데이터는 과거, 현재, 미래를 이해하는 가장 좋은 방법입니다.
전통적인 금융에서는 데이터를 얻는 것이 상대적으로 어렵습니다. 반면에 블록체인은 데이터 장벽을 허물어 모든 사람이 거대한 정보 장부에 액세스할 수 있도록 했습니다. 그러나 사용 가능한 데이터의 양으로 인해 또 다른 문제가 발생했습니다. 중요한 정보를 찾는 것이 복잡하다는 것입니다.
사람들이 분석하는 데 도움이 되는 수십 가지 도구가 있습니다. DeFi 다양한 측정항목이 포함된 데이터. 그러나 이러한 측정항목은 대부분 매우 기본적인 것입니다. 이 기사에서는 Footprint Analytics의 곧 출시될 도구인 DeFi 360에서 사용할 수 있는 가장 유용한 메트릭과 고급 데이터를 소개합니다.
기본적인 정보
-
TVL
TVL은 일반적으로 사람들이 가장 먼저 보는 지표이며 사용자가 잠근 모든 자산의 총 가치를 반영합니다. TVL 성장은 프로젝트가 상승 추세에 있는지 여부를 판단하는 데 종종 사용됩니다.
TVL은 달러로 측정됩니다. 암호화폐 가격이 급변하기 때문에 TVL의 상승 또는 하락이 가격 변동 때문인지, 아니면 더 많은 투자가 추가된 탓인지 보기 어렵다. 따라서 TVL 외에 조정된 TVL에도 주의를 기울일 필요가 있다.
예를 들어, 다음의 통계 발자국 분석 ETH의 TVL을 보여줍니다. 유동성 (스테이블코인을 대출하기 위해 ETH만 잠글 수 있는 대출 프로그램)은 아래 차트의 검은색 프레임에서 약간 하락한 반면 USD의 TVL은 증가하고 있습니다. 이것은 ETH의 가격이 상승하기 때문에 프로젝트가 상승 추세에 있다는 환상을 만듭니다.
잠금 및 대출 기능을 모두 제공하는 Aave 및 Yearn과 같은 복잡한 프로젝트는 TVL을 메트릭으로 사용하는 것을 복잡하게 만들고 다른 것과 결합해야 합니다.
-
순 유동성
순유동성은 전일 또는 전월 대비 유입 및 유출의 변화를 나타냅니다. 변화는 유입과 유출, 그리고 주요 소스가 사용자 진입인지 손실인지 측면에서 추가로 분석할 수 있습니다.
-
수익
DEX 기반 프로토콜은 스왑도 수익을 창출하기 때문에 TVL만으로는 측정할 수 없습니다. 이러한 유형의 프로젝트의 궁극적인 목표는 수익성을 극대화하는 것이며 수익은 운영 결과를 반영합니다.
토큰 데이터
대부분의 플랫폼은 거버넌스 토큰을 발행하고 일부는 두 가지를 사용합니다.토큰 모델. 토큰 데이터는 플랫폼에 대한 시장의 수용을 어느 정도 반영합니다.
-
기본 정보
가격은 가장 직관적인 지표이며 상승과 하락은 시장의 수요와 공급과 밀접한 관련이 있습니다. 가격은 중요한 이벤트가 발생할 때 영향을 받는 가장 빠른 지표이기도 합니다. 예를 들어, Cream은 27월 130일에 두 번째 주요 공격에 직면하여 XNUMX억 XNUMX천만 달러를 잃었습니다. 이로 인해 CREAM의 가격은 절벽에서 떨어졌습니다.
다음과 같은 이중 토큰을 발행하는 사람들을 위해 MakerDAO 과 유동성, 발행된 DAI 및 LUSD 수를 모니터링하는 것도 사용자 참여 정도를 반영할 수 있습니다.
토큰의 시가 총액은 가격과 순환 공급의 곱이며 DeFi 산업에서 프로젝트의 시장 가치를 반영합니다.
-
토큰 보유자 수 및 보유 시간
토큰 보유자 수는 플랫폼의 토큰 모델을 승인하는 사용자 수를 반영합니다. 특히 중요한 것은 플랫폼의 DAO 상황을 반영하는 거버넌스 권한을 얻기 위해 스테이킹된 토큰의 수입니다.
유지 시간은 프로젝트가 투기자보다 프로젝트의 장기적인 가치를 믿는 더 많은 사용자를 유치하는지 여부를 보여줍니다.
-
유틸리티
거래량은 시장에서 토큰의 활동을 반영하며 시가 총액에 대한 비율은 회전율과 유사합니다. 순환이 높을수록 관심 수준이 높은 토큰을 반영하고 순환이 낮으면 관심이 적은 토큰을 나타냅니다.
