背景
香港的Web3產業勢頭正盛，但是機遇和挑戰並存。參與者由於缺少可靠信息來源和指導，往往難以做出相應決策。企業則缺乏科學的商業模型設計。此外，監管機構也缺少必要的技術和工具來指導市場和行業的發展。
策略
以深厚的研究積累和應用探索，提供從商業模型設計、數據基礎設施、人工智能分析到交易決策輔助的一站式服務，為香港Web3業界賦能。讓每個人都能成為Web3領域的參與者和建設者，從技術發展中受益。
解決方案
- 區塊鏈解決方案，包括代幣經濟學設計和智能合約開發;
- 鏈上數據分析，基於鏈上數據對用戶行為進行建模和預測；
- 輿論情況分析與大語言模型，廣泛搜集各渠道互聯網資訊，使用大語言模型進行處理，並提供問答服務；
- 交易與金融，包括交易策略和綜合金融工具。
1. 代幣經濟— Tokenomics 全生命週期建模
代幣經濟學（Tokenomics）是 Web3 的特殊產物。Tokenomics 生命週期指的是項目從啟動到成熟的整個過程，對其進行一系列的規劃、設計、實施和維護的活動。團隊調查並掌握了市面上已有的所有代幣經濟設計方案，涉及到包含 NFT、功能性代幣（utility token）、治理代幣（governance token）的單、雙、三幣模型。根據項目方的預期，針對性地進行代幣種類和供應量、分配方式（如何分配給創始團隊、投資者、社區用戶等）、獎勵力度、解鎖週期等進行合理設計和模型推演。
2. 數碼鑑識 — 虛擬貨幣流向追蹤
虛擬貨幣流向追蹤是一個涉及到區塊鏈技術、網路安全和金融犯罪調查等領域的複雜過程。這個過程的目標是跟蹤並理解虛擬貨幣的交易和流動路徑。虛擬貨幣流向追蹤是一項技術密集型工作，需要深入理解區塊鏈技術，以及數據分析和網路安全的相關知識。在此方面，團隊具備強大的區塊鏈數據分析能力，能夠精準分析區塊鏈中的貨幣交易流向。此外，通過與業界龍頭公司共用鏈上位址標籤，團隊可以獲得鏈上數據不具備的額外資訊，對鏈上數據與鏈下數據進行整合，從而深入全面的分析區塊鏈上數據動態，提供更精準的市場預測。
3. 大語言模型 — 輿論情況分析與對話機械人
使用大語言模型和傳統機器學習方法，我們從紛繁的數據中提煉行業脈搏和深入觀察，解決 Web3 的資訊不真實、不完整、碎片化的問題，為預測幣價短期動向（例如哪個代幣可能會成為下一個“登月火箭”）和行業發展趨勢（例如下一個殺手級項目）的預測做出決策分析。我們也基於大模型打造了行業助手機械人，該機械人不僅可以直接與用戶進行陪伴式對話，還可以檢索我們的後台數據為用戶提供實時和深度分析後的信息。
4. 行為心理— 遊戲玩家行為建模
區塊鏈遊戲以其獨特的“玩賺”模式，允許玩家在遊戲時獲得收入，吸引了大量用戶。數碼所有權還使得玩家可以自由交易在遊戲中獲取的物品或角色，增加了遊戲的投入感和真實性。我們用鏈上數據和伺服器內數據分析用戶的行為規律，探索他們的心理活動。對於一般的區塊鏈遊戲，我們建議：
- 精細控制道具生產，避免供過於求；
- 平衡遊戲成本和收益，保障玩家的遊戲樂趣；
- 縮小貧富差距，打造平等的遊戲社區；
- 在遊戲設計中考慮區塊鏈系統的局限性。
5. 行為心理— DAO 用戶行為建模
去中心化自治組織（Decentralized Autonomous Organization, DAO）是一種新型的網路商業和興趣組織。我們重點關注DAO中的社區協商行為（提案、溝通情況、影響力）、投票行為（何時投票、如何投票、投票頻率、投票傾向、影響因素）和經濟行為（購買與出售代幣、代幣持有時間、代幣分配情況、代幣分配方式）。通過對這些行為的建模，我們可以理解DAO 中的用戶動態，預測項目的未來走向，並設計更好的激勵機制。
6. 財務審計 — 基於鏈上數據的財務和風險分析
經典鏈上數據分析維度包括項目活躍度、用戶持續性、“巨鯨”、“聰明錢”動向等維度。我們基於科研成果，將這些維度的分析繼續強化深入，構建超過50種基礎指標刻畫用戶行為，並制定去中心化項目通用的財務指標，對項目健康狀況進行更深入刻畫。同時，我們還從網路分析的視角審視整個市場內用戶間的交易網路，找到市場中的核心、仲介、“幕後黑手”各類關鍵角色。此外，我們還構建了DeFi協議中經過用戶傳播的風險外溢，從更深刻的角度計量DeFi市場的風險。
7. 量化交易 — 基於大數據和人工智能的策略
在挖掘眾多因子後，我們使用時間序列分析方法（例如 LSTM 神經網路等）預測虛擬貨幣的價格走勢。基於預測結果的簡單交易策略的回測結果令人驚喜，無論是利潤和損失（PNL）還是最大回撤表現都非常出色。我們會進一步使用深度學習方法尋找穩定交易策略，並在短期內進行小量實盤測試。
