartlarının yeterli olduğunu ve herhangi bir simülasyona gerek olmadığını savunmaktadır; diğeri ise, dijital ikizlerin oluşturulması gerektiğini, çünkü bu durumun büyük miktarda fon riski içerdiğini ve ekosistemin 1:1 simülasyonunu gerektirdiğini düşünmektedir. Daha hassas bir yöne ilerledikçe ve kaynak yoğunluğu arttıkça, gereken programlama bilgisi de artacaktır. Bu, kullanıcılar için de bazı gereksinimleri artırır - daha karmaşık modellerle başa çıkabilmek için programlama becerilerine sahip olmaları gerekecektir, bu da kullanıcı dostu olma durumunu etkileyebilir.

Token ekosisteminde, bu sistemi anlamaya ve tasarlamaya yardımcı olacak çeşitli araçlar bulunmaktadır. Sol tarafta, elektronik tablo modelleri ve bazı niteliksel araçlar, örneğin problem beyanı, paydaş problem beyanı, paydaş haritalaması ve belirli değer akışları gibi araçlar yer almaktadır. Hatta, ilk token taslağını oluşturmak için makine öğrenimi modelinin kullanıldığı AI destekli çıkarım gibi yöntemlerden de faydalanılabilir.

Orta kısımda, QTM( miktar Token modeli ) elektronik tablo modeli olmasına rağmen, yalnızca DeFi ile sınırlı olmayan çeşitli alanları kapsamaktadır. Bu geniş kapsam, doğruluk kaybına yol açabilir, ancak gerçekten de girişimlerin birinci elden içgörüler elde etmelerine ve Token ekosistemlerine dair ilk anlayışlarını kazanmalarına yardımcı olabilir.

Sağ tarafta, karmaşık ortamlarda ekosistemi 1:1 modellemek için kullanılabilen simülasyon araçları cadCAD gibi bulunmaktadır. Uygun araç ve yöntemlerin seçimi, yeni başlayan işletmelerin başarısı için kritik öneme sahiptir. Farklı türdeki araçlar, farklı aşamalarda değerli bilgiler sağlayarak işletmelerin akıllıca kararlar almasına yardımcı olabilir ve ekosistemin sürdürülebilir gelişimini teşvik edebilir.

QTM Genel Bakış

QTM, 10 yıllık sabit bir simülasyon süresi kullanan bir nicelik Token modeli olup, her zaman adımı bir ay olarak belirlenmiştir, bu nedenle daha çok makro bir simülasyon modeli gibi olup, yüksek hassasiyetli bir model değildir. Her zaman adımının başlangıcında, Token ekosisteme salınır, bu nedenle modelde teşvik modülü, Token mülkiyeti modülü, airdrop modülü gibi bileşenler bulunmaktadır. Ardından, bu Token birkaç ana havuza yönlendirilir ve bu havuzlardan daha ince bir genel fayda yeniden dağıtımı gerçekleştirilir. Sonra, bu fayda araçlarından ödül ödemeleri gibi tanımlar yapılır. Ayrıca, zincir dışı iş yönünden, genel finansal durumlar da dikkate alınmaktadır, örneğin, imha veya geri alım yapılabilir, ayrıca kullanıcı benimseme oranı ölçülebilir veya kullanıcı benimseme durumu tanımlanabilir.

Önemle belirtmek gerekir ki, bu modelin çıktı kalitesi, girdi kalitesine bağlıdır. Bu nedenle, QTM kullanmadan önce, daha doğru girdi bilgileri elde etmek ve olan biteni derinlemesine anlamak için yeterli piyasa araştırması yapılmalıdır. Bu, gerçeğe daha yakın çıktı sonuçları elde edilmesini sağlar. QTM, erken aşama girişimlerin eğitim aracı olarak görülmektedir ve kendi ekosistemlerini başlangıçta anlamalarına yardımcı olmaktadır, ancak buradan herhangi bir mali tavsiye çıkarılmamalı ve yalnızca sonuçlara güvenilmemelidir.

