Autor: Club Blockchain de Stanford
Compilado por: Peisen, BlockBeats
Nota del editor: este artículo utiliza la red Base como ejemplo para profundizar en cómo el lanzamiento de la moneda meme BRETT a principios de 2024 desencadenó un evento importante en el mercado, lo que provocó cambios en el comportamiento de los usuarios y los patrones de transacciones. A través del análisis de la oferta y la demanda, la investigación revela la sutil interacción entre el aumento de las tarifas del gas y la actividad de transacciones, lo que demuestra el profundo impacto de este evento catalizador en los usuarios de la red.
Este artículo no solo cuantifica el impacto del evento BRETT en el comportamiento comercial a través de un modelo de regresión, sino que también explora más a fondo cómo este shock externo amplifica la sensibilidad de los usuarios a los costos de transacción, lo que lleva a una fuerte caída de la demanda. Este fenómeno refleja la vulnerabilidad de las redes blockchain ante eventos inesperados y su naturaleza rápidamente cambiante.
introducción
Para la mayoría de las personas, las interrupciones inesperadas en las cadenas de suministro tienen pocos beneficios. Sin embargo, para los investigadores, estas disrupciones brindan valiosas oportunidades para comprender la dinámica del mercado que de otro modo sería difícil de desentrañar. Por ejemplo, dado que el precio y la cantidad son manifestaciones directas de la oferta y la demanda, es difícil determinar si la oferta, la demanda o ambas afectan al mercado. Esto lleva al viejo dicho: "No razones sólo basándose en los cambios de precios". Pero cuando uno de estos factores cambia repentinamente de manera predecible, a veces se pueden sacar conclusiones de ello.
Por ejemplo, un estudio del NBER utiliza los shocks de oferta inducidos por la COVID-19 para comprender la dinámica de la demanda, y muestra cómo esos shocks externos repentinos pueden ser fuerzas redistributivas importantes que afectan el empleo y las ventas en la economía estadounidense. Al analizar los cambios de comportamiento durante eventos poco comunes del mercado, los investigadores pueden convertir las crisis en oportunidades para obtener conocimientos económicos profundos.
Las redes blockchain operan con limitaciones de capacidad inherentes similares a las de una línea de producción. Cada bloque tiene una capacidad fija de datos de transacciones, por lo que el espacio se convierte en un recurso escaso. A medida que aumenta la demanda de transacciones, aumenta la competencia por el espacio de bloques, lo que podría provocar una congestión de la red.
En marzo de este año, Ethereum implementó la propuesta EIP-4844, cuyo objetivo era aumentar la capacidad de la red y reducir los costos de transacción de Capa 2, permitiendo que redes como Arbitrum y Optimism disfrutaran de importantes reducciones en las tarifas del gas. Sin embargo, poco después de que se implementara la propuesta, los precios del gas en la red Base aumentaron, superando los niveles anteriores a EIP-4844.
Base ha experimentado un aumento significativo en la actividad de los usuarios durante este período, impulsado principalmente por la actividad comercial de DeFi. Este aumento es especialmente inesperado dado que el ecosistema de Base siempre ha estado orientado a aplicaciones orientadas al consumidor. Base, originalmente incubada por el equipo de Coinbase, se ha beneficiado de amplios esfuerzos de marketing y marca para construir una cadena que fomente la participación de los creadores, desarrolladores y la comunidad. Como resultado, el ecosistema se compone principalmente de aplicaciones para consumidores, y las más exitosas, como Friend.tech, están orientadas al consumidor.
La reversión en la actividad de los usuarios de la Base, así como el repentino aumento en el volumen de transacciones, puede atribuirse a un shock de oferta provocado por un evento externo inesperado, que afectó la cadena de suministro del sistema. Estos shocks pueden alterar significativamente la disponibilidad y los costos, alterando fundamentalmente el comportamiento de los usuarios y la dinámica de la red.
Caza de catalizadores
Para constituir un verdadero shock de oferta, el evento debe ser exógeno, inesperado y lo suficientemente poderoso como para alterar la dinámica establecida del mercado.
