Judul asli: "Pembengkakan Spekulatif dan Akibat Memecoin"

Penulis: Klub Blockchain Stanford

Disusun oleh: Peisen, BlockBeats

 

Catatan Editor: Artikel ini menggunakan jaringan Base sebagai contoh untuk menyelidiki bagaimana peluncuran mata uang meme BRETT pada awal tahun 2024 memicu peristiwa pasar yang signifikan, yang menyebabkan perubahan perilaku pengguna dan pola transaksi. Melalui analisis pasokan dan permintaan, penelitian ini mengungkap interaksi halus antara kenaikan biaya bahan bakar dan aktivitas transaksi, yang menunjukkan dampak besar dari peristiwa katalitik ini terhadap pengguna jaringan.

Artikel ini tidak hanya mengukur dampak peristiwa BRETT terhadap perilaku perdagangan melalui model regresi, namun juga mengeksplorasi lebih jauh bagaimana guncangan eksternal ini memperkuat sensitivitas pengguna terhadap biaya transaksi, yang menyebabkan penurunan tajam dalam permintaan. Fenomena ini mencerminkan kerentanan jaringan blockchain dalam menghadapi kejadian tak terduga dan sifatnya yang berubah dengan cepat.

perkenalan

Bagi kebanyakan orang, gangguan tak terduga pada rantai pasokan hanya memberikan sedikit manfaat. Namun bagi para peneliti, gangguan ini memberikan peluang berharga untuk memahami dinamika pasar yang sulit untuk diuraikan. Misalnya, karena harga dan kuantitas merupakan manifestasi langsung dari penawaran dan permintaan, sulit untuk menentukan apakah penawaran, permintaan, atau keduanya mempengaruhi pasar. Hal ini mengarah pada pepatah lama: "Jangan beralasan hanya dengan perubahan harga." Namun ketika salah satu faktor ini tiba-tiba berubah dengan cara yang dapat diprediksi, terkadang Anda dapat menarik kesimpulan darinya.

Misalnya, studi dari NBER menggunakan guncangan pasokan yang disebabkan oleh COVID-19 untuk memahami dinamika permintaan, dan menunjukkan bagaimana guncangan eksternal yang tiba-tiba tersebut dapat menjadi kekuatan redistributif yang signifikan yang memengaruhi lapangan kerja dan penjualan di perekonomian AS. Dengan menganalisis perubahan perilaku selama peristiwa pasar yang jarang terjadi, para peneliti dapat mengubah krisis menjadi peluang untuk mendapatkan wawasan ekonomi yang mendalam.

Jaringan Blockchain beroperasi dengan batasan kapasitas bawaan yang serupa dengan jalur produksi. Setiap blok mempunyai kapasitas data transaksi yang tetap, sehingga ruang menjadi sumber daya yang langka. Ketika permintaan transaksi meningkat, persaingan untuk mendapatkan ruang blok meningkat, yang berpotensi menyebabkan kemacetan jaringan.

Pada bulan Maret tahun ini, Ethereum menerapkan proposal EIP-4844, yang bertujuan untuk meningkatkan kapasitas jaringan dan mengurangi biaya transaksi Layer-2, memungkinkan jaringan seperti Arbitrum dan Optimism menikmati pengurangan biaya bahan bakar yang signifikan. Namun, tak lama setelah proposal tersebut dilaksanakan, harga gas di jaringan Pangkalan melonjak, melebihi tingkat sebelum EIP-4844.

Base telah melihat peningkatan signifikan dalam aktivitas pengguna selama periode ini, terutama didorong oleh aktivitas perdagangan DeFi. Lonjakan ini sangat tidak terduga mengingat ekosistem Base selalu diarahkan pada aplikasi yang berorientasi konsumen. Awalnya diinkubasi oleh tim Coinbase, Base mendapat manfaat dari upaya pemasaran dan branding yang ekstensif untuk membangun rantai yang mendorong pencipta, pengembang, dan partisipasi komunitas. Hasilnya, ekosistem ini sebagian besar terdiri dari aplikasi konsumen, dan aplikasi yang paling sukses, seperti Friend.tech, ditujukan untuk konsumen.

Pembalikan aktivitas pengguna Base, serta lonjakan volume transaksi secara tiba-tiba, mungkin disebabkan oleh guncangan pasokan yang dipicu oleh peristiwa eksternal tak terduga, yang memengaruhi rantai pasokan sistem. Guncangan tersebut dapat mengubah ketersediaan dan biaya secara signifikan, sehingga secara mendasar mengubah perilaku pengguna dan dinamika jaringan.

Perburuan Katalis

Untuk dapat dianggap sebagai guncangan pasokan yang sesungguhnya, peristiwa tersebut harus bersifat eksogen, tidak terduga, dan cukup kuat untuk mengganggu dinamika pasar yang sudah ada.

