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암호화폐 투자 논리의 진화 역사: 3가지 필수적인 근본적인 사고 전환

2024/05/04 14:38

따르다

저자 ： NingNing, Twitter ： @0xNing0x

I. 엔티티 속성 형이상학적 분석에서 노드. -에지 그래프 이론적 분석

현대 학교 시스템에서 대규모로 장기간 형이상학적(이 경우 학교에서 배운 개념화된 지식) 교육을 받은 우리는 실체-속성 분석 프레임워크에 크게 의존하게 되었습니다. 우리는 엔티티 속성을 사물의 본질로 간주하고 엔티티 속성 ≠ 객체 자율성을 잊어버린 채 엔티티 속성 분석 프레임워크에 심각하게 의존하게 되었습니다

18, 19년 당시 암호화폐 업계에서 유행했던 프로젝트 평가 보고서를 예로 들면, 해당 보고서에서 엔티티 속성 분석 프레임워크가 일반적으로 사용됩니다.

→™ align: left;">→ 엔티티: 프로젝트 A

→ 속성: 프로젝트 포지셔닝, 시장 공간, 비전, 기술 스택, 제품 아키텍처, 팀, 로드맵

이러한 종류의 분석 프레임워크는 일반 투자자들이 가장 쉽게 전파하고 이해할 수 있지만, 이 분석 프레임워크를 사용하여 도출된 결론은 지난 강세장에서 거의 완전히 반증되었습니다

이것은 엔티티 속성이 단일 프로젝트의 가치가 웹3 전체와의 연결에서 나온다는 사실을 무시하고 특정 프로젝트를 고립된 존재로 추상화하기 때문입니다.

그래프 이론의 노드-엣지 분석 프레임워크를 사용하여 웹3 프로젝트의 가치를 분석하는 방법을 올해부터 배우기 시작했습니다. 이를 통해 많은 혼란이 해소되었습니다.

예를 들어 EOS는 기술/제품 측면에서 시대를 앞섰지만 지난 상승장에서 시장을 잃은 이유는 무엇인가요?

원래의 엔티티-속성 분석 프레임워크에서는 EOS가 솔라나/애벌랜치/폴리곤보다 훨씬 높은 점수를 받았지만 노드-엣지 분석 프레임워크에서는 이더 생태계와의 연결성이 부족하고 미국 자본에 대한 접근성이 부족하여 솔라나/애벌랜치/폴리곤보다 훨씬 높은 점수를 얻지 못했습니다. 그러나 노드-엣지 분석 프레임워크에서 EOS는 이더리움 생태계와의 연결성이 부족하고 미국 자본과의 연결성이 부족하여 고립된 노드이며, EOS는 솔라나/애벌랜치/폴리곤보다 훨씬 낮은 점수를 받았습니다

그리고 지난 상승장에서의 성과는 노드-엣지 분석 프레임워크의 정확성을 정확하게 입증합니다

EOS는 솔라나/폴리곤보다 훨씬 높은 점수를 받았습니다

노드-엣지(그래프 이론) 분석은 심각한 수학적 분야이므로 여기서 확장하지 않을 것이며, 관심있는 학생들은 오일 튜브 또는 B 스테이션에 가서 스스로 배울 수 있습니다

여기서는 웹3 프로젝트 애플리케이션의 가치 판단에서 노드-엣지 분석 프레임 워크의 중심성 분석 만 시연하겠습니다

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중심성 분석은 네트워크에서 노드의 중요도를 측정하는 데 사용되는 방법입니다. 네트워크에서 어떤 노드가 더 중심이 되어 정보 확산, 영향력 전파, 연결성 등에서 핵심적인 역할을 하는지 파악합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 중심성 메트릭입니다.

도 중심성< /p>

도 중심성은 노드가 가진 연결 수, 즉 에지 수입니다. 노드의 학위 중심성이 높을수록 다른 노드와 더 많이 연결되어 있습니다

웹3 프로젝트를 평가할 때, 다른 웹3 프로젝트와 연결되어 있을수록 학위 중심성이 높습니다

현재 암호화폐 세계에서 학위 중심성이 가장 높은 프로젝트는 다음과 같습니다. 암호화폐 세계에서 가장 높은 수준의 중앙성을 가진 프로젝트는 비트코인이며, 그 다음으로는 이더리움, 코인베이스, OKX와 같은 거래소, 그리고 USDT와 같은 스테이블코인 발행자

밀접도 중앙성

접근성 중심성은 한 노드에서 다른 노드까지의 평균 거리를 측정합니다. 평균 거리가 낮은 노드는 다른 노드에 정보를 더 빨리 전파할 수 있기 때문에 네트워크의 중심에 가깝습니다.

