7 февраля 2024
Перевод исследования от 6thman.ventures
Краткое содержание:
Наша цель, как инженеров по токенам, - понять, как различные элементы дизайна разблокировки токенов, а именно размер, частота, продолжительность и распределение разблокировок, влияют на стабильность цены и долгосрочное здоровье токена.
Мы собрали и проанализировали данные о более чем 5000 различных событий разблокировки и пришли к следующим выводам:
Небольшие разблокировки, увеличивающие объем циркулирующего предложения на 0-1%, не имели значимой связи с ценой.
Более крупные разблокировки, увеличивающие объем циркулирующего предложения более чем на 1%, имели заметную отрицательную связь: с увеличением размера разблокировки цены снижались.
Токены, большая часть предложения (более 70%) которых заблокирована, имели значительно меньшую волатильность и более высокие относительные цены, чем токены на ранних стадиях вестинга.
Протоколы, в которых доля частных групп (например, команды, инвесторов) была выше, чем доля общественных групп (например, экосистемы, сообщества), показали несколько лучшие результаты. Однако, по нашему мнению, эти результаты не были достаточно значимыми, чтобы стать основным критерием для разработчиков токенов.
На основе этих данных мы вывели три соображения для основателей, которые кратко изложены ниже:
Рассматривайте возможность разблокировки в размере не более 1% от объема циркулирующего предложения. Отдавайте предпочтение ежедневным или еженедельным разблокировкам, а не ежеквартальным или ежегодным.
Переосмыслить включение большого вестинга. Такие события могут создать значительное и ненужное ценовое давление.
Имейте в виду, что цена токена может быть значительно более волатильной в первой половине графика вестинга.
Мы разместили наши данные и анализ на Github и призываем разработчиков токенов предоставлять дополнительные токены в базу данных и предлагать новые методы анализа для дальнейшего понимания выбора дизайна разблокировки.
Цели
Влияние крупных разблокировок токенов, хотя и присутствует практически в каждом финансируемом проекте, является недостаточно изученным элементом дизайна токенов. Такие разблокировки могут создать значительную волатильность [1] и неуверенность для сообществ, разработчиков токенов и трейдеров.
Однако, если все сделано правильно, разблокировка токенов помогает выровнять стимулы между заинтересованными сторонами. Так какой же подход является оптимальным? Мы погрузились в данные, чтобы понять, как разблокировка токенов исторически влияла на движение цен и общий успех протокола. Можем ли мы извлечь из этих данных обобщающие принципы? Как основатели могут действовать на основе этих данных?
Наша цель состояла в том, чтобы понять, существуют ли обобщающие выводы о том, как различные элементы дизайна разблокировки - размер, частота, продолжительность и распределение - могут влиять на стабильность цены токена.
Мы предположили, что крупные события по разблокировке будут оказывать большее негативное влияние на цену и что токены, которые в основном заблокированы, будут превосходить токены, которые в основном не заблокированы (т. е. низкое предложение в обороте по отношению к максимальному предложению), поскольку многие получатели токенов будут продавать токены во время событий по разблокировке.
Набор данных
Мы собрали и проверили данные по 20 протоколам, включая Uniswap (UNI), Galxe (GAL) и BitDAO (BIT), что дало более 5000 различных разблокировок для анализа. Проверка данных заключалась в просмотре данных в блокчейне и/или подтверждении расписания разблокировки токенов с основными командами протоколов.
Набор данных представляет собой сбалансированное распределение типов графиков вестинга и рыночных условий:
Анализ
Естественной отправной точкой является исследование прямой зависимости между размером разблокировки токенов и историческим изменением цены по мере их появления. Чтобы получить представление об общих тенденциях данных, мы собрали нормализованные данные о ценах для каждой разблокировки на одном графике, построив средние и медианные линии. Мы рассматриваем данные о ценах за один месяц, то есть за 15 дней до и после разблокировки.
В среднем цены на токены были примерно на 13% выше за 15 дней до разблокировки и умеренно росли после разблокировки. Медианная линия показала более сильную тенденцию к снижению цен после разблокировки, упав еще на 5%. Мы объясняем перекос между медианой и средним значением несколькими аномальными выбросами, возникшими в результате экстремальных рыночных событий. Поэтому мы считаем, что медиана лучше отражает разблокировки.
Эти результаты соответствуют базовой экономической интуиции: если предложение быстро увеличивается без пропорционального изменения спроса, цены должны падать. Однако в данном случае ситуация явно сложнее. Графики вестинга, как правило, публичны, что создает возможность для создания нарратива и торговли событиями. Совсем недавно некоторые разблокировки токенов стали "бычьими" событиями [2] в результате шорт-сквизов. Такая предвосхищающая активность усложняет картину. Есть ли способ смягчить ее? Стоит ли ее смягчать?
Хотя этот уровень анализа подтверждает естественную интуицию о том, как ведут себя цены во время разблокировки токенов, мы можем применить более строгие методы анализа, чтобы получить более глубокие выводы.
Корреляционный анализ
Чтобы оценить реакцию рынка на разблокировку, мы начнем с анализа однодневного изменения цены. Ниже мы построили график процентного изменения цены (по сравнению с предыдущим днем) против процентного изменения объема циркулирующего предложения. По сути, это попытка измерить связь между размером разблокировки и влиянием на цену. Если наша корреляция показывает отрицательную связь, это означает, что большие разблокировки связаны с большим падением цены.
