token-economics

Token 经济学

Tokenomics——研究代币供应动态、分配和价值累积——是加密资产分析中最重要的因素之一。供应变化会直接影响价格：新代币进入流通会带来抛售压力，而销毁和锁定则会降低抛压。了解这些动态，有助于评估稀释风险、识别估值过高或过低的代币，并预判可能影响价格的解锁事件。

Tokenomics 为何重要

价格取决于需求和供应。在加密领域，供应可以编程控制，并且不断变化：

• 年通胀率为 50% 的代币，需要需求增长 50% 才能维持价格
• 大规模解锁若在一天内释放流通供应量的 10%，通常会导致 5-20% 的跌幅
• 供应量中超过 80% 处于锁定状态的代币，未来面临极高的稀释风险
• 销毁手续费的协议可能出现净通缩，从而形成结构性价格支撑

关键供应概念

总供应量与流通供应量

total_supply      = maximum tokens that will ever exist (or current total minted)
circulating_supply = tokens currently available for trading
locked_supply     = total_supply - circulating_supply
circulating_pct   = circulating_supply / total_supply * 100

市值与完全稀释估值

market_cap = price * circulating_supply
fdv        = price * total_supply
fdv_mcap_ratio = fdv / market_cap

FDV/MCap 比率用于衡量未来的稀释风险：

FDV/MCap	稀释风险	说明
1.0-1.5	低	大部分供应量已在流通
1.5-3.0	中等	仍有大量供应量处于锁定状态
3.0-5.0	高	大部分供应量尚未释放
>5.0	极高	代币将面临大幅稀释

净通胀率

annual_new_tokens = emissions + vesting_unlocks + rewards
annual_burned     = fee_burns + buyback_burns
net_new_tokens    = annual_new_tokens - annual_burned
net_inflation_rate = net_new_tokens / circulating_supply * 100  # percent per year

供应动态

通胀压力（代币进入流通）

• 排放：区块奖励、流动性挖矿、质押奖励
• 归属解锁：团队、投资者和顾问的代币按计划解锁
• 解锁事件：一次性大规模释放（锁定期届满）
• 国库支出：DAO 或基金会分发代币

通缩压力（代币退出流通）

• 手续费销毁：协议销毁部分交易手续费（如 EIP-1559）
• 回购并销毁：协议使用收入回购代币并永久销毁
• 质押锁定：代币锁定在质押中（暂时退出流通）
• 丢失的代币：永久无法访问的代币（私钥丢失、销毁地址）

抛售压力估算

daily_emissions_usd = daily_new_tokens * token_price
percent_sold = 0.50  # assume 50% of new tokens are sold (conservative)
daily_sell_pressure = daily_emissions_usd * percent_sold
sell_pressure_ratio = daily_sell_pressure / daily_volume
# > 0.05 (5%) = significant selling pressure
# > 0.10 (10%) = heavy selling pressure

归属与解锁计划

关键概念

• 悬崖期：代币开始解锁前的期限（通常为 6-12 个月）
• 线性归属：悬崖期后以恒定速率解锁（按月或按日）
• 阶梯式归属：按固定间隔定期解锁（按季度）
• TGE 解锁：在 Token Generation Event 释放的比例

分析解锁影响

unlock_amount_tokens = 10_000_000
avg_daily_volume_tokens = 5_000_000
unlock_volume_ratio = unlock_amount_tokens / avg_daily_volume_tokens

# Impact assessment:
# < 1x daily volume: minor impact
# 1-5x daily volume: moderate impact, expect 2-5% drawdown
# 5-10x daily volume: major impact, expect 5-15% drawdown
# > 10x daily volume: severe impact, expect 10-30% drawdown

信息来源

• CoinGecko / CoinMarketCap：基础供应数据
• Token Terminal：收入和估值指标
• Token Unlocks（token.unlocks.app）：详细的解锁计划
• 项目文档：白皮书、tokenomics 页面
• 链上数据：归属合约状态、国库余额

代币分配分析

常见分配范围

类别	常见范围	警示信号
团队/创始人	15-25%	>30%
投资者（种子轮及后续轮次）	10-30%	>40%
社区/生态系统	20-40%	<15%
国库/DAO	10-20%	<5%
公开销售	5-20%	<2%
顾问	2-5%	>10%

分配方面的警示信号

• 内部人士分配超过 50%（团队 + 投资者）：内部人士掌控价格
• 归属期较短（<1 年）：存在快速抛售风险
• 没有悬崖期：从第一天起就可能立即抛售
• 大型单一钱包：存在集中度风险（使用 token-holder-analysis skill）
• 未标注的大额分配：可能存在未披露的内部人士持有量

