对于每一个经济部分，都有从微观到中观的模式过渡。这意味着每一项经济活动都要从对执行微观部分的分析开始。要想完美估计利率，就需要对汇率活动进行微观整合，这也就意味着需求和供给在每个经济市场中都是不可避免的，它们决定了经济结构的模式。
需求
需求是在特定时期获得资产的欲望。众所周知，需求定律认为，“需求越高，价格越高”，同时，“价格越低，需求量越高”，反之亦然。然而，索取资产的结果是为得到满足，即获得效用。因此，需求理论的底层是效用。
效用函数
这是一个显示两个资产($ETH & $BTC)或(DeFi和NFT)之间关系的函数。在实物商品方面，我们用q1和q2表示，因此U= f(q1, q2)。这个函数的基本假设是，它是一个连续函数，也就是说，在这期间可能有更多的其他资产驱动你的兴趣。然而，对于效用函数有一些一般的假设。它们是:
分析师Willy Woo：目前已有许多100万美元以上的比特币购买需求:加密货币分析师Willy Woo发推称，现在是鲸鱼大量生成的季节。虽然这是关于机构资金的叙事，但在我看来，这一阶段确实是机构为比特币提供了验证，现在我们已经看到为富人服务的家族理财室迫切需要获得投资敞口。目前已有许多100万美元以上的购买需求。[2021/1/8 16:43:35]
完整性：Web3发烧友对选择有直接的偏好。他要么只想待在NFT领域，要么只想待在DeFi领域。尽管在这些领域中可能存在其他选择，但对于消费者想要达到的目标的完整性的确信是满足假设的。这是因为偏好是可以排序的。对于两种商品，他要么更喜欢 NFT 而不是 DeFi（NFT > DeFi），要么更喜欢 DeFi 而不是 NFT（DeFi > NFT），或者更确切地说是对两者都漠不关心(DeFi ~ NFT)，这意味着他在两个领域都保持流动性。
元界DNA联合创始人黄连金：DeFi的第一需求是安全:9月17日消息，元界DNA联合创始人、中国电子学会区块链分会专家委员黄连金做客媒体直播间，本期直播以《畅谈DeFi的机会与挑战》为主题。
访谈中提到关于DeFi的风险与挑战，黄连金表示：目前DeFi存在着三个风险，一是智能合约的风险，二是通证经济设计方面的风险，第三就是监管的风险。DeFi真正的发展一定需要整个行业的自律，DeFi的第一需求是安全，其次要与现实世界相结合，区块链本身的发展就是一种挑战，是一个长期的过程。[2020/9/17]
传递性：这个假设通过排除偏好的一致性来支持完整性的假设。给定三(3)种偏好，DeFi, CeFi和NFT，或$ETH， $Sol和$Metis，如果他更喜欢DeFi而不是CeFi，他也更喜欢CeFi而不是NFT，假设意味着他绝对更喜欢DeFi而不是NFT。
理性：每个经济主体都喜欢多而不喜欢少，因此，产生了一种单调的偏好。简单来说，当需要购买资产或商品时，每个人都会理性思考，你会购买更多能给你最高效用的资产。
声音 | 火星人柯里昂：脱离实际需求的TPS和人性的经济模型最后必然会走向失败:火星人柯里昂昨晚发微博表示，真正的区块链技术，应当符合如下特征：强隐私保护，抗审查，抗中心化，社区自治，有效防止单节点故障……技术是为人服务的，脱离了实际需求的TPS，和脱离了人性的经济模型，最后必然会走向失败。[2019/1/11]
连续性：这个假设结合了完整性和传递性。他知道自己想要什么，而且他的想法始终如一。
效用理论中有无差异曲线和无差异图。无差异曲线显示两种商品的组合得到相同程度的满意度，而无差异图显示各种商品产生不同的效用。
简单地说，无差异曲线显示了消费者对两种不同资产或商品漠不关心的程度。这意味着他可能会根据满意度在任何时间点用一种资产替换另一种资产，这杯称为“商品替代率”，这是无差异曲线的斜率。然而，要实现ROCS，消费者就需要获得两个资产的额外单位来做出这样的决定，这被称为资产的边际效用。因此，ROCS是两种资产的边际效用之比。你可能购买了$Sol和$ETH，但是，随着时间的推移，你将能够根据市场的变化来确定替换掉哪个。