Мы классифицируем два отдельных типа разблокировок: частные и публичные. Частные разблокировки включают команды, коллабораторов, инвесторов и советников, а публичные разблокировки включают казначейство, экосистемные фонды, распространение по сообществам и эирдропы. В общей сложности мы собрали 2187 событий публичной разблокировки и 4546 частных разблокировок.
Сравнивая частные и публичные разблокировки, мы обнаружили, что публичные разблокировки невелики - чаще всего менее 2% от общего объема предложения, - в то время как частные разблокировки имеют гораздо более широкий диапазон размеров и влияния на цену, и представляют собой отрицательную корреляцию. Это имеет смысл, поскольку разблокировки инсайдеров обычно включают крупные события, такие как квартальные разблокировки, при получении которых некоторые инсайдеры могут продать активы.
Изоляция для частных разблокировок дает следующие результаты:
Заметной особенностью является скопление точек между 0% и 1% разблокированного предложения, что указывает на то, что в разных диапазонах могут существовать различные отношения для разных размеров разблокировок. Чтобы исследовать это, мы отдельно наблюдаем за разблокировками между 0% и 1% и более 1%.
Для первого кластера (0% - 1% разблокировки) мы не обнаружили линейной зависимости. Это согласуется с интуицией, что небольшие разблокировки оказывают меньшее влияние на цену, хотя можно было бы ожидать, что влияние на цену будет увеличиваться с размером разблокировки. Вместо этого, похоже, что любой размер разблокировки в этом диапазоне в целом имеет одинаковое влияние. Мы полагаем, что это связано с тем, что небольшие разблокировки не имеют никакого нарратива, который создается вокруг них, и являются частью "обычного бизнеса".
Во втором кластере (разблокировка 1%+) мы видим более сильную отрицательную корреляцию, показывающую, что цены снижаются по мере увеличения размера разблокировки. Это согласуется с нашей гипотезой о том, что большие разблокировки приводят к большему снижению цен. Поскольку в ценах на токены есть несколько экзогенных переменных, мы не ожидаем высоких уровней корреляции, но считаем 16% значимыми для данных о ценах на токены.
Кроме того, в нашем анализе нельзя не учитывать роль макроэкономики. Что, если наши данные в значительной степени определяются макроэкономическими факторами? Мы провели ряд анализов, чтобы понять влияние макроэкономики, и пришли к выводу, что оно достаточно мало, чтобы сосредоточиться исключительно на изменениях в оборотном предложении*.
*Мы исследовали влияние макроэкономики тремя способами. На высоком уровне мы подтвердили, что наши разблокировки происходят примерно в равной степени на медвежьих и бычьих рынках: 47% медвежьих и 53% бычьих. Мы также провели множественную регрессию с тремя факторами - изменениями предложения, изменениями цен на токены и макроэкономическими ценами - изменения цен показали менее чем 4% корреляцию с макроэкономическими изменениями цен. Наконец, мы удалили рыночные беты из наших ценовых данных и провели анализ с учетом скорректированных цен. Мы не обнаружили значимых изменений в наших результатах.
Более длинные окна
Явным недостатком однодневного анализа является отсутствие данных о ценах до и после разблокировки. Мы предполагаем, что при разблокировке токенов присутствуют как предвосхищающие, так и реактивные эффекты, которые иногда могут проявляться в течение нескольких дней или недель. Например, продавцы могут наращивать позиции в течение недель, предшествующих крупным событиям разблокировки, или инсайдерам может потребоваться несколько дней, чтобы выйти из позиций из-за низкой ликвидности. Чтобы изучить этот вопрос, мы проводим аналогичный корреляционный анализ на более длительных временных интервалах, включая 3 дня, неделю и 15 дней до и после разблокировки.
Для преддверия событий разблокировки мы рассчитываем изменение цены между днем разблокировки и первым днем окна. Таким образом, знак корреляции перевернут. Положительная корреляция означает, что цены были выше до разблокировки, а отрицательная - что цены были ниже. Если мы предположим, что наша интуиция верна, мы должны были бы ожидать положительной корреляции в дни перед разблокировкой, поскольку предвосхищение продаж вызывает падение цен в преддверии разблокировки. Аналогично, мы должны увидеть отрицательную корреляцию для дней после разблокировки, поскольку цены продолжают падать.
И снова мы обнаружили слабую корреляцию для разблокировок в диапазоне от 0 до 1%. Линии наилучшего соответствия в целом плоские как до, так и после разблокировки, что говорит о том, что ни один из видов анализа не выявляет устойчивого влияния на цены при разблокировке такого размера.
Разблокировки, превышающие 1% от объема циркулирующего предложения, показали следующие взаимосвязи:
В качестве предварительных оговорок мы заявляем, что не можем строго доказать причинно-следственную связь, а представляем эти результаты как свидетельство взаимосвязи для рассмотрения и дальнейшего изучения. Кроме того, мы ограничиваем наш корреляционный анализ двухнедельным периодом, поскольку более длительные измерения будут все чаще включать в себя неизвестные или неизмеряемые факторы. И наконец, по мере увеличения длины окна, возможно, некоторые разблокировки токенов будут накладываться друг на друга, хотя мы считаем, что их влияние номинально*. С учетом этих предостережений наши результаты должны служить полезным, основанным на фактах указанием на то, что цены в целом склонны вести себя определенным образом в период разблокировки.