Veri Analizi

Veri analizi açısından, farklı türde veriler çıkarılabilir. Öncelikle, makro piyasa perspektifinden genel piyasanın gelişim durumu gözlemlenebilir; bu, DeFi piyasası ve kripto para piyasasını içerir. Ardından, projelerin finansman durumunu anlamak için fon toplama aşamalarının göstergelerine odaklanılabilir; örneğin, toplanan fund miktarı, değerleme ve farklı aşamalardaki arz satış durumu. İkincisi, katılımcıların davranış kalıplarını inceleyerek diğerlerinin yatırım alışkanlıklarını derinlemesine anlayabiliriz.

Geleneksel finansla karşılaştırıldığında, zincir üzerindeki verilerin belirgin farklılıkları vardır çünkü zincir üzerindeki veriler herkes tarafından halka açık olarak görülebilir ve ekosistem içindeki neredeyse her bir işlemi görüntülemek mümkündür. Bununla birlikte, kullanıcı büyümesi, toplam kilitli değer ( TVL ), işlem hacmi gibi çeşitli göstergeler elde edilebilir. Ayrıca, farklı teşvik mekanizmalarının ekosistemin işleyişini nasıl etkilediği de gözlemlenebilir. Ayrıca, Twitter, Reddit, Discord ve Telegram gibi sosyal medya platformları, token ekonomisi ve projelerin performansı açısından önemli bir rol oynamaktadır.

Bu bilgiler kamuya açık ve son derece değerli verilerdir, bu verileri ekosistem parametrelerini daha iyi anlamak ve modelleri doğrulamak için yeterince kullanmalıyız.

Örneğin, mülkiyet süreleri ile ilgili verileri inceleyebilirsiniz. Genel olarak, farklı paydaş gruplarının mülkiyet sürelerini gözlemlemek mümkündür. Mülkiyet sürelerinin minimum, ortalama, medyan ve maksimum değerleri görülebilir; bunlar, tüm farklı alanlardaki mülkiyet sürelerinin analizidir. Aynı veriler, farklı sektör alanlarını ayırt etmek için de bölünebilir. Böylece, farklı alanlardaki veri dağılımlarının büyük farklılıklar gösterebileceğini görebiliriz. Bu değerler her zaman en iyi olmayabilir, ancak bize bir başlangıç noktası sağlar.

Bir token çuvalının tarihsel bakiyesi ile ilgili başka bir örnek verelim. Belirli bir finansal platformı örnek alırsak, kendi yerel token'ının durumunu görebiliriz ve ekosistem genelindeki tüm işlemleri izleyebiliriz. Bu işlemleri belirli "token çuvalları" içine sınıflandırabiliriz, örneğin platformla ilgili adresler, merkezi borsa ile ilgili adresler ve merkeziyetsiz borsa adresleri gibi. Bu şekilde, her bir paydaşın bakiyesini görebiliriz ve ekosistem genelinde neler olduğunu gözlemleyebiliriz.

Token ekosisteminde, belirli adreslerin davranışlarını gözlemlemek, Token likiditesi hakkında önemli bilgiler sağlayabilir. Örneğin, Token'lar staking sözleşmesinden belirli bir adrese gönderildiğinde, alıcının bu Token'larla nasıl bir işlem yapacağını anlayabiliriz. Bu Token'ları yeniden yatırmayı mı tercih ediyorlar, tekrar staking sözleşmesine mi gönderiyorlar, yoksa satmayı mı yoksa başka bir yerde dağıtmayı mı seçiyorlar? Bu, her bir paydaşın davranışını anlamak için analiz yoluyla elde edilen anahtar bilgilerdir ve bu verileri modelimize geri besleyebiliriz, bu da modelimizi ayarlamaya yardımcı olur.