Uno de los cambios más significativos después de la implementación de la propuesta EIP-4844 fue el repentino aumento en el volumen de operaciones del intercambio descentralizado (DEX), que se ha expandido más allá de las típicas monedas estables y ETH a nuevas categorías de tokens. Anteriormente, el comercio en la red Base se concentraba principalmente en estas categorías, y las monedas meme representaban en promedio menos del 15% de todo el volumen de comercio semanal de DEX.
Históricamente, la moda de las monedas meme a menudo ha sido provocada por un token "baliza" que atrae un importante interés del mercado y establece nuevos puntos de referencia comerciales. Es probable que este fenómeno esté impulsado por factores como las cascadas de información. En plataformas como Crypto Twitter, las historias comerciales exitosas se amplifican, mientras que los casos fallidos a menudo se ignoran, lo que genera una percepción sesgada de las ganancias potenciales. Cuando los traders observan e imitan el comportamiento de otros, asumiendo que poseen información valiosa, se crea un ciclo que se refuerza a sí mismo. Esto puede hacer subir rápidamente el precio de las monedas meme y, a menudo, provocar cambios bruscos en el mercado.
Por ejemplo, en Solana a finales de 2023, la capitalización de mercado del token dogwifhat (WIF) se disparó de menos de 1 millón de dólares a miles de millones de dólares en cuestión de meses. El éxito de WIF provocó una locura por las monedas meme en Solana, con una mayor emisión de monedas meme y el desarrollo de una infraestructura de monedas meme.
Aunque las monedas meme han existido desde el lanzamiento de la red Base, hasta marzo de este año, ninguna moneda meme había atraído la atención generalizada del mercado. El lanzamiento inicial de la red principal Base fue impulsado por un frenesí de comercio de monedas meme. Miles de usuarios acudieron en masa a Base para intercambiar monedas meme antes del lanzamiento oficial de la red. A medida que se lanzan nuevas aplicaciones, la actividad comercial de estos tokens disminuye gradualmente. Inspirado en el personaje del popular libro con temática de Pepe, el token BRETT se lanzó entre finales de febrero y principios de marzo y rápidamente saltó a la fama en Base, con una capitalización de mercado que alcanzó los 350 millones de dólares antes de la actividad masiva de comercio de memes. Su meteórico ascenso no sólo lo separó de las tendencias típicas del mercado, sino que también provocó un frenesí comercial más amplio en toda la red.
El éxito inicial del token BRETT atrajo a comerciantes especulativos a través de un posible efecto de imitación, atrayendo a un nuevo grupo de usuarios más centrados en intercambiar memes que en aplicaciones que participan en la red. Si bien este grupo tiene un enfoque más limitado, vale la pena explorar los efectos dominó de esta moda de memes en la base de usuarios existente del ecosistema Base, en particular cómo cambió su comportamiento típico como resultado del incidente. Aunque los datos superficiales por sí solos no pueden confirmar que la congestión observada fue causada directamente por el evento del token BRETT, esto nos llevó a realizar un análisis más detallado para evaluar con precisión su impacto directo en el comportamiento y la demanda de los usuarios.
diseño experimental
El objetivo principal de este experimento es analizar la dinámica de la oferta y la demanda en la red Base, enfocándose en la interacción entre las tarifas de Gas (oferta) y la actividad de transacciones (demanda) antes, durante y después del evento BRETT. Una parte clave de este análisis es aislar el impacto del lanzamiento de BRETT del comportamiento general del mercado.
Para obtener información clara sobre la dinámica del mercado, excluiremos la actividad comercial directamente relacionada con el token BRETT. Nuestro análisis se centrará en las direcciones que ya estaban activas antes de que el token entrara en funcionamiento a finales de febrero, lo que nos permitirá evaluar una base de usuarios continua que no se ve afectada por el interés especulativo en el nuevo token. Este enfoque garantiza que nuestro estudio del comportamiento más amplio de los usuarios en la red Base sea imparcial y no se vea afectado de manera desproporcionada por aquellos que se centran principalmente en BRETT.
Diseño de modelo
En este estudio, utilizamos un modelo de regresión con una variable binaria central para analizar el impacto de la conexión de BRETT. Las variables del modelo y sus funciones se eligieron para reflejar los efectos sutiles de este evento de mercado.
