探索 DeFi 估值之差异:叙事和数据哪个更重要?( 二 )


它最初做两件事:一是集成多种协议(如AAVE、Compound和Harvest)的固定利率存款 。 另一个是浮动利率债券 , 代表债券购买者做多利率 。 它在产品和合作方面的更新非常频繁 , 并且团队总是有一些新想法 。 但是TVL在最初两个月中并不是很理想 , 我记得当时一直停留在200万美元 。 但幸运的是 , TVL一直在增长 , 目前TVL总额为2200万美元 , 其中900万美元为存款TVL , 400万美元为流动性挖矿TVL , 900万美元为质押TVL 。 价值叙事本身很强 , 数据表现也越来越好 。
Barnbridge在初期流动性挖矿的时候TVL非常大 , 该项目目前尚未推出产品 。 但是它在高峰期实现了5.77亿美元的TVL , 现在仍然有3.4亿美元 。 最大的资金池是USDC/DAI/sUSD资金池 , 这是无损资金池 , 代币价格保证了其相当可观的年化收益率APY 。 即使与其他协议相比 , 其数据表现也非常靓丽 。
如果我有机会 , 我会在这三个项目还处于第3象限时全部买进其代币 。 但如果我只能选择一个项目 , 我会主要关注其产品的迭代能力 。 因为很高的APY无法长期维系 , 您可以押注它们从第3象限进入到第2和第4象限的机会概率 , 但我押注88mph最终到达第1象限或「缓冲区」的机会 。
无论如何 , 这些协议仍在建设中 , 您应该密切注意它们的进度 。
什么时候数据更重要?
数据可能被修改或者伪造 。 当我们估算第3象限项目时 , 数据的真假不太要紧 。 但是 , 当评估项目从第2或4象限到第1象限的可能时 , 其数据则非常重要 。
如果我是数据科学家 , 我将从区块链中获得非常丰富和有用的数据 , 用于建模和分析 。 但是我不是 , 我在这里仅给出自己的简单方法 。
1.利用第三方数据 , 获取全面信息
很多数据网站很有帮助 , 例如Debank、Defipulse、DuneAnalytics等 。 当某个项目的业务进入爆炸式增长 , 明显的买入机会就出现了 。
我上个月错失的最大机会是Sushiswap 。 Sushiswap是一家去中心化交易所DEX , 作为完全分叉Uniswap的协议 , 它过去处于第3象限 。 但其早期极高的APY吸引了巨大的流动性挖矿TVL , 使其进入了第4象限 。 凭借强大的资本背书和开发者力量 , Sushiswap在2020年12月与Yearn达成合作伙伴 。 其产品线之后开始与Uniswap呈现差异化 。 价值叙事增强 , 该项目也获得进入「缓冲区」的机会 。 从那时起 , 我本应认识到它向第1象限进军的潜力 , 但我没有 。
DEX的主要通用数据是交易额、用户和交易数 , 所有这些都可以在Debank中找到 。 现在 , Sushiswap的这三项数目均仅次于Uniswap排名第二(我在这里就不放页面快照了 , 您可以自己查看) 。 如图所示 , Sushiswap去年12月以来不断增长的业务数据非常靓丽 。

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Sushiswap流动性和交易额
其它数据 , 例如社交媒体粉丝数(推广效应)、Github更新(开发能力) , 可以帮助您判断项目的基本信息 。 以下是Santiment制作的社交媒体粉丝数和开发能力图例 。

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Sushiswap社交媒体粉丝数和开发能力
并且您还可以参考数据分析网站Nansen、Intotheblock、TokenTerminal、Santiment等创建的某些指标或模型 。 这是TokenTerminal设计的一个P/S指标 , 代币价格与销售比率的示例 。 如图所示 , Uniswap和Sushiswap均被低估 。

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DEX代币价格与销售比率
2.使用自己选择的数据来找到理想的项目
当对象限1的项目进行比较时 , 我个人更看重的是该项目是否有比较深的文化底蕴 。 一些由你自己定制和选择的数据可以帮你作出判断 。
例如 , Sushiswap当前市值排名第51 , 我个人感觉有些偏高 。 Sushiswap的交易额为Uniswap的一半 , 但其用户数量和所交易的代币数量只有Uniswap的百分之一 。 这一巨大的鸿沟让我感觉 , Uniswap作为DEX领域先行者 , 其市场影响力和用户依赖度要大得多 。 Santiment撰写的对Sushiswap的这篇分析文章非常客观 。
再举个例子 , 很多项目目前使用Snapshot进行投票 , 利用Discord/Telegram进行社区聊天 。 但我非常偏好拥有论坛的项目 。 论坛可能过时了 , 但我认为真正的项目爱好者会打开电脑 , 在论坛上发长贴进行提议或者讨论 。
我个人钟爱的项目AAVE就有个论坛 , Yearn和Uniswap也有 。 我下面罗列的数据某种程度上可以帮您判断出该论坛是否活跃 。 您可以选择更多的间接数据 , 并自己阅读论坛讨论文章 , 来判断该论坛的质量 。