Introdução

Para a maioria das pessoas, interrupções inesperadas nas cadeias de suprimentos têm pouca vantagem. No entanto, para os pesquisadores, essas interrupções oferecem oportunidades valiosas para entender a dinâmica do mercado que, de outra forma, são difíceis de desembaraçar. Por exemplo, como preços e quantidades são os resultados observados da oferta e da demanda, é difícil saber se a oferta, a demanda ou ambas têm impacto. Isso dá origem ao velho ditado "não raciocine a partir de uma mudança de preço". Mas quando um ou outro fator muda repentinamente de forma previsível, às vezes você consegue.

Por exemplo, um estudar A partir da NBER utiliza o choque de oferta da COVID-19 para compreender a dinâmica da demanda, mostrando como tais choques externos repentinos podem servir como forças significativas de realocação que afetam empregos e vendas dentro da economia dos EUA. Ao analisar as mudanças de comportamento durante eventos raros de mercado, os pesquisadores podem transformar crises em oportunidades para insights econômicos mais profundos.

As redes blockchain operam com restrições de capacidade inerentes semelhantes às linhas de produção. Cada bloco tem uma capacidade fixa para dados de transação, tornando o espaço um recurso limitado. À medida que as demandas de transação aumentam, a competição pelo espaço do bloco se intensifica, levando a possíveis congestionamentos de rede.

Em março, a implementação do EIP-4844 visava melhorar a capacidade da rede e reduzir os custos de transação para as camadas 2 do Ethereum, beneficiando redes como Arbitrum e Optimism com reduções significativas nos preços do gás [1]. No entanto, logo após essa implementação, o Base sofreu um aumento nos preços do gás, ultrapassando os níveis anteriores observados antes da introdução do EIP-4844.

Durante este período, houve um aumento notável na atividade do usuário na Base, impulsionado principalmente pelas atividades de negociação DeFi. Este aumento foi particularmente inesperado, dado que o ecossistema da Base tem sido cultivado para favorecer aplicativos orientados ao consumidor. Inicialmente incubada pela equipe da Coinbase, a Base se beneficiou de extensos esforços de marketing e branding voltados para criar uma cadeia que encoraja criadores, construtores e engajamento da comunidade. Como resultado, o ecossistema consiste predominantemente em aplicativos para consumidores, com os aplicativos mais bem-sucedidos, como o Friend.tech, sendo orientados ao consumidor.

A reversão na atividade do usuário e o repentino aumento nas negociações na Base podem ser atribuídos a um choque de oferta, induzido por um evento externo inesperado que afetou a cadeia de suprimentos do sistema. Tais choques podem alterar significativamente a disponibilidade e os custos, mudando fundamentalmente o comportamento do usuário e a dinâmica da rede.

Catalyst Hunting

Para se qualificar como um verdadeiro choque de oferta, o evento deve ser exógeno, inesperado e suficientemente potente para perturbar a dinâmica de mercado estabelecida.

Após a implementação do EIP-4844, uma das mudanças mais significativas foi o aumento repentino das negociações DEX, que se expandiram além das stablecoins e do ETH para abranger novos tokens. Anteriormente, as negociações na Base haviam se concentrado predominantemente nessas categorias, com os tokens meme representando em média menos de 15% do volume semanal de negociações em todas as DEXs.

Historicamente, as temporadas de memecoin são frequentemente iniciadas por um token “farol” que captura um interesse significativo do mercado e estabelece novos benchmarks de negociação. Esse fenômeno provavelmente é impulsionado por fatores como cascadas de informações [2]. Em plataformas como o Crypto Twitter, histórias de negociações bem-sucedidas são amplificadas, enquanto falhas são frequentemente ignoradas, levando a uma percepção distorcida de ganhos potenciais. À medida que os traders observam e imitam as ações dos outros, assumindo que têm insights valiosos, é criado um loop de auto-reforço. Isso faz com que os preços das memecoins subam rapidamente e frequentemente leve a uma volatilidade significativa do mercado.

Por exemplo, no final de 2023 em Solana, o token dogwifhat (WIF) subiu de uma capitalização de mercado de menos de $1 milhão para bilhões em questão de meses [3]. O sucesso do WIF inspirou uma mania memecoin em Solana, marcada por um aumento nos lançamentos de tokens meme e no desenvolvimento de infraestrutura memecoin [4].

Embora as memecoins tenham existido na Base desde o seu lançamento, nenhuma delas capturou a atenção do mercado até março deste ano. O lançamento inicial da mainnet da Base foi impulsionado por uma frenesi de negociação de memecoin [5]. Antes do lançamento oficial da rede, milhares de usuários migraram para a Base para negociar moedas meme. A atividade nesses tokens diminuiu à medida que novas aplicações começaram a ser lançadas. Inspirado por um personagem de um livro popular com o Pepe, o token BRETT lançado no final de fevereiro a início de março rapidamente marcou presença na Base, alcançando uma capitalização de mercado de $350 milhões bem antes de uma atividade significativa de negociação de memes se estabelecer [5]. Sua rápida ascensão não apenas o distinguiu das tendências de mercado típicas, mas também desencadeou uma frenesi de negociação mais ampla em toda a rede.

O sucesso inicial do token BRETT atraiu traders especulativos por meio de efeitos miméticos potenciais, atraindo uma nova coorte de usuários mais interessados em negociação de memes do que em se envolver com as aplicações da rede. Embora o foco desse grupo tenha permanecido restrito, é valioso explorar os efeitos em cascata dessa febre do meme na base de usuários existente do ecossistema da Base, especialmente como seus comportamentos típicos mudaram em resposta a esse evento. Dito isso, embora apenas dados de superfície não possam confirmar que a congestão observada resultou diretamente do evento do token BRETT, isso nos incentiva a realizar uma análise mais detalhada para avaliar com precisão os impactos diretos no comportamento do usuário e na demanda.

O Experimento:

O objetivo principal do experimento proposto é analisar a dinâmica de oferta e demanda na Base, com foco em como as taxas de gás (oferta) e a atividade de transação (demanda) interagem antes, durante e depois do evento BRETT. Um aspecto crítico dessa análise envolve isolar o impacto do lançamento do BRETT do comportamento geral do mercado.

Para obter insights claros sobre a dinâmica do mercado, excluiremos a atividade de negociação diretamente relacionada ao token BRETT. Nossa análise se concentrará em endereços que estavam ativos antes do lançamento do token no final de fevereiro, permitindo-nos avaliar uma base de usuários consistente, não afetada pelo interesse especulativo que novos tokens geralmente geram. Essa abordagem garante que nosso exame do comportamento do usuário mais amplo na Base seja imparcial, não influenciado desproporcionalmente por aqueles interessados principalmente no BRETT.

O Modelo:

Neste estudo, utilizamos um modelo de regressão com uma variável binária central para analisar o impacto do lançamento da BRETT. A seleção de variáveis e suas funções dentro do modelo são escolhidas para refletir os efeitos sutis deste evento de mercado.

O modelo é definido da seguinte forma:

Onde:

• Uso médio de gás (𝑄𝑡): Representa o uso médio de gás no momento 𝑡, servindo como um indicador-chave da complexidade da transação e da carga da rede.
• Indicador de Choque (𝐷𝑡): Uma variável binária que indica se ocorreu o evento do token BRETT (0 se antes do lançamento, 1 caso contrário).
• Taxa de Gás (𝑃𝑡): Indica o preço do gás em gwei no momento 𝑡.
• Termo de Interacção (𝐷𝑡𝑃𝑡): Captura a interacção entre o choque BRETT e os preços do gás.
• Contagem de transações (𝑇𝑡): Indica o número de transações no momento 𝑡, incluído para entender como as variações no volume de transações influenciam a congestão da rede e o uso de gás.

É importante reconhecer que este modelo, em sua forma atual, é um tanto simplista e serve principalmente para sugerir mudanças na demanda relacionadas a esse catalisador específico. O modelo não leva em conta a endogeneidade potencial decorrente das condições de referência ou outras tendências subjacentes, que podem obscurecer a verdadeira causalidade e elasticidade da demanda antes do evento. Por exemplo, variáveis omitidas podem existir e pode haver causalidade simultânea entre o uso de gás e as taxas, juntamente com ruídos adicionais que podem comprometer a precisão de nossas estimativas iniciais.

No entanto, este modelo nos permite determinar se o choque BRETT levou a uma mudança estatisticamente significativa no comportamento de transação na Base, independente das atividades comerciais diretas da BRETT.

Resultados de regressão

Analisando uma coorte não específica de usuários do início de janeiro de 2024 até o final de maio em uma base horária, podemos deduzir o seguinte em relação ao lançamento e primeira alta do token BRETT:

Após a introdução do token Brett na Base, houve uma mudança comportamental estatisticamente significativa entre os usuários em resposta ao aumento dos preços do gás. O modelo de regressão indicou um termo de interação negativa significativa (𝛽3=−0.333), o que sugere que o aumento das taxas de gás após a introdução do token provavelmente desencorajou as transações dos usuários.

Especificamente, o termo de interação sugere que, para um aumento de um desvio padrão nos preços do gás (ΔP=1,2×105 gwei) após o evento meme, podemos esperar uma diminuição no uso de gás, ΔQ, de 41,2k, o que corresponde a 79% do desvio padrão horário típico. Em outras palavras, de acordo com o modelo, um aumento de um desvio padrão nos preços do gás resulta em aproximadamente 0,79 desvio padrão na demanda durante um evento de alto congestionamento.

Em geral, a introdução do token memecoin beacon, BRETT, teve efeitos adversos na base de usuários inicial da Base. A congestão induzida pelo catalisador aumentou a sensibilidade deste grupo aos preços do gás, tornando-os mais avessos aos custos de transação, mesmo que esses custos estivessem próximos aos níveis observados antes da implementação do EIP-4844.

Zoomando para fora

Os efeitos em cascata do BRETT na Base servem como ilustração das vulnerabilidades mais amplas e dos comportamentos adaptativos característicos dos ecossistemas de cripto. Este evento destaca como tokens emergentes, e mais particularmente eventos inesperados, podem afetar substancialmente as métricas de transação, o comportamento do usuário e a estabilidade da rede, ilustrando o ritmo rápido com que as dinâmicas podem evoluir dentro do framework operacional de uma blockchain.

Este incidente destaca a relação sutil entre a oferta (neste caso, taxas de rede) e a demanda do usuário, que está longe de ser uma simples equação linear. A demanda pode mudar abruptamente, como evidenciado pelo evento BRETT, ou evoluir de forma mais gradual à medida que o ecossistema amadurece. Essas mudanças destacam a interação complexa entre ajustes de rede e respostas do usuário, que nem sempre são previsíveis e podem variar amplamente dependendo de choques externos ou mudanças previstas, como atualizações de rede.

Olhando para o futuro, à medida que mais eventos exógenos ou atualizações conhecidas ocorrem, entender essas dinâmicas subjacentes torna-se vital. Reconhecer os padrões e potenciais reações dos usuários às mudanças dentro do ecossistema pode ajudar na previsão de dinâmicas e respostas de usuários mais genuínas.

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