著者 : NingNing、Twitter :@0xNing0x
I.エンティティ-属性形而上学的分析からノード-エッジグラフ理論的分析への変換I.-edge graph-theoretic analysis
現代の学校制度で大規模かつ長期にわたる形而上学的(この場合、学校で教えられる概念化された知識)訓練を受けた私たちは、実体-属性分析の枠組みに大きく依存するようになった。実体属性を物事の本質とし、実体属性≠客体自律性であることを忘れ、実体属性分析フレームワークへの依存が深刻になっている
18、19年当時に暗号通貨界隈で流行したプロジェクト格付けレポートを例にとると、それらのレポートでは実体属性分析フレームワークがよく使われている:
→™align: left;">→ 主体:プロジェクトA
→ 属性:プロジェクトのポジショニング、市場スペース、ビジョン、技術スタック、製品アーキテクチャ、チーム、ロードマップ
この種の分析フレームワークは、最も簡単です。
このような分析フレームワークは、一般的な投資家にとって最も普及しやすく理解しやすいものですが、この分析フレームワークを使って導き出された結論は、前回の強気相場ではほぼ完全に否定されました
これは、エンティティ属性が特定のプロジェクトを孤立した存在に抽象化し、1つのプロジェクトの価値がウェブ3全体とのつながりから生まれるという事実を無視しているためです。
そこで私は今年、グラフ理論のノードエッジ分析の枠組みを使って、ウェブ3のプロジェクトの価値を分析することを学び始めた。これによって私は明快な感覚を得ることができ、多くの混乱が解決されました
例えば、なぜEOSは技術・製品面で時代を先取りしていたのに、最後の強気相場で市場を失ったのか?
オリジナルのEntity-Attribute分析フレームワークでは、EOSはSolana/Avalanche/Polygonよりもはるかに高いスコアを獲得しました
しかし、ノードエッジ分析フレームワークでは、EOSはイーサのエコシステムへの接続性がなく、米国資本へのアクセスがないため、Solana/Avalanche/Polygonよりもはるかに高いスコアを獲得しました。しかし、ノードエッジ分析フレームワークの下では、EOSはイーサリアムエコシステムへの接続性の欠如と米国資本への接続性の欠如により孤立したノードであり、EOSのスコアはSolana/Avalanche/Polygonよりもはるかに低くなります
そして、最後の強気市場におけるパフォーマンスは、ノードエッジ分析フレームワークの正しさを正確に検証しています
EOSのスコアはSolana/Polygon
よりもはるかに高くなっています。align: left;">ノードエッジ(グラフ理論)解析は本格的な数学の学問なので、ここでは説明しません。興味のある学生は、油管やBステーションに行って独学してください
ここでは、ノードエッジ解析フレームワークにおける中心性解析を、web3プロジェクトのアプリケーションの価値判断においてのみ示します
中心性分析は、ネットワーク内のノードの重要性を測定するために使用される方法です。/p>
次数中心性は、ノードが持つ接続の数、つまりそのエッジの数です。
ノードの次数中心性が高いほど、他のノードとの接続が多いことになります
ウェブ3のプロジェクトを評価する場合、他のウェブ3のプロジェクトとの接続が多いほど、次数中心性が高くなります
現在、暗号の世界で次数中心性が最も高いプロジェクトは次のとおりです。暗号の世界で最も高度な中心性を持つプロジェクトはBitcoinで、次いでEther、そしてCoinbaseやOKXのようなCEX、そしてUSDTのようなステーブルコイン発行会社です
Closeness Centrality
Closeness Centrality
近接度中心性は、あるノードから他のノードまでの平均距離を測定します。平均距離が低いノードは、より速く他のノードに情報を広めることができるため、ネットワークの中心に近い。
ウェブ3のプロジェクトを評価する場合、他のウェブ3のプロジェクトとの平均距離が短いほど、その稠密中心性は高くなります
現在、暗号の世界で中心性が最も高いプロジェクトはイーサで、コインベースがそれに続きます、Coinbase, OKX and other CEX, followed by LayerZero, Orbiter and other cross-chain bridges
Betweenness Centrality
Betweenness中心性は、ノードがすべての最短パスにおいて仲介役として機能する頻度を測定します
現在、暗号の世界で最も高いBetweenness中心性を持つプロジェクトは、LayerZero、Orbiterなどのクロスチェーンブリッジです
固有ベクトル中心性固有ベクトル中心性は、それに接続されたノードに対するノードの中心性を考慮します。つまり、ノードとそれに接続するノードの中心性の合計です。
現在、暗号の世界で最も高い固有ベクトル中心性を持つプロジェクトは、Arbitrum、Optimistim、Starknet、Zksync、Scroll、TaikoなどのL2プロジェクトです
