Scroll - аналитика и ожидания по дропу

👨‍💻 О чем эта статья

📊 Здарова. Если ты не знал, или забыл, я уже 2.5 месяца delivering статистику по маркам, которая обновляется каждый день без перебоев.

📂 Так как я владею базой данных о количестве марок на каждый кошелек и на каждый день, начиная с 19 июля (такая только у меня и CEO) , я подготовил summary по ней. Кстати, я решил залить базу данных в общий доступ, чтоб белый мог подготовиться к дропу. Если будешь анализировать данные в своем канале - я буду благодарен за shot-out.

Я заметил, что у других сервисов и провайдеров статы по маркам занижены по сравнению с моими. Не уверен, кто из нас более корректен, но, подозреваю, что дело, в первую очередь, в количестве кошельков в сети. Я учитываю и те кошельки, которые не имеют «FROM» транзакций (кто я такой, чтоб исключать их из статистики?). Это существенно влияет на общее количество марок. Однако, я не исключаю кошельки, у которых количество марок = 0.

💻 Я, также, без проблем могу залить все исходники проекта (python). Просто дай знать, если тебе это интересно.

Мой код на нищем сервере (4cpu 8ram) выкачивает статы на 3млн кошельков +- за 30 минут, на пике разгоняется до 2000 к/с, а средняя скорость - 1600 к/с, все это на 800 самых нищих проксях по 2 цента. Это хорошая возможность для новичков посмотреть, как писать код ногами, сидя в инвалидной коляске, который, тем не менее, будет ебать.

📈 Аналитика

Основные статистические данные доступны на моем сайте и обновляются каждый день, однако, здесь я решил взглянуть на данные под другим углом, рассчитать какие - то производные показатели, которые помогут прочувствовать состояние Scroll компании на текущий момент.

Пусть я обладаю некоторым уровнем компетенции в вопросах статистики и финансов, этого не достаточно, чтоб влиять на ваши инвестиционные решения, потому, призываю относиться к этим данным исключительно в ознакомительных целях. А под конец, я вообще заебался и мог понаписать хуйни.

💡 Тренды вовлеченности пользователей

Давай взглянем на динамику среднего роста количества марок на пользователя с течением времени.

Стабильный рост вовлеченности, все ожидаемо (аналитика вышка).

💡 Распределение марок (коэффициент Джини)

С распределением марок мы знакомы из статистики на сайте. Рассмотрим динамику коэффициента Джини. Это очень важно для оценки потенциально выхлопа с ваших аккаунтов. Я исключил отрицательные значения марок (да, и такое там было).

Коэффициент Джини: варьируется от 0 до 1, где 0 означает полное равенство (все пользователи имеют одинаковое количество очков), а 1 означает максимальное неравенство (один пользователь имеет все очки).

Наблюдаем увеличение коэффициента Джини с течением времени от значений ~0.85 до ~0.89. Неравенство распределения марок устойчиво растет со временем. Это означает, что все больше марок сосредотачивается у ограниченного числа пользователей, в то время как другие пользователи получают значительно меньше. Влияние китов увеличивается.

💡 Вклад топовых участников

Посмотрим на распределение марок с другой стороны. Сколько марок приходится на топ 1, 5, 10 процентов кошельков? График ниже дает наглядное представление о концентрации марок среди разных групп пользователей.

Принцип Парето на связи (небольшой процент участников (в данном случае менее 10%) владеет подавляющей частью всех ресурсов (марок)).

• Топ-1% кошельков владеет более 61.88% всех марок
• Топ-5% кошельков владеет более 75.05% всех марок
• Топ-10% кошельков — почти 82.71% всех марок

График подчеркивает, что большинство марок принадлежит небольшой группе пользователей. Это также подтверждается высоким коэффициентом Джини, который был проанализирован ранее.

Вертикальные полосы на графике (для топ-1%, топ-5%, топ-10%) показывают, как быстро кривая приближается к 100%, что говорит о высокой концентрации. После этих значений рост кривой значительно замедляется, что означает, что большая часть оставшихся кошельков имеет относительно небольшой вклад.

💡 Сравнение роста количества марок и кошельков

Сопоставим темпы роста общего числа марок с темпами роста количества кошельков.

Рост количества кошельков умеренный и медленный. Не удивительно, мультить такую компанию нет смысла (ну, как сказать...), это больше похоже на наплыв реальных пользователей.

Общее количество марок растет значительно быстрее. Активные пользователи продолжают активно накапливать марки, и общая сумма марок в системе увеличивается быстрее, чем количество новых участников. В результате, основной прирост общего количества марок обеспечивает существующая база пользователей, а не новые участники.

💡 Прогнозирование общего количества марок

Используя текущие тренды и модель экспоненциального сглаживания, спрогнозируем общее количество марок к завершению компании.

2024-10-09 - 799,916,400
2024-10-10 - 804,492,000
2024-10-11 - 809,067,600
2024-10-12 - 813,643,200
2024-10-13 - 818,218,800
2024-10-14 - 822,794,400
2024-10-15 - 827,370,000
2024-10-16 - 831,945,600
2024-10-17 - 836,521,200
2024-10-18 - 841,096,800

Тут следует добавить, что сейчас заметен наплыв фомоебов (за последние сутки прирост новых кошельков в 3-4х выше, чем обычно). Это не учитывается в данном прогнозе, но я буду брать эти значения за основу, так как других у меня нет.

💰 Ожидания по дропу

Ссылки

• Анонс дропа
• SCR premarket (aevo)
• SCR premarket (whales market)
• Scroll Marks premarket (whales market)

📘 Вводные данные

• Судя по токеномике, на нас выделено 7%, то есть 70,000,000 токенов
• Мы спрогнозировали 841,096,800 марок на дату снепшота
• Премаркет (SCR wm / Scroll Marks wm) дает за одну марку 0.103 токена
• Премаркет (SCR aevo / Scroll Marks wm) дает за одну марку 0.090 токена
• Средняя цена на премаркете (SCR wm / SCR aevo) 1.4805$

🔪 Кейс 1: линейное распределение

Тут все просто, 70,000,000 / 841,096,800 = 0.083 токена за марку. Близко к оценке премаркета. Средний кошелек имеет 263 марки, то есть 22 $SCR или 32.57$.

🔪 Кейс 2: линейное распределение с минимальным порогом

Порог 50: 1223354 кошельков, 793732495.09 марок, 0.088 токен за марку
Порог 100: 921519 кошельков, 771458589.00 марок, 0.091 токен за марку
Порог 150: 688398 кошельков, 742608928.18 марок, 0.094 токен за марку
Порог 200: 525508 кошельков, 714344122.70 марок, 0.098 токен за марку
Порог 300: 328838 кошельков, 666346614.34 марок, 0.110 токен за марку
Порог 400: 221983 кошельков, 629560094.08 марок, 0.111 токен за марку
Порог 500: 164013 кошельков, 603739419.37 марок, 0.120 токен за марку
Порог 1000: 64384 кошельков, 536317499.43 марок, 0.131 токен за марку

Как видите, только лишь минимальный порог почти не повлияет на дроп, тут просто дохуища китов.

🔪 Кейс 3: линейное распределение с максимальным порогом

Минимальный порог можно выкрутить как угодно, основное количество марок сконцентрированно где - то наверху. Давай брить китов. Пришлось открыть Excel.

На самом деле тут я словил инсайт. Я думал что бритва китов все решит, но нет. Тут настолько много участников, что никакая бритва по минимальному и максимальному порогу не исправит положение координально. Не смотря на высокий коэффициент Джини, тут слишком много марок раскиданно по щелям. Увеличение дропа в 2 раза в любую сторону никак не повлияет на общую картину для нас (но это сильно повлияет на децентрализацию).

🔪 Кейс 4: линейное распределение с минимальным и максимальным порогом

У меня голова разболелась, я не буду эту хуйню чертить. Это все одно и то же, мне не важно, 10 токенов я получу или 20, мне важно понять, есть ли шанс на нормальный дроп или нет. Эта бритва ничего не меняет.

🔪 Кейс 5: распределение по тирам

Можно просто разбить по тирам и все. Тут гембл, рассчитывать что - то не имеет смысла. Условно, можно поделить холдеров на группы, и насыпать соответственно. Тут все зависит от того, насколько ты близок к краям данной группы. Существенно ничего тут не изменится.

🔪 Кейс 6: распределение по критериям

Это то, на что я надеюсь. Можно придумать очень много различиных критериев и уже, скорее всего, нет смысла их вылавливать (хотя и можно, если нечем заняться). NFT, Canvas, марки за газ, возраст, непрерывность фарма, мейннет и другие сети, да что угодно.

Критерии могут сбрить много кошельков. Если марки будут иметь небольшое влияние - может выйти что - то похожее на дроп. Надо просто перемножить их, как это сделал Starknet. Перемножив базовые критерии можно сбрить львиную долю пассажиров (и команда может вкуснее покушать).

Если опираться на среднюю цену на премаркете, команда собирается раздать нам 103,635,000$. Если сбрить 2млн кошельков (там почти пол ляма вообще без марок) и раздать на 1кк кошельков - получим, в среднем, честные 100 долларов на кошелек. Это лучшее, на что я могу сейчас расчитывать.

🐻 Заключение

Я писал эту статью, потому что хотел в процессе добыть какие - то инсайты и откалибровать свои и ваши ожидания. Я понял, что нормальный исход событий окупит мне затраты, чему я буду рад, так как Scroll был тем проектом, в который заходить было уже сильно рискованно (но это понятно уже задним числом). Хороший исход событий подарит мне пару иксов от силы, я не за этим сюда пришел.