Salah satu perubahan paling signifikan setelah penerapan proposal EIP-4844 adalah peningkatan mendadak dalam volume perdagangan bursa terdesentralisasi (DEX), yang telah berkembang melampaui stablecoin dan ETH biasa ke kategori token baru. Sebelumnya, perdagangan di jaringan Base terutama terkonsentrasi pada kategori ini, dengan koin meme menyumbang rata-rata kurang dari 15% dari seluruh volume perdagangan mingguan DEX.

Secara historis, kegilaan koin meme sering kali dipicu oleh token “suar” yang menarik minat pasar yang signifikan dan menetapkan tolok ukur perdagangan baru. Fenomena ini kemungkinan besar didorong oleh faktor-faktor seperti aliran informasi. Pada platform seperti Crypto Twitter, kisah perdagangan yang sukses diperkuat, sementara kasus yang gagal sering kali diabaikan, sehingga menyebabkan persepsi yang tidak tepat tentang potensi keuntungan. Ketika pedagang mengamati dan meniru perilaku orang lain, dengan asumsi mereka memiliki informasi berharga, siklus penguatan diri tercipta. Hal ini dapat dengan cepat menaikkan harga koin meme dan sering kali menyebabkan perubahan besar di pasar.

Misalnya, di Solana pada akhir tahun 2023, kapitalisasi pasar token dogwifhat (WIF) melonjak dari kurang dari $1 juta menjadi miliaran dolar dalam hitungan bulan. Keberhasilan WIF memicu kegilaan koin meme di Solana, dengan meningkatnya penerbitan koin meme dan pengembangan infrastruktur koin meme.

Meskipun koin meme telah ada sejak peluncuran jaringan Base, hingga bulan Maret tahun ini, belum ada koin meme yang menarik perhatian pasar secara luas. Peluncuran awal mainnet Base didorong oleh kegilaan perdagangan koin meme. Ribuan pengguna berbondong-bondong ke Base untuk memperdagangkan koin meme sebelum jaringan tersebut diluncurkan secara resmi. Saat aplikasi baru diluncurkan, aktivitas perdagangan token ini secara bertahap menurun. Terinspirasi oleh karakter dari buku populer bertema Pepe, token BRETT mulai aktif pada akhir Februari hingga awal Maret dan dengan cepat menjadi terkenal di Base, dengan kapitalisasi pasarnya mencapai $350 juta sebelum aktivitas perdagangan meme besar-besaran. Kenaikan pesatnya tidak hanya memisahkannya dari tren pasar pada umumnya, namun juga memicu kegilaan perdagangan yang lebih luas di seluruh jaringan.

Keberhasilan awal token BRETT menarik pedagang spekulatif melalui potensi efek peniru, menarik sekelompok pengguna baru yang lebih fokus pada perdagangan meme daripada aplikasi yang berpartisipasi dalam jaringan. Meskipun kelompok ini memiliki fokus yang lebih sempit, ada baiknya untuk mengeksplorasi dampak dari kegemaran meme ini terhadap basis pengguna ekosistem Base yang sudah ada, khususnya bagaimana perilaku khas mereka berubah akibat insiden tersebut. Meskipun data dangkal saja tidak dapat memastikan bahwa kemacetan yang diamati secara langsung disebabkan oleh peristiwa token BRETT, hal ini mendorong kami untuk melakukan analisis lebih lanjut guna menilai secara akurat dampak langsungnya terhadap perilaku dan permintaan pengguna.

desain eksperimental

Tujuan utama dari percobaan ini adalah untuk menganalisis dinamika penawaran dan permintaan pada jaringan Base, dengan fokus pada interaksi antara biaya Gas (supply) dan aktivitas transaksi (demand) sebelum, selama, dan setelah peristiwa BRETT. Bagian penting dari analisis ini adalah mengisolasi dampak peluncuran BRETT dari perilaku pasar secara umum.

Untuk mendapatkan wawasan yang jelas mengenai dinamika pasar, kami akan mengecualikan aktivitas perdagangan yang terkait langsung dengan token BRETT. Analisis kami akan fokus pada alamat yang sudah aktif sebelum token diluncurkan pada akhir bulan Februari, sehingga memungkinkan kami menilai basis pengguna yang berkelanjutan yang tidak terpengaruh oleh minat spekulatif terhadap token baru. Pendekatan ini memastikan bahwa studi kami tentang perilaku pengguna yang lebih luas di jaringan Base tidak memihak dan tidak terpengaruh secara tidak proporsional oleh perilaku pengguna yang terutama berfokus pada BRETT.

Desain model

Dalam penelitian ini, kami menggunakan model regresi dengan variabel biner inti untuk menganalisis dampak BRETT go online. Variabel-variabel dalam model dan fungsinya dipilih untuk mencerminkan dampak halus dari peristiwa pasar ini.

