Par Paul Veradittakit, associé chez Pantera Capital

Traduction: Xiaozou, finance dorée

• Une étude du Pantera Research Lab a révélé que les utilisateurs de cryptographie présentent un biais présent plus élevé et des facteurs de remise inférieurs, indiquant une forte préférence pour la gratification instantanée.

• Le modèle d'actualisation quasi hyperbolique, caractérisé par des paramètres tels que le biais présent (ꞵ) et le coefficient d'actualisation (?), permet de comprendre la tendance des individus à préférer les rendements immédiats aux gains futurs, un comportement qui se joue dans la nature volatile et spéculative. de crypto. Cela est particulièrement évident sur le marché.

• Cette recherche peut être appliquée pour optimiser la distribution de jetons, comme les parachutages pour récompenser les premiers utilisateurs, décentraliser la gouvernance et commercialiser de nouveaux produits.

1. Introduction

Une histoire classique des startups de la Silicon Valley est la décision de Paypal de payer 10 $ aux utilisateurs pour l’utilisation de son produit. La raison est que si vous pouvez payer des gens pour utiliser le produit, lorsque la valeur du réseau sera suffisamment élevée, de nouvelles personnes le rejoindront gratuitement et vous pourrez arrêter de payer. L’astuce a semblé fonctionner, puisque PayPal a pu continuer à croître après avoir cessé de payer, canalisant ainsi avec succès les effets de réseau.

Dans le domaine de la cryptographie, nous avons adopté et étendu cette approche avec des parachutages, non seulement en impliquant les gens, mais en les faisant souvent utiliser notre produit pendant un certain temps.

2. Modèle de remise quasi hyperbolique

Les Airdrops sont devenus un outil polyvalent pour récompenser les premiers utilisateurs, décentraliser la gouvernance des protocoles et, franchement, commercialiser de nouveaux produits. Formaliser les normes de distribution de jetons est devenu un art, en particulier lorsqu'il s'agit de décider qui doit être récompensé et de quelle valeur il doit être récompensé. Dans ce cas, le nombre de jetons alloués et le calendrier de distribution (généralement distribué selon un calendrier de distribution ou progressivement) jouent un rôle important. Ces décisions doivent être basées sur une analyse des systèmes et non sur des conjectures, des caprices ou des précédents. L’utilisation d’un cadre plus quantitatif garantit l’équité et l’alignement stratégique avec les objectifs à long terme.

Le modèle de remise quasi hyperbolique fournit un cadre mathématique pour explorer la manière dont les individus font des choix de compromis entre les récompenses à différents moments. L'application de ce modèle est particulièrement importante dans les domaines où les émotions impulsives et les incohérences affecteront considérablement la prise de décision au fil du temps, comme les décisions financières et les comportements liés à la santé.

Le modèle est piloté par deux paramètres spécifiques aux différentes populations : le biais actuel (ꞵ) et le coefficient d'actualisation (?).

Biais présent (ꞵ):

Ce paramètre mesure la tendance d'un individu à donner la priorité aux récompenses immédiates plutôt qu'aux récompenses disproportionnées à long terme. Il varie entre 0 et 1, la valeur 1 indiquant l'absence de biais présent, reflétant une évaluation cohérente dans le temps de l'équilibre des récompenses futures. À mesure que la valeur se rapproche de 0, elle montre un biais présent de plus en plus fort, indiquant une forte préférence pour les récompenses immédiates.

Par exemple, si on lui donnait le choix entre 50 $ aujourd’hui et 100 $ dans un an, une personne ayant un biais actuel élevé (une valeur proche de 0) choisirait d’obtenir 50 $ immédiatement plutôt que d’attendre pour obtenir plus d’argent.

et facteur de remise (?)

Ce paramètre décrit la vitesse à laquelle la valeur des récompenses futures diminue à mesure que le délai de remboursement augmente, ce qui indique que la valeur perçue des récompenses futures diminuera naturellement avec le retard. Sur des intervalles de temps pluriannuels plus longs, le facteur d’actualisation peut être quantifié avec plus de précision. Ce paramètre présente une grande variabilité lors de l'évaluation de deux options sur une courte période (moins d'un an), car l'environnement immédiat peut affecter la perception de manière disproportionnée.

Les recherches montrent que pour la population générale, le taux d’actualisation se situe généralement autour de 0,9. Cependant, dans les groupes ayant des tendances au jeu, cette valeur est généralement beaucoup plus faible. Les recherches montrent que les joueurs habituels ont généralement un facteur de réduction moyen légèrement inférieur à 0,8, tandis que les joueurs problématiques ont tendance à avoir un facteur de réduction plus proche de 0,5.

