Multicoin: Tahmin piyasasında başka hangi girişimcilik fırsatları var?

Orijinal Başlık: Dikkat Ekonomisini İnşa Etmek
Orijinal Yazar: Eli Qian, Multicoin Capital
Çevirmen: Peggy, BlockBeats

Editörün Notu: Bilgi patlaması çağında, dikkatin kendisi ölçülebilir ve alınıp satılabilir bir varlık haline geliyor. Bu makale, "dikkat varlıklarının" tahmin piyasaları ve kehanet mekanizmaları aracılığıyla nasıl finansallaştırılabileceğini inceliyor ve "dikkat sürekli sözleşmeleri" oluşturmak için bir metodoloji öneriyor. Hisse senetleri gibi geleneksel varlıklarda memlerin değeri giderek artarken, dikkat ekonomisinin ana akım bir varlık sınıfı haline gelmesinin eşiğinde olabiliriz.

Orijinal makale aşağıdadır:

Dikkat Varlıklarının Finansal Potansiyeli

Bu aşırı basitleştirilmiş olsa da, varlıklar genel olarak iki kategoriye ayrılabilir:

1. Nakit akışı varlıkları - öncelikle hisse senetleri ve tahviller dahil. Bu varlıklar, yatırımcıların buna göre değer verdiği nakit akışı yaratır. 2. Arz ve Talep Varlıkları - Öncelikle emtialar ve döviz için geçerlidir. Fiyatları arz ve talebe göre dalgalanır. Son zamanlarda, kripto alanı yeni bir varlık türü ortaya çıkardı - değeri dikkat üzerine kurulu bir varlık. Günümüzde "dikkat varlıkları", öncelikle NFT'ler, yaratıcı token'lar ve meme coin'ler gibi kullanıcı tarafından oluşturulan varlıklardan (UGA'lar) oluşmaktadır. Bu varlıklar, kültürel dikkatin "Schelling noktası" olarak işlev görür ve fiyatları, dikkatin iniş çıkışlarını yansıtır. Meme coin'ler kültürel açıdan ilgi çekici olsa da, finansal açıdan hala birçok eksikliğe sahiptir. Etkili bir dikkat varlığı, piyasa katılımcılarının bir olaya gösterilen ilgiye doğrudan finansal olarak maruz kalmalarını sağlamalıdır. Bu şekilde, katılımcılar yanlış fiyatlandırıldığına inandıkları varlıklarda işlem yapmaya teşvik edilir ve piyasa, dikkat tahminlerini yansıtan fiyatları toplu olarak oluşturabilir. Dikkat varlıklarının, doğru şekilde yapılandırılırsa, gerçek bir varlık sınıfı haline gelme potansiyeline sahip olduğuna inanıyoruz. Bu kavramı ilerletmek için bu makale, yatırımcıların kültürel dikkatte uzun veya kısa pozisyon açmalarına olanak tanıyan yeni bir finansal araç türü olan "Dikkat Kahinleri"ni destekleyen yeni bir kehanet mimarisi olan "Dikkat Kahinleri"ni önermektedir.

Kısacası, bir Dikkat Kahini, bir konu etrafındaki ikili tahmin piyasaları aracılığıyla fiyat, likidite ve zaman boyutlarından yararlanarak dikkatteki değişiklikleri yakalamak üzere tasarlanmış ağırlıklı bir toplam endeks oluşturur. Etkinliğini sağlamak için, altta yatan piyasanın gerçek dünyadaki ilgili dikkat girdilerini temsil edecek şekilde dikkatlice seçilmesi gerekir. Tahmin piyasalarını bir Dikkat Kahini'ne girdi olarak kullanmak, aynı zamanda "gömülü manipülasyon maliyeti" de getirir; bu da teorik olarak kötü niyetli manipülasyonu azaltır çünkü rakip yatırımcılar endeksi etkilemek için sermayelerini riske atmak zorundadır.