El modelo se define de la siguiente manera:
en:
Uso promedio de gas (Q): uso promedio de gas a lo largo del tiempo, un indicador clave de la complejidad de las transacciones y la carga de la red.
Indicador de impacto (D): una variable binaria que indica si se produjo un evento de token BRETT (0 antes de la cotización, 1 después de la cotización).
Coste del gas (P): Precio del gas en el momento, en gwei.
Término de interacción (DP): se utiliza para capturar el efecto interactivo entre los shocks BRETT y los precios del gas.
Recuento de transacciones (T): representa la cantidad de transacciones en un momento, que se utiliza para comprender cómo los cambios en el volumen de transacciones afectan la congestión de la red y el uso de gas.
Es importante señalar que este modelo es relativamente simple en su forma actual y se utiliza principalmente para revelar cambios en la demanda asociados con este catalizador en particular. El modelo no tiene en cuenta la endogeneidad que puede surgir de las condiciones de referencia u otras tendencias subyacentes, que pueden oscurecer la verdadera causalidad y la elasticidad de la demanda antes de que ocurra un evento. Por ejemplo, puede haber variables omitidas y puede haber relaciones causales simultáneas entre el uso de gas y las tarifas, lo que, junto con otros ruidos, puede afectar la precisión de nuestras estimaciones iniciales.
No obstante, el modelo nos permite determinar si los shocks BRETT conducen a cambios significativos en el comportamiento comercial en la red Base que son independientes de la actividad comercial directa de BRETT.
Resultados de regresión
A través del análisis hora por hora de la base de usuarios no relacionados con BRETT desde principios de enero hasta finales de mayo de 2024, podemos sacar las siguientes conclusiones sobre el lanzamiento del token BRETT y su primer aumento:
Después del lanzamiento del token BRETT, los usuarios mostraron un cambio de comportamiento significativo ante el aumento de los precios del gas. El modelo de regresión muestra un término de interacción negativo significativo (₃=−0,333), lo que indica que es probable que el aumento en las tarifas del gas después de que el token esté en línea inhiba el comportamiento comercial de los usuarios.
Específicamente, el término de interacción muestra que por cada aumento de una desviación estándar en el precio del gas (Δ=1,2×10⁵ gwei) después del evento meme, el uso de gas (Δ) disminuirá en 41.200 gwei, equivalente al 79% de la desviación estándar horaria típica. . En otras palabras, el modelo predice que la demanda disminuirá aproximadamente 0,79 desviaciones estándar por cada aumento de una desviación estándar en los precios del gas durante eventos de alta congestión.
En general, la introducción de la moneda meme "baliza" BRETT tuvo un efecto dominó negativo en la base de usuarios inicial de Base. La congestión inducida por los catalizadores exacerba la sensibilidad de este grupo al aumento de los precios del gas, haciéndolos más resistentes a los costos de transacción, incluso si esos costos están cerca de los niveles anteriores a EIP-4844.
Dar un golpe de zoom
El impacto de BRETT en Base demuestra vulnerabilidades más amplias en el ecosistema criptográfico y el comportamiento adaptativo de los usuarios. El incidente destaca cómo los tokens emergentes, especialmente los eventos inesperados, pueden afectar significativamente las métricas comerciales, el comportamiento del usuario y la estabilidad de la red, lo que refleja la rapidez de los cambios dinámicos dentro del marco operativo de blockchain.
El incidente pone de relieve la delicada relación entre la oferta (en este caso, las tarifas de red) y la demanda de los usuarios, que no es una simple relación lineal. La demanda puede cambiar repentinamente, como el evento BRETT, o evolucionar gradualmente a medida que madura el ecosistema. Estos cambios resaltan la compleja interacción entre los ajustes de la red y las respuestas de los usuarios, que no siempre son predecibles y pueden variar ampliamente en respuesta a shocks externos o actualizaciones anticipadas de la red.
En el futuro, comprender estas dinámicas fundamentales será fundamental a medida que se produzcan más eventos exógenos o escaladas conocidas. Identificar patrones de usuarios y reacciones potenciales a los cambios dentro del ecosistema puede ayudar a predecir dinámicas y reacciones de usuarios más realistas.
