Paul Veradittakit, partner společnosti Pantera Capital
Překlad: xiaozou, zlaté finance
Studie společnosti Pantera Research Lab zjistila, že uživatelé kryptoměn vykazují vyšší současné zkreslení a nižší diskontní faktory, což naznačuje silnou preferenci pro okamžité uspokojení.
Kvazihyperbolický diskontní model, charakterizovaný parametry, jako je současná předpojatost (ꞵ) a diskontní koeficient (?), pomáhá pochopit tendenci jednotlivců upřednostňovat okamžité výnosy před budoucími, což je chování, které má volatilní a spekulativní povahu. To je patrné zejména na trhu.
Tento výzkum lze použít k optimalizaci distribuce tokenů, jako jsou airdrops k odměňování prvních uživatelů, decentralizaci řízení a uvádění nových produktů na trh.
1. Úvod
Klasickým příběhem od startupů ze Silicon Valley je rozhodnutí Paypalu platit uživatelům 10 dolarů za používání jeho produktu. Důvodem je, že pokud můžete lidem platit za používání produktu, nakonec, až bude hodnota sítě dostatečně vysoká, se noví lidé připojí zdarma a vy můžete přestat platit. Zdá se, že trik fungoval, protože PayPal byl schopen pokračovat v růstu poté, co přestal platit, a úspěšně směřoval síťové efekty.
V kryptoprostoru jsme tento přístup přijali a rozšířili o airdrops, které nejenže zapojí lidi, ale často je po určitou dobu udrží v používání našeho produktu.
2. Kvazihyperbolický diskontní model
Airdrops se staly univerzálním pomocníkem pro odměňování prvních uživatelů, decentralizaci správy protokolů a upřímně řečeno, marketing nových produktů. Formalizace standardů distribuce tokenů se stala uměním, zejména při rozhodování o tom, kdo by měl být odměněn a jakou hodnotou by měl být odměněn. V tomto případě hraje důležitou roli jak počet přidělených tokenů, tak načasování distribuce (obvykle distribuované podle plánu distribuce nebo postupně). Tato rozhodnutí by měla být založena na systémové analýze, nikoli na dohadech, rozmarech nebo precedentech. Použití kvantitativnějšího rámce zajišťuje spravedlnost a strategické sladění s dlouhodobými cíli.
Kvazihyperbolický diskontní model poskytuje matematický rámec pro zkoumání toho, jak jednotlivci dělají kompromisní volby mezi odměnami v různých časech. Aplikace tohoto modelu je zvláště důležitá v oblastech, kde impulzivní emoce a nekonzistence významně ovlivní rozhodování v průběhu času, jako jsou finanční rozhodnutí a chování související se zdravím.
Model je řízen dvěma parametry specifickými pro různé populace: současným zkreslením (ꞵ) a diskontním koeficientem (?).
Současné zkreslení (ꞵ):
Tento parametr měří tendenci jedince upřednostňovat okamžité odměny před nepřiměřenými dlouhodobými odměnami. Pohybuje se mezi 0 a 1, přičemž hodnota 1 označuje nepřítomnost současného zkreslení, což odráží časově konzistentní hodnocení rovnováhy budoucích odměn. Jak se hodnota přibližuje k 0, vykazuje stále silnější současné zkreslení, což naznačuje vysokou preferenci okamžitých odměn.
Pokud by například dostal na výběr mezi 50 dolary dnes a 100 dolary za rok od nynějška, někdo s vysokou současnou předpojatostí (hodnota blízkou 0) by se rozhodl získat 50 $ okamžitě, než aby čekal na další peníze.
a diskontní faktor (?)
Tento parametr popisuje míru, s jakou hodnota budoucích odměn klesá s prodlužujícím se časem do splacení, což naznačuje, že vnímaná hodnota budoucích odměn bude přirozeně klesat se zpožděním. V delších víceletých časových intervalech lze diskontní faktor přesněji kvantifikovat. Tento parametr vykazuje vysokou variabilitu při hodnocení dvou možností v krátkém časovém období (méně než rok), protože bezprostřední okolí může neúměrně ovlivnit vnímání.
Výzkum ukazuje, že pro běžnou populaci je diskontní sazba obvykle kolem 0,9. Ve skupinách se sklonem k hazardu je však tato hodnota obvykle mnohem nižší. Výzkum ukazuje, že obvyklí hráči mají obvykle průměrný diskontní faktor těsně pod 0,8, zatímco problémoví hráči mívají diskontní faktor bližší 0,5.