*Наша цель - изолировать многодневное влияние отдельных событий разблокировки. Однако мы обнаружили, что при проведении оконного анализа возникает проблема обработки перекрывающихся событий, поскольку во многих протоколах хотя бы один получатель разблокируется по ежедневному графику, даже если остальные разблокируются реже. Например, даже если команда и советники разблокируются ежемесячно, Экосистемный фонд или Казначейство могут разблокироваться ежедневно. Если в аналитическом окне происходят ежедневные разблокировки, технически отношения больше не измеряют одно событие разблокировки. Мы примиряем перекрывающиеся разблокировки с тем, что ежедневные разблокировки меньшего размера не имеют измеримой связи с изменениями цены. Принимая это во внимание, мы считаем, что анализ корреляции окон по-прежнему ценен.
На первый взгляд кажется, что эти результаты подтверждают нашу гипотезу. Как правило, в период, предшествующий разблокировке, наблюдаются положительные корреляции, указывающие на то, что цены были выше до разблокировки. После разблокировки мы видим отрицательные корреляции, указывающие на то, что цены упали.
Как в 3-дневном, так и в 7-дневном окнах времени до разблокировки мы видим относительно сильные корреляции (24 и 23%) между ценами и размерами разблокировки. Кроме того, в 3- и 7-дневные периоды после разблокировки корреляции составляют -7% и -15%. Это указывает на то, что за неделю до разблокировки цены сильнее, что, скорее всего, связано с ожиданием публично известных событий разблокировки. С другой стороны, наши данные гораздо ближе подходят к линии регрессии для дней после разблокировки, что говорит о большей уверенности в этом результате.
Для 15-дневного окна до разблокировки корреляция меняется на противоположную, становясь слабой -3%. Мы отфильтровали все ежедневные разблокировки, рассматривая только еженедельные и менее частые разблокировки, чтобы уменьшить "перекрестное загрязнение" между разблокировками. Отсутствие результата может указывать на то, что эффект предвосхищения не так силен на таком большом расстоянии, а чаще всего измеряется ближе ко дню разблокировки. Однако в течение 15 дней после разблокировки эффект был самым сильным из всех наших окон - корреляция составила -18%. Это указывает на то, что, хотя эффект предвосхищения может и не проявиться за 15 дней до разблокировки, эффект подавления цен проявляется через 15 дней после нее.
Анализ модели
Мы не можем полагаться на эмпирические данные для долгосрочного анализа, поскольку существует множество экзогенных факторов на слишком длительном временном отрезке. Однако мы можем использовать агентные модели, которые представляют собой закрытые системы с дискретным числом переменных, чтобы понять долгосрочные эффекты. Подробнее о том, как мы строили наши ABM, можно прочитать в предыдущей исследовательской статье [3].
Мы смоделировали 3 различных сценария и контрольный. В контрольном варианте институциональным инвесторам не раздаются токены. Затем мы ввели институционального инвестора с 8% предложения токенов для наших экспериментов: токены разблокируются каждый второй день, каждый месяц и каждые 6 месяцев.
В целом, мы получили результаты, схожие с нашими эмпирическими данными, указывающими на то, что более крупные разблокировки приводят к более значительным и устойчивым падениям цены токена. На более длительных временных горизонтах мы видим большую дивергенцию и вариативность прогонов по мере увеличения числа разблокировок.
Резюме корреляции
Рассматривая конкретные разблокировки, мы обнаружили, что цены обычно падают до и после разблокировки пропорционально размеру разблокировки. Мы не стремимся строго доказать причинно-следственную связь, поскольку однофакторная регрессия недостаточна для анализа ценовых данных из-за сложных и непознаваемых влияний на рынках и невозможности проведения экспериментов "бок о бок".
Продолжительность вестинга
Другая наша интуиция заключается в том, что некоторые получатели токенов могут продавать их сразу после получения, а это значит, что токены, находящиеся на ранних стадиях вестинга, могут испытывать большее и продолжительное давление продаж в условиях низкой ликвидности по сравнению с токенами, которые в основном или полностью заблокированы.
Чтобы оценить это, мы разделили наш набор данных на две группы: токены, которые в основном разблокированы (на рисунках ниже они обозначаются словом "Vested") (>= 70%), и токены, которые в основном заблокированы (< 70%). Мы выбрали 70%, потому что это позволило нам получить сбалансированный набор данных, состоящий из 9 токенов в основном доступных и 11 токенов в основном заблокированных.
Следует отметить, что эти токены попадают в эти категории на момент публикации, поэтому мы рассматриваем недавний период времени, чтобы оценить их показатели в текущем процентном статусе. Мы рассматриваем 4 месяца, с 15 января по 15 апреля этого года. Для оценки эффективности мы сосредоточились на двух метриках.
Средняя дисперсия. Вместо того чтобы использовать дисперсию или стандартное отклонение, мы используем коэффициент вариации - показатель, который делит стандартное отклонение на среднее. Это позволяет напрямую сравнивать волатильность между активами без искажающего влияния различных цен на токены. По сути, мы измеряем, насколько велики разброс и волатильность цен на токены за период времени.