웹3.0 프로젝트를 평가할 때 다른 웹3.0 프로젝트와의 평균 거리가 짧을수록 긴밀성 중심성이 높습니다

현재 암호화폐 세계에서 가장 높은 수준의 중심성을 가진 프로젝트는 이더이며, 코인베이스가 그 뒤를 잇고 있습니다, 코인베이스, OKX 및 기타 CEX, 레이어제로, 오비터 및 기타 크로스체인 브리지

비트니스 중앙성

비트윈니스 중앙성은 노드가 모든 최단 경로에서 얼마나 자주 중개자 역할을 하는지를 측정합니다

현재 암호화폐 세계에서 비트윈니스 중앙성이 가장 높은 프로젝트는 LayerZero, Orbiter 등과 같은 크로스체인 브리지입니다.

style="text-align: 왼쪽;">이겐벡터 중심성

이겐벡터 중심성은 연결된 노드에 대한 노드의 중심성, 즉 노드의 중심성을 고려합니다. 노드와 노드에 연결된 노드의 중심성의 합계

현재 암호화폐 세계에서 가장 높은 고유벡터 중심성을 가진 프로젝트는 Arbitrum, Optimistim, Starknet, Zksync, Scroll, Taiko 등과 같은 L2 프로젝트입니다

. style="text-align: left;">위와 같은 중심성 분석을 통해 전체 웹3 가치 네트워크에서 웹3 프로젝트의 위치와 중요성을 쉽게 평가할 수 있습니다

둘째, 인과관계 분석에서 확률적 상관관계 분석으로 전환

실체-속성 분석이라는 형이상학적 틀이 현대 학교 교육이 우리 머릿속에 심어놓은 사고의 강철 도장이라면, A-B-C-D의 인과 연쇄 분석 틀은 우리 뇌의 생리적 구조와 작용에 뿌리를 두고 있습니다

확률적 상관 분석에서 확률적 상관 분석으로 전환하기첫 번째, 확률적 상관 관계 분석에서 확률적 상관 분석으로 전환하는 것 style="text-align: 왼쪽;">단순히 말해, 우리 뇌의 생리적 구조와 작동은 AI의 구조 및 작동과 매우 유사하기 때문에 AI를 인공 신경망이라고도

알고리즘, 연산 능력 및 데이터는 AI가 지식을 학습하는 세 가지 요소이며, 이는 또한 우리의 뇌가 지식을 학습하는 세 가지 요소이기도 합니다.

차이점은 AI가 우리 뇌보다 N배 더 많은 연산 능력을 가지고 있다는 점입니다. 학습의 유용성을 보장하기 위해 뇌는 환경과의 상호작용에서 에너지 효율적이고 사용 가능한 알고리즘을 끊임없이 찾고 있으며, 인과관계 분석은 그 중 하나입니다

인과관계 분석은 일상 생활에 충분하며, 개인으로서 우리 삶과 업무의 모든 종류의 문제를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다

인과관계 분석은 일상 생활에 충분하며, 우리 삶과 업무의 모든 종류의 문제를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다

