Автор: Пол Верадиттакит, партнер Pantera Capital Перевод: Golden Finance xiaozou;

  • Исследование Pantera Research Lab показало, что пользователи криптовалют демонстрируют более высокую предвзятость к текущему моменту и более низкие коэффициенты дисконтирования, что указывает на сильное предпочтение мгновенного вознаграждения.

  • Квазигиперболическая модель дисконтирования, характеризующаяся такими параметрами, как нынешнее смещение (ꞵ) и коэффициент дисконтирования (?), помогает понять тенденцию людей предпочитать немедленную прибыль будущим выгодам, поведение, которое проявляется в нестабильном и спекулятивном характере. криптографии Это особенно заметно на рынке.

  • Это исследование может быть применено для оптимизации распределения токенов, например, для поощрения ранних пользователей, децентрализации управления и продвижения на рынок новых продуктов.

1. Введение

Классическая история стартапов Кремниевой долины — решение Paypal платить пользователям 10 долларов за использование ее продукта. Смысл в том, что если вы можете платить людям за использование продукта, то в конечном итоге, когда ценность сети станет достаточно высокой, новые люди присоединятся к ней бесплатно, и вы сможете перестать платить. Уловка, похоже, сработала, поскольку PayPal смог продолжить рост после прекращения выплат, успешно направляя сетевые эффекты.

В криптопространстве мы приняли и расширили этот подход с помощью airdrop, не только вовлекая людей, но и часто заставляя их использовать наш продукт в течение определенного периода времени.

2. Квазигиперболическая модель дисконтирования.

Airdrops стали мастером на все руки для вознаграждения первых пользователей, децентрализации управления протоколами и, честно говоря, для продвижения новых продуктов. Формализация стандартов распределения токенов стала искусством, особенно при принятии решения о том, кого следует вознаграждать и какую сумму они должны вознаграждать. При этом важную роль играет как количество выделяемых токенов, так и сроки распределения (обычно распределяются по графику распределения или постепенно). Эти решения должны основываться на системном анализе, а не на догадках, прихотях или прецедентах. Использование более количественных рамок обеспечивает справедливость и стратегическое соответствие долгосрочным целям.

Квазигиперболическая модель скидок обеспечивает математическую основу для изучения того, как люди делают компромиссный выбор между вознаграждениями в разное время. Применение этой модели особенно важно в областях, где импульсивные эмоции и непоследовательность со временем будут существенно влиять на принятие решений, например, финансовые решения и поведение, связанное со здоровьем.

Модель основана на двух параметрах, характерных для разных групп населения: нынешнем смещении (ꞵ) и коэффициенте дисконтирования (?).

Настоящее смещение (ꞵ):

Этот параметр измеряет склонность человека отдавать предпочтение немедленным вознаграждениям, а не непропорциональным долгосрочным вознаграждениям. Он находится в диапазоне от 0 до 1, причем значение 1 указывает на отсутствие нынешней предвзятости и отражает согласованную во времени оценку баланса будущих вознаграждений. По мере того, как значение приближается к 0, оно демонстрирует все более сильную предвзятость в отношении настоящего момента, указывая на высокое предпочтение немедленных вознаграждений.

Например, если бы у человека был выбор между 50 долларами сегодня и 100 долларами через год, человек с высоким «текущим уклоном» (значение близкое к 0) предпочел бы получить 50 долларов немедленно, а не ждать, чтобы получить больше денег.

и коэффициент дисконтирования (?)

Этот параметр описывает скорость, с которой стоимость будущих вознаграждений уменьшается по мере увеличения времени до погашения, указывая на то, что воспринимаемая ценность будущих вознаграждений естественным образом будет снижаться с задержкой. За более длительные многолетние интервалы времени коэффициент дисконтирования можно определить более точно. Этот параметр демонстрирует высокую вариабельность при оценке двух вариантов за короткий период времени (менее года), поскольку ближайшее окружение может непропорционально влиять на восприятие.

Исследования показывают, что для населения в целом ставка дисконтирования обычно составляет около 0,9. Однако в группах со склонностью к азартным играм это значение обычно значительно ниже. Исследования показывают, что у заядлых игроков средний коэффициент дисконтирования обычно составляет чуть менее 0,8, тогда как у проблемных игроков коэффициент дисконтирования обычно ближе к 0,5.

