Законы токеномики: модели оценки стоимости крипто-активов



С развитием крипто-индустрии все больше игроков хотят знать, как именно строятся и работают современные модели оценки крипто-активов. Но, как показывает практика, методика оценки зачастую сильно отстает от развития рынка. Так, Голландская Ост-Индская компания впервые разместила негосударственные ценные бумаги в виде акций в 1612 году, в то время как по-настоящему комплексная оценочная модель их стоимости появилась только в XX веке.

Похожая ситуация происходит и на молодом и развивающемся крипторынке: несмотря на огромное число участников и проектов, единой системы ценообразования и подсчета реальной стоимости крипто-активов на нем пока нет. Тем не менее работа в данном направлении уже началась. DeCenter рассмотрел, какие модели оценки стоимости крипто-активов доступны для участников рынка уже сейчас.

Токены: функции, классификация и их отличия от криптовалют

На нынешнем крипторынке представлено более 1500 криптовалют и токенов, каждый из которых имеет собственное предназначение и функцию. Стоит отметить, что криптовалюты и токены — это два разных типа цифровых активов.

Криптовалюты — внутренние единицы расчета блокчейн-сетей или протоколов. Им не нужны дополнительные платформы для работы, поскольку они являются нативными цифровыми валютами своих систем. Многие криптовалюты используются в виде платежного средства или средства накопления ценности, однако есть и исключения: например, роль эфира (ETH) — криптовалюты блокчейна Ethereum — не ограничена одними платежами. Его также используют для работы и регистрации сделок в смарт-контрактах.

Токены — цифровые единицы учета, которые используются для представления некоего цифрового актива. В отличие от децентрализованных криптовалют, токены выпускаются на базе уже существующего блокчейна или протокола. В связи с чем токены могут быть выпущены организацией, компанией или частным лицом для того, чтобы выполнять определенный набор функции. Современные токены делятся на несколько типов:

 Security или Equity — токены-акции, которые выполняют функцию ценных бумаг выпускающей организации. Они дают держателю право на реализацию своих инвестиционных интересов.

 Utility — токены-утилиты, которые дают держателю право на сервисы или услуги выпускающей организации или лица. Выпускаемая организация или лицо может использовать этот вид токенов для финансирования собственных проектов через ICO.

 Asset — токены, обеспеченные реальными ценностями, активами или услугами, например, золотом, недвижимостью или нефтью. Их стоит рассматривать как цифровые обязательства на активы с реальной финансовой составляющей.

Из всех трех видов именно эмиссия security-токенов попадает под регулирование финансовых органов различных стран. Так, 25 июля 2017 года Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC) дала свою официальную оценку ICO, в которой постановила, что на security-токены должны распространяться правила, действительные для обычных акций компаний при выходе на биржу, а их эмиссия должна сопровождаться обязательной регистрацией в SEC. В руководстве по ICO, выпущенном швейцарским финансовым регулятором FINMA, security-токены определяются как «цифровые активы, подчиняющиеся федеральным законам о ценных бумагах, нечто среднее между токенами и традиционными финансовыми продуктами».

Модели токеномики

Токеномика — это система образования ценовой политики токенов. Несмотря на то что данная тема является одной из наиболее обсуждаемых на крипторынке, четкого определения ее составляющим пока еще нет. Как отметил Уильям Могайар, автор книги «Блокчейн для бизнеса», причиной этому может служить тот факт, что каждый эмитент при выпуске токенов устанавливает свои условия и правила, по сути, создавая новую самодостаточную «мини-экономику».

За последние пару лет ведущие инвесторы, экономисты и аналитики крипто-индустрии предложили несколько моделей оценки крипто-активов. DeCenter рассмотрел самые популярные теории, некоторые из которых легли в основу реальных проектов.

Модель подсчета стоимости токена Криса Бурниске

Для оценки стоимости криптовалют многие проекты применяют метод, описанный Крисом Бурниске, автором книги-бестселлера Amazon «Крипто-активы». Бурниске приступил к разработке данного метода еще в 2014 году, чтобы понять, какие факторы влияют на будущее ценообразование биткоина. В своем методе оценки первой криптовалюты мира Бурниске рассмотрел следующие показатели:

 Общий объем целевого рынка (Total Addressable Market, TAM)

 Процент проникновения биткоина на рынок

 Скорость оборота биткоина

 Количество монет в обороте

К сентябрю 2015 года, когда биткоин стоил порядка $200−$240 за монету, Бурниске впервые применил свою оценочную модель на практике и пришел к следующим выводам. Стоит отметить, что на момент публикации в представленные выводы эксперт внес некоторые поправки (выделены в тексте курсивом):

 В 2014 году TAM для денежных переводов составлял $436 миллиардов. При этом Бурниске отмечает, что использование тогдашних показателей для прогнозирования будущих размеров адаптации биткоина было ошибкой.