Pomocí výše uvedených podmínek můžeme vyjádřit užitečnost U obdržení odměny x v čase t jako:
U(t) = tU(x)
Tento model zachycuje, jak se hodnota odměn mění v průběhu času: okamžité odměny jsou vyhodnoceny při plném využití, zatímco hodnota budoucích odměn je upravována směrem dolů, přičemž se bere v úvahu současná zaujatost a faktory exponenciálního poklesu.
3. Průzkum a experimentování
Loni provedla společnost Pantera Research Lab studii, která měla kvantifikovat tendence chování uživatelů kryptoměn. Dotazovali jsme účastníky dvěma jednoduchými, přímočarými otázkami navrženými tak, aby zhodnotily, zda dávají přednost okamžité odměně nebo nějaké budoucí hodnotě.
Tato metoda nám pomohla určit reprezentativní hodnoty ꞵ a ?. Naše výsledky ukazují, že reprezentativní vzorek uživatelů kryptoměn vykazuje současné zkreslení mírně nad 0,4 a výrazně nižší diskontní faktor.
Studie odhalila, že uživatelé kryptoměn mají nadprůměrné současné zkreslení a nižší diskontní koeficienty, což naznačuje, že mají tendenci se chovat impulzivně a preferují okamžité uspokojení před budoucími zisky.
To lze přičíst několika vzájemně souvisejícím faktorům v kryptoměnovém prostoru:
Cyklické tržní chování: Krypto trhy jsou známé svou volatilitou a cykličností, přičemž tokeny často zažívají rychlé kolísání hodnoty. Tato cykličnost ovlivňuje chování uživatelů, protože mnoho lidí je během těchto cyklů zvyklých spíše spekulovat než používat dlouhodobé investiční strategie, které jsou běžnější v tradičních financích. Časté vzestupy a pády mohou způsobit, že uživatelé výrazněji diskontují budoucí hodnotu, protože se obávají, že jednoho dne cena klesne a oni mohou o všechno přijít.
Charakteristika tokenů: Průzkum se konkrétně dotazoval na tokeny a jejich vnímanou budoucí hodnotu, což může demonstrovat zakořeněné vlastnosti obchodování s tokeny. Tato charakteristika je spojena s cyklickou a spekulativní povahou ocenění tokenů, což podtrhuje opatrnost ohledně dlouhodobých investic do kryptoměnového prostoru. Dále předpokládejme, že průzkum používá k měření preferencí fiat měnu nebo jinou formu odměny. V tomto případě mohou být diskontní sazby uživatelů kryptoměn blíže celosvětovému průměru, což naznačuje, že povaha samotných odměn může významně ovlivnit pozorované diskontní chování.
Spekulativní povaha kryptoaplikací: Dnešní kryptoekosystém je hluboce zakořeněn ve spekulacích a obchodování a tyto vlastnosti převládají v jeho nejúspěšnějších aplikacích. Tato tendence podtrhuje současnou převažující preferenci uživatelů pro spekulativní platformy, což je vidět na výsledcích průzkumu, které ukázaly silnou preferenci pro okamžité finanční zisky.
I když se výsledky této studie mohou lišit od typických norem lidského chování, odrážejí charakteristiky a trendy současné populace uživatelů kryptoměn. Toto rozlišení platí zejména pro projekty navrhující airdrops a distribuci tokenů, protože pochopení tohoto jedinečného chování umožňuje lepší strategické plánování a návrh struktury systému odměn.
Vezměme si například přístup Drift, decentralizované trvalé výměny smluv na Solaně, která nedávno spustila svůj vlastní nativní token, DRIFT. Tým Drift začlenil do své strategie distribuce tokenů mechanismus časové prodlevy, který nabízí dvojnásobné odměny uživatelům, kteří čekají 6 hodin po uvolnění tokenu, aby si nárokovali výsadek. Účelem přidaného časového zpoždění je zmírnit přetížení sítě způsobené roboty na začátku výsadku a potenciálně pomoci stabilizovat výkon tokenu snížením počátečního nárůstu prodejců.
Ve skutečnosti pouze 7 500 (15 % z celkového počtu žadatelů o výsadek v době psaní tohoto článku) potenciálních žadatelů nepočkalo 6 hodin na získání dvojnásobné odměny. Na základě výzkumu, který jsme prezentovali, pokud by se hodnota odměny zdvojnásobila, Drift by se mohl zpozdit o několik měsíců a statisticky by měl uklidnit většinu koncových uživatelů.