Среднее изменение цены. Процентная разница в цене с начала временного периода до его окончания. Мы используем этот показатель, чтобы понять, как токены вели себя по сравнению с рынком.
Проверив те же показатели для Bitcoin и Ethereum, мы обнаружили следующее:
Поведение этих двух групп сильно расходится. Токены с большей частью надела гораздо ближе к ETH и BTC, то есть они движутся в соответствии с рынком. Однако в случае с преимущественно заблокированными токенами мы видим, что их цена значительно снизилась за тот же период времени, а дисперсия в 2,6 раза больше. Очевидно, что токены, которые уже по большей части разблокированы, гораздо более стабильны и больше выросли в цене. Это подтверждает нашу гипотезу о том, что цена на токены становится более стабильной, когда большая часть токенов разблокирована. Мы считаем, что это происходит потому, что токены переходят в руки сообществ и инвесторов, которые в долгосрочной перспективе больше верят в протокол.
Распределение токенов
Как показано в нашей сводной статистике, среднее распределение токенов составило 63% публичных и 37% частных. Мы разделили 20 токенов на две группы - "более публичное распределение" (8 токенов) и "более частное распределение" (12 токенов), а затем провели анализ, аналогичный описанному выше.
Наша гипотеза заключалась в том, что токены с более частным распределением будут испытывать большую волатильность из-за нарративов, построенных вокруг крупных частных разблокировок, и, в частности, из-за "инсайдерского демпинга". Проведя тот же анализ, мы обнаружили следующее:
Интересно, что частные токены демонстрируют несколько лучшие показатели как по волатильности, так и по динамике цен за оба временных периода. Это может быть связано с тем, что некоторые держатели частных токенов используют внебиржевые сервисы для покупки/продажи токенов без изменения цены, а эти сервисы обычно недоступны для сообщества (т. е. для розничных участников). Тем не менее, эти результаты недостаточно убедительны для того, чтобы давать строгие рекомендации по распределению токенов. В целом мы всегда выступаем за сильное распространение токенов сообществом и считаем, что сообщества жизненно важны для здоровых протоколов и криптоиндустрии в целом.
Резюме и лучшие практики
В целом, наши эмпирические и симуляционные выводы показывают схожие результаты. Разблокировки, составляющие более 1% от объема циркулирующего предложения, демонстрируют отрицательную связь между размером разблокировки и ценой. Интересно, что для меньших разблокировок эффект практически не проявляется. Мы также обнаружили, что протоколы, которые в основном разблокированы, более точно следуют за рынком и опережают те токены, которые находятся на ранней стадии вестинга. И наконец, токены с большим объемом частного распределения демонстрировали незначительно меньшую волатильность и лучшие ценовые показатели, чем токены с большим перекосом в сторону публичного распределения.
Эти результаты приводят к некоторым естественным выводам.
Правило 1%: Основатели, стремящиеся снизить волатильность цен на токены, должны стремиться к разблокированию меньшего количества токенов по отношению к объему циркулирующего предложения. Наши данные свидетельствуют о том, что разблокировка менее 1% от объема предложения не имела корреляции с влиянием на цену, что означает, что блокчейн, ежедневные или еженедельные графики могут быть предпочтительнее, чем ежеквартальные и ежегодные события по разблокировке. Еще одним заметным преимуществом более мелких и частых разблокировок является то, что потенциальное давление на продажу распределяется более равномерно, а не концентрируется на крупных событиях.
Клифф: Мы наблюдали наиболее сильное снижение цен перед крупными клиффами. В некоторых случаях они приводили к снижению цен на 20%, а на восстановление уходило до 2 месяцев, если вообще уходило. Сведение к минимуму крупных событий, помогает устранить любые усиливающие негативные нарративы, а также нездоровые модели поведения при торговле с использованием заемных средств. Вместо того чтобы принимать клифф за стандартный дизайн токенов, основателям следует подумать о последствиях разблокировки годового запаса токенов за один раз. Командам, базирующимся в США, может потребоваться отсрочить вестинг на 1 год, чтобы оставаться в соответствии с существующими нормами. Чтобы сохранить эту цель, команды могут начать вестинг по истечении 1 года, а не разблокировать годовое количество токенов за один раз.
В начале цикла вестинга может наблюдаться повышенная волатильность и подавление цен: Основатели, знающие, что токены, которые "в основном разблокированы", скорее всего, превзойдут те, которые находятся на ранних стадиях вестинга, смогут более эффективно донести свои ожидания до инвесторов и сообщества. Кроме того, основатели могут рассмотреть возможность разработки графика наделения вестинга, чтобы быстрее достичь состояния "в основном разблокированы", а не растягивать график на длительные периоды времени. Однако не существует анализа, который мог бы точно определить оптимальную продолжительность вестинга, поскольку в течение длительных периодов времени существует слишком много внешних факторов.
Мы не скрываем, что некоторые из этих идей выгодны инсайдерам - команде и инвесторам. Это не входило в наши намерения. В интересах прозрачности и сообщества мы открыли доступ к набору данных [4] и призываем сообщество А) предоставлять данные о вестинге и Б) проводить различные анализы, чтобы подкрепить или опровергнуть первоначальные выводы.
Мы находимся в самом начале пути и надеемся на дальнейшее сотрудничество с криптосообществом.