 Потенциальный процент проникновения биткоина на рынок может составлять порядка 10%. Это значит, что блокчейн Bitcoin должен был проводить операции на $43.6 миллиарда (10% х $436 миллиарда), чтобы удовлетворить такой спрос. В данном случае Бурниске не предоставил временных рамок для адаптации биткоина и в результате не смог вывести точный процент доходности на каждый год.

 Во время переводов между держателями биткоинов одна и та же монета могла использоваться несколько раз. Бурниске предположил, что этот показатель равен 1.5. Следовательно, общая стоимость проводимых операций в сети Bitcoin снизилась до $30 миллиардов ($43.6 миллиарда/1.5). Позже Бурниске понял, что скорость оборота в 1.5 раза в год была слишким низким показателем.

 На момент публикации его модели, в обороте было 14.7 миллиона монет. Таким образом он пришел к цене в $2000 за один биткоин ($30 миллиардов/14.7 миллиона). Однако и здесь Бурниске отметил, что использование тогдашнего количества монет для оценки будущей адаптации было неверным шагом.

Эти показатели могут быть использованы для будущей оценки других крипто-активов на других целевых рынках, с другим процентом проникновения на рынок и общим оборотом монет. В таком случае полученные данные для каждого нового рынка должны рассматриваться в совокупности с предыдущими — они представляют спрос для одного и того же объема предложения.

Далее Крис Бурниске провел более глубокий анализ полученных данных и вывел более детальную модель подсчета и оценки стоимости цифровых активов. Для этого он использовал модифицированный анализ дисконтированного денежного потока (Discounted Cash Flow, DCF) — в отличие от оценки компаний, крипто-активы не имеют денежного потока. В связи с этим вместо переменных дохода, маржи и прибыли в модели Бурниске используется уравнение обмена (Equation of Exchange), благодаря которому рассчитывается текущая величина полезности актива (Current Utility Value, CUV) на каждый год.

Стоит отметить, что в рамках нативного протокола любой крипто-актив служит средством обмена, накопления или расчетной единицей. А это, согласно определению, приравнивает такой крипто-актив к деньгам, которые используются для поддержания различных экономик. Поскольку уравнение обмена в том числе оценивает и размер необходимых средств для поддержания экономики, то именно оно легло в основу модели Бурниске.

Так, в уравнении M х V = P х Q для крипторынка значение переменных выглядит следующим образом:

 M (Monetary base) — размер денежной базы актива в долларах;

 V (Velocity) — скорость оборота токена за определенный промежуток времени;

 P (Price) — цена предоставляемого цифрового ресурса;

 Q (Quantity) — количество предоставляемых ресурсов.

Для оценки крипто-актива необходимо найти значение М через формулу:

M = P х Q/ V

M — это денежная база, исчисляемая в долларах и необходимая для поддержания криптоэкономики токена. В примере с биткоином Бурниске использовал среднее за год значение M, в связи с инфляционной природой данного актива. Учет постоянно растущей денежной базы необходим при работе с молодыми крипто-активами, которые можно классифицировать как гиперинфляционные.

P — это переменная, обозначающая не цену крипто-актива, а цену ресурса, который данный актив предоставляет в рамках работы криптосети. Например, в случае с децентрализованной платформой хранения данных FileCoin значение P будет равно стоимости хранения одного ГБ информации и представлено в виде $/ГБ.

Что касается переменной Q, то это количество предоставляемых ресурсов. В том же случае с Filecoin, Q — это доступные пользователям ГБ хранилища. Умножив P на Q, мы получим $/ГБ x ГБ = $, что является стоимостью предоставляемых услуг в экономике FileCoin.

Переменная V показывает скорость оборота токена, другими словами, сколько раз актив переходил от одного пользователя к другому за определенный промежуток времени. Используя формулу M х V = P х Q, можно вычислить V, которое будет равно P х Q / M.

