Dalla ricerca di notizie favorevoli sui progetti alla creazione del proprio modello di mercato

Autore: SleepinRain
Credo di aver avuto un malinteso in passato, cioè non abituarmi a pensare a questo mercato da una prospettiva a lungo termine utilizzando i principi fondamentali, ma piuttosto partire sempre da una prospettiva più microscopica, cercando opportunità nei dettagli di ogni progetto, come "Quali notizie favorevoli ha rilasciato il team del progetto?", "Quali sono le esigenze del team del progetto?", "Quali eventi influenzano la formazione dei prezzi?", "Cosa sta dicendo SM riguardo ai target?" e così via. Anche se questi metodi sono effettivamente efficaci in un orizzonte temporale più breve, possono facilmente portare a una visione influenzata da informazioni locali, trascurando il legame tra le azioni specifiche del team del progetto e il meccanismo di funzionamento dell'intero mercato. Alla fine, questi giudizi basati sui dettagli rimangono sempre un po' distanti dalla formazione di un giudizio complessivo sufficientemente chiaro sul mercato, rendendo difficile trovare opportunità realmente degne di un investimento concentrato.

Facciamo un esempio con l'operazione su $BP.
In precedenza ho acquistato $BP a 0,19 e l'ho venduto a 0,5. La mia prospettiva all'epoca era limitata a un orizzonte temporale a breve termine, comprando confusamente le notizie e completando questa transazione. Tuttavia, non ho realmente considerato il valore a lungo termine derivante dalla scarsità di $BP come infrastruttura RWA nell'ecosistema Solana. Questo problema si riflette anche su $VVV, $PONS, $CARDS e $PENDLE.

In passato, mi piaceva prevedere il movimento a breve termine di un ticker attraverso le esigenze e le narrazioni del team del progetto, trascurando spesso una questione più profonda: "Qual è la vera domanda nel mercato in vari orizzonti temporali, e come la comprendono, la immaginano o addirittura la fraintendono i partecipanti al mercato?" In realtà, in diversi momenti, il problema che un progetto vuole realmente risolvere non è sempre lo stesso di quello che il mercato crede che stia risolvendo. Il mercato non scambia solo la domanda stessa, ma anche la comprensione della domanda, la formazione del consenso e la rivalutazione dei prezzi quando queste comprensioni cambiano.

Quindi, come dovremmo cambiare?
Credo che la prima cosa da fare sia smettere di cercare più informazioni e iniziare a costruire un proprio modello di mondo che possa essere ripetutamente testato dalla realtà. In termini di AI, si tratta di "devo continuare a seguire un filo conduttore: capire come la domanda, il profitto e il potere nel mondo reale si trasformano in valore e prezzo degli asset". Ho scritto in precedenza un articolo su come si formano i prezzi, esprimendo lo stesso concetto, solo che prima non avevo specificamente articolato queste idee, ma solo attraverso esempi per esprimere concetti vaghi.

Tornando al punto. Scomponendo, abbiamo bisogno di:

1. Stabilire un quadro causale unificato;
2. Costringere noi stessi a cercare controprove, piuttosto che perfezionare continuamente le nostre spiegazioni;
3. Creare un sistema per registrare i nostri giudizi.

I punti due e tre richiedono principalmente lavoro fisico, mentre il primo mette alla prova la tua comprensione dell'attuale mondo e mercato, e questa comprensione può essere affinata dall'AI per ridurre il divario con i trader di punta.

L'AI mi ha fornito il seguente spunto:
"Ogni volta che studi una nuova cosa, non chiederti prima se è buona o ha potenziale, ma chiediti in sequenza:

1. Cosa è cambiato nella realtà? È stata una svolta tecnologica, una diminuzione dei costi, un aumento della domanda o un cambiamento normativo?
2. Perché è avvenuto questo cambiamento? Quali sono gli interessi, i vincoli e gli incentivi sottostanti?
3. Chi ne trarrà beneficio? Dove andranno a finire profitto, utenti, dati, liquidità e potere?
4. Come si trasmette il valore agli asset? Perché se i beneficiari guadagnano, ciò porterà sicuramente o potrebbe portare a un aumento di un'azione o di un token?
5. Quando il mercato rivedrà i prezzi? Quali aspettative sono già incluse nel prezzo attuale e quali fattori non sono stati considerati? Queste cinque domande possono diventare il punto di partenza comune per studiare qualsiasi settore, progetto o evento macro."

