Franchement, dans les jeux sur la blockchain, le piège “rendement contre inflation” je l’ai déjà piégé plusieurs fois… après quoi j’ai compris. Quand les équipes conçoivent une courbe de production, elles dessinent souvent juste une belle tarte sur le papier, mais dans la vraie vie, le comportement des utilisateurs est vivant : les mineurs déversent, les gros portefeuilles écrasent le marché. Dès que la vitesse de sortie dépasse le nombre d’entrées, la liquidité du pool s’effondre très vite.

Je pense à un jeu que j’avais regardé : la conception de la consommation des matériaux de forge était plutôt cohérente, mais le ratio de production était un peu trop élevé. Les jetons en surplus chaque jour ne parvenaient même plus à être absorbés par le pool de destruction, et à la fin l’APY est passé de quelques centaines à de simples unités. Les gens qui font l’actuariat partent depuis longtemps ; il ne reste que les petits investisseurs qui “ramassent”. Ensuite, j’ai changé : je me concentre sur les données de transactions on-chain. Je ne regarde pas seulement le prix, mais aussi l’équilibre entre la vitesse de l’émission et l’orientation des flux de frais.

Récemment, j’ai regardé quelques projets sur le secteur de la confidentialité : dans la communauté, ça débat dur. D’un côté on crie “l’anonymat est une loi du ciel”, de l’autre on s’inquiète des lignes rouges en matière de conformité. J’ai de l’intérêt, mais pour l’instant je n’observe que. De toute façon, pour l’arbitrage on-chain, il faut de la logique, pas jouer avec les émotions. Quant à ces “je ne regarde que le graphique” de manière obsessionnelle, j’y croyais aussi, avant. Puis j’ai découvert que les données on-chain peuvent tout expliquer, mais que les erreurs de prix, fondamentalement liées à la cupidité, se cachent souvent dans l’émotion. Donc maintenant, je regarde davantage une pile de comportements d’utilisateurs, et je crois moins à un modèle parfait.