上記の中心性分析により、web3価値ネットワーク全体におけるweb3プロジェクトの位置と重要性を簡単に評価することができます第二に、因果連鎖分析から確率的相関分析への切り替え。style="text-align: "left;">簡単に言うと、私たちの脳の生理学的な構造と働きは、AIのアーキテクチャと働きと非常によく似ています。脳が知識を学ぶ違いは、AIは私たちの脳のN倍の演算能力を持っているということです。学習の使いやすさを確保するために、脳は環境との相互作用において、エネルギー効率がよく、使いやすいアルゴリズムを常に探しており、因果連鎖分析はそのうちの1つである
因果連鎖分析は日常生活には十分であり、個人として生活や仕事のあらゆる事柄に対処するのに役立つ
因果連鎖分析は日常生活には十分であり、個人として生活や仕事のあらゆる事柄に対処するのに役立つ
因果連鎖分析は日常生活には十分であり、個人として生活や仕事のあらゆる事柄に対処するのに役立つ
因果連鎖分析は個人として生活や仕事のあらゆる事柄に対処するのに役立つ
因果連鎖分析は個人として生活や仕事のあらゆる事柄に対処するのに役立つ。"text-align: left;">しかし、金融市場取引における因果連鎖分析への執着は大きな問題となりうる
市場の急騰や暴落のたびに、メディアやトレーダーはそれを1つ以上の原因に帰する習慣がある。例えば、ビッグAは最近の暴落を北上資金の流出のせいにし、暗号市場は最近の暴落をマスク氏のスペースXがビットコインを一掃したせいだとした
それから彼らは、ある出来事と市場の動きを探すのに多大な労力を費やし、そこにある因果律を把握してそれを利用しようとする。
金融市場での取引は、私たち個人が現実世界の不確実性に真正面から向き合うための手段であり、それを理解するために確率的相関分析を利用すべきなのです
金融時系列手法は、やはり真剣な学問です。
金融時系列手法の紹介はAR、MRがあり、この分析手法は以前のツイートで一度詳しく説明したが、ここでは繰り返さない
3つ目は、ナラティブ分析からマジョリティ分析、疫学分析への切り替えです。
暗号産業はベストセラー『アニマル・スピリッツ』や『物語経済学』に大きな影響を受けており、物語至上主義の信奉者が広まっているが、私もその一人である
ホワイトペーパーで分散化、ウェブ3、パラダイム革命、ネオ・プリミティブ、レイヤリング、エクイティなどのナラティブを目にするたびに、私は偉大な歴史的プロセスの一部であるという名誉と神聖さで頭がクラクラし、そのプロジェクトのナラティブとプロジェクトの価値観を同一視し始めます
私もナラティブ至上主義を信じている一人です。left;">インド発のWeb3プロジェクトは、Polygonの「Internet Value Layer」という物語や、ZkSyncの「ZK Magna Carta」という物語のように、これを悪用するのが非常にうまく、暗号業界の集合的無意識を物語に魅了されるように操作して、プロセスを始動させるのが非常にうまい。暗号の物語最大主義の欠点は、非合理的で詩的な力を信奉する静的で孤立したものの見方であることです
物語最大主義を信じることで、本当の意味を持たない、大きくて空虚で非現実的な物語に簡単に巻き込まれてしまいます
本当の意味を持たない、大きくて空虚で非現実的な物語に簡単に巻き込まれてしまいます。モジュール式公共チェーンやZK共有セキュリティなどのような、実際には何の役にも立たない、大きくて空虚なプロジェクトに乗せられるのは簡単だ
だから疫学的分析で何とかするしかない。実際、物語経済学は、物語がどのように経済を動かしているかを分析するために、疫学を使って多くの時間を費やしている
SIRモデルは、集団における感染症の広がりを記述する疫学モデルである。このモデルでは、集団を大きく3つのカテゴリーに分けます:「感染しやすい」、「感染している」、「回復した」これらのカテゴリーは集団の異なる状態を表しており、時間の経過とともに人々は「感染しやすい」から「感染している」へ、そして「感染しやすい」から「感染している」へ移動する可能性があります。
以下は、SIRモデルにおける3つの主なカテゴリーの説明です:
感受性のある人:集団の中で、まだ病気に感染していない人です。まだ病気に感染していない人々。感染者と接触した後、感染する危険性がある
感染性:すでに病気に感染している人で、感染しやすい人に病気を広める可能性がある人です。しばらくの間、感染者は病気を広めることができ、その後、回復した状態に移行する
回復した:回復し、もはや病気を広める能力を持たない個人である。一旦個人が回復すると、特定の病気の性質にもよりますが、通常、病気に対する免疫を獲得します
SIRモデルの基本微分方程式は、感受性、感染、回復の間の傾向を記述しています
SIRモデルを使用して、暗号を分析することができます。暗号投資を分析するためにSIRモデルを使用する場合、単純にそれぞれ、感染しやすい、感染した、回復したを、潜在投資家、投資家、退出投資家に置き換えます