第23章 · オンチェーンデータで現実を観察する

現実の問題

同じプロトコルを調べていて、三つの資料が手元にある。

公式の四半期報告は、前四半期の収入を2400万ドルとする。 調査機関の報告は、同じ期間を900万ドルとする。 SNSで誰かが作った表は、純損失1800万ドルとする。

同じプロトコル、同じ四半期の三つの数字が一桁違い、符号まで違う。

最初は「誰かが嘘をついている」と思うかもしれない。しかし一つずつ調べると、さらに厄介なことが分かる。すべての数字に対応する取引を、チェーンで見つけられる。

捏造ではなく、異なる三つの問いに答えている。

• 第一は、利用者が払った費用の総額。
• 第二は、そのうちプロトコルに帰属する部分。
• 第三は、その期に配ったトークン報酬も含めた純額。

三つとも正しい。「収入」が一度も定義されていないからだ。

業界で最も一般的な混乱だ。データは公開され、集計の定義は非公開だ。

すべての取引を誰もが見られるのは、ほぼすべての他業界に対する巨大な利点だ。ただし公開されるのは原事実であり、結論ではない。その間の段階、どの取引を計算に含めるかという決定が最終の数字を決める。

そして、その段階は報告に書かれないことが多い。

この章の課題は、すべての人の結論を迂回し、原事実から自分が根拠を説明できる数字を作る方法だ。

Part Aで最も技能の密度が高く、卒業制作でも最も使う能力となる。

思考実験

チェーンを離れ、コーヒー店を見よう。

宅配プラットフォームで売っている店の、先月の帳簿だ。

• 顧客は合計100万元を払った。
• プラットフォームは20%、20万元を取った。
• 店は新規顧客向けに15万元分の金券を配り、顧客が代金に充てた。
• 金券は店主が印刷し、印刷費用はほぼゼロだった。

店の先月の「収入」はいくらか？

少なくとも五つの答えがあり、それぞれ説明できる。

A  100万   顧客が払った総額
B   80万   プラットフォームの取り分を引いて店へ入った額
C   65万   さらに金券の額面を引く
D   80万   金券は自分で刷り、現金流出がないので引かない
E   65万   将来本物のコーヒーに交換するので、費用は実在する

DとEの違いで立ち止まろう。金券は費用なのか？

今月の現金だけなら費用ではない。店主は一銭も出していない。長期なら費用だ。いつか15万分を実際のコーヒーで履行する。

オンチェーンのトークン報酬も同じ状況だ。 自分が発行するトークンを配り、当期の現金流出はないが、全保有者を希薄化する（第20章）。費用に入れるかは、答える問いによる。

さらに混同しやすい二つを見よう。

店にあるお金と、店が稼いだお金は同じではない。

金庫に500万元があり、そのうち480万は顧客のチャージ残高としよう。総額は見栄えが良いが、店のお金ではなく顧客のもので、いつでも引き出せる。

チェーンにも、この金庫の総額に相当する指標がある。 規模の代表とされがちだが、実際に測るのは「他人がここへ置いた額」だ。

今日来た人数も、分解が必要だ。

先月の来店は延べ6000回。そのうち4500回は無料券を取りに来ただけで、定価の一杯も買わずに去った。残る1500回は、300人が五回来たものだった。

「6000」は、延べ6000回、独立した1800人、本物のリピーター300人、実取引1500件という四つの数字に分けられる。どれも本当で、表すものはまったく違う。

店をプロトコル、顧客をアドレスへ置き換えれば、三組の問いはそのまま成り立つ。違いは一つ、チェーンには一件ずつ記録があり、自分で数えられることだ。

あなたが決める

先月いくら稼いだか、という具体的な問いに答える。どこから始めるか？

結果を観察する

四つは同じ結論を指す。

難しいのは取得ではなく、定義だ。

技術的には、正しく書いたクエリで90日の手数料を調べるのは数秒だ。時間がかかるのは、六つへの答えだ。

一つでも違えば数字も違う。しかし、引用する記事の大半は一つも説明しない。

同じ月でも、正当に次の数字が得られる。

数字を見るたびに、まずどの行かを分類し、それから使うか決めよう。

別に強調すべき点がある。第19章の流通時価総額と完全希薄化後評価額の違いは、データ実務で最も一般的な誤りだ。どちらか示さずに評価額を引用すれば、分析全体が成立しない。 十倍以上違いうるのに、初期表示で片方を説明なく出すデータ源も多い。

モデルを作る

六段階の手順がモデルだ。各段階に必須の成果物がある。

段階別に見よう。

第五段階を詳しく見よう。価値は一致の確認ではなく、不一致の理由の説明にある。

3%の差なら時間境界かもしれない。40%ならほぼ定義の違いで、それを見つけると構造的特徴を理解する。差は情報であって、ノイズではない。

第六段階が研究と宣伝を分ける。正直な分析には「不確かな点」が必要だ。ほかの二チェーンを覆わない、報酬を当期平均価格で換算したので変動が影響する、大口三アドレスが同じ主体か分からない、などだ。

盲点を明記する分析は、無敵に見える分析より信じる価値がある。

最後に、六つの主要指標の定義と罠を示す。ノートへ写そう。卒業制作で使い続ける。

何と呼ぶか

実践

アドレス：主コントラクト0x…（チェーンで確認し、記事から写さない）。メインネットのみ。
          他チェーンは除外（不確実性リストへ書く）
イベント：Swap / Borrow / …（具体的な名前）。失敗取引は除外
総額か純額：プロトコル取り分 = 総費用 × 分配比率
            比率はコントラクトのパラメータ…（名前と現在値を記録）
報酬：今回は引かず、支出曲線を別に示して比較
時間：UTC暦日で、直近90の完全な日
重複除去：fromアドレス別で、人として統合しない（不確実性へ書く）

select
  date_trunc('day', block_time) as day,
  sum(fee_amount_usd)           as fees_usd,
  count(*)                      as tx_count
from <プラットフォームのイベント表>
where contract_address = <確認済みのコントラクトアドレス>
  and block_time >= now() - interval '90' day
group by 1
order by 1

select
  date_trunc('day', block_time)  as day,
  count(distinct tx_from)        as active_addresses
from <プラットフォームのイベント表>
where contract_address = <コントラクトアドレス>
  and block_time >= now() - interval '90' day
group by 1
order by 1

AI Lab

あるプロトコルの過去90日の収入と日次アクティブアドレスを集計します。

第一段階では、クエリをまだ書かず、六問に答える集計定義書を出してください。
1. 対象コントラクト（メインネットと他チェーンを別々に列挙）
2. イベントと失敗取引の扱い
3. 利用者の総費用かプロトコル純額か。分配比率のパラメータ
4. 報酬の扱い。引くなら、どの価格で換算するか
5. 時間の区切りと境界処理
6. アクティブアドレスの重複除去フィールドと、経由利用者の扱い

第二段階で、この定義に基づくクエリと、使うテーブル・フィールド名を書いてください。

第三段階で、覆えないものと、過小・過大評価の可能性を別に列挙してください。

ルール：
- すべてのアドレス、パラメータ、イベント名に出典を付ける。
- 不確かなものは「人手での確認が必要」とし、もっともらしい値を出さない。

実例

変数を一つ変える

持ち帰る問い

章末チェック