探索治理代币的相关估值模型 读懂如何实现价值捕获_TVL:区块链工程专业学什么课程好

伴随着围绕NFT的持续热情以及EIP-1559在上周激活的伦敦硬分叉中的成功实施,链上活动也出现了上升,这主要是由于新NFT收藏品源源不断的推出和引发的市场兴奋。

在这篇文章中,我们将探索:

EIP-1559发布后产生的初步网络效果。

探索治理代币的相关估值模型。

使用链上数据评估整个领域的代币估值。

EIP-1559上线

EIP-1559已于8月5日生效,对以太坊网络交易费用设计进行了关键更改。一部分ETH网络费用,称为BASEFEE,现在被烧毁而不是奖励给矿工。

该机制通过区块补贴有效地抵消了向网络发行新ETH的影响。目前给矿工的ETH发行率为2ETH/区块,另外为叔块提供0.0625ETH。

随着链上活动的增加,用户支付更多的交易费用,从而销毁更多的ETH。因此,该机制将以太坊区块链上的经济活动转化为ETH代币的稀缺性。自EIP-1559推出以来,平均销毁/区块约为0.71ETH/块。这意味着ETH供应的有效发行率已经放缓了36%。

Visa正与微软、代币化平台Agrotoken等合作探索巴西CBDC用例:5月9日消息,支付巨头Visa正与微软、代币化平台Agrotoken和软件公司Sinqia合作来探索巴西央行数字货币的用例,并开发了一个农业可编程金融平台,旨在帮助巴西农民更好地谈判合同。[2023/5/9 14:52:22]

在对区块空间需求高的极端情况下,净ETH发行确实会导致净通缩,即销毁的ETH多于发行的ETH。值得注意的是,根据当前的工作量证明发行时间表,要达到这种通货紧缩水平将需要比今天的网络使用量高得多。

在8月5日至10日新发行80000枚ETH的情况下,之前供应的28400枚ETH已通过EIP-1559费用燃烧机制被烧毁。

体育社区Overtime完成1亿美元D轮融资,将探索Web3垂直领域:8月9日消息,体育社区 Overtime 宣布完成 1 亿美元 D 轮融资,Liberty Media Corporation 和 Counterpoint Global 联合领投,管理着超过 300 亿美元增长股权战略基金的 Winslow Capital 参投,截至目前该公司融资总金额已超过 2.5 亿美元。据悉,Overtime 将利用这笔资金扩大旗下两个创新体育联盟 OTE 和 OT7 的发展,并且探索电子商务和 Web3 垂直领域。(itnewsonline)[2022/8/9 12:13:07]

许多例子表明已经有净通货紧缩区块被挖掘出来。在高网络使用环境中,特别是在向权益证明的低发行状况过渡之后,完全有可能通过销毁机制的通货紧缩在结构上销毁量高于发行量。

还有一个论点是,EIP-1559净减少了抛售压力,因为供应以较低的速度膨胀,现有代币的稀释程度较小,而持有ETH代币的需求相应增加。随着向权益证明的过渡越来越近,并且ETH持有量转化为验证者数量,矿工们也更有动力持有一定比例的ETH。

北京邮电大学校长乔建永:探索建立版权+区块链等科学和行之有效的高等学校版权保护机制:金色财经现场报道,12月29日,第二届可信数字版权生态论坛在北京举办。北京邮电大学校长乔建永现场指出,2019年底,北京邮电大学牵头的数字产品知识产权保护项目开发立项,联合广泛力量,在版权领域实现了一批成果。同时建立北京邮电大学版权工作站。未来将探索建立版权+人工智能、版权+区块链等科学和行之有效的高等学校版权保护机制,依靠可信数字版权的支持,促进版权资源的利用和版权资源的深度挖掘。[2021/12/29 8:11:58]

一个有趣的注意事项是交易所的净头寸变化指标。它显示整个7月发生了相当大的资金外流,ETH价格当时在2,000美元左右。外流在相对规模上有所放缓,但与历史标准相比仍然较高。在EIP1559之后,尚未对交易流产生显着影响,但这是一个值得关注的指标。

探索治理代币估值指标

重庆发布支持西部(重庆)科学城建设的若干措施,支持探索区块链等新技术在金融领域的应用:11月18日,重庆市人民政府印发《重庆市金融支持西部(重庆)科学城建设若干措施》的通知。通知指出,支持金融机构与金融科技公司共同探索大数据、人工智能、区块链等新技术在金融领域的应用。守住不发生区域性、系统性风险底线,稳妥开展金融创新,依托大数据、区块链、人工智能等手段,建立完善风险监测预警系统。(重庆市人民政府)[2020/11/19 21:18:24]

整个以太坊生态系统的代币价格在过去几周也抓住了市场机会。在这些市场条件下,退后一步思考如何识别治理代币中的不对称价值是很有用的。目的是识别那些与其核心基本指标和链上利用率相比可能被低估的代币。

价值锁定与估值

从最简单的分析开始,我们可能会比较协议中锁定的总价值(TVL)与代币市值的比率。虽然仅TVL不足以衡量协议的采用、效率和未来价值,但它可以成为了解中短期价格行为的有用指标。许多人跟踪TVL,因此它对价格和注意力有一种反射性影响。它还为我们提供了添加到协议中的流动性和产品市场契合度的高级指标。

声音 | 苏宁金融研究院院长助理:市场机构自行探索发币,仍看不到解禁迹象:8月27日,苏宁金融研究院院长助理薛洪言发表了题为《最全解读!一文读懂央行金融科技规划传递了哪些信息》的文章。文章称,企业版数字货币,依旧无望。无论是区块链还是数字货币,《规划》都只字未提,只是在“(八)健全网络身份认证体系”小节中隐约谈到区块链技术。这表明,未来三年里(2019-2021),监管仍鼓励金融机构自行探索区块链技术的落地应用,却也并非政策重点(或许与区块链技术自身成熟度有关)。至于数字货币,法定数字货币已是“呼之欲出”,市场机构自行探索发币,仍看不到解禁迹象。类似Libra和沃尔玛币这样的稳定币,没有投机属性,借助巨头自身的影响力,在跨境支付层面具有较强的渗透力。当前,人民币国际化成果初显,但仍前路漫漫。而国外互联网巨头发力数字货币,又给人民币国际化增添了新的变数。在此背景下,国内数字货币探索策略其实可尝试进行调整,官方层面由央行加速推动法币数字化,市场层面,未尝不能放开企业进行可控的数字货币试点。据悉,近日,中国人民银行印发《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》。[2019/8/28]

在寻找价值的过程中,我们可以看到,例如Compound或Yearn,相对于代币的价格表现,最近超过了协议TVL。另一方面,寿司是相反观察的一个例子,TVL增长保持相对平稳,而疲软的价格表现反映了这一点。

协议收入与估值

协议收入可以为对现有或潜在现金流感兴趣的代币持有者创造一个强有力的叙述。这些是许多核心DeFi协议的累积收入,这些协议直接用于财务或奖励给代币持有者。费用/市值比率越高,代币持有者每投资一美元所获得的价值就越大。

从理论上讲,COMP再次将自己展示为与AAVE竞争的价值游戏,相当于30天的收入,但MC仅50%。

请注意我们如何在两个去中心化交易所旁边展示2个借贷协议。在进行这些分析时,按赛道比较项目以反映类似的费用产生机制和对同一组用户的竞争是有用的。直接跨赛道比较通常是不合适的,而且可能会产生误导。

衡量协议现金/流动性

我们在上一节中将TVL与市值进行了比较,试图找到相对于分配的用户资本的低估/高估。我们还可以比较重要的使用指标,例如针对TVL产生的费用,以衡量协议相对于协议流动性的效率。

TVL并不能说明全部情况,因为对于用户分配给其池的价值,协议的效率可能要低得多。每存入一美元,它可能会产生更少的费用。因此,可以部署产生的费用与TVL的比较来直接衡量这一点。

较高的TVL/收入值表明每锁定一美元的费用较低

较低的TVL/收入值表明每锁定一美元的费用较高

请注意,有多少资金为创造每一美元的边际收入而被分配给两个贷款协议。Compound继续展现与Aave相比被低估的令人信服的论据,其TVL/收入产生的费用增加了18%。

关于Sushi和Bancor两个DEX协议,费用产生的差异不那么显着,该指标的差异为11.7%,尽管相比之下Bancor的市值仅为Sushi的44%。接下来我们将比较这些协议的用户群。

用户与市值

与协议交互的总地址通常被认为类似于用户数量。考虑基于此指标的类似分析框架也讲述了一个有趣的故事。首先,我们评估每个协议的累积所有时间用户计数,其中:

高市值/用户比率表明相对于市场价值和潜在高估的历史用户数量很少

低市值/用户比率表明相对于市场价值和潜在低估的大量历史用户

我们再次看到Compound和Sushi在各自的赛道中名列前茅。

但是,我们在研究累积用户指标时必须小心。根据观察到的时间范围,用户数量可能会出现偏差。虽然Compound用户看起来比Aave相形见绌,但回顾30天的用户增长却讲述了一个略有不同的故事。Compound的用户增长速度仍然比Aave快,但还没有达到上表所示的极端。还要注意Sushi的相对健康增长与Bancor的停滞增长。

进一步探索的建议

考虑通过用完全稀释价值(FDV)替换市值来探索每个指标。FDV代表在考虑完全发行的总供应量后的项目总价值,这本身可以用于与市值进行比较,作为未来发行抛售压力的指导。

虽然Compound在上述分析中显示了令人信服的价值论据,但值得考虑的是,其代币通胀超过了Aave。即便如此,AaveFDV的价格为$65亿,而CompoundFDV的价格为$49亿。

探索FDV呈现了一个有趣的现实。许多代币以其市值定价,因为这是投资者习惯于在价格浏览器上查看的价值。探索FDV,我们发现总供应量很大的代币之间存在一些有趣的异常现象。您可能会忽略的市值前100名之外的许多项目实际上是FDV前100名。Curve就是一个这样的例子,它的FDV约为$70亿,完全位于前100名之内,但按市值计算,它始终位于前100名之外。

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