(C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter
Краткое содержание:
Наша цель, как инженеров по токенам, - понять, как различные элементы дизайна разблокировки токенов, а именно размер, частота, продолжительность и распределение разблокировок, влияют на стабильность цены и долгосрочное здоровье токена.
Мы собрали и проанализировали данные о более чем 5000 различных событий разблокировки и пришли к следующим выводам:
Небольшие разблокировки, увеличивающие объем циркулирующего предложения на 0-1%, не имели значимой связи с ценой.
Более крупные разблокировки, увеличивающие объем циркулирующего предложения более чем на 1%, имели заметную отрицательную связь: с увеличением размера разблокировки цены снижались.
Токены, большая часть предложения (более 70%) которых заблокирована, имели значительно меньшую волатильность и более высокие относительные цены, чем токены на ранних стадиях вестинга.
Вестинг — это механизм блокировки приобретенных инвестором токенов. Они замораживаются на специальном «вестинговом» смарт-контракте на заранее определенный проектом срок, который называется периодом вестинга.
- прим. Holy Finance
- прим. Holy Finance
Протоколы, в которых доля частных групп (например, команды, инвесторов) была выше, чем доля общественных групп (например, экосистемы, сообщества), показали несколько лучшие результаты. Однако, по нашему мнению, эти результаты не были достаточно значимыми, чтобы стать основным критерием для разработчиков токенов.
На основе этих данных мы вывели три соображения для основателей, которые кратко изложены ниже:
Рассматривайте возможность разблокировки в размере не более 1% от объема циркулирующего предложения. Отдавайте предпочтение ежедневным или еженедельным разблокировкам, а не ежеквартальным или ежегодным.
Переосмыслить включение большого вестинга. Такие события могут создать значительное и ненужное ценовое давление.
Имейте в виду, что цена токена может быть значительно более волатильной в первой половине графика вестинга.
Мы разместили наши данные и анализ на Github и призываем разработчиков токенов предоставлять дополнительные токены в базу данных и предлагать новые методы анализа для дальнейшего понимания выбора дизайна разблокировки.
Цели
Влияние крупных разблокировок токенов, хотя и присутствует практически в каждом финансируемом проекте, является недостаточно изученным элементом дизайна токенов. Такие разблокировки могут создать значительную волатильность [1] и неуверенность для сообществ, разработчиков токенов и трейдеров.
Однако, если все сделано правильно, разблокировка токенов помогает выровнять стимулы между заинтересованными сторонами. Так какой же подход является оптимальным? Мы погрузились в данные, чтобы понять, как разблокировка токенов исторически влияла на движение цен и общий успех протокола. Можем ли мы извлечь из этих данных обобщающие принципы? Как основатели могут действовать на основе этих данных?
Наша цель состояла в том, чтобы понять, существуют ли обобщающие выводы о том, как различные элементы дизайна разблокировки - размер, частота, продолжительность и распределение - могут влиять на стабильность цены токена.
Мы предположили, что крупные события по разблокировке будут оказывать большее негативное влияние на цену и что токены, которые в основном заблокированы, будут превосходить токены, которые в основном не заблокированы (т. е. низкое предложение в обороте по отношению к максимальному предложению), поскольку многие получатели токенов будут продавать токены во время событий по разблокировке.
Набор данных
Мы собрали и проверили данные по 20 протоколам, включая Uniswap (UNI), Galxe (GAL) и BitDAO (BIT), что дало более 5000 различных разблокировок для анализа. Проверка данных заключалась в просмотре данных в блокчейне и/или подтверждении расписания разблокировки токенов с основными командами протоколов.
Набор данных представляет собой сбалансированное распределение типов графиков вестинга и рыночных условий:
Анализ
Естественной отправной точкой является исследование прямой зависимости между размером разблокировки токенов и историческим изменением цены по мере их появления. Чтобы получить представление об общих тенденциях данных, мы собрали нормализованные данные о ценах для каждой разблокировки на одном графике, построив средние и медианные линии. Мы рассматриваем данные о ценах за один месяц, то есть за 15 дней до и после разблокировки.
В среднем цены на токены были примерно на 13% выше за 15 дней до разблокировки и умеренно росли после разблокировки. Медианная линия показала более сильную тенденцию к снижению цен после разблокировки, упав еще на 5%. Мы объясняем перекос между медианой и средним значением несколькими аномальными выбросами, возникшими в результате экстремальных рыночных событий. Поэтому мы считаем, что медиана лучше отражает разблокировки.
Эти результаты соответствуют базовой экономической интуиции: если предложение быстро увеличивается без пропорционального изменения спроса, цены должны падать. Однако в данном случае ситуация явно сложнее. Графики вестинга, как правило, публичны, что создает возможность для создания нарратива и торговли событиями. Совсем недавно некоторые разблокировки токенов стали "бычьими" событиями [2] в результате шорт-сквизов. Такая предвосхищающая активность усложняет картину. Есть ли способ смягчить ее? Стоит ли ее смягчать?
Хотя этот уровень анализа подтверждает естественную интуицию о том, как ведут себя цены во время разблокировки токенов, мы можем применить более строгие методы анализа, чтобы получить более глубокие выводы.
Корреляционный анализ
Чтобы оценить реакцию рынка на разблокировку, мы начнем с анализа однодневного изменения цены. Ниже мы построили график процентного изменения цены (по сравнению с предыдущим днем) против процентного изменения объема циркулирующего предложения. По сути, это попытка измерить связь между размером разблокировки и влиянием на цену. Если наша корреляция показывает отрицательную связь, это означает, что большие разблокировки связаны с большим падением цены.