Sürekli dikkat sözleşmelerine neden ihtiyacımız var?

UGA'lar, tamamen spekülatif alanda ürün-pazar uyumu bulur ve ortaya çıkan çevrimiçi trendler ve memler gibi sıfırdan oluşturulan dikkati takip etmede oldukça ustadır.

UGA'lar bir sorunu çözer: Geleneksel finans sisteminin karşılayamayacağı şeyler için varlıklar yaratmak. Geleneksel varlık ihraç süreçleri yavaş, pahalıdır ve ihraç edilebilecek varlık yelpazesini sınırlayan yüksek düzenleyici engellere tabidir. Öte yandan, dikkat varlıklarının küresel kültürel trendlere ayak uydurabilmek için internet hızlarında çalışması gerekir. İzin gerektirmeyen bir token ihraç mekanizması, tahvil eğrileri gibi akıllı fiyatlandırma yöntemleri ve DEX'lerin likidite desteğini bir araya getirerek, neredeyse herkes ücretsiz olarak bir varlık oluşturabilir, likidite üretebilir ve başkalarının işlem yapması için piyasaya sunabilir.

UGA'lar hakkında bir gözlem, genellikle sıfırdan başlamalarıdır. Bu bir hata değil, bir özellik. Sıfırdan yeni bir meme yaratırsanız, başlangıçta sıfır ilgi görecektir, bu da düşük bir fiyattan girmesini mantıklı kılar. Bu aynı zamanda trendleri erken tespit etmede yetenekli olanların düşük maliyetli varlıklar oluşturarak becerilerini paraya çevirmelerine olanak tanır. Ancak bu aynı zamanda UGA'ların halihazırda çok fazla ilgi gören şeylere finansal maruz kalma sağlamak için uygun olmadığı anlamına da gelir. Örneğin, LeBron James'in dikkatini uzun vadeli değerlendirmek istediğinizi varsayalım. Bir meme coin yaratabilirsiniz, ancak piyasada halihazırda birçok LeBron token'ı var. Hangisini satın almalısınız? Dahası, yeni bir LeBron meme coin'inin fiyatı sıfıra yakın olacaktır, ancak LeBron dünyanın en ünlü kişilerinden biri ve dikkatinin son derece yüksek olması muhtemeldir; kısa sürede 100 kat artması olası değildir. Son olarak, dikkatini kısa vadeli değerlendirmek istiyorsanız, meme coin'leri bunu zorlaştırır. Peki, halihazırda yüksek ilgi gören bir konuyu hedefleyen bir varlık nasıl olmalıdır? Bazı gereksinimler şunları içerebilir: 1. Çift yönlü işlem kabiliyeti: Varlık hem uzun hem de kısa pozisyonları desteklemelidir. 2. Gerçek dünya dikkat veri kaynaklarına bağlantı: Dikkati ölçmek için güvenilir bir "doğruluk kaynağı" olmalıdır.

3. Sıfırdan başlamamalıdır: Varlığın, mevcut dikkati yansıtan bir başlangıç değeri olmalıdır.

Bu gereksinimleri incelerseniz, sürekli vadeli işlem sözleşmelerinin (Perp'ler) bu amaca mükemmel şekilde uyduğunu hemen fark edeceksiniz: çift yönlüdürler, oracle'ları (doğruluk kaynağı) vardır ve türev ürünler olarak sıfırdan başlamazlar. Asıl zorluk, "Dikkat Perp'leri" için etkili bir oracle oluşturmaktır.

Noise gibi birkaç ekip halihazırda bu konu üzerinde çalışıyor. Noise platformunda, yatırımcılar MegaETH ve Monad gibi belirli kripto projelerinin "zihin payı" üzerinde uzun veya kısa pozisyon alabilirler. Noise, sosyal medya ve haber verilerini bir araya getirerek bir konunun aldığı ilgi seviyesini temsil eden tek bir sayı üreten Kaito'yu kahini olarak kullanıyor.

