من مطاردة أخبار المشاريع إلى بناء نموذجك الخاص للسوق

يقول المؤلف يوتشونغ كوانغشوي إنه كان يميل سابقًا إلى البحث عن فرص التداول من أخبار المشاريع واحتياجات فرق المشاريع والأحداث قصيرة الأجل. ورغم فعالية هذه الطريقة على المدى القصير، إلا أنها تجعله عرضة للتأثر بالمعلومات الجزئية وتجاهل العلاقة بين تحركات المشاريع وآلية عمل السوق. ويضرب مثالًا بعملة $BP حيث اشتراها عند 0.19 وباعها عند 0.5، لكنه كان حينها يتبع مبدأ "اشترِ الإشاعة وبع الخبر" دون تفكير أعمق في ندرتها طويلة الأجل كبنية تحتية لأصول العالم الحقيقي (RWA) في نظام Solana البيئي. وتظهر مشاكل مماثلة مع $VVV و$PONS و$CARDS و$PENDLE.

يخطط المؤلف للتوقف عن السعي وراء المزيد من المعلومات والبدء في بناء نموذج سوق قابل للاختبار المتكرر، مع التركيز على إطار سببي موحد، والبحث النشط عن أدلة معاكسة، وتسجيل ومراجعة الأحكام. ويستشهد بخمسة أسئلة بحثية اقترحها الذكاء الاصطناعي: ما الذي تغير في الواقع، ولماذا حدث التغيير، ومن سيستفيد، وكيف تنتقل القيمة إلى الأصول، ومتى سيعيد السوق التسعير. الجوهر هو تحديد الفجوة بين التغيرات الأساسية وإدراك السوق والسعر، والتداول على تضييق هذه الفجوة بدلاً من محاولة بناء نظرية تفسر كل شيء.

باستخدام مثال Kinetiq's Layer2 Elysium، يرى المؤلف أن التركيز فقط على خبر "الإطلاق في 9 نوفمبر" قد يعني أن التداول دخل مرحلة تحقيق التوقعات. لكن إذا كانت مشاكل HyperEVM مرتبطة حقًا بقيود الأداء، فقد تتاح لـ Elysium فرصة لجذب صناع السوق المحترفين والمستخدمين والأصول، وجلب نقل قيمة جديد لـ $KNTQ. ومع ذلك، لا يزال يتعين التحقق مما إذا كان أداء HyperEVM هو القيد الأساسي، وما إذا كان بإمكان Elysium حل المشكلة وتشكيل ترابط مع المستخدمين، وقيمتها الإضافية لنظام Hyperliquid البيئي والضغط البيعي التلقائي المحتمل على $KNTQ، وما إذا كان هناك فجوة في إدراك السوق. ويأمل المؤلف من خلال البحث المستمر والتنبؤ والاختبار أن يطور تدريجيًا طريقة للتعرف على حدود فهمه وأخطائه.

المؤلف: 雨中狂睡SleepinRain

أعتقد أن لدي سوء فهم سابق، وهو عدم اعتيادي على التفكير من منظور المبادئ الأولى على المدى الطويل في هذا السوق، بل كنت أنطلق دائمًا من منظور تفصيلي أكثر، محاولًا البحث عن الفرص في تفاصيل كل مشروع، مثل "ما هي الأخبار الإيجابية التي أصدرها فريق المشروع؟" "ما هي احتياجات فريق المشروع؟" "ما هي الأحداث التي تؤثر على تكوين السعر؟" "ما هي العملات التي يروج لها صناع السوق؟" إلخ. ورغم فعالية هذه الأساليب في أطر زمنية قصيرة، إلا أنها تجعل منظوري محدودًا بالمعلومات الجزئية، متجاهلًا العلاقة بين تحركات المشاريع المحددة وآلية عمل السوق ككل. في النهاية، تظل هذه الأحكام المبنية على التفاصيل بعيدة عن تكوين حكم واضح بما يكفي عن السوق ككل، مما يجعل من الصعب العثور على فرص تستحق تركيز المراكز عليها.

على سبيل المثال، عمليتي على $BP.

اشتريت $BP سابقًا عند 0.19 وبعتها عند 0.5. كان منظوري حينها محدودًا بالمنظور قصير الأجل، فاشتريت عند صدور الخبر دون تفكير وأكملت الصفقة. لكنني لم أفكر في القيمة طويلة الأجل الناتجة عن ندرة $BP كبنية تحتية لأصول العالم الحقيقي (RWA) في نظام Solana البيئي. وتظهر هذه المشكلة أيضًا مع $VVV و$PONS و$CARDS و$PENDLE.