Мы классифицируем два отдельных типа разблокировок: частные и публичные. Частные разблокировки включают команды, коллабораторов, инвесторов и советников, а публичные разблокировки включают казначейство, экосистемные фонды, распространение по сообществам и эирдропы. В общей сложности мы собрали 2187 событий публичной разблокировки и 4546 частных разблокировок.
Сравнивая частные и публичные разблокировки, мы обнаружили, что публичные разблокировки невелики - чаще всего менее 2% от общего объема предложения, - в то время как частные разблокировки имеют гораздо более широкий диапазон размеров и влияния на цену, и представляют собой отрицательную корреляцию. Это имеет смысл, поскольку разблокировки инсайдеров обычно включают крупные события, такие как квартальные разблокировки, при получении которых некоторые инсайдеры могут продать активы.
Изоляция для частных разблокировок дает следующие результаты:
Заметной особенностью является скопление точек между 0% и 1% разблокированного предложения, что указывает на то, что в разных диапазонах могут существовать различные отношения для разных размеров разблокировок. Чтобы исследовать это, мы отдельно наблюдаем за разблокировками между 0% и 1% и более 1%.
Для первого кластера (0% - 1% разблокировки) мы не обнаружили линейной зависимости. Это согласуется с интуицией, что небольшие разблокировки оказывают меньшее влияние на цену, хотя можно было бы ожидать, что влияние на цену будет увеличиваться с размером разблокировки. Вместо этого, похоже, что любой размер разблокировки в этом диапазоне в целом имеет одинаковое влияние. Мы полагаем, что это связано с тем, что небольшие разблокировки не имеют никакого нарратива, который создается вокруг них, и являются частью "обычного бизнеса".
Во втором кластере (разблокировка 1%+) мы видим более сильную отрицательную корреляцию, показывающую, что цены снижаются по мере увеличения размера разблокировки. Это согласуется с нашей гипотезой о том, что большие разблокировки приводят к большему снижению цен. Поскольку в ценах на токены есть несколько экзогенных переменных, мы не ожидаем высоких уровней корреляции, но считаем 16% значимыми для данных о ценах на токены.
Кроме того, в нашем анализе нельзя не учитывать роль макроэкономики. Что, если наши данные в значительной степени определяются макроэкономическими факторами? Мы провели ряд анализов, чтобы понять влияние макроэкономики, и пришли к выводу, что оно достаточно мало, чтобы сосредоточиться исключительно на изменениях в оборотном предложении*.
*Мы исследовали влияние макроэкономики тремя способами. На высоком уровне мы подтвердили, что наши разблокировки происходят примерно в равной степени на медвежьих и бычьих рынках: 47% медвежьих и 53% бычьих. Мы также провели множественную регрессию с тремя факторами - изменениями предложения, изменениями цен на токены и макроэкономическими ценами - изменения цен показали менее чем 4% корреляцию с макроэкономическими изменениями цен. Наконец, мы удалили рыночные беты из наших ценовых данных и провели анализ с учетом скорректированных цен. Мы не обнаружили значимых изменений в наших результатах.
Более длинные окна
Явным недостатком однодневного анализа является отсутствие данных о ценах до и после разблокировки. Мы предполагаем, что при разблокировке токенов присутствуют как предвосхищающие, так и реактивные эффекты, которые иногда могут проявляться в течение нескольких дней или недель. Например, продавцы могут наращивать позиции в течение недель, предшествующих крупным событиям разблокировки, или инсайдерам может потребоваться несколько дней, чтобы выйти из позиций из-за низкой ликвидности. Чтобы изучить этот вопрос, мы проводим аналогичный корреляционный анализ на более длительных временных интервалах, включая 3 дня, неделю и 15 дней до и после разблокировки.
Для преддверия событий разблокировки мы рассчитываем изменение цены между днем разблокировки и первым днем окна. Таким образом, знак корреляции перевернут. Положительная корреляция означает, что цены были выше до разблокировки, а отрицательная - что цены были ниже. Если мы предположим, что наша интуиция верна, мы должны были бы ожидать положительной корреляции в дни перед разблокировкой, поскольку предвосхищение продаж вызывает падение цен в преддверии разблокировки. Аналогично, мы должны увидеть отрицательную корреляцию для дней после разблокировки, поскольку цены продолжают падать.
И снова мы обнаружили слабую корреляцию для разблокировок в диапазоне от 0 до 1%. Линии наилучшего соответствия в целом плоские как до, так и после разблокировки, что говорит о том, что ни один из видов анализа не выявляет устойчивого влияния на цены при разблокировке такого размера.
Разблокировки, превышающие 1% от объема циркулирующего предложения, показали следующие взаимосвязи:
В качестве предварительных оговорок мы заявляем, что не можем строго доказать причинно-следственную связь, а представляем эти результаты как свидетельство взаимосвязи для рассмотрения и дальнейшего изучения. Кроме того, мы ограничиваем наш корреляционный анализ двухнедельным периодом, поскольку более длительные измерения будут все чаще включать в себя неизвестные или неизмеряемые факторы. И наконец, по мере увеличения длины окна, возможно, некоторые разблокировки токенов будут накладываться друг на друга, хотя мы считаем, что их влияние номинально*. С учетом этих предостережений наши результаты должны служить полезным, основанным на фактах указанием на то, что цены в целом склонны вести себя определенным образом в период разблокировки.