Ancak bu tasarım hala geliştirilmeye açık. Dikkat kahininin amacı, dikkat ile ilgili verileri girdi olarak almak, bunlara bir işlev uygulamak ve yatırımcıların alım satım kararlarını vermek için kullanabilecekleri bir değer üretmektir. Sosyal medyayı girdi olarak kullanmanın bir sorunu, kolayca manipüle edilebilmesidir. Bu, Goodhart Yasası'nın bir varyasyonunu temsil eder: Rekabetçi piyasalarda, yatırımcılar fiyatları etkilemek için girdi verilerini manipüle etmeye çalışırlar. Kaito, bu sorunu çözmek için liderlik tablolarını ve spam önleme mekanizmalarını yeniden tasarlamak zorunda kaldı. Dahası, sosyal medya dikkat çekmek için mükemmel bir yol değil. Örneğin Shohei Ohtani'yi ele alalım. Küresel bir hayran kitlesine sahip ve Kaito tarafından indekslenmeyen çeşitli sosyal medya uygulamaları kullanıyor. Dünya Serisini tekrar kazanırsa, yıldız gücü daha da artacak, ancak takipçi sayısı veya sosyal medyada bahsedilmeleri doğrusal olarak artmayacaktır. Dikkat Kahinleri: Piyasa Tabanlı Bir Yaklaşım Daha önceki LeBron James örneğimize dönecek olursak, diyelim ki LeBron'un dikkatini çekmek istiyorsunuz. Onun için bir dikkat kahini oluşturmak için ilk adım, LeBron hakkında birden fazla ikili tahmin piyasası toplamaktır (veya henüz yoksa oluşturmaktır): "LeBron James'in bu ayın sonuna kadar X milyondan fazla takipçisi olacak mı?"; "LeBron James 2026'da şampiyonluk kazanacak mı?"; "LeBron James 2026'da MVP ödülünü kazanacak mı?" Eksiksiz bir LeBron dikkat kahini çok daha fazla temel piyasa kullanır, ancak örnek olması açısından bu üçünü kullanacağız. Endeks fiyatı, her piyasanın fiyatı, likiditesi, çözüm süresi ve öneminin ağırlıklı bir toplamı alınarak hesaplanacaktır.

Her piyasa için fiyat, likidite, çözüm süresi ve bir önem puanı bulunmaktadır. Örnek olarak, çok basit bir ağırlıklandırma formülü kullanıyoruz. Her piyasa, likidite ve zaman faktörlerini de içeren 1 ile 10 arasında bir ölçekte puanlanır:

Üç piyasaya 8, 2 ve 10 puan vermeyi seçtiğimizi varsayalım, her piyasanın ağırlığı şu şekilde olur:

Son dikkat değeri şöyle olurdu: Üç piyasanın sırasıyla 180 gün, 20 gün ve 180 günlük çözüm sürelerine ve sırasıyla 8, 2 ve 10 önem puanlarına sahip olduğunu varsayarsak, yukarıdaki faktörleri birleştirmek şunları verir: Elbette, dikkat ölçümlerini hesaplamanın daha karmaşık yolları vardır, örneğin hacim yerine açık faiz kullanmak, ilişkili olayları hesaba katmak, piyasa derinliğini ayarlamak ve değişkenler arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri hesaplamak gibi. Ayrıca, okuyucuların canlı Kalshi piyasalarını kullanarak kendi endekslerini oluşturabilecekleri etkileşimli bir web sitesi de oluşturduk. Bu tahmin piyasası tabanlı oracle mimarisinin temel bir avantajı, manipülasyonun gerçek maliyetlerinin olmasıdır. Bir yatırımcı LeBron'un uzun dikkatine sahipse ve fiyatı yukarı doğru manipüle etmek istiyorsa, altta yatan ikili tahmin piyasasında bir pozisyon satın almalıdır. Altta yatan piyasanın likit olduğunu varsayarsak, bu, piyasanın aşırı değerli olduğuna inandığı bir fiyattan pozisyon satın almaları gerektiği anlamına gelir. Bu piyasaların gelişimiyle birlikte bir diğer önemli avantajının, ikili tahmin piyasalarının piyasa yapıcılarına korunma amaçlı bir spot piyasa sağlaması olduğuna inanıyoruz. Bir piyasa yapıcısı bir dikkat endeksinde kısa pozisyon alırsa, endeksi oluşturan temel tahmin piyasalarında uzun pozisyon alarak pozisyonlarını koruyabilir. Adjacent, Demokratlar ile Cumhuriyetçiler arasındaki kontrol mücadelesi ve New York Belediye Başkanlığı seçimleri gibi siyasi eğilimleri izleyen endeksler oluşturmak için Kalshi'deki gerçek zamanlı, likit piyasaları kullandı. Benzer bir yaklaşımın, keyfi konulardaki dikkati izlemek için de kullanılabileceğine inanıyoruz. Tahmin piyasaları geliştikçe, dikkat endeksleri oluşturmak için kullanılabilecek konu kümesi de genişleyecektir. Dikkat Kahinlerinin Tasarım Alanı Önerdiğimiz kehanet mimarisinde bazı ödünler bulunmaktadır. Dikkat kehanetlerini daha geniş bir şekilde ele aldığımızda, aşağıdaki hususların temel hususlar olduğuna inanıyoruz:

1. Giriş verileri ne kadar alakalı?

2. Bu giriş verilerine ne kadar erişilebilir?

3. Giriş verileri kolayca işlenebilir veya oyunlaştırılabilir mi?

4. Dikkat değerini hesaplamak için girdilere hangi işlevler uygulanır?

Önerdiğimiz kehanet aracının en belirgin dezavantajı, giriş verilerinin elde edilmesinin zor olmasıdır. LeBron James için bir dikkat kehaneti oluşturmak istiyorsanız, öncelikle LeBron ile ilgili birden fazla konu için birden fazla likit tahmin piyasası oluşturmanız gerekir. Ayrıca, bu piyasaların zaman içinde likit kalması ve orijinal piyasalar çözüldükçe veya alakasız hale geldikçe yeni likit piyasalarla değiştirilmesi gerekir. Bu nedenle, bu tasarımın yerleşik tahmin piyasalarına sahip az sayıda yüksek ilgi gören konu (Donald Trump veya Taylor Swift gibi) için en uygun olduğuna inanıyoruz.

Bir diğer dezavantaj ise, bir etkinliğin sonucundan bağımsız olarak ilginin artabilmesidir. Örneğin, LeBron bir şampiyonluk daha kazanmasa bile, insanlar performansını sorgulamaya başladıkça ilgi yine de artabilir. Gerçekten yaşlı mı yoksa düşüşte mi olduğu konusunda yaygın tartışmalar olabilir. Benzer şekilde, gerçek dünyadaki ilgi genellikle beklenmedik olaylara yönelirken, tahmin piyasaları bir olayın beklentisini ölçer. Piyasa LeBron'un MVP ödülünü kazanmasını beklerken LeBron kazanamazsa, endeks düşerken ilgi artabilir. Taraftarlar ve yorumcular, MVP ödülünün "çalınıp çalınmadığını" veya seçim sürecinin adil olup olmadığını tartışabilirler. En iyi kehanet tasarımı, nihayetinde tahmin piyasaları, sosyal medya verileri ve diğer kaynakların bir kombinasyonu olabilir. Google Trendler, yakın zamanda geliştiricilerin bir API aracılığıyla arama trendi verilerine erişmelerini sağlayan bir alfa programı başlattı. Bir konu için yapılan internet aramalarının sayısı, konuya gösterilen ilgiyle açıkça yüksek oranda ilişkilidir ve Google Trendler yinelenen aramaları filtrelediği için, sosyal medya verilerine göre manipülasyona daha az açık olabilir. Başka bir kaynak, manipülasyona daha açık girdileri analiz etmek ve spam'i filtrelemek için büyük dil modelleri (LLM) kullanmak olabilir. Örneğin, bir LLM, büyük haber kuruluşlarının manşetlerine veya X'teki (eski adıyla Twitter) popüler gönderilere dayanarak dikkat çekebilir. Kalshi ve Polymarket gibi köklü borsaların, halihazırda birçok likit temel pazara ve yeni pazarlarda işlem yapmaya istekli kullanıcılara sahip oldukları için, dikkat çekici sürekli varlıklar sunmak için en iyi konumda olduğuna inanıyoruz. Ancak, dikkat çekici varlıklara yönelik fırsatın bu büyük platformlarla sınırlı olduğuna inanmıyoruz. Bir yapılandırma, belirli konularda uzun/kısa pozisyonları hedefleyen tahmin pazarlarında işlem gören kasaları içerebilir. Örneğin, uzun vadeli bir kasada Taylor Swift, ilk 10'a girecek bir single'ı olup olmayacağı veya Super Bowl'da performans sergileyip sergilemeyeceği gibi olaylar için "evet" sözleşmeleri satın alabilir. Hangi pazarların artan ilgiyle ilişkili olduğunu belirlemek kasa yöneticisine kalmış olacaktır.

