jakiro
Autor: Paul Veradittakit, socio gerente, Pantera Capital, compilado por: Wuzhu, Bittain Vision
resumen
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Un estudio del Laboratorio de Investigación de Pantera encontró que los usuarios de criptomonedas exhibieron un sesgo actual más alto y factores de descuento más bajos, lo que indica su fuerte preferencia por la satisfacción instantánea.
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El modelo de descuento cuasi-hiperbólico se caracteriza por parámetros como el sesgo actual (ꞵ) y el factor de descuento (?), Lo que ayuda a comprender la tendencia de las personas hacia los rendimientos inmediatos en lugar de los rendimientos futuros, lo cual es turbulento y encriptado especulativamente. evidente en el mercado monetario.
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Esta investigación se puede utilizar para optimizar las asignaciones de tokens, como las drogas de aire para recompensar a los primeros usuarios, una gobernanza descentralizada y comercializar nuevos productos.
Prefacio
Una historia clásica de Silicon Valley Startup Legend es que PayPal decidió pagar $ 10 a los usuarios que usan sus productos.La razón es que si puede pagarle al usuario por unirse, el valor de la red eventualmente se volverá lo suficientemente alto como para que los nuevos usuarios se unan de forma gratuita y puede dejar de pagar.Esto parece funcionar porque PayPal puede dejar de pagar y continuar creciendo, lanzando así su efecto de red.
En el espacio de criptomonedas, hemos adoptado y ampliado este enfoque, mediante el aire, no solo pagando tarifas a aquellos que se unen, sino también a los que han usado nuestros productos durante un período de tiempo.
Modelo de descuento pseudo-hiperbólico
Airdrops se ha convertido en una herramienta multifacética para recompensar a los primeros usuarios, una gobernanza descentralizada del protocolo y, francamente, comercializar nuevos productos.Formalizar el estándar de distribución se ha convertido en un arte, especialmente al determinar quién debe recibir la recompensa y el valor que merecen sus esfuerzos.En este caso, el número de tokens distribuidos y el tiempo de liberación (generalmente a través de mecanismos como la atribución o la liberación gradual) juega un papel importante.Estas decisiones deben basarse en el análisis sistemático en lugar de depender de conjeturas, sentimientos o precedentes.El uso de un marco más cuantitativo garantiza la equidad y está alineado con las estrategias de objetivos a largo plazo.
El modelo de descuento cuasi-hiperbólico proporciona un marco matemático para explorar cómo las personas toman decisiones que involucran compensaciones de recompensas en diferentes momentos.Su aplicación es particularmente importante en áreas donde los impulsos e inconsistencias afectan significativamente la toma de decisiones a lo largo del tiempo, como las decisiones financieras y los comportamientos relacionados con la salud.
El modelo está impulsado por dos parámetros específicos de la población: ¿la desviación actual ꞵ y el factor de descuento?
Sesgo actual (ꞵ):
Este parámetro mide la tendencia de los individuos a priorizar las recompensas instantáneas sobre las recompensas a largo plazo.Este parámetro varía entre 0 y 1, donde 1 no indica un sesgo inmediato, lo que refleja la evaluación equilibrada y consistente en el tiempo de las recompensas futuras.Cuando los valores se acercan 0, indican un sesgo inmediato en aumento, lo que indica una mayor preferencia por las recompensas inmediatas.
Por ejemplo, si desea elegir entre $ 50 hoy y $ 100 un año después, las personas con un sesgo instantáneo más alto (casi 0) elegirán obtener $ 50 de inmediato en lugar de esperar una cantidad mayor.
Factor de descuento (?):
Este parámetro describe la velocidad a la que el valor de las recompensas futuras disminuye con el aumento en el tiempo de realización, explicando por qué su valor percibido disminuye naturalmente con el retraso.Los factores de descuento se cuantifican con mayor precisión durante intervalos de varios años más largos.Este factor exhibe una variabilidad considerable al evaluar ambas opciones a corto plazo (menos de un año), ya que las situaciones instantáneas afectan desproporcionadamente la percepción.
Para la población general, los estudios muestran que la tasa de descuento suele ser de alrededor de 0.9.Sin embargo, este valor suele ser mucho más bajo en grupos con tendencias de juego.La investigación muestra que el factor de descuento promedio para los jugadores habituales generalmente está ligeramente por debajo de 0.8, mientras que el factor de descuento para los jugadores problemáticos tiende a estar cerca de 0.5.