*Наша цель - изолировать многодневное влияние отдельных событий разблокировки. Однако мы обнаружили, что при проведении оконного анализа возникает проблема обработки перекрывающихся событий, поскольку во многих протоколах хотя бы один получатель разблокируется по ежедневному графику, даже если остальные разблокируются реже. Например, даже если команда и советники разблокируются ежемесячно, Экосистемный фонд или Казначейство могут разблокироваться ежедневно. Если в аналитическом окне происходят ежедневные разблокировки, технически отношения больше не измеряют одно событие разблокировки. Мы примиряем перекрывающиеся разблокировки с тем, что ежедневные разблокировки меньшего размера не имеют измеримой связи с изменениями цены. Принимая это во внимание, мы считаем, что анализ корреляции окон по-прежнему ценен.
На первый взгляд кажется, что эти результаты подтверждают нашу гипотезу. Как правило, в период, предшествующий разблокировке, наблюдаются положительные корреляции, указывающие на то, что цены были выше до разблокировки. После разблокировки мы видим отрицательные корреляции, указывающие на то, что цены упали.
Как в 3-дневном, так и в 7-дневном окнах времени до разблокировки мы видим относительно сильные корреляции (24 и 23%) между ценами и размерами разблокировки. Кроме того, в 3- и 7-дневные периоды после разблокировки корреляции составляют -7% и -15%. Это указывает на то, что за неделю до разблокировки цены сильнее, что, скорее всего, связано с ожиданием публично известных событий разблокировки. С другой стороны, наши данные гораздо ближе подходят к линии регрессии для дней после разблокировки, что говорит о большей уверенности в этом результате.
Для 15-дневного окна до разблокировки корреляция меняется на противоположную, становясь слабой -3%. Мы отфильтровали все ежедневные разблокировки, рассматривая только еженедельные и менее частые разблокировки, чтобы уменьшить "перекрестное загрязнение" между разблокировками. Отсутствие результата может указывать на то, что эффект предвосхищения не так силен на таком большом расстоянии, а чаще всего измеряется ближе ко дню разблокировки. Однако в течение 15 дней после разблокировки эффект был самым сильным из всех наших окон - корреляция составила -18%. Это указывает на то, что, хотя эффект предвосхищения может и не проявиться за 15 дней до разблокировки, эффект подавления цен проявляется через 15 дней после нее.
Анализ модели
Мы не можем полагаться на эмпирические данные для долгосрочного анализа, поскольку существует множество экзогенных факторов на слишком длительном временном отрезке. Однако мы можем использовать агентные модели, которые представляют собой закрытые системы с дискретным числом переменных, чтобы понять долгосрочные эффекты. Подробнее о том, как мы строили наши ABM, можно прочитать в предыдущей исследовательской статье [3].
Мы смоделировали 3 различных сценария и контрольный. В контрольном варианте институциональным инвесторам не раздаются токены. Затем мы ввели институционального инвестора с 8% предложения токенов для наших экспериментов: токены разблокируются каждый второй день, каждый месяц и каждые 6 месяцев.
В целом, мы получили результаты, схожие с нашими эмпирическими данными, указывающими на то, что более крупные разблокировки приводят к более значительным и устойчивым падениям цены токена. На более длительных временных горизонтах мы видим большую дивергенцию и вариативность прогонов по мере увеличения числа разблокировок.
Резюме корреляции
Рассматривая конкретные разблокировки, мы обнаружили, что цены обычно падают до и после разблокировки пропорционально размеру разблокировки. Мы не стремимся строго доказать причинно-следственную связь, поскольку однофакторная регрессия недостаточна для анализа ценовых данных из-за сложных и непознаваемых влияний на рынках и невозможности проведения экспериментов "бок о бок".
Продолжительность вестинга
Другая наша интуиция заключается в том, что некоторые получатели токенов могут продавать их сразу после получения, а это значит, что токены, находящиеся на ранних стадиях вестинга, могут испытывать большее и продолжительное давление продаж в условиях низкой ликвидности по сравнению с токенами, которые в основном или полностью заблокированы.
Чтобы оценить это, мы разделили наш набор данных на две группы: токены, которые в основном разблокированы (на рисунках ниже они обозначаются словом "Vested") (>= 70%), и токены, которые в основном заблокированы (< 70%). Мы выбрали 70%, потому что это позволило нам получить сбалансированный набор данных, состоящий из 9 токенов в основном доступных и 11 токенов в основном заблокированных.
Следует отметить, что эти токены попадают в эти категории на момент публикации, поэтому мы рассматриваем недавний период времени, чтобы оценить их показатели в текущем процентном статусе. Мы рассматриваем 4 месяца, с 15 января по 15 апреля этого года. Для оценки эффективности мы сосредоточились на двух метриках.
Средняя дисперсия. Вместо того чтобы использовать дисперсию или стандартное отклонение, мы используем коэффициент вариации - показатель, который делит стандартное отклонение на среднее. Это позволяет напрямую сравнивать волатильность между активами без искажающего влияния различных цен на токены. По сути, мы измеряем, насколько велики разброс и волатильность цен на токены за период времени.