Başka bir örnek ise Hyperliquid kullanan, geliştirici tarafından dağıtılan sürekli bir sözleşmedir. HIP-3 esneklik sağlayarak piyasa uygulayıcılarının kendi kahinlerini özelleştirmelerine olanak tanır. Bir HIP-3 piyasası, Kalshi/Polymarket fiyatları, sosyal medya ölçümleri, Google Trendler, haber başlıkları ve daha fazlasının bir kombinasyonundan faydalanabilir.

Bir Varlık Sınıfı Olarak Dikkat

İronik bir şekilde, dikkat ekonomisinin ilk olgun uygulaması borsada ortaya çıkabilir. Hisse senedi fiyatları iki bileşenden oluşur: DCF değeri (yani içsel değer) ve memetik değer.

Tarihsel olarak, çoğu hisse senedinin önemli bir meme değeri olmamıştır. Ancak son yıllarda, WallStreetBets ve Robinhood gibi 24/5 perakende işlem platformları sayesinde, giderek artan sayıda hisse senedi sürdürülebilir meme değeri geliştirmiştir. Bir hisse senedi araştırma analistinin amacı, bir hisse senedinin fiyatını belirlemektir. DCF bileşenini hesaplamak için yerleşik yöntemler mevcut olsa da, meme değeri bileşeni nasıl modellenmelidir? Daha fazla varlık meme değerinden etkilendikçe, bu değeri modellemek için yöntemler geliştirmek önemli hale gelecektir. Deneyimli yatırımcılar, piyasa duyarlılığını ölçmek için takipçi sayısı, beğeniler ve sayfa görüntülemeleri gibi metrikleri zaten kullanıyor. Tahmin piyasaları ve diğer oracle yapıları, hisse senedi dikkatini ölçmek ve böylece daha iyi işlem modelleri oluşturmak için faydalı araçlar olabilir. Ancak, dikkat varlıklarının fırsatı hisse senedi fiyatlandırmasının çok ötesine uzanır. Dikkati tahmin etmenin kendi başına ekonomik açıdan değerli bir faaliyet olduğuna inanıyoruz. Dikkat, tüketici tercihlerinin ve harcamalarının önde gelen bir göstergesidir. Şirketler, Ar-Ge, işe alım ve pazarlama bütçelerini dikkatin nereye aktığına göre tahsis eder. Anahtar, bu akışları modellemek için yeni buluşsal yöntemler bulmaktır.

Dikkat varlıkları veya ilgili altyapı oluşturuyorsanız lütfen bizimle iletişime geçin.

「Orijinal bağlantı」

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia