作者:VICOINDAO
缺少認識,卻勇于創新,讀得太少,想得太多,膽子太大,這是很多DeFi和Web3項目崩潰的一個主觀原因
Web3是經濟、金融、法律、機制設計等經濟社會學科與IT、數學、密碼學等數字信息科技交叉整合的新領域,它如此之新,以至于不僅沒有出現權威學者,甚至連一個基本知識體系都沒有梳理出來,人們連該學什么都不知道。
大多數從業者不具備相關基礎知識和基本觀念,一邊不著邊際胡思亂想,一邊赤手空拳亂打亂撞,導致很多膚淺荒謬的觀念流行,搞出很多從根子上就是虛妄的項目。結果,一個好端端的未來數字科技,聞上去跟神拳教大師兄氣味相仿。
另一方面,大多數學富五車的學者則居高臨下,先入為主,生搬硬套一些來自傳統世界的理論和模型,極少有人愿意躬身入局,親自耕耘這野蠻而充滿活力的新大陸,因此對于現實缺乏基本的解釋能力,更談不上預測和引領趨勢。可以說,Web3現在完全是一片理論的蠻荒之地。
在這種情況下,如果我跳出來提出一個Web3和數字資產的“知識體系”或者“學習路徑”,那肯定是自不量力、別有用心了,讀者大可以把我當成販賣大力丸的江湖騙子叱責之。
Ripple兼容EVM側鏈XRP Ledger提出跨鏈橋以提高網絡和Token利用率:金色財經報道,Ripple 兼容 EVM 側鏈 XRP Ledger(XRPL)與 Ripple 開發實驗室 RippleX 的開發人員為跨鏈橋提出了一個新的 XRPL 標準,該標準將實現不同網絡之間的互操作性。據悉,XRPL 標準為開發人員在 XRP Ledger 上構建應用程序提供了規范和指南,確保了網絡間的兼容性和通信,擬議的標準將允許來自一個區塊鏈的 Token 鎖定在 XRP 分類賬上的智能合約中,而在另一個區塊上發行等量的 Token。[2023/2/23 12:25:27]
但是,以我七年以來的區塊鏈和Web3學習從業經驗和所見所聞,在讀了上百本書、研究跟蹤了幾十個項目,并且在海外親自創業實踐的經歷,如果說功夫沒有全然白花、還稍有點心得的話,倒是可以總結幾點,比如:?
整天去分析某個數字資產或者某個NFT為什么會火,試圖總結其“基本面”規律,把握財富密碼,是全然徒勞,而且通常是適得其反,乃插標賣首之學;
數據:MATIC 銷毀量突破 500 萬枚:金色財經報道,據 MATIC 銷毀數據儀表盤顯示,MATIC 銷毀量已超 500 萬枚,目前為 5,022,420.18 枚。[2022/12/5 21:23:38]
各種交易秘籍、技術分析、歷史模型,基本都是見光死,意義參考上一條。即使存在有效的技術分析模型,也不會放出來讓你看到,能讓你看到的肯定是無效的;
一些投資理念、投資哲學的東西,似乎有幫助,又說不出具體有什么幫助,讀之若有所思,用之則無從下手;
大數據分析和數據可視化當然是各行各業都離不了的基本工具,Web3也不例外,但人工智能、機器學習這些高級技術,對于預測Web3市場意義極其有限,卻經常能給你虛假的自信,引導你做出錯誤決策;
經濟學的思維方式是有用的,幫助我們從市場經濟的基本原理來理解和看待Web3,判斷總體發展趨勢,但專業經濟學者花費最多時間講授和研究的那些宏觀微觀模型,則絕大多數毫無用處;
BTC 5y-7y活躍供應量達21個月高點:8月20日消息,據Glassnode數據顯示,BTC活躍供應量5y-7y達到21個月高點,數額為937,827.675 BTC。[2022/8/21 12:37:57]
奧地利學派的自由主義經濟思想、貨幣和商業周期理論和對于理解Web3的價值主張以及行業中的市場周期頗有幫助,但其中也包含了大量艱深復雜而關系不大的思辨;
新制度經濟學有價值,里面很多理論對于我們理解網絡協作、自治組織、合約關系等Web3的重要話題很有幫助;
金融學中,資產組合理論在思維上是很有啟發的,實踐當中則難以應用;對于DeFi的讀者來說,基本金融工具和衍生品的知識非常有用,但是那些估值模型、定價理論以及隨機微分方程的各種公式,至少在現在這個階段沒有什么用處。不過,能夠氣定神閑地隨口說出“Alpha收益”、“Beta收益”、“systematicrisk”、“idiosyncraticrisk”、CAPM和APT模型,對于社交確有好處,國內外皆然。至于更高級的術語,多說則無益有害;
數據:基于Cardano的NFT數量超過500萬個:5月30日消息,據pool.pm數據,目前在Cardano區塊鏈上發行的原生NFT資產數量為5,019,150,有54,834種不同的鑄幣政策。[2022/5/30 3:51:07]
如果親自搞Web3創業,懂一點公司金融和財務報表是有必要的,盡管大多數Web3創業公司都沒有嚴格的財務報表制度,但是這個知識技能確有價值,而且大概率將來能用上;
在互聯網時代發展起來的信息經濟學,比如網絡效應導致的自然壟斷,結合經濟學基礎知識學習,對于理解行業格局,制定發展戰略,非常有幫助;
博弈論,理論上應該是本行業最有用的學問之一,不過實際上,博弈論現有的結論和工具遠遠解決不了Web3的真實問題,可以說相差甚遠。學習博弈論的主要價值可能也是在社交中使用“囚徒困境”、“納什均衡”等術語的時候更加自信。
以上這些,主要還是我自己的主觀感受,也并不十分有把握,讀者參考一下就好,如果反對,我也無意爭論。
因狗狗幣致富的人數在2022年下降約51.83%:5月27日消息,2021年,許多投資者因投資狗狗幣而從普通散戶投資者變成百萬富翁。數據顯示,2022年1月1日,因狗狗幣而成為百萬富翁的人數為1341,截至5月27日,該數值為646。在短短不到六個月的時間里,下降了約51.83%。(Finbold)[2022/5/27 3:46:16]
下面才是重點。有四門學問,我可以保證對于學習和理解數字資產和Web3確實有幫助,我自己學了以后受益確鑿,推薦給朋友和同事以后,也反饋良好,基本上沒有人說是白花功夫,故我可以非常自信地列舉如下:
第一,智能合約開發部署的基本知識和技能。若要真正理解區塊鏈,懂一點智能合約開發、部署、觸發執行等等基礎知識,是必要的。反過來說,如果你真的懂了智能合約,也就具備了區塊鏈的基礎知識了。所以很多人要學習區塊鏈,看一大堆理論書籍,可能總還是覺得隔著一層。這種情況下,如果有一點編程基礎,倒不如直接學習智能合約技術,當心一劍,戳個通透,省得在旁邊繞圈圈。
第二,系統思考。也就是基于系統論的觀點,通過反饋回路、存量流量的分析,定性地認識系統的運動規則,加深理解,增強洞察力。這是一種非常通用的認識方法,自然對Web3也管用。不過,系統思考歷史上是系統動力學的一部分,但系統動力學對于Web3來說則過猶不及,希望對復雜系統的發展變化進行數學建模和精確仿真。對于Web3這么復雜的社會經濟系統來說,實用性不高,誤導性不低。因此,只需要了解系統思考就足夠了,不必深入系統動力學。
第三,貨幣和金融發展史,以及圍繞貨幣的經濟學議題。這一部分側重于從貨幣的角度來看待各個國家的經濟發展,以及全球政經格局演化,最近十多年來是全球中文圈的顯學,相關圖書資料可謂汗牛充棟,有不少書籍寫得通俗生動,其中當然也有一些嘩眾取寵、煽風點火,近乎志怪演義,但誠意之作也不少,需要留心鑒別,交叉驗證。讀史使人智慧,Web3本身也是貨幣金融體系發展到新階段,與數字科技結合的產物,未來也必將被寫入到歷史當中,因此了解貨幣和金融是如何一路走過來的,對于理解Web3非常有益處。這種好處,未必是你能夠直接拿出來當成工具使用,而是潛移默化地開闊你的視野,深化你的思考,特別是能夠給你很多參考模型和故事,幫助你在面對選擇和需要決策的時候更加明智。
第四,中央銀行學、金融市場與金融機構。這可能是對于理解和應用Web3、DeFi和通證經濟最為有用的單一學科,通常是貨幣經濟學的一部分,比如這個領域的一部名著就是米什金的《貨幣、銀行和金融市場經濟學》,光看書名就知道是一門大學問,包含不少內容,廣而言之就是從“錢”的流動角度來看現實世界的經濟運行。不過其中的內容對于學習Web3來說有遠近之分,比如商業銀行相關的理論跟Web3就沒有什么關系,因為像商業銀行那樣通過信貸創造流動性的方式,恐怕在可見的未來都不會見容于Web3世界。貨幣理論、特別是宏觀經濟學中涉及到貨幣需求量的幾個模型,乍一聽好像很有價值,其實只具有認識上的參考意義,實踐當中完全用不上,找一本經濟學入門書看看相關章節即可。
真正特別實用的部分,就是中央銀行貨幣政策及工具,以及金融市場與金融機構。這一部分主要探討中央銀行、商業銀行和其他非銀金融機構如何基于市場機制相互配合,把貨幣從銀行系統這個心臟中創造出來,然后再通過各種金融工具在市場上泵送給經濟各部門,并調節優化,達成一系列政策目標。這些知識對于Web3行業運行機制的理解、周期的判斷,以及具體到Web3通證經濟機制的設計,都有非常直接的參考價值,因此我建議在這個方向上投入較多的時間。我對幾個朋友和同事都給出了這樣的建議,他們當中能夠塌下心來認真學習一段時間的人,很快對于整個Web3和數字資產的認識就會得到一個升級。
我的主要建議就是這樣。不過另一方面,也得提醒一下,所有前面提到的種種,全都是傳統的知識,沒有一個是為Web3創建的學問,更沒有一個能“保送”你成為Web3高手。如何將這些舊酒裝到Web3這個新瓶里,這正是你自己要去解決的問題。不過,另一方面,這也是機遇所在。
另外,如果要研究Web3的某一個具體的應用分支,比如游戲、電商、交易,肯定還有很多更專業東西需要掌握。但是依我看來,今天學習Web3的人,普遍缺少的是經濟、貨幣、金融方面的正確認識,而不是其他,因此在上面的推薦中我重點覆蓋了相關內容。缺少認識,卻勇于創新,讀得太少,想得太多,膽子太大,這是很多DeFi和Web3項目崩潰的一個主觀原因。希望本文能幫助有心的讀者稍探路徑,在學習Web3時少走彎路,多些分寸。
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