كنت سابقًا أحب التنبؤ بالاتجاه قصير الأجل لعملة معينة من خلال احتياجات فريق المشروع والرواية، متجاهلًا السؤال الأعمق: "في أطر زمنية مختلفة، ما هي الاحتياجات الحقيقية الموجودة في السوق، وكيف يفهمها المشاركون في السوق ويتخيلونها بل ويخطئون في تقديرها؟" في الواقع، في نقاط زمنية مختلفة، المشكلة التي يريد المشروع حلها حقًا ليست دائمًا نفس المشكلة التي يعتقد السوق حاليًا أنه يحلها. السوق لا يتداول الاحتياجات نفسها فحسب، بل أيضًا إدراك السوق للاحتياجات، وتكوين الإجماع، وإعادة تقييم الأسعار عندما تتغير هذه الإدراكات.

إذن، كيف نتغير؟

أعتقد أن أول شيء هو التوقف عن السعي وراء المزيد من المعلومات، والبدء في بناء نموذج للسوق خاص بي يمكن اختباره مرارًا وتكرارًا بواسطة الواقع. بلغة الذكاء الاصطناعي، "أحتاج إلى المضي قدمًا على طول خط رئيسي: فهم كيف تتحول احتياجات العالم الحقيقي والأرباح والسلطة إلى قيمة وسعر للأصول من خلال آليات معينة." مقالتي السابقة عن كيفية تكوين الأسعار كانت تعبيرًا عن نفس الرأي، لكنني لم أتمكن من التعبير عنها بشكل ملموس، واضطررت للتعبير عن آراء غامضة من خلال كتابة أمثلة.

بالعودة إلى الموضوع. بالتفصيل، نحتاج إلى: 1) بناء إطار سببي موحد؛ 2) إجبار أنفسنا على البحث عن أدلة معاكسة بدلاً من تحسين تفسيراتنا باستمرار؛ 3) بناء نظام لتسجيل أحكامنا.

النقطتان الثانية والثالثة تتطلبان جهدًا يدويًا بشكل أساسي، بينما النقطة الأولى تتطلب فهمك للعالم والسوق الحاليين، ويمكن للذكاء الاصطناعي تضييق الفجوة بينك وبين كبار المتداولين.

الفكرة التي قدمها لي الذكاء الاصطناعي هي:

"عند دراسة أي شيء جديد، لا تسأل أولاً عما إذا كان جيدًا أو لديه إمكانات، بل اسأل بالترتيب:

1. ما الذي تغير في الواقع؟ هل هو اختراق تقني، أم انخفاض في التكاليف، أم نمو في الطلب، أم تغيير مؤسسي؟

2. لماذا حدث هذا التغيير؟ ما هي المصالح والقيود والحوافز الكامنة وراءه؟

3. من سيستفيد من ذلك؟ إلى أين تتدفق الأرباح والمستخدمون والبيانات والسيولة والسلطة في النهاية؟

4. كيف تنتقل القيمة إلى الأصول؟ لماذا يعني كسب المستفيدين للمال بالضرورة أو احتمالية ارتفاع سهم أو عملة معينة؟

5. متى سيعيد السوق التسعير؟ كم من التوقعات متضمنة في السعر الحالي، وما هي العوامل التي لم يتم احتسابها بعد؟

يمكن أن تكون هذه الأسئلة الخمسة نقطة انطلاق مشتركة لبحثك في أي صناعة أو مشروع أو حدث اقتصادي كلي."

أعتقد أن الذكاء الاصطناعي لخصها جيدًا، لذا أشاركها.

بناءً على ذلك، يمكننا أيضًا القيام ببعض التوسعات: عند فهم توقع ما، يجب أن يكون تفكيرنا متعدد الأبعاد، فبالإضافة إلى التفكير في التوقعات تحت الرواية، وتوليد التوقعات، وتحقيق التوقعات، يجب أيضًا التفكير في جانبين: 1) كيف ينظر المشاركون المختلفون في السوق إلى التوقعات وسلوك أسعار الأصول؛ 2) كيف نحول فهم توقعات السوق إلى صفقات تستحق المشاركة حقًا، وجوهر ذلك هو إيجاد الفجوة بين التغيرات الأساسية وإدراك السوق والسعر، والتداول على تضييق الفجوة.

