Il y a quelque temps, j'ai organisé une analyse de données en combinant mon expérience opérationnelle et les retours de la communauté Twitter, pour élaborer un modèle de prévision concernant un projet phare.

**Hypothèses clés et base de données**

La semaine dernière, l'équipe officielle du projet a annoncé un total de 226 295 utilisateurs. En termes de composition, environ 30 % sont des comptes robots, et 70 % des utilisateurs sont réels.

Les différences d'efficacité sont assez marquées. Les comptes robots génèrent en moyenne 10 000 points par jour, tandis que les comptes réels produisent en moyenne 4000 points par jour (estimé en supposant une contribution moyenne de 1000u par personne, 3 heures de travail devant un ordinateur, et un ordre en spread de 10bp). Étant donné que la saison dure plus de 2 mois, cette donnée de contribution de base de 1000u par personne est basée sur la valorisation moyenne sur Twitter.

Concernant l'ampleur des airdrops, la majorité des protocoles actuels distribuent environ 20 %. Cependant, ce projet est un peu particulier, avec trois dimensions : TRADING POINT, MARKET POINT, et HOLDING POINT, dont MARKET POINT ne représente que 2 % de la répartition des poids.

**Conclusions de la prévision du modèle**

Les robots et les humains forment une situation équilibrée — bien que les humains soient plus efficaces par unité de temps, les robots ont l'avantage d'être en ligne 24h/24. Au final, le score total des deux parties est à peu près équivalent.

La production quotidienne totale sur le réseau est d'environ 1,3 milliard de points. Que signifie ce chiffre ? Si le mécanisme de points n'a pas de limite, tant que les participants continuent d'opérer, la dilution existera toujours. Le risque de dilution infinie est toujours là.

C'est aussi pour cela que, dans les phases avancées, les gains des participants précoces seront fortement dilués. La limite supérieure de la conception du mécanisme détermine le résultat final de la répartition.