Помимо переменных уравнения обмена, TAM, и процента проникновения крипто-актива на рынок, Бурниске также предлагает рассмотреть две составляющие, которые влияют на стоимость токена, — текущую величину полезности (Current Utility Value, CUV), отражающую уровень ценности и использования токена сегодня, и дисконтированную величину ожидаемой полезности (Discounted Expected Utility Value, DEUV), которая отражает предполагаемую ценность токена в рамках инвестиционной спекулятивной деятельности. Бурниске сделал это в контексте вымышленного токена INET, который предоставляет возможность использования широкополосного доступа к Интернету через децентрализованную сеть VPN.

Действующая модель Буриниске имеет четыре раздела, где:

 Раздел А отображает количество токенов в свободном обращении;

 Раздел B определяет экономику протокола, используя значения из уравнения обмена;

 Раздел C прогнозирует процент адаптации крипто-актива на целевом рынке;

 Раздел D дисконтирует будущую ценность крипто-актива к его текущей стоимости.

Таблицы вводных данных A, B и C также используются для моделирования кривой предложения INET, экономических данных INET и кривой принятия.

Раздел А показывает количество токенов, находящихся в свободном обращении, не учитывающих токены стейка и те, что держат ходлеры. Согласно модели Бурниске, в ходе вымышленного ICO было выпущено 75 миллионов токенов INET, которые составляют 75% от общего объема эмиссии и обладают мгновенной ликвидностью. Остальные 25 миллионов, или 25%, предназначены для ранних частных инвесторов, фонда и учредителей.

Раздел B определяет внутреннюю экономику и текущую стоимость токена INET, благодаря нахождению значения M, где M = PQ / V. В случае с INET, P равно стоимости одного ГБ отправленных данных для пользователя VPN-сети. В модели Буринске также учтено ежегодное снижение стоимости на 16% после 2018 года из-за дефляционной природы предоставляемых протоколом ресурсов. Чтобы найти Q, необходимо понимать общий объем целевого рынка (TAM) криптосети, а также спрогнозировать значение TAM для будущих лет. Часто такого рода анализ отрасли оказывается уже выполненным другими проектами или компаниями, и его можно найти в Интернете.

Также модель Бурниске использует простую формулу S-кривой для того, чтобы оценить степень принятия криптосети на целевом рынке. Данная модель использует следующие вводные параметры:

 Время запуска сети и начала процесса ее принятия (базовый год);

 Максимальная доля, которую сеть сможет занять на целевом рынке (процент насыщения);

 Время достижения сетью 10% от своего процента насыщения (Start of Fast Growth, или Начало стадии быстрого роста, — этот показатель можно рассматривать как переломный момент);

 Количество времени, которое требуется для роста сети от 10% до 90% от ее процента насыщения (Take Over Time).

Когда значения P и Q получены, их нужно перемножить, чтобы получить данные об объеме выполненных в блокчейне транзакций для любого заданного года. В 2018 году это значение составило около $43.2 миллиона. Чтобы узнать M — размер базы денежной массы актива — нужно также ввести значение скорости оборота токена. Значение скорости оборота токена — это допущение, указываемое в таблице ввода данных, и оно является наиболее важным допущением во всей модели. Для INET Бурниске выбрал оборачиваемость, равную 20 — примерно в 3 раза выше оборачиваемости биткоина в 2016 году, исключающую токены, которые находятся в стейке или у ходлеров. Данное значение Бурниске вывел благодаря исследованию о том, как пользователи Coinbase взаимодействуют с сетью Bitcoin.

Таким образом вычисляется значение M, которое равно PQ : V, или $2.2 миллиона. После этого остается один шаг для того, чтобы получить значение текущей ценности для каждого токена — нужно разделить требуемую базу денежной массы на количество токенов в обращении. В 2018 году INET имеет в обращении 15.8 миллиона токенов. Следовательно, значение текущей ценности одного токена INET будет равно $2.2 миллиона / 15.8 миллиона токенов = $0.14.

Но для вычисления рыночной цены крипто-актива необходимо проделать еще один шаг, поскольку этот показатель не равен его текущей цене. Рыночная цена крипто-актива основана на прогнозе будущего размера криптоэкономики и ценности каждого токена в обороте, необходимого для поддержания этой экономики в будущем. Это ценообразование — результат активности пулов ликвидности, работающих вне блокчейна, например, криптовалютных бирж. Именно этому посвящен раздел D — дисконтированию будущей ценности крипто-актива к его текущей стоимости.