Bu model, yalnızca bireysel adreslerin Token alıcı davranışlarını analiz etmekle kalmayıp, aynı zamanda temsilci bir topluluk paydaşları grubu için de analiz yapma imkanı sunar. Örneğin, birden fazla Token projesini analiz ederek, Token'ların yaklaşık %38'inin stake sözleşmesi aracılığıyla alındıktan sonra, ilk işlemin stake sözleşmesine geri gönderildiğini keşfedebiliriz. Buna karşılık, merkezi borsa oranı yaklaşık %8, merkeziyetsiz borsa oranı ise yaklaşık %14'tür. QTM üzerinde belirli bir zaman diliminde Token tahsisat durumunu gözden geçirerek, Token'ın dolaşım arz durumu hakkında bilgi edinebiliriz. Bu değerler, ekosistemin davranışını ilk aşamada anlamak için parametrelerimize uygulanabilir.

Bu verileri kullanarak, örneğin önümüzdeki on yıl boyunca ekosistem içindeki farklı cüzdanların bakiye arz durumunu tahmin edebiliriz; bu, vakıflar, ekipler, staking dağılımı, toplam dolaşım arzı ve likidite havuzları gibi unsurları içerir. Aynı zamanda fiyat simülasyonları veya tahminleri de yapabiliriz. Vurgulamak gerekir ki, bu tahminler spekülasyon veya finansal tavsiye amacıyla kullanılmaz, bunun yerine arz sahipliği ile Token talebi arasındaki ilişkiyi anlamamıza yardımcı olarak bu iki faktörün dengesi hakkında bilgi sahibi olmamızı sağlar.

Ayrıca, farklı fayda bölümlerinin dağılımı gibi diğer yönleri de analiz edebiliriz. Örneğin, ne kadar Token'ın stake edildiğini, ne kadarının likidite madenciliği teşvik programları için kullanıldığını veya bir imha mekanizması varsa ne kadar Token'ın imha edildiğini anlayabiliriz. Token'lar mağazalarda veya diğer yerlerde kullanılabiliyorsa, bu teşviklerin dolar cinsinden değerini anlamak için aylık fayda ödüllerini de gözlemleyebiliriz. Token'ların genel kullanım durumunu anlamak çok önemlidir, özellikle de teşvik ekosistemini oluştururken maliyet faktörlerini dikkate almak gerekmektedir.

Veri Tabanlı Model

Bir diğer konu, sahiplik planlarına dair yeni bir düşünme biçimidir. Bazen insanlar, çok uzun bir sahiplik planına ihtiyaç olduğunu düşünür, ancak bu her zaman iyi değildir, çünkü bu, başlangıçta piyasada çok düşük bir arz anlamına gelir ve bu da spekülasyona ve potansiyel manipülasyon davranışlarına yol açar. Bu nedenle, piyasa talebinden etkilenmeyen ayarlanmış bir token sahiplik mekanizmasının tanıtılmasını öneriyoruz. Diğer bir deyişle, ekosistemin talebini tahmin etmek gerekli değildir, çünkü sahiplik salınımı, kontrol eden tarafından önceden tanımlanmış belirli anahtar performans göstergelerine dayanarak kontrol edilecektir. Bu anahtar performans göstergeleri, TVL, işlem hacmi, kullanıcı benimseme oranı, iş kârlılığı vb. gibi unsurları içerebilir. Bu örnekte, token'ın fiyatı basitçe kullanılmıştır.

Token ekosisteminde, mülkiyet ve fiyat arasındaki ilişki, gerçek token örneklerini analiz ederek anlaşılabilir. Örneğin, ekosistemin başlangıç yılının başlarında, büyük miktarda arz mülkiyet yoluyla piyasaya girmiştir, ancak ürün henüz yeterince olgunlaşmamış olabileceğinden, piyasa talebi yetersiz olabilir ve benimseme oranı düşük kalabilir, bu da token fiyatlarının düşmesine yol açar.