Modelnya didefinisikan sebagai berikut:

di dalam:

  • Penggunaan Gas Rata-rata (Q): Rata-rata penggunaan gas dari waktu ke waktu, merupakan indikator utama kompleksitas transaksi dan beban jaringan.

  • Indikator dampak (D): Variabel biner yang menunjukkan apakah peristiwa token BRETT terjadi (0 sebelum pencatatan, 1 setelah pencatatan).

  • Biaya Gas (P): Harga gas pada saat itu, dalam gwei.

  • Istilah interaksi (DP): digunakan untuk menangkap efek interaktif antara guncangan BRETT dan harga gas.

  • Jumlah transaksi (T): mewakili jumlah transaksi pada suatu waktu, digunakan untuk memahami bagaimana perubahan volume transaksi mempengaruhi kemacetan jaringan dan penggunaan gas.

Penting untuk dicatat bahwa model ini relatif sederhana dalam bentuknya saat ini dan digunakan terutama untuk mengungkapkan perubahan permintaan yang terkait dengan katalis khusus ini. Model ini tidak memperhitungkan endogenitas yang mungkin timbul dari kondisi dasar atau tren mendasar lainnya, yang mungkin mengaburkan kausalitas sebenarnya dan elastisitas permintaan sebelum suatu peristiwa terjadi. Misalnya, mungkin terdapat variabel yang dihilangkan, dan mungkin terdapat hubungan sebab akibat yang simultan antara penggunaan bahan bakar dan biaya, yang, ditambah dengan kebisingan lainnya, dapat mempengaruhi keakuratan estimasi awal kami.

Meskipun demikian, model ini memungkinkan kita untuk menentukan apakah guncangan BRETT menyebabkan perubahan signifikan dalam perilaku perdagangan di jaringan Base yang tidak bergantung pada aktivitas perdagangan langsung BRETT.

Hasil regresi

Melalui analisis jam demi jam terhadap basis pengguna yang tidak terkait dengan BRETT dari awal Januari hingga akhir Mei 2024, kami dapat menarik kesimpulan berikut tentang peluncuran token BRETT dan lonjakan pertamanya:

Setelah token BRETT diluncurkan, pengguna menunjukkan perubahan perilaku yang signifikan dalam menghadapi kenaikan harga bahan bakar. Model regresi menunjukkan istilah interaksi negatif yang signifikan (₃=−0,333), yang menunjukkan bahwa kenaikan biaya bahan bakar setelah token online kemungkinan besar akan menghambat perilaku perdagangan pengguna.

Secara khusus, istilah interaksi menunjukkan bahwa untuk setiap kenaikan deviasi standar harga gas (Δ=1,2×10⁵ gwei) setelah peristiwa meme, penggunaan gas (Δ) akan berkurang sebesar 41.200 gwei, setara dengan 79% deviasi standar per jam pada umumnya. . Dengan kata lain, model tersebut memperkirakan bahwa permintaan akan turun sekitar 0,79 standar deviasi untuk setiap satu kenaikan standar deviasi harga gas selama peristiwa kemacetan tinggi.

Secara keseluruhan, pengenalan koin meme “beacon” BRETT memiliki efek riak negatif pada basis pengguna awal Base. Kemacetan yang disebabkan oleh katalis memperburuk sensitivitas kelompok ini terhadap kenaikan harga gas, sehingga membuat mereka lebih tahan terhadap biaya transaksi—meskipun biaya tersebut mendekati tingkat sebelum EIP-4844.

Perbesar

Dampak BRETT terhadap Base menunjukkan kerentanan yang lebih luas dalam ekosistem kripto dan perilaku adaptif pengguna. Insiden ini menyoroti bagaimana token yang muncul, terutama kejadian tak terduga, dapat berdampak signifikan terhadap metrik perdagangan, perilaku pengguna, dan stabilitas jaringan, yang mencerminkan cepatnya perubahan dinamis dalam kerangka operasi blockchain.

Insiden ini menyoroti hubungan rumit antara pasokan (dalam hal ini, biaya jaringan) dan permintaan pengguna, yang bukan merupakan hubungan linier sederhana. Permintaan dapat berubah secara tiba-tiba, seperti peristiwa BRETT, atau berkembang secara bertahap seiring dengan semakin matangnya ekosistem. Perubahan-perubahan ini menyoroti interaksi yang kompleks antara penyesuaian jaringan dan respons pengguna, yang tidak selalu dapat diprediksi dan dapat sangat bervariasi sebagai respons terhadap guncangan eksternal atau antisipasi peningkatan jaringan.

Ke depan, memahami dinamika fundamental ini akan menjadi penting seiring dengan semakin banyaknya peristiwa eksogen atau eskalasi yang diketahui terjadi. Mengidentifikasi pola pengguna dan potensi reaksi terhadap perubahan dalam ekosistem dapat membantu memprediksi dinamika dan reaksi pengguna secara lebih realistis.