Активы оцениваются исходя из ожиданий их будущей ценности, и чтобы вывести текущую ценность, необходимо дисконтирование.

Дисконтирование используется для оценки будущего потока денежных средств сегодня, однако у крипто-активов нет денежного потока. Вместо этого Бурниске дисконтирует в настоящее будущую ценность одной единицы, применяя ставку дисконтирования, которая включает риски ранней стадии развития сети. Поскольку крипто-актив используется один раз, после чего он переходит в другие руки, этот метод «не накапливается» в течение каждого года, как это происходит с дисконтированием денежного потока.

В рамках текона INET Бурниске рассматривает период в 10 лет, где к 2028 году ценность токена будет составлять $7.45. Соответственно, чтобы поддерживать экономику INET, каждый токен, находящийся в обороте, в 2028 году должен будет стоить $7.45. Далее Бурниске выбрал ставку дисконтирования 30%−50%+, что в 3−5 раз выше ставки дисконтирования для акций с высокой степенью риска, имеющих высокую средневзвешенную стоимость капитала (WACC). При цене в $7.45, дисконтируя токен на 10 лет назад по ставке 40%, Бурниске получает рациональную рыночную стоимость $0.26.

При условии, что будет выпущено 78.9 миллиона токенов, ценность сети INET будет составлять $20.5 миллиона. Все активы оцениваются в пределе их курса и именно спекулянты дают оценку активу, исходя из ожиданий касательно их будущей ценности. Такая ценовая политика распространяется на всю сеть, а не только на токены, находящиеся в обращении. Исходя из приведенных ранее допущений, чтобы получить доход в 40% в течение следующих 10 лет, необходимо, чтобы токены INET продавались дороже чем по $0.26. В традиционных финансах про любую цену выше говорят, что актив переоценен, а про все, что дешевле $0.26 — недооценен.

Ставку дисконтирования также называют ожидаемой нормой прибыли, поскольку она показывает размер прибыли, на которую рассчитывает инвестор, хранящий рискованный актив в течение всего этого времени. Если понизить размер ожидаемой прибыли, то можно приобрести актив и по более высокой цене. Например, при ставке дисконтирования в 30% рациональная рыночная стоимость токена INET составит $0.54.

Примечание: эта модель не учитывает, что в 2028 году рыночная стоимость актива, скорее всего, не будет равна $7.45. Вместо этого, как и в 2018 году, рациональная рыночная стоимость актива через 10 лет тоже будет основываться на ожиданиях людей относительно его будущей ценности. Бретт Уинтон (Brett Winton) описывает это как оценку стоимости второго порядка для крипто-активов.

В конечном счете, при состоянии равновесия, когда сеть достигнет своего максимального потенциала, цена актива должна совпасть с его текущей ценностью. Тогда текущую ценность можно рассматривать как естественный ценовой уровень актива. Подвох заключается в том, что по мере приближения к этому моменту в сети будет все меньше и меньше ходлеров, и, следовательно, число токенов в свободном обращении будет возрастать. По мнению Бурниске, в то время как проекты будут приближаться к насыщению своих целевых рынков, будет сокращаться число ходлеров их токенов, что  приведет к снижению цен на эти активы.

Модель влияния скорости оборота токенов на их стоимость

По мнению Кайла Самани, сооснователя и старшего партнера криптовалютного фонда Multicoin Capital, одним из ключевых рычагов воздействия на долгосрочную и не спекулятивную ценность крипто-актива будет скорость его оборота. В частности, речь идет о токенах, которые не являются средством накопления и которые крипто-инвесторы не имеют причин держать длительные периоды времени.

Для наглядного примера Самани рассматривает ситуацию с гипотетической платформой продажи билетов на мероприятия «Карн». Пользователи платформы хотят покупать билеты, номинальная стоимость которых представлена в долларах. Они могут стать владельцами Карн-токенов в результате процесса покупки билетов, однако эти токены у них будут во владении незначительное количество времени, поскольку пользователей ничто не побуждает держать эти токены. То же самое касается и площадок мероприятий, которые также не хотят брать на себя риски, связанные с волатильностью Карн-токенов.

В данной ситуации ни одна из сторон не хочет становиться держателем Карн-токенов. Более того, наличие таких токенов создает лишний шаг в процессе покупки билетов, что негативно сказывается на всем опыте использования платформы для ее пользователей. Как только одна из сторон получает эти токены, тут же происходит обмен либо на билеты (покупатели), либо на фиат (площадки). Даже если «Карн» будет международным стандартом в области выпуска билетов, никто не будет держателем токенов платформы. Возможно, даже с ростом популярности платформы вырастет количество сделок с BTC/ETH/USD в паре с Керн-токенами, но цена токенов будет расти сублинейно по отношению к скорости обработки транзакций.

Единственной стороной, получающей прибыль от роста торгового оборота Керн-токенов, станут маркет-мейкеры, которые обеспечат ликвидность для остальных участников процесса продажи и покупки билетов. Что не является плохой новостью. При высоком росте ликвидности пар активов разница между ценами продавцов и покупателей стремится к нулю, что хорошо как для площадок, так и для участников мероприятий.

Однако стоит иметь в виду: несмотря на то, что этот гипотетический сценарий развития принесет выгоду как площадкам, которые больше не будут сталкиваться со случаями перепродажи билетов, так и покупателям билетов, которые не станут жертвами мошенников, фиктивный Карн-токен не получит всех преимуществ, заложенных в использование его протокола.

Как рассчитать скорость оборота токенов?

Скорость оборота токенов можно рассчитать при помощи следующей формулы:

Скорость оборота токенов = Общий объем транзакций / Средняя стоимость сети

Таким образом, получается:

Средняя стоимость сети = Общий объем транзакций / Скорость оборота токенов

При этом средняя стоимость сети состоит из рыночной стоимости всех токенов, находящихся в обороте. Скорость оборота токенов можно рассчитать для любого отрезка времени, но обычно это годовой показатель. Объем торговых операций вычислить сложнее, поскольку в данный показатель должны быть включены не только торговые операции на биржах, но и внебиржевые сделки, а также фактическое использование платформы.

Можно сказать, что скорость оборота актива равна нулю при условии, что в течение года никто не продавал и не покупал данный актив. Отсутствие ликвидности приведет к тому, что актив будет продан по цене ниже, чем его внутренняя стоимость. Скорость оборота активов помогает в формировании их фактической внутренней стоимости. А разница между этими значениями называется премией за ликвидность.

В случае с платежным токеном, который никто не хочет держать, скорость оборота будет расти линейно вместе с ростом объема транзакций. В случае со вторым равенством, описанным выше, объем транзакций может вырасти в миллион раз, в то время как средняя стоимость сети останется прежней. Практически у всех токенов-утилит встречается данная проблема.

Модель NVT (Network Value to Transactions Ratio)

Модель NVT была представлена в сентябре 2017 года группой исследователей, в число которых вошли Крис Бурниске, известный крипто-аналитик Вилли Ву, а также члены команды Coinmetrics. Эта модель показывает соотношение цены сети к объему транзакций, сравнивая стоимость сети (измеряемую в ее рыночной капитализации) и сумму проводимых в ней транзакции (измеряемую в долларах). Таким образом:

NVT = Рыночная капитализация сети / Дневной объем транзакций в $

Данное соотношение можно рассматривать как финансовый показатель цены и прибыли (PE Ratio), который широко используется на традиционном рынке для оценки инвестиционной привлекательности акционерных компаний. Малые значения указывают на то, что рассматриваемая компания недооценена, в то время как большие значения коэффициента говорят либо о ее переоцененности, либо о том, что она находится в состоянии роста. Также и модель NVT, сравнивая соотношения рыночной капитализации сети и ее дневной объем транзакций, указывает на стоимость и полезность крипто-актива заложенного в ней, который может быть недооценен или переоценен.

Что касается самих крипто-активов, то они не имеют показателя прибыли, однако вместо этого рассматривается общий объем транзакций как суррогатное значение. При этом стоит иметь в виду, что дневной объем транзакций в NVT учитывает только ончейн-транзакции и не берет в расчет активность на сторонних торговых площадках, таких как криптобиржи. Тем не менее благодаря модели NVT инвесторы могут сделать следующие выводы о крипто-активах:

 Модель NVT может сигнализировать о высокой спекулятивной деятельности. Например, в сети Bitcoin в первый год адаптации был отмечен стремительный рост всех показателей NVT, и в результате рынок переоценил всю сеть по отношению к реальным объемам транзакций, проводимых в ней. При этом подобный взрывной рост сети требует высокой оценки ее рыночной стоимости, основанной на будущем потенциале. А это во многом похоже на показатели цены и прибыли для быстрорастущих молодых компаний.