谷歌联合创始人布林：加密货币GPU工作验证算法需求引领计算大潮:谷歌联合创始人、谷歌母公司Alphabet总裁谢尔盖·布林周五表示，通过计算来解决重要问题的能力和潜力从未如此巨大。在这一计算大潮中有几个因素起着重要作用，首先是摩尔定律一直以来持续不断的影响力。第二个因素是更高的需求，需求源自算法程序中的高级图形，令人惊讶的是，需求也来自当今领先的加密货币（如以太坊）中的GPU工作验证算法。第三个也是最重要的因素是过去十年来机器学习的深刻变革。[2018/4/28]
总而言之，对于效用，更多的 Solana NFT 集成会导致 Arbitrum NFT 集成的大幅减少，同样，更多的Aptos集成也将导致Solana NFT集成的减少。(科布道格拉斯效用函数)。
班加罗尔成为印度区块链人才需求最大的城市:据YOURSTORY称，在2017年下半年，Indeed网站上发布的加密货币和区块链相关职位的数量增长了290％。来自该网站的数据显示，大量的职位空缺，如区块链开发人员、区块链系统架构师、区块链软件工程师等。班加罗尔成为印度区块链人才需求最大的城市，占印度区块链招聘职位总数的37％。[2018/4/11]
普通需求函数(马歇尔需求)和补偿需求函数(希克斯需求)
马歇尔需求函数
马歇尔需求函数是一个重视效用最大化的需求函数。效用的基本重要性在于它是资产或商品的函数，而资产是收入、偏好和价格的函数。因此，根据传递性假设，效用也是收入、偏好和价格的函数。这意味着，在你着手购买商品或资产之前，你会评估你的偏好（这可能是无关紧要的），但你也会在购买之前考虑资产的价格>>你会找到一个与数字资产相关的很好的价格入口。所有这一切都可以通过流动性（收入）实现。因此，为了求解马歇尔需求函数，我们建立了目标函数和约束条件，然后利用拉格朗日乘子求解偏导数，求解出资产的价值，如下图所示:
在结果的最后，我们解出效用，称为“间接效用函数”。这是因为马歇尔把效用看得比收入重要。
普通需求函数的性质
收入的递增函数：这意味着需求会随着收入的增加而上升。更好的解释是，在ETH市场中，有几个人愿意购买$ETH，提高了对$ETH的总体需求。然而，就个人而言，你对ETH的需求水平来自于你的收入水平。一个拥有5000美元的人可以购买价值1500美元的ETH，期望获得450美元的30%回报。然而，拥有150美元的人将获得45美元也就是30%的收益，这是完全不同的需求水平。因此，“收入越高，对某种资产的需求就越高”。
价格递减函数：需求受价格负向影响。如果你计划以1250美元的价格买入ETH，当你醒来时，它已经涨到了1700美元，你的购买欲望就会消失。也就是说，价格越高，需求量越低。
收入和价格的同质度为零：这意味着收入和价格水平以恒定的速度增长，这对需求水平没有影响。如果ETH的价格是2000美元，而你的收入是500美元，你用200美元购买ETH，预期很快会有20%-30%的收益。一个月后，从工作中，你的收入增加了10%，ETH也增加了10%，你的收入现在是550美元，ETH现在是2200美元，你不会需要更多的以太坊，也就是说，你可能仍然用200美元或250美元购买。因此，你的收入并没有刺激对资产的更多需求。
希克斯需求函数
希克斯需求函数在另一个程度上与马歇尔需求函数相反。这意味着希克斯需求函数将预算(收入)与效用的关系最小化。我用一个简单的术语，如果你有1000美元的预算来增加资产，希克斯函数告诉你如何管理预算以实现效用最大化。马歇尔需求使效用最大化，而不考虑收入。使用相同的拉格朗日，我们在下面的图表中展示了一个例子;
希克斯需求函数与价格有直接关系，因为我们将价格与收入挂钩。价格越高，该商品的收入和需求就越低，反之亦然。
这些是需求理论的基本函数。我们没有细说，但我希望你能从解释中获得价值。
Source：https://medium.com/@RubiksWeb3/theory-of-demand-web-3-integration-analysis-a1a9df5f3531
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