12 февраля 2021

Простые модели оценки рынков, которые помогают

Сетевые эффекты

Сколько же раз приходилось слышать со стороны одной — необоснованную и громкую от того критику сего подхода, а с другой — описания (якобы!) прямых корреляций «параметры сети — цена (стоимость) актива». И то, и другое — крайность, и то, и другое НЕ работает. 

Скажем, закон Меткалфа при неверном подходе к интерпретации привёл… к буму доткомов и их краху соответственно. Не сам по себе, но именно его неправильное истолкование розничными инвесторами. Так и как быть? 

Нужно, во-первых, смотреть комплексно на уровни децентрализации

  1. Транзакционная активность:
    1. Mempool — зачастую переполненность вынуждает увеличивать комиссии, но можно посмотреть ещё шире (процитирую: «мемпул – место, где все действующие транзакции ожидают подтверждения от сети… Большой размер мемпула указывает на больший сетевой трафик, что приводит к увеличению среднего времени подтверждения и более высоким комиссиям за приоритет. Размер мемпула – хороший показатель для оценки продолжительности перегрузки»):
      1. Количество спам-транзакций, которые могут создаваться как специально для засорения, так и при алгоритмической торговле, например. Помните, зачем нужна монета внутри любого блокчейна в первую очередь? 
      2. Количество неподтверждённых транзакций. 
      3. Общий размер: см. график
      4. Прочие параметры, в том числе — относительные: например, соотношение пикового значения мемпула к сложности (в PoW) и другие ((D/L)PoS): описания можно изучить здесь
    2. Общее число транзакций (для разных блокчейнов оно будет разным, потому как показатель TPS (с. 5) не может быть одинаковым по определению): пример:
      1. Подтверждённые/неподтверждённые;
      2. К мемпулу в моменте, к средним показателям работы сети на промежутке; 
      3. Иные: последнее время визуализирую через https://app.flipsidecrypto.com/cooperative/bitcoin: разные монеты, разные параметры и всё становится непривычным при аномалиях, если использовать сервис не раз в месяц, конечно. Это примерно как Галицкий контролировал всю сеть через ряд параметров продаж молочной продукции. 
    3. Свопы разного уровня (мультиблокчейны, атомарные свопы, смарт-свопы токенов и прочее) развиваются — рекомендую больше внимания уделять и разного рода взаимодействиям между блокчейнами: в данном случае — через оценку транзакционной активности. Хорошим начинанием будет анализ wBTC или любого аналога. 
  2. Активность разработки: пожалуй, самое неблагодарное из всех занятий, но это если пытаться объять необъятное. Мы же говорим исключительно о ПРОСТЫХ методиках, потому:
    1. Можно усреднить наблюдения до аномалий: скажем, поставили вы на google.alerts уведомления об ETH2, наблюдаете за развитием через Гит, а в какой-то момент — раз, и всё остановилось. Это первый звонок для проверки. 
    2. Или ещё подход: попробовать найти корреляции между активностью в том же Github’е, полезными имплементациями и активностью сообщества (которая, возможно, приведёт уже к росту цены актива). Например, на сегодня нечто подобное видится мне в Cosmos, который после первой открытой аналитики уже прошёл путь с $3-$2 до $12-$13. 
    3. После этого (пп. «а» и пп. «b» п. 2) можно пробовать расширять методики до уже каких-то по-настоящему сложных корреляций формата «количество обновлений репозитория — количество внедрений» и прочее. 
  3. Социальная активность — не раз приходилось слушать критиков, которые или не читают ничего, кроме советских газет, или упорно не хотят погружаться в процессы p2p-сообществ. Но, если вы — аналитик, инвестор или даже трейдер-спекулянт, стоит обратить внимание не просто на социальные сети проектов, но на то, что там именно происходит:
    1. Активность в Twitter в 2020-2021 гг. многих поражает, но на самом-то деле этот параметр давно известен. При этом важно смотреть не только на абсолютные, но и относительные параметры:
      1. Подробней — в разборе. Особенно НЕ стоит напрямую связывать памп и/или дамп монеты и её упоминания в Щебетальнике: «несмотря на то, что графики колебания курса монет и количества упоминаний визуально похожи и в чем-то повторяют друг друга, прямой или сильной связи между двумя этими параметрами нет. Рост количества упоминаний монеты является лишь следствием изменений ее курса, а не наоборот». 
      2. Начать же всегда можно с простых подборок: пример или ещё один. (Кстати, теплится, хотя и уже совсем маленькая, но надежда, что BTT станет когда-нибудь важной вехой в оценке активностей: пока есть лишь робкие попытки к этому). 
    2. Безусловно, количество запросов (Google/Яндекс/Etc.) — важный триггер, но его значимость, как по мне, сильно переоценили в 2017-ом, особенно, если учесть такие факторы, как возможность сокрытия данных с учётом централизации, индексацию (а точнее — не!) данных из многих социальных сетей и тем более — мессенджеров и т.д. В любом случае:
      1. Данный параметр сам по себе мало что значит. 
      2. Смотреть нужно выборки, совпадающие с теми периодами, в которые хотите инвестировать (относительный рост, скажем, за год). 
      3. Лучше всего методика работает на зарождающихся рынках: проверьте на DeFi или NFT. Из архивов — те же ICO на 2014-2017 гг. 
      4. Не стоит забывать, что Google — крупная и значимая корпорация, но мир (даже Интернета) состоит из очень разных сегментов: скажем, Wiki для p2p-сообществ значит точно не меньше. 
    3. Аналитика telegram-каналов: взять можете любой сервис, скажем, https://tgstat.ru, но и не обязательно Telegram, просто этот мессенджер наиболее развит по группам и/или каналам. Тем более — после хайпа 2021 года. При этом никаких особых (премиум) фич не нужно, чтобы уловить общие именно тренды (а о них ведь речь). 
    4. Другие соц. сети тоже актуальны, но сильно меньше:
      1. После внедрений FB от 2020 года поиск и анализ соответственно по хештегам стал лучше. 
      2. Децентрализованные социальные сети (ДСС) всё ещё находятся на стадии генезиса, но сам факт их наличия и небольшой выборки даёт возможность:
        1. Ловить тренды внутри публикаций (целевые аудитории там куда плотнее, чем в каком-нибудь Дзене или Клабхаусе). 
        2. Искать наиболее популярные (значимые) хештеги, темы и т.д.: попробуйте, к слову, проделать сей анализ на https://hub.forklog.com
        3. Само рождение узкоспециализированных ДСС — уже фактор для того, чтобы присмотреться к вектору получше: думаю, сейчас это NFT-площадки, разного рода околоспортивные форумы (токенизация футбола, онлайн-игр и прочее) и т.д. Помните как Shodan добавил в поиск Bitcoin-ноды? 
  4. Собирательной можно назвать практику оценки количественного прироста, если помнить правило: «количество всегда переходит в качество»:
    1. Количество аккаунтов (кошельков).
    2. Дефицит оборачиваемого актива:
      1. Анализ тех же HODL-волн
      2. Значимые для общей эмиссии факторы:
        1. За- и разморозка разных резервных фондов; 
        2. Вывод на биржу средств от майнеров и прочих «производителей» и/или «крупных держателей»;
        3. Раунды сжигания и т.д. 
      3. Халвинг: сам по себе и вкупе с другими факторами. 
      4. Количество «потерянных» монет/токенов:
        1. Похищения; 
        2. Забытые монеты (см. анализ HODL-волн снова);
        3. Прочие. 
    3. См. ниже по проектам. 
  5. Отдельно следует уделить внимание проектам на конкретной ДРС (децентрализованной и/или распределённой системе):
    1. Абсолютный прирост/падение; 
    2. Относительный прирост/падение: за квартал, год, весь период жизни ДРС. 
    3. Градация по разным категориям (гемблинг, онлайн-игры, биржи — конечно, денежно, но всегда хочется чего-то более полезного). 
    4. Развитость комьюнити каждого из проектов:
      1. Общее число участников; 
      2. Активность в соц. сетях; 
      3. Наличие внутренних амбассадоров;
      4. Прочее. 
    5. Иные критерии работы проектов (очевидные перечислять не вижу смысла). 
  6. Прочее, прочее, прочее. 

