시각적 가격 곡선
본딩 곡선 모델
수학적 공식
핵심 공식여기서:
S
= 현재 토큰 공급량S_final
= 최종 토큰 공급량R
= 지금까지 모금된 금액R_target
= 목표 금액exponent = 1 / (1 + aggressivenessFactor/100)
지수 이해하기
공격성 지수는 가격 진행에 대한 지수의 영향을 어떻게 조절하는지 결정합니다:공격성 | 지수 | 공식은 다음과 같아집니다 | 가격 행동 |
---|---|---|---|
0 | 1.00 | S = S_final × (R/R_target) | 선형 - ETH당 일정한 토큰 |
25 | 0.80 | S = S_final × (R/R_target)^0.80 | 약간의 곡선 |
50 | 0.67 | S = S_final × (R/R_target)^0.67 | 중간 곡선 |
75 | 0.57 | S = S_final × (R/R_target)^0.57 | 가파른 곡선 |
100 | 0.50 | S = S_final × √(R/R_target) | 매우 가파른 곡선 (제곱근) |
가격 영향 예시
10 ETH 목표로 다른 단계에서 1 ETH가 구매하는 토큰 수를 살펴봅시다:선형 가격 책정 (모두에게 공정)
모든 사람이 같은 조건을 받습니다
ETH 모금 | ETH당 토큰 수 | 가격 변화 |
---|---|---|
0 → 1 ETH | 100,000 | 기준선 |
4 → 5 ETH | 100,000 | 0% |
9 → 10 ETH | 100,000 | 0% |
상호작용형 가격 계산기
공격성 지수 선택하기
결정 프레임워크
낮음 (0-30)
최적의 상황:
- 공정한 출시
- 커뮤니티 토큰
- 안정적인 가격
- 동등한 기회
- 예측 가능한 비용
- FOMO 감소
- 초기 인센티브 없음
- 모멘텀 느림
중간 (30-70)
최적의 상황:
- 대부분의 프로젝트
- 균형잡힌 접근
- 적당한 보상
- 일부 초기 이점
- 여전히 접근 가능
- 좋은 모멘텀
- 중간 복잡성
- 일부 가격 변동
높음 (70-100)
최적의 상황:
- 하이프 출시
- 초기 채택자 보상
- 빠른 자금 모금
- 강력한 초기 인센티브
- 긴급성 생성
- 신봉자 보상
- 불공정해 보일 수 있음
- 높은 가격 변동
- FOMO 주도
판매 메커니즘
사용자가 곡선에 토큰을 되팔 때:- 가격 계산: 구매 공식의 역을 사용
- 수수료 공제: 수익에서 5% 수수료 적용
- 곡선 업데이트: 총 모금 금액 감소
- 가격 영향: 큰 판매는 가격에 상당한 영향
판매 가격 공식
경계 사례 및 한계
중요 고려 사항:
- 환불: 구매가 목표를 초과하면 초과 ETH가 환불됩니다
- 최소 금액: 매우 작은 거래는 반올림으로 인해 되돌아갈 수 있습니다
- 최대 공급량:
finalTokenSupply
를 초과할 수 없습니다 - 가격 한계: 극도의 공격성은 가격 급등을 일으킬 수 있습니다
- 미끄러짐: 항상
minTokensOut
을 사용하여 보호하세요
실제 사례
사례 연구: 공정 출시 토큰
- 공격성: 10
- 목표: 50 ETH
- 결과: 거의 선형 가격, 커뮤니티가 공정함을 높이 평가함
사례 연구: 하이프 토큰
- 공격성: 85
- 목표: 100 ETH
- 결과: 2시간 만에 목표 달성, 초기 구매자는 8배의 이득
사례 연구: 균형잡힌 프로젝트
- 공격성: 45
- 목표: 25 ETH
- 결과: 3일 동안의 꾸준한 성장, 초기 구매자는 2.5배의 이점