Usando los términos anteriores, podemos expresar la utilidad de obtener una recompensa x en el tiempo t mediante la siguiente fórmula U:
U (t) = tu (x)
Este modelo captura cómo el valor de una recompensa varía según su tiempo: las recompensas instantáneas se evalúan en la utilidad completa, mientras que las recompensas futuras se ajustan hacia abajo, teniendo en cuenta el sesgo actual y la descomposición exponencial.
experimento
El año pasado, Pantera Research Lab realizó un estudio para cuantificar las tendencias de comportamiento de los usuarios de criptomonedas.Hicimos a los participantes dos preguntas simples para apuntar si prefieren pagar de inmediato o obtener algún valor futuro.
Este método nos ayuda a determinar los valores representativos de ꞵ y?我们的研究结果表明，加密货币用户的代表性样本表现出略高于 0.4 的现时偏差和明显较低的折现系数。
La investigación muestra que los usuarios de criptomonedas tienen un sesgo actual más alto del promedio y tasas de descuento más bajas, lo que indica que tienden a ser impacientes y prefieren la satisfacción instantánea sobre las ganancias futuras.
这可以归因于加密货币领域中的几个相互关联的因素：
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周期性市场行为：El mercado de criptomonedas es conocido por su volatilidad y ciclicidad, y el valor de los tokens a menudo fluctúa rápidamente.Esta ciclicalidad afecta el comportamiento del usuario, ya que muchas personas están acostumbradas a trasladarse a través de estos ciclos en lugar de adoptar las estrategias de inversión a largo plazo que son más comunes en las finanzas tradicionales.Los altibajos frecuentes pueden conducir a mayores tasas de descuento para un valor futuro, por temor a que las posibles recesiones puedan borrar las ganancias.
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Estigma de token:La encuesta preguntó específicamente sobre los tokens y su valor futuro esperado, lo que podría resaltar el estigma profundamente arraigado asociado con las transacciones específicas de token.Este estigma está relacionado con la naturaleza cíclica y especulativa de las valoraciones de tokens, fortaleciendo las actitudes cautelosas hacia la inversión a largo plazo en el sector de la criptomonedas.Además, se supone que la encuesta utiliza moneda fiduciaria u otras formas de recompensa para medir la preferencia.En este caso, las tasas de descuento para los usuarios de criptomonedas pueden estar más cerca del promedio global, lo que sugiere que la naturaleza de la recompensa puede afectar significativamente el comportamiento de descuento observado.
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Naturaleza especulativa de las aplicaciones criptográficas:El ecosistema criptográfico de hoy está profundamente arraigado en la especulación y el comercio, y estas características son ubicuas en sus aplicaciones más exitosas.Esta tendencia destaca que la mayoría de los usuarios actuales prefieren plataformas especulativas, y los resultados de la encuesta también reflejan esta preferencia, lo que indica que los usuarios tienen una fuerte tendencia a obtener rendimientos financieros instantáneos.
Si bien los hallazgos pueden diferir de las normas típicas de comportamiento humano, reflejan las características y tendencias de la base actual de usuarios criptográficos.Esta distinción es especialmente importante para los proyectos que diseñan aviones aéreos y asignaciones de tokens, ya que comprender estos comportamientos únicos permite una mayor planificación estratégica y construcción del sistema de recompensas.
Tome el enfoque de deriva de Percs Dex en Solana, que recientemente lanzó su token nativo, Drift.El equipo de deriva incluye un mecanismo de retraso en su estrategia de asignación de tokens, que ofrece doble recompensas a los usuarios que esperan 6 horas para recibir aviones aéreos después del lanzamiento del token.El mayor retraso del tiempo es aliviar la congestión generalmente causada por los robots al comienzo del aire -drop y potencialmente ayudar a estabilizar el rendimiento del token al reducir el aumento inicial en los vendedores.
De hecho, solo 7500 (es decir, 15%) (al momento de la escritura) los prospectivos receptores no esperaron 6 horas para duplicar sus recompensas.Según la investigación que propusimos, la deriva podría retrasarse en varios meses si el valor de recompensa se duplica, y estadísticamente, debería poder apaciguar a la mayoría de los usuarios finales.