하지만 금융 시장 거래에서 인과관계 분석에 대한 집착은 큰 문제가 될 수 있습니다
매번 시장이 급등하거나 폭락할 때마다 언론/트레이더들은 하나 이상의 원인으로 돌리는 습관을 가지고 있습니다. 예를 들어, 빅 A는 최근 폭락을 북향 자금 유출 탓으로 돌렸고, 암호화폐 시장은 최근 폭락을 머스크의 스페이스X가 비트코인을 정리한 탓으로 돌렸습니다
그런 다음 그들은 특정 이벤트와 시장의 움직임을 찾기 위해 많은 노력을 기울이고 그 안에서 인과 법칙을 파악하여 이를 활용하려고 노력하는데, 이는 일종의 거래 사고방식에 속하는 것입니다.
금융 시장에서의 거래는 개인으로서 현실 세계의 불확실성에 정면으로 맞설 수있는 방법이며이를 이해하기 위해 확률 적 상관 관계 분석을 사용해야합니다
금융 시계열 방법론은 다시 한 번 진지한 학문입니다. 학문, 관심있는 학생들은 송유관이나 B 스테이션에 가서 배울 수 있습니다
금융 시계열 방법 소개에는 AR, MR이 있으며이 분석 방법은 이전 트윗에서 자세히 설명한 적이 있으므로 여기서는 반복하지 않겠습니다
셋째, 내러티브에서 다수론적 분석으로 역학 분석으로 전환.
암호화폐 업계는 베스트셀러인 <동물 영혼과 내러티브 경제학>의 영향을 많이 받았고, 저 역시 내러티브 우월주의를 널리 신봉하고 있습니다
. text-align: left;">백서에서 탈중앙화, 웹3, 패러다임 혁명, 신원칙, 레이어링, 형평성 등의 내러티브를 볼 때마다 위대한 역사적 과정의 일부라는 명예와 신성함으로 머리가 핑 돌고, 프로젝트의 내러티브와 프로젝트의 가치를 동일시하기 시작합니다
나는 내러티브 우위를 믿는 사람들 중 한 사람입니다
나는 프로젝트의 가치에 대한 신념을 가지고 있습니다. 왼쪽;">폴리곤의 "인터넷 가치 계층" 내러티브나 ZkSync의 "ZK 마그나 카르타" 내러티브처럼 인도의 웹3 프로젝트는 이를 매우 잘 활용하며, 암호화폐 업계의 집단 무의식을 내러티브에 매료되도록 조작하는 데 매우 능숙하게 활용하고 있습니다. 암호화폐의 내러티브 극대주의의 단점은 비합리적이고 시적인 힘을 지지하는 정적이고 고립된 사물의 관점이라는 점입니다
내러티브 극대주의를 믿으면 실제 의미가 없는 거대하고 공허하며 비현실적인 내러티브에 사로잡히기 쉽습니다
실제 의미가 없는 거대하고 공허하며 비현실적인 내러티브에 사로잡히기 쉽습니다. 모듈형 퍼블릭 체인, ZK 공유 보안 등과 같이 실제 효용성이 없는 크고 공허한 프로젝트에 휘말리기 쉽습니다.
그래서 우리는 역학 분석을 해야 하고, 실제로 내러티브 경제학에서는 역학을 사용하여 내러티브가 어떻게 경제를 움직이는지 분석하는 데 많은 시간을 할애합니다.
역학 분석도 진지한 학문이며, 관심있는 학생들은 오일 튜브 나 B 스테이션에 가서 스스로 가르 칠 수 있습니다
암호 화폐 서클을 분석하려면 SIR 모델을 이해하면 충분합니다
SIR 모델이면 충분합니다
SIR 모델이면 SIR 모델을 이해하면 충분합니다. align: left;">SIR 모델은 집단 내 전염병의 확산을 설명하는 역학 모델입니다. 이 모델은 인구를 세 가지 주요 범주인 감염 가능성, 감염, 회복으로 나눕니다
이 범주들은 인구의 다양한 상태를 나타내며, 시간이 지남에 따라 사람들은 감염 가능성에서 감염된 상태로, 다시 감염 가능성에서 감염된 상태로 이동할 수 있습니다. 감염된 상태에서 회복된 상태로
다음은 SIR 모델의 세 가지 주요 범주에 대한 설명입니다.
감수성: 아직 질병에 감염되지 않은 집단에 속하는 개인입니다. 아직 질병에 감염되지 않은 개인. 감염자와 접촉한 후 잠재적으로 감염될 위험이 있는 사람
감염성: 이미 질병에 감염된 사람으로, 취약한 사람에게 질병을 전파할 수 있는 사람입니다. 감염자는 일정 기간 동안 질병을 전파한 후 회복자 상태로 전환될 수 있습니다
회복자: 회복되어 더 이상 질병을 전파할 능력이 없는 사람입니다. 개인이 회복되면 일반적으로 특정 질병의 특성에 따라 질병에 대한 면역력을 얻게 됩니다
SIR 모델의 기본 미분 방정식은 취약, 감염, 회복 상태 사이의 추세를 설명합니다
사용하기 암호화폐 투자를 분석하기 위해 SIR 모델을 사용하면 취약, 감염, 회복을 각각 잠재, 투자, 회수 투자자로 대체할 수 있습니다