ما أذكره هنا عن "فهم آلية عمل العالم أو السوق" لا يعني بناء نظرية تفسر كل شيء فورًا - فالفيزياء الحالية لم تتوصل بعد إلى نظرية موحدة. ما آمل تحقيقه في المستقبل هو بناء منهجية تدريجية تخبرني متى فهمت، ومتى لم أفهم، ومتى يجب أن أعترف بأنني مخطئ. يمكن البدء بسؤال واحد، والبحث فيه مرارًا، والتنبؤ، والخضوع للاختبار، ثم ربط القواعد المثبتة تدريجيًا.

على سبيل المثال، Kinetiq's Layer2 Elysium التي أتابعها مؤخرًا. إذا نظرنا فقط من منظور تفصيلي، بعد إعلان Kinetiq عن إطلاق Elysium في 9 نوفمبر، تكون الصفقة قد انتهت. هذا تحقيق نموذجي للتوقعات - على الرغم من أن Kinetiq قدمت أيضًا توقع إعادة شراء $KNTQ من إيرادات المُسلسِل، إلا أن الأداء المتوسط لمعظم Layer2 السابقة وضعف HyperEVM نفسه يجعل توقعات السوق لـ Elysium منخفضة.

لكن من منظور آخر، ما هي المشكلة الحالية لـ HyperEVM: لماذا نجحت منصة تداول العقود الدائمة الرئيسية كثيرًا، بينما لم ينجح HyperEVM؟ أعتقد شخصيًا أن السبب الرئيسي هو مشاكل الأداء، التي حدت من دخول صناع السوق المحترفين على Hyperliquid، مما حد من إصدار الأصول والطلب على التداول. لأن البيئة عالية الأداء أكثر ملاءمة لصنع السوق والمراجحة والتحوط، وأكثر ملاءمة لإصدار الأصول (أقصد هنا أصول RWA، وليس عملات الميم). هذه الطبقة هي أيضًا الفجوة السوقية التي أرادت سلاسل الكتل عالية الأداء مثل Monad وMegaETH ملؤها منذ البداية. بدمج هذه العوامل، يبدو أن $KNTQ لديها بعض الفرص مرة أخرى.

إذا استخدمنا الإطار أعلاه لترتيب هذه الأسئلة من منظور مختلف، فستكون:

1. هل فشل HyperEVM حقًا بسبب قيود الأداء؟ هل حد حقًا من دخول صناع السوق المحترفين على السلسلة؟

2. هل يحل Elysium مشاكل الأداء هذه حقًا، وهل لديه القدرة على جذب المستخدمين والأصول وصناع السوق المحترفين؟

3. هل يمكن لبيئة التداول الجديدة أن تتفاعل مع الاحتياجات الأساسية لمستخدمي HyperEVM وHyperliquid Core أنفسهم؟

4. إذا نجح Elysium، ما مقدار القيمة الإضافية التي يمكن أن يجلبها لنظام Hyperliquid البيئي بأكمله، وما مقدار الضغط البيعي التلقائي الذي قد يجلبه لـ $KNTQ؟

5. كيف ينظر السوق إلى Elysium كطبقة ثانية، وهل هناك فجوة في إدراك السوق في هذا الصدد؟

بعد الإجابة على هذه الأسئلة واحدًا تلو الآخر، في صفقة KNTQ، سنعرف أين تكمن فجوة إدراك السوق، وأين أسباب وفرص التداول، وما هي البيانات التي يجب مراقبتها، والتوقيتات وغيرها من المعلومات.

أعتقد أن مثال Elysium مثير للاهتمام لأنه يربط عدة أسئلة على مستويات مختلفة: بدءًا من المشكلة المحتملة، وفهم لماذا يريد Kinetiq بناء Layer2، ثم استنتاج القيمة التي قد يخلقها، وآلية نقل قيمة العملة، وكيف قد يعيد السوق التسعير في المستقبل.

باختصار، ما آمله هو أن يساعدني هذا الإطار في العثور على عملات يمكنني التداول عليها بمراكز معقولة، دون أن أطمع في أن يغطي جميع الأصول كنظرية موحدة كبرى.

أخيرًا، أعتقد أن هذا النوع من المقالات غير الرسمية جيد، أولاً لأنه يسمح لي بمشاركة بعض أفكاري، وثانيًا لأنه يساعدني على ترتيب منطقي. خطتي المستقبلية للتحديث هي كتابة مقالتين غير رسميتين أخريين من زاويتي التداول غير المتماثل والإجماع والانعكاسية. كما أن المشاريع والعملات المذكورة في هذه المقالات لن تكون إعلانات.

شكرًا على القراءة.