От Пола Верадиттакита
Нужны ли пользователям криптовалюты вмешательство?
Исследование Pantera Research Lab показало, что пользователи криптовалют демонстрируют высокую предвзятость к текущему моменту и низкий коэффициент дисконтирования, что указывает на сильное предпочтение немедленного удовлетворения.
Модель квазигиперболического дисконтирования, характеризуемая такими параметрами, как смещение текущего момента (ꞵ) и коэффициент дисконтирования (𝛿), полезна для понимания тенденции людей предпочитать немедленное вознаграждение будущим выгодам, поведение, особенно выраженное в нестабильных и спекулятивных сферах. крипторынок.
Это исследование можно применить для оптимизации распределения токенов, например, для раздачи токенов, которые служат для вознаграждения ранних пользователей, децентрализации управления и продвижения на рынок новых продуктов.
Введение
Классическая история стартапов Кремниевой долины — решение Paypal платить людям 10 долларов за использование их продукта. Аргументация заключалась в том, что если бы вы могли платить людям за присоединение, в конечном итоге ценность сети была бы достаточно высокой, и новые люди присоединялись бы бесплатно, и вы могли бы перестать платить. Это, безусловно, сработало, поскольку PayPal смог прекратить платить и продолжить рост, тем самым усилив свои сетевые эффекты.
В сфере криптографии мы приняли и расширили этот подход с помощью airdrop, платя людям не просто за присоединение, но обычно за использование наших продуктов в течение определенного периода.
Модель квазигиперболического дисконтирования
Airdrops стали многогранным инструментом, используемым для вознаграждения первых пользователей, децентрализации управления протоколами и, честно говоря, для продвижения чего-то нового. Формализация критериев распределения стала искусством, особенно при определении того, кто должен быть вознагражден и какую ценность приписывается его усилиям. В этом контексте важную роль играют как количество распределенных токенов, так и сроки их выпуска, часто с помощью таких механизмов, как передача прав или постепенное высвобождение. Эти решения должны основываться на систематическом анализе, а не полагаться на догадки, настроения или прецеденты. Использование более количественных рамок обеспечивает справедливость и стратегическое соответствие долгосрочным целям.
Квазигиперболическая модель дисконтирования обеспечивает математическую основу для изучения того, как люди делают выбор, включающий компромисс между вознаграждениями в разное время. Его применение особенно актуально в тех областях, где импульсивность и непоследовательность с течением времени существенно влияют на принятие решений, таких как финансовые решения и поведение, связанное со здоровьем.
Модель основана на двух параметрах, специфичных для совокупности: нынешнем смещении ꞵ и коэффициенте дисконтирования 𝛿.
Настоящее предубеждение (ꞵ):
Этот параметр измеряет склонность людей непропорционально отдавать приоритет немедленным вознаграждениям над теми, которые находятся дальше. Он варьируется от 0 до 1, где значение 1 указывает на отсутствие нынешней предвзятости, отражая сбалансированную, согласованную во времени оценку будущих вознаграждений. Когда значения приближаются к 0, они указывают на все более сильную предвзятость в отношении настоящего момента, указывая на повышенное предпочтение немедленных вознаграждений.
Например, имея выбор между 50 долларами сегодня или 100 через год, человек с высоким текущим уклоном (ближе к 0) предпочтет получить 50 долларов немедленно, а не ждать большей суммы.
Коэффициент скидки (𝛿):
Этот параметр описывает скорость, с которой ценность будущих вознаграждений уменьшается по мере увеличения времени до их реализации, что объясняет естественное снижение их воспринимаемой ценности с задержкой. Коэффициент дисконтирования более точно определяется количественно за более длительные многолетние интервалы. При оценке двух вариантов в краткосрочной перспективе (менее одного года) этот фактор демонстрирует значительную вариативность, поскольку непосредственные обстоятельства могут непропорционально влиять на восприятие.
Исследования показывают, что для обобщенных групп населения ставка дисконтирования обычно составляет около 0,9. Однако это значение часто существенно ниже среди групп, склонных к азартным играм. Исследования показывают, что у заядлых игроков средний коэффициент дисконтирования обычно немного ниже 0,8, тогда как у проблемных игроков коэффициент дисконтирования обычно ближе к 0,5.