Используя приведенные выше условия, мы можем выразить полезность U от получения вознаграждения x в момент t как:

U(t) = tU(x)

Эта модель отражает, как ценность вознаграждений меняется с течением времени: немедленные вознаграждения оцениваются по полной полезности, а стоимость будущих вознаграждений корректируется в сторону понижения с учетом текущей систематической ошибки и факторов экспоненциального затухания.

3. Исследования и эксперименты

В прошлом году исследовательская лаборатория Pantera провела исследование для количественной оценки поведенческих тенденций пользователей криптовалюты. Мы опросили участников, задав им два простых и понятных вопроса, призванных оценить, предпочитают ли они немедленное вознаграждение или какую-то будущую ценность.

Этот метод помог нам определить репрезентативные значения ꞵ и ?. Наши результаты показывают, что репрезентативная выборка пользователей криптовалюты демонстрирует текущее смещение чуть выше 0,4 и значительно более низкий коэффициент дисконтирования.

Исследование показало, что у пользователей криптовалюты текущая предвзятость выше среднего и более низкие коэффициенты дисконтирования, что позволяет предположить, что они склонны вести себя импульсивно и предпочитают немедленное удовлетворение будущим выгодам.

Это можно объяснить несколькими взаимосвязанными факторами в криптовалютном пространстве:

  • Циклическое поведение рынка. Криптовалютные рынки известны своей волатильностью и цикличностью, при этом токены часто испытывают быстрые колебания стоимости. Эта цикличность влияет на поведение пользователей, поскольку многие люди привыкли спекулировать во время этих циклов, а не использовать долгосрочные инвестиционные стратегии, более распространенные в традиционных финансах. Частые взлеты и падения могут заставить пользователей более существенно снижать будущую стоимость, опасаясь, что однажды цена упадет, и они могут потерять все.

  • Характеристики токенов: В опросе конкретно задавались вопросы о токенах и их предполагаемой будущей стоимости, что может демонстрировать укоренившиеся характеристики торговли токенами. Эта характеристика связана с циклическим и спекулятивным характером оценок токенов, что подчеркивает осторожность в отношении долгосрочных инвестиций в криптовалютное пространство. Кроме того, предположим, что в опросе для измерения предпочтений используется бумажная валюта или какая-либо другая форма вознаграждения. В этом случае ставки дисконтирования пользователей криптовалюты могут быть ближе к среднемировому показателю, что позволяет предположить, что характер самих вознаграждений может существенно влиять на наблюдаемое поведение дисконтирования.

  • Спекулятивная природа криптоприложений. Сегодняшняя криптоэкосистема глубоко укоренена в спекуляциях и торговле, и эти характеристики преобладают в ее наиболее успешных приложениях. Эта тенденция подчеркивает нынешнее подавляющее предпочтение среди пользователей спекулятивных платформ, что можно увидеть в результатах опроса, который показал сильное предпочтение немедленной финансовой выгоды.

Хотя результаты этого исследования могут отличаться от типичных человеческих поведенческих норм, они отражают характеристики и тенденции текущей популяции пользователей криптовалюты. Это различие особенно применимо к проектам, разрабатывающим раздачи и распределение токенов, поскольку понимание этого уникального поведения позволяет лучше стратегическое планирование и разработку структуры системы вознаграждений.

Возьмем в качестве примера подход Drift, децентрализованной биржи бессрочных контрактов на Solana. Компания недавно выпустила собственный токен DRIFT. Команда Drift включила механизм временной задержки в свою стратегию распределения токенов, предоставляя двойное вознаграждение пользователям, которые ждут 6 часов после выпуска токена, чтобы потребовать раздачу. Цель добавленной задержки — уменьшить перегрузку сети, вызванную ботами в начале раздачи, и потенциально помочь стабилизировать производительность токена за счет уменьшения первоначального всплеска продавцов.

Фактически, только 7500 потенциальных претендентов (15% от общего числа претендентов на раздачу на момент написания) не смогли дождаться 6 часов, чтобы получить двойное вознаграждение. Согласно исследованию, которое мы представили, выход Drift может быть отложен на несколько месяцев, если размер вознаграждения удвоится, и по статистике это должно успокоить большинство конечных пользователей.