 Модель NVT может указывать на наличие пузыря. Заранее предсказать наличие пузыря крайне сложно, поскольку не в каждом случае стремительный рост цены крипто-актива — признак спекулятивного пузыря. Но это можно сделать после того, как на рынке произойдет переоценка стоимости, а цена крипто-актива либо консолидируется, либо упадет.

Например, в первом квартале 2016 года сеть Ethereum выросла в 15 раз — с $70 миллионов до $1 миллиарда. Для многих это стало доказательством наличия экономического пузыря, однако после роста сети последовал период поддержки новой, более высокой стоимости.

Так же и модель NVT не может заранее доказать наличие пузыря. Однако когда цена крипто-актива сети перешагнет через свой пик, NVT сможет указать на дальнейшую консолидацию или падение. Так, за стремительным ростом сети всегда следует короткий период повышенной активности трейдеров и новых пользователей, которые способствуют росту объема транзакций. Если после этого периода стоимость сети, которая также выросла, остается на новом уровне, то можно говорить о консолидации, если же нет — то речь идет о падении. Так, модель NVT с высокими показателями свидетельствует о наличии пузыря, и после взрывного роста числа транзакций можно ожидать длительный период ценовой коррекции.

Примечание к модели NVT

Данная модель оценки ценности сети и ее крипто-актива лучше всего подходит для тех протоколов, где объем ончейн-транзакций отображает уровень пользы и практичности для пользователей. Например, модель NVT для сети Bitcoin указывает на то, что при высоком объеме транзакций пользователи высоко оценивают базовые функции такой сети (переводы биткоинов, в том числе международные, в кратчайшие сроки и при низких комиссионных сборах).

Однако не всегда большие объемы транзакций указывают на высокий уровень использования. В таких сетях, как Dash, где применяется сразу несколько алгоритмов консенсуса, в общий объем транзакций входит стейкинг — процесс хранения и накопления криптовалют для возможности поддержания работоспособности сети, за что пользователи получают вознаграждение. Таким образом, показатель общего объема транзакций становится выше, и соответственно, коэффициент соотношения цены сети к объему транзакций будет ниже. Для корректировки соотношения NVT необходимо из общего объема транзакций вычесть транзакции, полученные в результате стейкинга. Также стоит иметь в виду, что в сетях таких анонимных криптовалют, как Zcash или Monero, общий объем транзакций может быть частично или полностью скрыт, что делает применение модели NVT невозможным.

Обновленная модель NVT_New

Дмитрий Каличкин, директор по научным исследованиям в Cryptolab Capita, в феврале 2017 года предложил обновленную модель NVT, которая включает 90-дневный промежуток времени для того, чтобы предоставить более точную оценку сети и ее внутреннего актива. Старая модель NVT указывает на наличие спекулятивного пузыря спустя достаточно длинный промежуток времени, в связи с чем группой исследователей была предложена новая модель — NVT_New.

Изначально командой исследователей рассматривалось соотношение цены сети к объему транзакций при скользящих средних значениях с периодом в 28 дней — по 14 дней в обе стороны. Так они смогли вывести следующее соотношение:

NVT_Classic = 28 MA (Daily NV/ Daily TV)

Где:

 NVT_Classic — классическое определение NVT;

 28 MA — скользящий средний показатель в 28 дней;

 Daily NV — стоимость сети (рыночная капитализация) в USD в день;

 Daily TV — объем транзакций в USD в день.

Однако при дальнейших вычислениях исследователи пришли к выводу, что самый оптимальный результат получается при делении Daily NV на скользящий средний показатель в 90 дней, умноженный на Daily TV:

NVT_New = Daily NV / 90 MA (Daily TV)

Обновленная модель NVT_New дает более точные критерии для выявления пузырей в таких сетях, как Bitcoin. Учитывая, что общий объем транзакций является эквивалентом фундаментального использования сети, то и скользящий средний показатель в 90 дней точнее отражает ее фундаментальную ценность, чем в 28 дней.

Между числителем и знаменателем NVT_New существует астатическая нелинейная взаимосвязь — каждый раз при взлете цены крипто-актива отмечается увеличение оффчейн-транзакций (трейдинг на бирже), которое, даже несмотря на свою спекулятивную природу, влияет и на увеличение объема ончейн-транзакций (ликвидация активов).

Согласно определению, общий объем транзакций в знаменателе NVT_New отражает фундаментальное использование сети пользователями. Более длительный период сглаживания помогает избавиться от резких скачков в объеме транзакций, которые следуют за резким повышением цены крипто-актива. Поскольку данные несоответствия появляются в результате спекулятивной деятельности, они не могут корректно отображать фундаментальную полезность сети. Когда мы избавляемся от этих несоответствий, то и значение фундаментальной ценности в знаменателе NVT_New становится более точным показателем.

Примечание к модели NVT_New

Как и классическая NVT, модель NVT_New имеет некоторые недостатки. Так, в общий объем транзакций включены только ончейн-транзакции, и этот показатель не включает число адресов (кошельков), участвующих в этих процессах. Назовем его ежедневным числом активных адресов (Daily Active Addresses, DAA). Для сравнения, в нынешних интернет-компаниях, онлайн-маркетплейсах и социальных сетях индикатор ежедневных активных пользователей (Daily Active Users, DAU) является одним из наиболее важных для оценки результатов деятельности и определения стоимости. Однако использоваться данный индикатор стал лишь через 20 лет после запуска первых интернет-компаний. То же самое можно сказать и насчет крипторынка, где оптимальная структура оценки стоимости находится на ранних этапах разработки.

Законы токеномики

Фред Крюгер, основатель компании WorkCoin и кандидат наук Стэнфордского Университета в области математических методов исследования операций и статистики, провел детальный анализ нынешнего рынка криптовалют и вывел восемь ключевых законов, по которым строится современная модель токеномики.

В работе Крюгера в качестве примера рассматривается криптовалюта эфир, а для расчета используются следующие переменные:

 TS (Total Supply) — общее количество доступных токенов: 97 миллионов эфиров;

 P (Price) — текущий курс токена (на момент публикации 12 февраля 2018 года один ETH был равен $834);

 HT (Hold Time) — время, которое участники экосистемы держат токен (доля года). Например, значение 0.1 будет соответствовать, если в среднем участники экосистемы держат токен чуть более месяца (одной десятой года);

 TV (Transaction Volume) — объем транзакций в год, исчисляемый в долларах США. Рассмотрим случай, когда на рынке происходят транзакции на $100 миллионов в год, и предположим, что все они происходят с токеном. В таком случае TV = 100,000,000. В случае с эфиром TV = $1 триллион;

 GTV (Growth in Transaction Volume) — Рост объема транзакций за год. Желательно, чтобы значение TV увеличивалось в максимально возможной степени. Показатель роста в 100% или больше означает, что на рынке появились новые участники, которым нужен данный токен. Показатель в 0% означает, что токену соответствует уравновешенная цена, которая уже не поднимется;

 TT (Transaction Time) — время транзакций. Сколько времени уходит на выполнение транзакции с токеном;

 TMCAP (Token Market Cap) — Рыночная капитализация токена = TS х P;

 R (Ratio of Transaction Volume to Transaction Market Cap) — TV / TMCAP = соотношение объема транзакции в год к рыночной капитализации транзакции. Например, для эфира значение будет равно примерно 0.1;

 R1 (R adjusted for Transaction Time) — R / TT. Значение R, скорректированное в соотношении со временем транзакции;

 R2 (R adjusted for Hold Time) — R / HT. Второе значение R, скорректированное в соотношении со временем, в течение которого участники сети держат токен.

Закон №1: Значение HT должно быть максимальным

Согласно статье Кайла Самани, посвященной проблеме высокой скорости оборота токенов, нет выгоды в инвестировании в токены, которые участники экосистемы держат короткий промежуток времени. Например, в такие токены, которые предназначены для покупки билетов на мероприятия. Если необходимость в токенах появлятся только при условии, что держателю нужно купить на них входной билет, а продавцу билетов надо тут же обналичить или обменять их на другие криптовалюты, то для таких токенов не может быть долгосрочной потребности на рынке. Даже при условии очень высоких объемов транзакций (TV).

Закон №2: HT > TT

Время, которое участники экосистемы держат токен (HT), не равно времени, необходимому на проведение транзакций (TT). Это не одно и то же. В случае с транзакциями с биткоином, на каждую требуется сравнительно короткий промежуток времени (меньше дня). Однако чтобы купить биткоины за фиат, иногда может потребоваться неделя или даже больше. Поэтому среднестатистический пользователь, которому постоянно необходимы биткоины, скорее всего, будет закупать их по возможности впрок, чтобы они всегда были на счету. То же самое касается эфира или любого другого полезного альткоина.