分配质量评分

def distribution_score(team_pct: float, investor_pct: float,
                       community_pct: float, cliff_months: int,
                       vesting_months: int) -> str:
    """Rate token distribution quality."""
    score = 0
    insider_pct = team_pct + investor_pct

    if insider_pct < 30: score += 3
    elif insider_pct < 50: score += 1

    if community_pct > 30: score += 2
    elif community_pct > 20: score += 1

    if cliff_months >= 12: score += 2
    elif cliff_months >= 6: score += 1

    if vesting_months >= 36: score += 2
    elif vesting_months >= 24: score += 1

    if score >= 8: return "Excellent"
    if score >= 6: return "Good"
    if score >= 4: return "Moderate"
    return "Poor"

估值框架

基于收入的指标

# Price-to-Earnings (for fee-generating protocols)
pe_ratio = fdv / annualized_net_revenue

# Price-to-Sales
ps_ratio = fdv / annualized_total_volume

# Price-to-Fees
pf_ratio = fdv / annualized_protocol_fees

# Revenue Multiple (adjusted for token value accrual)
rev_multiple = fdv / (annualized_fees * fee_share_to_token_holders)

常见范围（加密领域，差异很大）：

• P/E：10x-100x+（DeFi 协议）
• P/S：0.5x-50x
• P/F：20x-500x

网络价值指标

# Network Value to Transactions (NVT)
nvt = market_cap / daily_transaction_volume_usd
# High NVT (>100): potentially overvalued or store-of-value
# Low NVT (<20): potentially undervalued or high activity

# Market Value to Realized Value (MVRV)
# realized_value = sum of each token at its last-moved price
mvrv = market_cap / realized_value
# MVRV > 3.0: historically overvalued zone
# MVRV < 1.0: historically undervalued zone

可比分析

def comparable_analysis(target: dict, peers: list[dict]) -> dict:
    """Compare target token metrics against peer group.

    Each dict has: name, fdv, revenue, tvl, users
    Returns premium/discount percentages.
    """
    peer_fdv_rev = [p["fdv"] / p["revenue"] for p in peers if p["revenue"] > 0]
    peer_fdv_tvl = [p["fdv"] / p["tvl"] for p in peers if p["tvl"] > 0]

    avg_fdv_rev = sum(peer_fdv_rev) / len(peer_fdv_rev) if peer_fdv_rev else 0
    avg_fdv_tvl = sum(peer_fdv_tvl) / len(peer_fdv_tvl) if peer_fdv_tvl else 0

    target_fdv_rev = target["fdv"] / target["revenue"] if target["revenue"] > 0 else 0
    target_fdv_tvl = target["fdv"] / target["tvl"] if target["tvl"] > 0 else 0

    return {
        "fdv_rev_premium": (target_fdv_rev / avg_fdv_rev - 1) * 100 if avg_fdv_rev else None,
        "fdv_tvl_premium": (target_fdv_tvl / avg_fdv_tvl - 1) * 100 if avg_fdv_tvl else None,
    }

代币价值累积机制

机制	描述	估值影响
费用分成	持有者获得协议收入	直接现金流，使用 DCF
治理	协议投票权	难以估值，通常定价过高
实用性	使用协议时必须持有	需求随使用量增长
回购与销毁	协议回购并销毁代币	减少供应量，形成结构性买盘
质押奖励	质押收益	如果来自代币发行，则具有通胀性
veToken 模型	锁定代币以获得更高奖励和治理权	减少流通供应量

PumpFun 代币经济学

Solana 上的 PumpFun 代币采用简化的代币经济模型：

• 固定供应量：1,000,000,000 个代币（10 亿）
• 无归属期：所有代币在发行时立即可用
• 无团队分配：100% 的代币均可通过联合曲线获取
• 联合曲线定价：价格由曲线公式决定，而非供应量变化
• 完成毕业流程后：联合曲线完成后，所有供应量都可在 Raydium 上自由交易
• 无通胀：无代币发行、无质押奖励、无额外铸造

对 PumpFun 代币的分析重点从供应动态转向：

• 持有者集中度（使用 token-holder-analysis）
• 交易量的可持续性
• 流动性深度（使用 liquidity-analysis）
• 开发者钱包行为

与其他技能的集成

技能	集成方式
defillama-api	获取 TVL、收入和费用，用于估值指标
token-holder-analysis	分析持有者集中度和巨鲸行为
coingecko-api	获取供应量数据、市值和 FDV
liquidity-analysis	评估相对于供应量的交易流动性
risk-management	将供应稀释作为风险因素
position-sizing	根据稀释风险调整仓位规模

文件

参考资料

• references/supply_analysis.md — 流通供应量追踪、通胀建模、解锁分析、销毁机制
• references/valuation_frameworks.md — 基于收入的估值、NVT、MVRV、可比分析、价值累积

脚本

• scripts/tokenomics_analyzer.py — 从 CoinGecko 获取并分析代币供应指标，计算稀释风险和基础估值
• scripts/supply_modeler.py — 根据代币发行和销毁参数预测未来 12 个月的代币供应量，并进行情景分析