En utilisant les conditions ci-dessus, nous pouvons exprimer l’utilité U de recevoir une récompense x au temps t comme :

U(t) = tU(x)

Ce modèle capture la manière dont la valeur des récompenses évolue au fil du temps : les récompenses immédiates sont évaluées à leur pleine utilité, tandis que la valeur des récompenses futures est ajustée à la baisse, en tenant compte des biais présents et des facteurs de dégradation exponentielle.

3. Exploration et expérimentation

L’année dernière, Pantera Research Lab a mené une étude pour quantifier les tendances comportementales des utilisateurs de crypto. Nous avons interrogé les participants avec deux questions simples et directes conçues pour évaluer s'ils préféraient des récompenses immédiates ou une valeur future.

Cette méthode nous a aidé à déterminer les valeurs représentatives de ꞵ et ?. Nos résultats montrent qu’un échantillon représentatif d’utilisateurs de crypto présente un biais actuel légèrement supérieur à 0,4 et un facteur d’actualisation nettement inférieur.

L’étude a révélé que les utilisateurs de crypto ont un biais présent supérieur à la moyenne et des coefficients de remise inférieurs, ce qui suggère qu’ils ont tendance à se comporter de manière impulsive et préfèrent la gratification immédiate aux gains futurs.

Cela peut être attribué à plusieurs facteurs interdépendants dans l’espace des crypto-monnaies :

• Comportement cyclique du marché : les marchés des cryptomonnaies sont connus pour leur volatilité et leur caractère cyclique, les jetons connaissant souvent des fluctuations rapides de leur valeur. Cette cyclicité affecte le comportement des utilisateurs, car de nombreuses personnes sont habituées à spéculer pendant ces cycles plutôt que d'employer des stratégies d'investissement à long terme plus courantes dans la finance traditionnelle. Des hauts et des bas fréquents peuvent amener les utilisateurs à réduire de manière plus significative la valeur future, craignant qu'un jour le prix baisse et qu'ils perdent tout.

• Caractéristiques des jetons : l'enquête portait spécifiquement sur les jetons et leur valeur future perçue, ce qui peut démontrer des caractéristiques enracinées du trading de jetons. Cette caractéristique est associée à la nature cyclique et spéculative des valorisations des jetons, ce qui souligne la prudence quant aux investissements à long terme dans le domaine des cryptomonnaies. De plus, supposons que l’enquête utilise une monnaie fiduciaire ou une autre forme de récompense pour mesurer les préférences. Dans ce cas, les taux de remise des utilisateurs de crypto peuvent être plus proches de la moyenne mondiale, ce qui suggère que la nature des récompenses elles-mêmes peut influencer de manière significative le comportement de remise observé.

• Nature spéculative des applications cryptographiques : L’écosystème cryptographique actuel est profondément enraciné dans la spéculation et le commerce, et ces caractéristiques sont répandues dans ses applications les plus réussies. Cette tendance met en évidence la préférence écrasante actuelle des utilisateurs pour les plateformes spéculatives, comme le montrent les résultats de l’enquête, qui montrent une forte préférence pour les gains financiers immédiats.

Bien que les résultats de cette étude puissent différer des normes comportementales humaines typiques, ils reflètent les caractéristiques et les tendances de la population actuelle d’utilisateurs de crypto. Cette distinction s'applique particulièrement aux projets de conception de parachutages et de distributions de jetons, car la compréhension de ces comportements uniques permet une meilleure planification stratégique et une meilleure conception de la structure du système de récompense.

Prenons par exemple l'approche de Drift, un échange de contrats perpétuels décentralisé sur Solana, qui a récemment lancé son propre token natif, DRIFT. L'équipe Drift a intégré un mécanisme de temporisation dans sa stratégie de distribution de jetons, offrant des récompenses doubles aux utilisateurs qui attendent 6 heures après la libération du jeton pour réclamer leur largage. Le but du délai supplémentaire est d'atténuer la congestion du réseau causée par les robots au début du largage et potentiellement d'aider à stabiliser les performances des jetons en réduisant l'afflux initial de vendeurs.

En fait, seuls 7 500 (15 % du total des demandeurs de parachutage au moment de la rédaction de cet article) n'ont pas attendu 6 heures pour recevoir une double récompense. D'après les recherches que nous avons présentées, si la valeur de la récompense doublait, Drift pourrait être retardé de quelques mois et devrait statistiquement apaiser la plupart des utilisateurs finaux.