В данном случае всё можно свести, дабы резюмировать, к трём простым тезисам:

  1. Универсальный закон перехода количества в качество через сетевые эффекты работает всегда по экспоненте: резкий рост после достижения некой критически важной (значимой) точки. Но проблема в том, что её проект может так никогда и не достичь и/или после достижения — обрушиться, а не пойти вверх. Поэтому все горазды прогнозировать на бычьих рынках, но мало кто в крипто-зиму 2018, например, был готов заниматься аналитикой отрасли, да ещё и бесплатно. 
  2. Сетевой эффект не имеет прямой корреляции с ценой (стоимостью): никогда! Все, кто говорят обратное — пытаются притянуть кота за те самые подробности, о коих в приличном обществе не говорят. Зачем же тогда сие изучить? Во-первых, затем, чтобы быть в курсе рынка, на коем пытаетесь заработать. Во-вторых, корреляция — это сложный параметр, который сам по себе может содержать и коэффициенты, и интерпретации, и много всего ещё, а значит, чтобы выявить таковые — нужны наблюдения. В-третьих, чем больше совпадений будет по разным фронтам, тем лучше будет совместная работа независимых изначально экспериментов. Скажем, от ICO к рынку DeFi я пришёл чисто логическим путём, но можно к нему же было дойти и через DEX-решения, например, или даже анализ стейблкоинов
  3. Наконец, уже типовые эмпирические законы (Мерфи, Меткалфа, Мура) работают, но при этом они работают внутри динамических систем (!), каждая из которых имеет: во-первых, свой предел роста (далее система или вымирает, или модифицируется в следующую); во-вторых, при любой форс-мажорной точке останова система может выйти из строя (достаточно вспомнить историю МММ после жёсткой конфронтации с государством или метеорит, упавший на Землю и унёсший жизни динозавров). 

Числа без сетей

Сетевой эффект — про то, как система усложняется, а с ней появляется некая добавленная, нет — не стоимость, а ценность. Но можно пробовать ещё и подходы системы в её классическом представлении (видении). Вот несколько примеров:

  1. Коэффициент Джини: «статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по какому-либо изучаемому признаку», — если принять во внимание, что третий в мире является страна болельщиков одного известного футбольного клуба, то Биткоин, Эфир или Cosmos, Polkadot, например, можно попробовать оценивать именно как отдельно взятый регион, в котором есть свои бедные и богатые:
    1. ТОП богатств в BTC не раз уже показывал, но ведь их можно оценивать не только с точки зрения уровней децентрализации, но и с позиции внутреннего распределения самого по себе: скажем «количество «очень богатых» людей (very high net worth (VHNW) ) в мире составило 2,7 млн человек в 2019 году, что свидетельствует о росте на 10%». Теперь возьмём общее количество людей на Планете на тот момент: 7 674 000 000. Выйдет, что VHNW — это 0,04% от населения Земли. При этом по деньгам — у них около 33% (26,6 трлн). Что касается крипто-активов, то есть рыбная классификация их владельцев: креветка, рыба, дельфин, акула, кит. Мне она не близка, но всё же: те, у кого от 1 до 100 000 BTC, например, составляют подавляющее большинство. Из них: держателей от 10 до 100 BTC — 19.28% от всех монет; от 1 000 до 10 000 — 29,21%; от 10 000 до 100 000 — 12,39%. По самым разным данным на сегодня в мире около 100 000 000 держателей BTC, что составляет 1.28% от всего населения Земли. Как ни странно, но из-за дефляционной модели эмиссии монет в сети Биткоин увеличение последнего показателя (1.28%) возможно лишь благодаря увеличению уровней децентрализации среди держателей BTC, то есть показатель основных хранителей в виде китов — перейдёт к акулам — потом дельфинам — потом креветкам. Это, конечно, если кто-то захочет разделить новый мир, принимая во внимание, что, коли речь идёт об 1 Сатоши, то 21 000 000 (на самом деле — чуть меньше, повторюсь) превращаются легко в 21 000 000 * 100 000 000. А это в свою очередь значит, что при подобном сценарии каналы платёжные должны получить новое рождение, как и разного рода прямое свопирование. Плюс к тому — альтернативно должны сосуществовать системы, позволяющие не просто инвестировать, хранить средства, хеджируя риски, страхуя фиат и создавая фонды на пенсию, но и те, что будут сугубо транзакционными (передаточными). Сейчас можно отметить тот же Dogecoin или Tron в подобной связке (к Биткоину и Эфиру соответственно), но больше хотелось бы поставить именно на Cosmos, Polkadot, Cardano и какую-нибудь экзотику. И по этой же причине («деньги любят тишину») анонимные криптовалюты просто обязаны развиваться, дабы те, кто владеет многим, ощущал себя в безопасности при выводе средств из системы. Кстати, можете попробовать апробировать сию методику на совершенно уникальной и инновационной во многом отрасли: https://t.me/web3news/734
  2. Физические зависимостей сетей: помните про сетевую модель OSI? Как ни странно, но про физический её уровень забывает подавляющее большинство: и зря. Очень и очень зря! Ведь оценка сетевого уровня — неизбежно приводит нас к решаемым и неустранимым проблемам проекта, к его плюсам и минусам, перспективам развития и т.д. Судите сами:
    1. На сегодня образовался явный дефицит GPU/ASIC-оборудования. Но почему? Анализ ситуации приводил в нескольких работах: раз, два, три и ещё в канале (можно посмотреть старый, хотя не во всём морально устаревший анализ и моих коллег за 2018 год) — повторяться не буду, но отмечу вот что: ситуация в целом, была прогнозируемой, если вспомнить битву за нанометры в чипах тех же ASIC’ов, похожую ситуацию дефицита в 2017 гг., показателей вторичного рынка майнингового оборудования и т.д. Но кто обратил на это внимание? Почти никто. Но именно прогноз по соотношению «цена/сложность» на 2020 гг. вкупе с таким подходом дала бы основания для не бессмысленных надежд как майнерам, так и тем, кто инвестировал в BTC, меж тем куда большее впечатление на многих из них произвёл «обвал» весны 2020 года, а затем — дезинформация от того же источника по «двойной трате» уже в начале 2021 года. 
    2. Сейчас назревает развитие перспективного рынка динамических сетей (ДС) (для доступа не только в Интернет, но вообще ко всем сетям внутри реализации Web 3.0 концепта), а значит «железные войны», описанные мной не раз в 2020 году, в которых задействованы не только IBM, AMD, но и Nvidia, Huawei и другие, должны коснуться и этой отрасли. И что? И то, что можно посмотреть на программы развития указанных компаний, чтобы сопоставление к тенденции довести до ума, а затем — найти и перспективные проекты, связывающие, скажем, блокчейн, IoT с миром ДС, в первую очередь — именно меш-сетей нового поколения, а затем уже — с семантическим поиском внутри таковых и т.д. 
    3. Примеров ещё много, но для простого начала — достаточно. 
  3. Вектор атак: пожалуй, завершу сегодня на том, что лично мне нравится больше всего. Если посмотреть на 2017 год, то можно увидеть, как стандартные практики взлома (социальная инженерия, фишинг как таковой, распространение разного рода червей через СПАМ и подобное) переключились на ICO: примерно каждое 10% ICO подверглось тогда попыткам взлома. Оно, конечно, плохо. Но есть непреложное правило практики: если что-то ломают, значит — это кому-нибудь нужно. Поэтому Windows во многих версиях — отвратительная ОСь, но её массовость как раз детерминировала факт того, что малварь создавалась годами именно под неё. Год 2020 дал нам понять, что лидером в этом является DeFi рынок (среди p2p и денежных — в пересечении). Тут простых методик — ворох: 
    1. Можно, например, взять «Хакер» и пройтись по историям взломов, а затем — переложить сию динамическую картинку на развитие отрасли, которая вам интересно и посмотреть, что из этого выйдет. 
    2. Можно сразу сузить круг поисков и изучить, какие атаки были за историю, скажем, у того же Биткоина (он просто самый «древний»), а потом и расширить кругозор, доведя запрос до уровня «взлом электронных денег». Опять же — каких-то супер-новых методик всегда мало, а вот повторений — достаточно: и через это можно отыскать наиболее безопасные продукты, заработать на bug-bounty программах, найти «клады» среди залежей монет и т.п. 
    3. Лично мне ближе всего поиск через Shodan (пример): столько полезного, сколько из информации о новых-старых дырах в ПО оборудования внутри Интернета вещей, вынести мало откуда можно. В том числе можно ведь попробовать совместить практику с географическим распределением и т.д. 

Выводы

Как обычно, не хочется давать закрытых списков: как анархисту мне свойственно подпитывать вашу фантазию, мышление в целом и образ мыслей раздвигать по горизонтам, а не ставить рамок. 

Но всё же есть у статьи вполне вменяемые задачи, по которым в завершении давайте пройдёмся вместе, чтобы материал можно было перечитать:

  1. Простые методики оценки проектов, ниш, сфер, отраслей, рынков нужны, дабы проводить быстрое отсеивание. 
  2. Они же помогают найти тенденции РАЗНЫМИ способами, а тем самым — верифицировать: чем больше со-в-падений — тем лучше. 
  3. Нет никаких прямых зависимостей, есть лишь корреляции, которые надо ещё постараться правильно интерпретировать: помните об этом, дабы манипуляции СМИ и разного рода «аналитических» агентств вас не смущали. 

За сим — всё и до!