Очевидно, что так появляются веские причины на то, чтобы копить токены, особенно если их проблематично покупать и продавать. Более того, альткоины могут вводить небольшие комиссии при продаже (кнут) и награждать тех участников, которые занимаются их накоплением (пряник).

Закон №3: Токеномика основана на переменных, которые не фиксируются на стадии white paper

Многие делают ошибочные выводы о проектах, которые детально не расписывают план токеномики в своих white paper. Как показывает Закон №2, многими экономическими вспомогательными опциями можно воспользоваться после запуска ICO. Тот факт, что компания не планировала их использование заранее, не отменяет их наличия.

Закон №4: После полного запуска токена значение R должно быть значительно ниже 10

На момент написания материала в Ethereum происходило порядка миллиона транзакций в день, при соотношении $5000/транзакция. Это объем дохода, равный $5 миллиардам в день, или прогноз в более $1.8 триллиона в год при экстраполяции текущих значений. Так, в момент максимальной активности сеть Ethereum за день обрабатывала транзакции на сумму в $23 миллиарда.

При рыночной капитализации в $81 миллиард в сети происходят транзакции согласно формуле R = TV / TMCap при порядковой величине в 0.1. Что приводит к значению, которое намного меньше 10.

В экосистеме, годовой доход которой равен $10 миллионам при $100 миллионах оборота в токенах, давление в сторону повышения курса токенов крайне низкое. С другой стороны, если годовой доход в 10 раз выше рыночной капитализации, как это происходит в сети Ethereum, то, вероятно, курс токена будет расти.

Однако значение R является крайне приблизительным для оценки ценности токена, поскольку оно не включает в себя значения переменных TT или HT.

Закон №5: Должна быть причина, чтобы покупать токены, а не просто их зарабатывать

В предыдущем анализе предполагалось, что у экосистемы был годовой доход, другими словами, токены не просто выдавались, но и покупались новыми участниками. Но далеко не все ICO работают по такому же принципу. Многие новые игроки крипторынка полагают, что все должно раздаваться даром, включая токены с нулевой моделью получения дохода.

Однако этот момент достаточно тяжело проанализировать. Так, до недавнего времени график STEEM выглядел достаточно беспорядочно.

Рыночная капитализация токенов STEEM в $1.6 миллиарда 16 марта 2017 года упала до $17 миллионов. Но потом произошло это:

После новых максимумов в декабре рыночная капитализация STEEM составляет $1 миллиард. В связи с чем слово «наверное» фигурирует в названии Закона.

Закон №6: Показатели R1 и R2 намного лучше, чем R для вычисления ценности токена

Если в экосистеме происходит соотношение объема транзакций (R) на $100 миллионов в год, а в среднем время транзакции (TT) равно 0.1 в год, то на каждый конкретный отрезок времени приходится по $10 миллионов. Если рыночная капитализация при этом равна $100 миллионам, то R = 1, а R1 = 0.1, а это в теории значит, что любые из 90% токенов, находящихся вне транзакций, могут быть проданы, чтобы профинансировать новых участников экосистемы.

Однако данная формула игнорирует значение HT. Если среднее HT равно 6 месяцам, то 50% этих токенов находятся у существующих участников экосистемы. При данном состоянии равновесия любой рост будет сказываться на ценах.

Закон №7: Рост очень важен

В любом состоянии равновесия увеличение числа транзакций отразится на росте цен. В данном случае необходимо учитывать множество других факторов, которые тяжело корректно проанализировать и просчитать их значение. Но пока в экосистеме находится достаточное количество токенов, задействованных либо в транзакциях, либо находящихся у участников, их цена будет расти. Этим фактором можно объяснить сумасшедший рост токенов STEEM.

Закон №8: Нужно стремиться к тому, чтобы ваши продавцы стали вашими покупателями

Истинная цель любой экосистемы — сделать все стороны одновременно покупателями и продавцами. Это является правдой как для экосистемы Bitcoin, так и для Ethereum, где пользователи как покупают криптовалюты, так и отправляют их. На маркетплейсе необходимо, чтобы продавцы сами находили покупателей, а не просто обменивали эти токены на фиат или другие криптовалюты. Этот закон непосредственно связан с Законом №1: участники должны хотеть держать криптовалюты, тем самым увеличивая значение HT.




Загрузка комментариев…