Среднее изменение цены. Процентная разница в цене с начала временного периода до его окончания. Мы используем этот показатель, чтобы понять, как токены вели себя по сравнению с рынком.
Проверив те же показатели для Bitcoin и Ethereum, мы обнаружили следующее:
Поведение этих двух групп сильно расходится. Токены с большей частью надела гораздо ближе к ETH и BTC, то есть они движутся в соответствии с рынком. Однако в случае с преимущественно заблокированными токенами мы видим, что их цена значительно снизилась за тот же период времени, а дисперсия в 2,6 раза больше. Очевидно, что токены, которые уже по большей части разблокированы, гораздо более стабильны и больше выросли в цене. Это подтверждает нашу гипотезу о том, что цена на токены становится более стабильной, когда большая часть токенов разблокирована. Мы считаем, что это происходит потому, что токены переходят в руки сообществ и инвесторов, которые в долгосрочной перспективе больше верят в протокол.
Распределение токенов
Как показано в нашей сводной статистике, среднее распределение токенов составило 63% публичных и 37% частных. Мы разделили 20 токенов на две группы - "более публичное распределение" (8 токенов) и "более частное распределение" (12 токенов), а затем провели анализ, аналогичный описанному выше.
Наша гипотеза заключалась в том, что токены с более частным распределением будут испытывать большую волатильность из-за нарративов, построенных вокруг крупных частных разблокировок, и, в частности, из-за "инсайдерского демпинга". Проведя тот же анализ, мы обнаружили следующее:
Интересно, что частные токены демонстрируют несколько лучшие показатели как по волатильности, так и по динамике цен за оба временных периода. Это может быть связано с тем, что некоторые держатели частных токенов используют внебиржевые сервисы для покупки/продажи токенов без изменения цены, а эти сервисы обычно недоступны для сообщества (т. е. для розничных участников). Тем не менее, эти результаты недостаточно убедительны для того, чтобы давать строгие рекомендации по распределению токенов. В целом мы всегда выступаем за сильное распространение токенов сообществом и считаем, что сообщества жизненно важны для здоровых протоколов и криптоиндустрии в целом.
Резюме и лучшие практики
В целом, наши эмпирические и симуляционные выводы показывают схожие результаты. Разблокировки, составляющие более 1% от объема циркулирующего предложения, демонстрируют отрицательную связь между размером разблокировки и ценой. Интересно, что для меньших разблокировок эффект практически не проявляется. Мы также обнаружили, что протоколы, которые в основном разблокированы, более точно следуют за рынком и опережают те токены, которые находятся на ранней стадии вестинга. И наконец, токены с большим объемом частного распределения демонстрировали незначительно меньшую волатильность и лучшие ценовые показатели, чем токены с большим перекосом в сторону публичного распределения.
Эти результаты приводят к некоторым естественным выводам.
Правило 1%: Основатели, стремящиеся снизить волатильность цен на токены, должны стремиться к разблокированию меньшего количества токенов по отношению к объему циркулирующего предложения. Наши данные свидетельствуют о том, что разблокировка менее 1% от объема предложения не имела корреляции с влиянием на цену, что означает, что блокчейн, ежедневные или еженедельные графики могут быть предпочтительнее, чем ежеквартальные и ежегодные события по разблокировке. Еще одним заметным преимуществом более мелких и частых разблокировок является то, что потенциальное давление на продажу распределяется более равномерно, а не концентрируется на крупных событиях.
Клифф: Мы наблюдали наиболее сильное снижение цен перед крупными клиффами. В некоторых случаях они приводили к снижению цен на 20%, а на восстановление уходило до 2 месяцев, если вообще уходило. Сведение к минимуму крупных событий, помогает устранить любые усиливающие негативные нарративы, а также нездоровые модели поведения при торговле с использованием заемных средств. Вместо того чтобы принимать клифф за стандартный дизайн токенов, основателям следует подумать о последствиях разблокировки годового запаса токенов за один раз. Командам, базирующимся в США, может потребоваться отсрочить вестинг на 1 год, чтобы оставаться в соответствии с существующими нормами. Чтобы сохранить эту цель, команды могут начать вестинг по истечении 1 года, а не разблокировать годовое количество токенов за один раз.
В начале цикла вестинга может наблюдаться повышенная волатильность и подавление цен: Основатели, знающие, что токены, которые "в основном разблокированы", скорее всего, превзойдут те, которые находятся на ранних стадиях вестинга, смогут более эффективно донести свои ожидания до инвесторов и сообщества. Кроме того, основатели могут рассмотреть возможность разработки графика наделения вестинга, чтобы быстрее достичь состояния "в основном разблокированы", а не растягивать график на длительные периоды времени. Однако не существует анализа, который мог бы точно определить оптимальную продолжительность вестинга, поскольку в течение длительных периодов времени существует слишком много внешних факторов.
Мы не скрываем, что некоторые из этих идей выгодны инсайдерам - команде и инвесторам. Это не входило в наши намерения. В интересах прозрачности и сообщества мы открыли доступ к набору данных [4] и призываем сообщество А) предоставлять данные о вестинге и Б) проводить различные анализы, чтобы подкрепить или опровергнуть первоначальные выводы.
Мы находимся в самом начале пути и надеемся на дальнейшее сотрудничество с криптосообществом.
(C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter