本文来源：stafi
作者：Middle
区块链这一概念从比特币中提炼衍生而来，从一诞生起就伴随着一个乌托邦的梦想。人们受够了在现实世界中受到中心化机构的掌控与盘剥，而又无能为力的事实，把希望的目光投向了区块链这样一个新的技术范式。
比概念更热门的是，人们投资加密资产，参与数据货币交易的热情，经过很多次牛熊，人们依然对加密资产投资抱有极大的热情。
然而相比已经发展数百年的股票市场，数字货币是一个不成熟的市场，充满了思维，非理性，和圈钱局。韭菜们对某个token的底层逻辑一知半解甚至一无所知，就盲目投资，一些区块链项目，把发行token作为融资手段，token和链上业务脱钩，或者强行挂钩，牵强附会。
我认为，我们在投资一种token之前，除了要对项目前景本身有了解之外，还需要能够有一个方法能够对token的价值进行估算。巴菲特的价值投资理念，除了运用于股市，也该被应用到币市。
作为Stafi项目团队的研究员，我需要参与stafi的token流转模式的设计，也需要客观的给FIS估值，籍此让早期项目参与者能看到未来。在这个过程中，我找到了一种区分token模型并对其加以估值的方法。不同的token，模型不同，其估值方法完全不同，价值差异也是非常大，投资者们请擦亮双眼，看清楚再投。
我将token的模型分为三种，①纯币模型②积分模型③股票模型，我们逐一探讨：
1、纯币模型
纯币模型是指单纯的区块链数字货币，它被创生之初的目的，就是要被当作货币使用，最典型的就是比特币，以及从比特币衍生出来的各种分叉币。纯币模型当中的token，就是货币，作为一种交易媒介和价值贮藏手段而存在，其价值支撑点来源于共识基础和使用规模。比特币的价值来源于其历经十年积累的共识基础，无论是物理意义上的，还是精神信念意义上的。
正因为如此，一个没有共识基础的纯币模型token，基本一文不值。为纯币模型的token估值是几乎不可能的，因为共识规模和共识强度不可测量，人们对纯币模型进行价值估算时，通常参考现实社会经济中的某个相似存在，例如拿比特币对照黄金。
随着区块链概念的深入人心，更多的开发者都在关注应用型token，用token的方式解决特定问题，激励网络成长，规范利益分配。纯币模型的项目很少有人在做了。
2、积分模型
积分模型中的token，是指token可以用来购买链上提供的服务，“积分”这个词可能未必贴切，我们暂且用之。日常生活中，商家消费送积分，积分又可以消费抵现，或者兑换礼品，商家通过积分的方式激励消费者复购，或者做出一些商家需要的行为。区块链世界中的积分模型token，相比起来，作用则要大很多，要承担起激励网络成长，调节供需平衡，以及更多特定用途。
以太坊的ETH，本质上就是一种积分模型的token，在以太坊上，进行交易或者运行智能合约，需要消耗Gas，而Gas需要用ETH购买。Gas便是以太坊提供的服务。
新项目发行此类token，本质上是对链上服务的预售。这类token的估值，我们可以通过一个常识公式来计算。
一段时间内，流通过的货币价值=流通过的商品价值
Futureverse推出5000万美元Web3技术基金Born Ready:8月3日消息，AI元宇宙初创公司Futureverse联合创始人Aaron McDonald和Shara Senderoff宣布成立5000万美元Web3技术基金Born Ready，为构建Futureverse Web3基础设施和内容网络的公司提供25万至200万美元的投资。
Born Ready投资组合中已包含运动鞋初创公司FCTRY Lab和Web3游戏工作室Walker Labs等。Born Ready基金还将推出加速器来帮助培育一些投资组合公司。
此前消息，Futureverse于7月18日宣布完成5400万美元A轮融资，10T Holdings领投。[2023/8/3 16:16:33]
左侧，流通过的货币价值可以拆解为货币单价*流通的货币量*流通次数
右侧则很好理解，我们可以理解为链上服务在这段时间内的GMV
代入后，我们可以推导出
P(token单价)*M*V=G
我们变化一下公式可得：
有了这个还不够，我们需要求一个折现后的极值。
比如某区块链项目预期第t年，交易规模GMV达到了某个数值，我们用Gt表示，根据通胀率，算得当年的token量为Mt个，结合项目特性，预估第五年平均流通次数为Vt
此时的token单价
假设折现率为r，根据折现公式可以计算出第n年的token单价的现值EPt
这里折现率r和利率有关，代表了资金的使用成本，还和项目的风险有关，风险越大的项目，折现率越高。