토큰의 유용성 또한 주목할 가치가 있습니다. 즉, 채굴된 토큰이 거버넌스 토큰을 사용하기 위해 플랫폼에 스테이킹되는지, 아니면 수익을 포착하기 위해 다른 외부 프로토콜에 예치되는지 여부입니다.
예를 들어 Liquity의 스테이블 코인 LUSD의 61%가 자체 플랫폼의 Stability Pool에 예치되어 있습니다. LUSD는 DAI의 유틸리티에 비해 유통되는 스테이블 코인의 역할을 하지 않습니다.
고급 지표
-
풀 데이터
모든 DeFi 프로젝트의 TVL은 풀로 구성되어 있으므로 메트릭 뒤에 있는 이유를 찾는 것은 해당 프로젝트의 풀 구조를 조사하는 것을 의미합니다. 예: 풀 크기, TVL 및 볼륨 변경.
-
사용자 지표
프로젝트는 항상 사용자를 중심으로 진행되며 대상 사용자를 정확하게 파악하는 것이 프로젝트 개발의 핵심입니다. 사용자의 데이터 분류 및 계층화 분석을 통해 우수한 품질의 사용자를 보다 신속하게 타겟팅할 수 있습니다.
-
사용자 초상화
전체 사용자는 신규 사용자와 활성 사용자로 세분될 수 있습니다. 신규 사용자는 시장 확장을 반영하는 반면 활성 사용자는 프로젝트의 지속적인 성장 잠재력을 반영합니다.
사용자별 거래금액, 보유금액, 지속시간 등의 변화를 분석하여 평균적인 사용자 품질을 파악할 수 있습니다.
평균은 사용자 행동의 일반적인 경향에 대한 관찰을 제공할 수 있지만 여전히 프로젝트 구현을 위한 기반이 부족합니다. 평균은 종종 중요한 데이터를 희석시키며 실제 문제를 찾고 올바른 실행 계획을 개발하려면 더 깊은 사용자 계층이 필요합니다.
-
사용자 이탈
고래는 플랫폼에 가장 큰 가치를 제공하며 개발자는 이러한 사용자가 이탈하는 것을 방지해야 합니다. 사용자를 정렬하여 사용자 초상화를 만들고 큰 계정에 집중할 수 있습니다.
사용자의 투자 선호도에 대한 통찰력은 사용자에 대한 더 깊은 이해를 제공하고 대상 사용자가 투자한 모든 DeFi 플랫폼을 분석하여 잠재적인 사용자 그룹을 발견할 수 있습니다.
교차 분석
교차 분석은 여러 메트릭을 함께 비교 분석하는 것을 말합니다.. 분석가와 개발자는 이를 사용하여 메트릭 간의 상관 관계를 찾고 비즈니스 가설을 만들 수 있습니다.
예를 들어 APY를 사용자 수 또는 TVL과 비교하면 결과를 분석하여 APY의 증가가 더 많은 사용자를 유치하는지 확인할 수 있습니다.
또 다른 예에서 분석가는 프로젝트 가격을 BTC 가격과 비교하여 가격 변동이 프로젝트의 내재 가치 또는 더 큰 시장 힘의 변화로 인한 것인지 결정할 수 있습니다.
DeFi의 레고 속성도 간과되어서는 안 됩니다. 밀접하게 관련된 프로젝트의 메트릭은 종종 움직임의 중요한 요소가 됩니다. 예를 들어, Convex는 Curve의 TVL 성장에 박차를 가했습니다.
요약
시장에는 많은 분석 도구가 있지만 일반적으로 표면 수준의 메트릭에서 멈춥니다.
이해 관계자가 데이터 기반 의사 결정을 내리려면 더 깊이 파고들어 블록체인 데이터에 고급 분석을 적용하는 것이 중요합니다.
날짜 및 저자: 09 2 월 2022, 시몬
데이터 소스 : 발자국 분석
발자국 분석이란 무엇입니까?
Footprint Analytics는 블록체인 데이터를 시각화하고 통찰력을 발견하는 올인원 분석 플랫폼입니다. 모든 경험 수준의 사용자가 토큰, 프로젝트 및 프로토콜 연구를 빠르게 시작할 수 있도록 온체인 데이터를 정리하고 통합합니다. 천 개가 넘는 대시보드 템플릿과 끌어서 놓기 인터페이스를 통해 누구나 몇 분 안에 자신만의 맞춤형 차트를 작성할 수 있습니다. Footprint로 블록체인 데이터를 발견하고 더 스마트하게 투자하세요.
포스트 DeFi 프로젝트 분석을 위한 고급 지표 첫 번째 등장 CryptoSlate.