Используя приведенные выше термины, мы можем выразить полезность U от получения вознаграждения x в момент времени t с помощью следующей формулы:
U(t) = tU(x)
Эта модель показывает, как ценность вознаграждений меняется в зависимости от времени их получения: немедленные вознаграждения оцениваются по полной полезности, тогда как будущие вознаграждения корректируются в сторону уменьшения стоимости с учетом как нынешнего смещения, так и экспоненциального затухания.
Эксперимент
В прошлом году исследовательская лаборатория Pantera провела исследование для количественной оценки поведенческих тенденций пользователей криптовалюты. Мы опросили участников, задав им два простых вопроса, предназначенных для того, чтобы оценить их предпочтение немедленной оплате по сравнению с получением какой-либо будущей выгоды.
Этот подход помог нам определить репрезентативные значения как для ꞵ, так и для 𝛿. Наши результаты показали, что репрезентативная выборка пользователей криптовалюты демонстрирует нынешнее смещение чуть выше 0,4 и заметно низкий коэффициент дисконтирования.
Исследование выявило склонность к текущему моменту выше среднего и низкий коэффициент дисконтирования среди пользователей криптовалюты, что свидетельствует о склонности к нетерпению и предпочтении немедленного удовлетворения будущим выгодам.
Это можно объяснить несколькими взаимосвязанными факторами в криптоландшафте:
Циклическое поведение рынка: Рынок криптовалют известен своей волатильностью и цикличностью, при этом токены часто испытывают быстрые колебания стоимости. Эта периодичность влияет на поведение пользователей, поскольку многие привыкли ориентироваться в этих циклах, а не принимать долгосрочные инвестиционные стратегии, более распространенные в традиционных финансах. Частые взлеты и падения могут привести к тому, что пользователи будут более резко дисконтировать будущие значения, опасаясь потенциальных спадов, которые могут свести на нет прибыль.
Стигма вокруг токенов. В опросе конкретно задавались вопросы о токенах и их предполагаемой будущей ценности, что могло бы подчеркнуть укоренившуюся стигму, связанную с торговлей конкретными токенами. Стигма, связанная с периодическим и часто спекулятивным характером оценок токенов, усиливает осторожный подход к долгосрочным инвестициям в криптопространство. Кроме того, предположим, что в ходе опроса были измерены предпочтения с использованием бумажной валюты или другой формы вознаграждения. В этом случае ставки дисконтирования пользователей криптовалюты могут более точно соответствовать средним мировым показателям, что позволяет предположить, что характер вознаграждения может существенно повлиять на наблюдаемое поведение дисконтирования.
Спекулятивная природа криптоприложений. Сегодняшняя криптоэкосистема глубоко укоренена в спекуляциях и торговле, чертах, которые преобладают в ее наиболее успешных приложениях. Эта тенденция подчеркивает, что нынешние пользователи в подавляющем большинстве отдают предпочтение спекулятивным платформам, и это предпочтение отражено в результатах опроса, которые демонстрируют сильную склонность к немедленной финансовой выгоде.
Хотя результаты исследования могут отличаться от типичных норм человеческого поведения, они отражают характеристики и тенденции текущей базы пользователей криптовалют. Это различие особенно актуально для проектов, разрабатывающих раздачи и распределение токенов, поскольку понимание этого уникального поведения позволяет лучше стратегическое планирование и структурирование системы вознаграждений.
Возьмем, к примеру, подход Drift, преступной DEX на Solana, которая недавно запустила свой собственный токен DRIFT. Команда Drift включила механизм задержки по времени в свою стратегию распределения токенов, предлагая удвоить вознаграждение для пользователей, которые ждут 6 часов после запуска токена, чтобы потребовать раздачу. Временная задержка была добавлена, чтобы уменьшить перегрузку, обычно вызываемую ботами в начале раздачи, и потенциально помочь стабилизировать производительность токена за счет уменьшения первоначального всплеска продавцов.
Фактически, только 7,5 тысяч, или 15% (на момент написания), потенциальных претендентов не дождались 6 часов, чтобы их вознаграждение удвоилось. Согласно нашему представленному исследованию, при удвоенной стоимости вознаграждения Drift мог бы отложить запуск на несколько месяцев и, по статистике, должен был удовлетворить большинство конечных пользователей.
Будьте в курсе последних исследований исследовательской лаборатории Pantera, следуя за нашим руководителем отдела исследований Мэттом Стивенсоном и инженером-исследователем Элли Заком.
- Пол Верадиттакит