Penso che l'AI abbia riassunto bene, quindi lo condivido.
Basandoci su questo, possiamo anche fare alcune estensioni: quando cerchiamo di comprendere un'aspettativa, il pensiero deve essere stratificato; oltre a considerare l'aspettativa sotto la narrazione, la generazione dell'aspettativa e il suo adempimento, dobbiamo anche considerare questi due aspetti: 1) Come i partecipanti di diversi mercati vedono le aspettative e il comportamento dei prezzi degli asset; 2) Come trasformare la comprensione delle aspettative di mercato in transazioni realmente degne di partecipazione, essenzialmente trovando il disallineamento tra cambiamenti fondamentali, comprensione del mercato e prezzi, per negoziare la convergenza di tali disallineamenti.

Quello che intendo con "comprendere il meccanismo di funzionamento del mondo o del mercato" non significa dover immediatamente stabilire una teoria che spieghi tutto—attualmente la fisica non ha nemmeno ancora sviluppato una teoria unificata. Spero di poter gradualmente costruire un metodo che mi dica quando ho compreso, quando non ho compreso e quando devo ammettere di aver sbagliato. Questo passo può iniziare con una domanda, studiandola ripetutamente, facendo previsioni, accettando verifiche e poi collegando gradualmente le regole verificate.

Ad esempio, recentemente sto osservando Elysium di Kinetiq, un Layer2. Se lo guardiamo solo da una prospettiva microscopica, l'operazione di Kinetiq dopo aver annunciato che Elysium sarà lanciato il 9 novembre è già conclusa. Questo è un tipico adempimento delle aspettative—anche se Kinetiq ha fornito aspettative di riacquisto di $KNTQ dai ricavi degli ordinatori, a causa delle prestazioni generalmente deludenti della maggior parte dei Layer2 precedenti e della debolezza intrinseca di HyperEVM, le aspettative del mercato su Elysium non saranno molto alte.

Ma se cambiamo prospettiva e consideriamo qual è il problema attuale di HyperEVM: perché le piattaforme di trading di contratti perpetui hanno avuto così tanto successo mentre HyperEVM non è riuscito a decollare? Personalmente credo che in larga misura sia a causa di problemi di prestazioni, che limitano l'ingresso di market maker professionisti su Hyperliquid, reprimendo così la domanda di emissione e trading degli asset. Perché un ambiente ad alte prestazioni è più favorevole a comportamenti come market making, arbitraggio e copertura, e facilita anche l'emissione di asset (qui mi riferisco agli asset RWA, non ai memecoin). Questo è un vuoto di mercato che Monad, MegaETH e altre blockchain ad alte prestazioni hanno cercato di colmare sin dall'inizio. Considerando tutto ciò, sembra che $KNTQ abbia alcune opportunità.

Quindi, utilizzando il quadro sopra per riorganizzare queste domande, abbiamo:

1. È davvero la limitazione delle prestazioni a impedire il successo di HyperEVM? Ha realmente limitato l'ingresso di market maker professionisti nella blockchain?
2. Elysium ha realmente risolto questi problemi di prestazioni e ha la capacità di attrarre utenti, asset e market maker professionisti?
3. Il nuovo ambiente di trading può interagire con le esigenze fondamentali degli utenti di HyperEVM e Hyperliquid Core?
4. Se Elysium ha successo, quale valore incrementale porterà all'intero ecosistema di Hyperliquid e quanto volume di vendita meccanica porterà a $KNTQ?
5. Come vede il mercato Elysium come Layer2, c'è un disallineamento nella comprensione del mercato su questo?

Rispondendo a queste domande, nella transazione di KNTQ, saremo in grado di capire dove si trova il disallineamento nella comprensione del mercato, quali sono le ragioni e le opportunità di trading, quali dati monitorare e quali informazioni temporali considerare.

Trovo l'esempio di Elysium molto interessante, perché riesce a collegare diversi livelli di problemi: partendo da problemi potenziali, comprendere perché Kinetiq voglia creare un Layer2, poi dedurre il valore che potrebbe generare, il meccanismo di trasmissione del valore del token e come il mercato potrebbe rivalutare in futuro.

In sintesi, spero che questo quadro mi aiuti a trovare ticker su cui investire con una posizione ragionevole, senza cercare di coprire tutti gli asset con un grande e unificato quadro teorico.

Infine, penso che questo tipo di articolo di chiacchierata sia molto utile, sia per condividere alcune delle mie riflessioni, sia per mettere in ordine la mia logica. Nei prossimi aggiornamenti, intendo continuare a scrivere due articoli di chiacchierata da due angolazioni: trading asimmetrico e consenso & riflessività. Inoltre, i progetti e i token menzionati in questi articoli non saranno pubblicità.

Grazie per la lettura.

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