假设项目用10年的时间触及天花板，进入平稳运营期。
我们需要用这种方式计算出，计算中EP
1?,EP
2?,EP
3?,EP
4……一直到EP
ConsenSys推出学习模拟平台MetaMask Learn，以帮助用户了解Web3:金色财经报道，ConsenSys宣布推出学习模拟平台MetaMask Learn，以帮助用户在web3和自我托管钱包的世界中自我定位。据悉，MetaMask Learn是一个免费平台，支持有10种语言，将提供一个交互式的MetaMask UI环境，以帮助那些刚接触自我托管的人，并指导用户使用最常用的功能以帮助他们开始了解web3。[2023/2/1 11:39:27]
10取其中的极大值，便是我们对token价值的最终预估。为什么不继续求EP
11，进入平稳运营期后，GMV的增长率将低于折现率，EP
11<EP
10?,后续的数字将对求极大值没有意义。
我们可以把这个极大值表示为Max(EP
t)，这个数字就是对单个token的估值，根据上述公式，我们可以得出最终的计算公式
为方便大家理解，我们举一个例子：
假设一个token模型为积分模型的区块链项目，今年的链上交易规模为2亿美元，预期未来10年以30%的速度增长，到第11年进入平稳运营期，增长率降低至5%
那么该项目未来的GMV变化，即Gt?和t的关系如下：
(点击图片放大)
假设该项目今年的总token数量为10亿枚，staking比例为50%，且该比例在未来内保持稳定；此后每年的增发率为10%，灭失率为1%，由此可知净增发率为9%
该项目未来流通token数量变化，即Mt和t的关系如下：
(点击图片放大)
假设该项目的token年平均流通次数为3.5次，且在未来保持稳定，即V=3.5
假设贴现率为12%
我们尝试计算第五年该项目token的单价的现值?EP
5
Doodles系列NFT在OpenSea24小时交易额排名第一，为867ETH:9月14日消息，据OpenSea数据显示，Doodles系列NFT目前在OpenSea24小时交易额排名第一，为867ETH（约136万美元），24小时交易额增幅达1427%，目前地板价为8.25ETH。
金色财经此前消息，Doodles以7.04亿美元估值完成5400万美元融资。[2022/9/14 13:28:04]
已知
G5=5.71亿美元
M5=7.06亿枚
r=12%
V5=3.5次
代入公式计算：
我们可以依据初始数据，用excel把未来15年内，每年的token单价数据都算出来
由此可见，该token的估值?
Max(EP
t)=EP
10≈2.20美元
当然，更多时候，我们不用这么大费周折，通过初始数据，我们基本可以知道，Max（EP
t）就是EP
10?,也就是说，第十年的token单价现值是最大的。
此处可能有两点疑问，第一，是否存在一个项目，其永续增长率大于贴现率，那么上图的曲线就会无限向上走，没有拐点，Max(EP
t)=∞这样的项目是没有天花板的，现实中不可能存在。第二，如果是一个无限通缩模型，在业务规模稳定的情况下，流通中的货币量一直减少，P
t能够以从超越贴现率的速度无限增长，Max(EP
t)会不会无限大？单看公式的话，确实会的，但是
无限通缩的模型，其通缩过程更像是给所有持币人分红，这个更贴合的是股票模型，而非积分模型，后面我们会讲到。
有的朋友看了之前的token单价计算公式，觉得很眼熟，尤其是学金融的朋友，这不是费雪公式吗？
SBF：FTX没有宕机仅是网页卡顿，已推出修复程序:9月13日消息，社区称FTX出现宕机。SBF回应称没有出现故障，只是网页页面卡顿，已经暂时推出了一个修复程序。[2022/9/13 13:27:23]
费雪公式
MV=PQ
其中M是货币量，V是货币流通速度，P是社会上的商品和服务的单价，Q是商品和服务的数量。但是费雪提出的这个交易方程，只是表述了各变量之间的相关关系，并不是一个定量计算的工具。因为对于现实社会经济而言，精确测量M，P，Q都十分困难，我们只能判断它变多了或者变少了。更困难的是V，在费雪的概念中，V是个抽象概念，代表货币的流通速度，并且在一定历史时期内比较稳定，可以作为一个常量来看待。只有在讨论不同历史时期时，V才有作为变量的意义，例如纸币经济，V必然大于贵金属货币经济。
然而一个区块链项目而言，经济模型非常简单，提供的服务基本也是及其有限，甚至单一的。
对于Q的估算，变成了对一种业务的发展规模的预估；对于V的估算，变成了对交易频次的预估。
最有趣的是M，现实社会中充满了各种形式的金融行为，所以有广义货币和狭义货币的不同概念，真正流通中的货币量变得不可测量，而区块链项目中，token就是token，如果截取一个历史时段，有多少token在流通，每个token流通了多少次，都是可以知道其准确数据的，即便对于未来值的预估，那也要比现实社会经济容易很多。链内没有借贷，没有证券化操作，没有各种金融行为，只有M0，不存在M1,M2,M3.，只要结合通胀率，灭失率，staking质押率(若有)，就可以相对准确的预估未来某一时段的M的值。
不得不说，区块链是一个伟大的发明，让我们可以尝试各种各样的经济模型，它反过来可能会教会我们更好的理解复杂的现实社会经济。
3、股票模型
股票模型的token，代表了该项目链上业务的收益权，
持有这类token，类似于你持有一家公司的股票。这种模型很值得玩味。
有的交易所发行token，并承诺未来以特定价格回购，这个更像是债权融资，token也有点类似于债券或者优先股，这种模式不是很典型，更像是现实中的证券的token化。更加符合tokeneconomy思维的设计是股票模型token。
典型的股票模型token，是让持币人和链的发展始终“荣辱与共”的。比如MKR，就是MakerDAO的类股权token.?当用户在MakerDAO上抵押ETH借出稳定币DAI的时候，CDP合约会开始计费，最终在用户还DAI赎回抵押物的时候，向用户收取费用，费用和用户借DAI的数量和时间有关，和由MKR持币者通过治理投票动态调节的稳定费率有关。这笔费用称之为稳定费。
用户需要以MKR支付稳定费，支付的MKR会被系统直接烧毁而消失，对的，你没有看错，是烧掉了。系统通过这种方式变相为所有MKR持有者分红。
因为烧掉的MKR的价值，会体现为MKR币价的增长，这部分价值相当于按照持币比例分配出去了。如果你不持有MKR，这部分价值就和你没什么关系。
当然MKR不止如此，作为一种worktoken，持币者需要参与治理，通过治理投票来决定系统的各种关键参数，投票权和你持有的MKR比例成正比，这点是MKR和股票另一个类似的地方。这点我们不展开讲，worktoken也是个不小的话题，业内有很多精彩的论述，大家有兴趣可以自行去了解，本文主要讨论的还是token估值的问题。
ARK方舟基金增持Coinbase的股份:7月7日消息，据市场消息：ARK方舟基金增持Coinbase的股份。（金十）[2022/7/7 1:56:38]
既然是股票模型的token，就可以按照股票的方式去估值。最经典，也是最常用的股票估值方法，莫过于DCF。其本质是将每股预期未来产生的所有收益折算成现值。
现金流贴现计算公式：
P一企业的评估值；
n一资产的寿命；
CFt一资产?(企业)在t时刻产生的现金流；
r一预期现金流的折现率
既然是收益，为什么是现金流，而非利润呢？这是公司财务当中利润容易被造假，所以估值实践中用“现金流贴现”，而非利润贴现。但对于区块链项目来说，采用利润贴现完全没有问题。
所以我们可以把CFt替换成Rt，R表示收益
我们需要输入这几个变量，第一个是贴现率，第二个是链上业务期初规模及未来各年的成长率。
需要注意的是不少token是有通胀率的，要把通胀率作为调整值参与计算。
这个调整值我们可以这样理解，我们虽然持有一定数量的token，但我们持有token的数量占系统内总token的比例在不断变化。这点是token和股票不同的地方，如果你持有上市公司的股票，公司不能随意增发新股，稀释你手里的权益。你持有的股票，就代表了固定的股权比例。
同样是一个token，当总token数是1亿的时候，代表的权益是整个项目收益的1亿分之1，当次年token数通胀到1.1亿时，只能代表整个项目收益的1.1亿分之1
所以，我们在算出P值的情况下，考虑到通胀率，不能直接除以“总股数”以求得“每股价值”，由于token的数量在不断变化，我们把第t年的token数表达为Mt，Mt是t的函数。
代入后，我们可以将每个token的价值表示为
在具体计算中，我们还需要知道Mt的表达式，不同的项目有不同的通胀策略，Mt与t的函数的表达式不尽相同，我们用图形表示。
为什么这里没有通缩模型，在区块链项目中，通胀和通缩性质不同，通胀往往是增发新token来稀释持有者的权益，而通缩往往是销毁一部分token，等比例的给所有token持有者分配了价值，并不会改变token持有者的持有比例，当然，也就不会改变持有者的权益。前文，已经提到，销毁更像是对token持有者的分红。
需要注意的是，在一个通胀和通缩模型都存在的项目中，计算Mt时，要假定通缩掉的token仍然存在，否则通缩分配的收益会被重复计算。
大部分应用链都采用了PoS共识机制，在这类项目的token估值中，我们完全可以假设我们持有的token在参与staking。由于共识机制中随机参数的存在，stake收益短期有波动，但长期来看其收益率等于通胀率除以stake比例。
stake收益率=通胀率/stake比例
这里面我们再减去参与stake的运营成本就是stake的净收益率。stake的运营成本指的是电费，系统维护费之类。
stake净收益率=stake收益率-stake成本
其实我们有更简便的选择，就是把token委托给专业的stake服务商，并从staking收益中支付一定比率的佣金。
stake净收益率=stake收益率
假设stake的净收益率为s，那么把stake也考虑到估值公式中，最终的股票模型项目中单个token的估值公式为：
其中：
t代表时间
s是stake净收益率
r是折现率
Rt是t时间的链上业务总利润
Mt是t时间期初的链上的总token数
如果不同时期的stake收益率有较大差异，那么我们需要把公式中的s替换为st
我们可以通过excel表格录入初始数据，即我们对未来各年Mt,Rt,st?的预估，并设定一个r，就可以做计算了。
将最右侧一列所有数值运用excel里的Sum函数加和，就是我们要求的结果值，由于资产寿命n趋于无限大，所以表格拉的越长，t值拉的越大，计算结果越接近最终值。
这样做还是比较麻烦，实践中我们可以牺牲一些精确性，做这样的假设，不考虑stake成本，且假定stake比例为100%，那stake净收益率就等于通胀率，于是
(M0为期初的token数量)
代入后可得
这个公式中，本质上将stake产生的权益增加和，通胀和stake成本带来的权益减少，进行了对等抵消，在这个假设下，我们持有的token占总token数的比重不变。简化后，对token的估值会和股票的估值模型几乎相同了。
这样就可以使用成熟的DCF估值计算工具来计算，把初始值输入，就可以得到计算好的估值结果。
DCF股票估值计算工具：
https://www.iguuu.com/app/dcf
总结与说明
上文我们介绍了token的三种模型和各自的估值模式。此外，我有三点说明，其一，区块链领域的各个项目都面向解决不同的需求，token的流转方式，使用场景也不尽相同，五花八门，但从估值的角度看，这三种模式基本足以应对。很多项目的token模式不是纯粹的某一种，而是融合了多种模式，我们可以遵循两条原则去估值，一是看其模式主体属于哪一种，我们取其主要方面，二是看用哪种模型估值更高，我们取其高。我看到不少应用链的token，都同时具有积分属性和股票属性，我们更应采用估值更高的股票模型。
其二、本文中对token模型的分类，旨在帮助大家对token进行估值，所以没有对token从更多方面进行更细致的分类，对tokeneconomy感兴趣的朋友，还可以查询更多token的分类方法，据我所知，有一种五维分类法，从五个方面分析token各方面的属性，非常细致，但对于估值而言，大可不必。
其三，部分token存在长期偏离其价值的情况。除了跟业务无关的普遍性悲观或者乐观情绪外，还有一个可能的原因，那就是是该token在纯币模型中的价格，超越了作为另外两种模型中的价格。换个说法，这类token的货币属性被充分发掘，导致价格高于其应用价值，就像是黄金的价格远远超越其在工业和生活中的实用价值。然而这种情况对于应用型token而言，未必是完全是好事，
虽然
token价格过高，使得持币较多的核心团队有更多资金开发系统，但也会导致扭曲链上参与角色的行为，对网络的成长有不利影响。
我们知道，投机因子，一直是token价格的重要组成部分，但是链上的业务健康发展其实更需要token有一个稳定的价格，我们可以通过一种方式，剥离价格中的投机因子，那就是把非业务性的交易转移到链外。在链外创造出M1,M2，让原生token的流动更加服务于链上业务本身，链外流通的是可用于兑换原生token的bond。如此，两难自解。
Stafi协议可以起到这样的作用。
由于个人思维局限，若文中有不严谨之处，还请业内朋友斧正。若针对token估值有更好的方法，也欢迎探讨。
By?Middle?Stafi区块链研究员
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