Актуальные темы
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Felipe Montealegre
После многих добросовестных обсуждений за последние несколько недель, я считаю, что мне удалось преодолеть разрыв между MetaDAO и многими скептиками "монет собственности". Одной из критических замечаний, которая возникает снова и снова, является идея о том, что нельзя построить компанию (или фонд) с живым и ликвидным токеном.
Это справедливая критика. Бремя доказательства должно лежать на эксперименте, и большинство компаний (и фондов) на протяжении времени строились под защитой частных рынков. Я лично верю, что мы придем к пониманию роли ликвидных рынков в процессе стартапов и изложил свои мысли ниже, но в конечном итоге это всего лишь слова и ошибочные мысли человека, который не построил большую компанию.
Я предлагаю следующий эксперимент. В конце 2026 года мы должны сравнить три когорты монет собственности MetaDAO (2024: MetaDAO // 2025: Avici, Umbra и т.д. // 2026: TBD) с результатами Crypto VC за те же периоды по —
(1) DPI и TVPI по сравнению с рыночной капитализацией относительно инвестированных USD
(2) Выручка относительно инвестированных USD
Я считаю, что эти две метрики справедливо охватывают (i) результаты для инвесторов и (ii) создание ценности для более широкой экосистемы. Мы также должны отслеживать их со временем, так как возможно, что некоторые модели работают лучше на ранних этапах, а некоторые модели работают лучше более 3 лет.
В (1) мы должны сравнить рыночную капитализацию с DPI и TVPI. Было бы несправедливо сравнивать рыночную капитализацию только с DPI, потому что все еще есть много хороших компаний, которые не вернули капитал и в конечном итоге улучшат результаты для группы VC. Также было бы несправедливо сравнивать только с TVPI, потому что инвесторы в монеты собственности действительно предоставляют преимущество ранней ликвидности, и рыночная капитализация на полностью плавающем токене не может быть подделана в той же степени, что и TVPI. Я предлагаю использовать Циркулирующую Рыночную Капитализацию, так как это сумма, поглощенная рынком.
Эта методология кажется мне довольно справедливой. Если монеты собственности могут конкурировать по рыночной капитализации / инвестициям в USD и выручке / инвестициям в USD, то как инвесторы, так и те из нас, кто сосредоточен на создании ценности, могут быть довольны механизмом как еще одним вариантом для основателей, стремящихся привлечь капитал. Если монеты собственности не пройдут тест, то мы должны обновить байесовские данные в пользу тех, кто утверждает, что компании не могут пройти путь от 0 до 1, будучи публичными.
Примерно так выглядят цифры монет собственности сегодня (хотя я немного изменил данные о выручке MetaDAO, так как они по сути только включили переключатель сборов, поэтому я годовую сумму уменьшил на 60%).
Статистика монет собственности
Общая сумма привлеченных средств: $38M
Общая рыночная капитализация: $257M
Общая выручка: $5M
Соотношение (Рыночная капитализация / USD привлеченных): 6.8x
% (Выручка / USD привлеченных): 10%
11,35K
«Хорошо разбираться в математике» теперь означает на самом деле умение строить модели. Вам не нужно манипулировать бесконечными рядами уравнений; вы можете провести несколько MC симуляций и увидеть результаты. Это доступно для другого уровня людей; каждый (не совсем, но многие) могут быть своего рода экономистами.

Felipe Montealegre22 часа назад
Монте-Карло всё. Постройте модель, продумав 3-5 самых важных переменных для оценки и их распределения.
Если вы хотите запустить модель Объём x Комиссия x Множитель дохода, хотя бы попросите Cursor сделать Нормальные распределения для Объёма, Комиссии и Выходного множителя и предоставить вам результат MC.
Тогда вы сможете начать думать о распределениях. Должен ли объём быть бимодальным распределением? Это, безусловно, будет зависеть от рыночных условий. Начните экспериментировать с этим и исследовать распределения.
Это простая модель MC, созданная Cursor (одна из многих для этой же проблемы, так что не сосредотачивайтесь на цифрах). Мне нравится дополнительная нюансировка добавления распределений ко всему.

6,23K
Монте-Карло всё. Постройте модель, продумав 3-5 самых важных переменных для оценки и их распределения.
Если вы хотите запустить модель Объём x Комиссия x Множитель дохода, хотя бы попросите Cursor сделать Нормальные распределения для Объёма, Комиссии и Выходного множителя и предоставить вам результат MC.
Тогда вы сможете начать думать о распределениях. Должен ли объём быть бимодальным распределением? Это, безусловно, будет зависеть от рыночных условий. Начните экспериментировать с этим и исследовать распределения.
Это простая модель MC, созданная Cursor (одна из многих для этой же проблемы, так что не сосредотачивайтесь на цифрах). Мне нравится дополнительная нюансировка добавления распределений ко всему.


Felipe Montealegre28 нояб. 2025 г.
1950-е: Баффет находил выгодные предложения, ища акции с P/E 2x в Руководствах Муди
1980-е: Эйнсли читал 10K быстрее своих конкурентов
2010-е: фонды создавали сложные финансовые модели
2020-е: небольшие альфа-магазины используют LLM, чтобы подтолкнуть нас к границе эффективности в области предсказаний и анализа
26,87K
Топ
Рейтинг
Избранное
