Web3 商业方案

背景

香港的Web3产业势头正盛,但是机遇和挑战并存。参与者由于缺少可靠信息来源和指导,往往难以做出相应决策。企业则缺乏科学的商业模型设计。此外,监管主体也缺少必要的技术和工具来指导市场和行业的发展。

策略

以深厚的研究积累和应用探索,提供从商业模型设计、数据基础设施、人工智能分析到交易决策辅助的一站式服务,为香港Web3业界赋能。让每个人都能成为Web3领域的参与者和建设者,从技术发展中受益。

解决方案

  • 区块链解决方案,包括代币经济学设计和智能合约开发;
  • 链上数据分析,基于链上数据对用户行为进行建模和预测;
  • 舆论情况分析与大语言模型,广泛搜集各渠道互联网信息,使用大语言模型进行处理,并提供问答服务;
  • 交易与金融,包括交易策略和综合金融工具。

1. 代币经济 — Tokenomics 全生命周期建模

代币经济学(Tokenomics)是 Web3 的特殊产物。Tokenomics 生命周期指的是项目从启动到成熟的整个过程,对其进行一系列的规划、设计、实施和维护的活动。团队调查并掌握了市面上已有的所有代币经济设计方案,涉及到包含 NFT、功能性代币(utility token)、治理代币(governance token)的单、双、三币模型。根据项目方的预期,针对性地进行代币种类和供应量、分配方式(如何分配给创始团队、投资者、社区用户等)、奖励力度、解锁周期等进行合理设计和模型推演。

2. 数字取证 — 虚拟货币流向追踪

虚拟货币流向追踪是一个涉及到区块链技术、网络安全和金融犯罪调查等领域的复杂过程。这个过程的目标是跟踪并理解虚拟货币的交易和流动路径。虚拟货币流向追踪是一项技术密集型工作,需要深入理解区块链技术,以及数据分析和网络安全的相关知识。在此方面,团队具备强大的区块链数据分析能力,能够精准分析区块链中的货币交易流向。此外,通过与业界头部公司共享链上地址标签,团队可以获得链上数据不具备的额外信息,对链上数据与链下数据进行整合,从而深入全面的分析区块链上数据动态,提供更精准的市场预测。

3. 大语言模型 — 舆论情况分析与对话机械人

使用大语言模型和传统机器学习方法,我们从纷繁的数据中提炼行业脉搏和深入观察,解决 Web3 的信息不真实、不完整、碎片化的问题,为预测币价短期动向(例如哪个代币可能会成为下一个“登月火箭”)和行业发展趋势(例如下一个杀手级项目)的预测做出决策分析。我们也基于大模型打造了行业助手机械人,该机械人不仅可以直接与用户进行陪伴式对话,还可以调取我们的后台数据为用户提供实时和深度分析后的信息。

4. 行为心理 — 游戏玩家行为建模

区块链游戏以其独特的“玩赚”模式,允许玩家在游戏时获得收入,吸引了大量用户。数字所有权还使得玩家可以自由交易在游戏中获取的物品或角色,增加了游戏的投入感和真实性。我们用链上数据和服务器内数据分析用户的行为规律,探索他们的心理活动。对于一般的区块链游戏,我们建议:

  • 精细控制道具生产,避免供过于求;
  • 平衡游戏成本和收益,保障玩家的游戏乐趣;
  • 缩小贫富差距,打造平等的游戏社区;
  • 在游戏设计中考虑区块链系统的局限性。

5. 行为心理 — DAO 用户行为建模

去中心化自治组织(Decentralized Autonomous Organization, DAO)是一种新型的网络商业和兴趣组织。我们重点关注DAO中的社区协商行为(提案、沟通情况、影响力)、投票行为(何时投票、如何投票、投票频率、投票倾向、影响因素)和经济行为(购买与出售代币、代币持有时间、代币分配情况、代币分配方式)。通过对这些行为的建模,我们可以理解DAO 中的用户动态,预测项目的未来走向,并设计更好的激励机制。

6. 财务审计 — 基于链上数据的财务和风险分析

经典链上数据分析维度包括项目活跃度、用户持续性、“巨鲸”、“聪明钱”动向等维度。我们基于科研成果,将这些维度的分析继续强化深入,构建超过50种基础指标刻画用户行为,并制定去中心化项目通用的财务指标,对项目健康状况进行更深入刻画。同时,我们还从网络分析的视角审视整个市场内用户间的交易网络,找到市场中的核心、中介、“幕后黑手”各类关键角色。此外,我们还构建了DeFi协议中经过用户传播的风险外溢,从更深刻的角度计量DeFi市场的风险。

7. 量化交易 — 基于大数据和人工智能的策略

在挖掘众多因子后,我们使用时间序列分析方法(例如 LSTM 神经网络等)预测虚拟货币的价格走势。基于预测结果的简单交易策略的回测结果令人惊喜,无论是利润和损失(PNL)还是最大回撤表现都非常出色。我们会进一步使用深度学习方法寻找稳定交易策略,并在短期内进行小量实盘测试。

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衍生品策略构建及回测工具给期权交易者提供一个自定义期权组合的图形化平台,基于后台的高频数据,可以使用历史数据对创建的投资组合进行策略验证,工具数据涵盖美股、港股和A股。
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智能中债
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AIFT 智能中债旨在结合人工智能算法和传统及替代数据,以在中国债券市场的三个关键领域——信用评级、估值和风险管理方面取得显著改进。目前,它专注于中国在岸市场,覆盖了8000多种中国债券。从对资产分析到压力测试工具,为成功投资于不断增长的中国债券市场提供了全面的投资解决方案。
智能投资
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智能投资是一款应用程序,通过对公开数据的分析,给投资者提供增值信息,用以帮助其在股票、债卷、加密货币等二级市场投资。这款应用程序通过对大数据的分析,同时利用学术界前沿的研究成果,提供了七大板块的投资工具:资产配置,市场风险监控,投资组合构建及组合风险模型,行业轮动,模式识别, 交易策略回测,另类资产分析。
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