作者：manman、阿狸、咖啡、RebeccaWONG、Ricky、tovarishch.eth*
全文9538字词，预计阅读时长约16分钟
0 摘要
本报告分为两部分。在第一部分，我们对四月份举办的SeeDAO代币经济娱乐挑战赛进行了回顾总结。在第二部分，进阶玩家将自己的玩耍体验和由对游戏延伸的思考写成文章发表，我们在分享文章的同时进一步延伸，向读者呈现我们关于Web3投票方式、机制协调、人机协作辅助社会治理三方面的思考。
在Web3投票方式的探讨中，我们梳理了多数制，排序复选制和孔多塞制等几种传统投票机制的特点和问题，并以Snapshot和波卡生态的加权信念乘数投票机制为例，初探了Web3领域应用新技术催生新民主的现状。
在机制协调中，我们从Web3项目商业模型和金融模型分离的现状出发，以金本位货币，无质押的法币，中心化Cryptocurrency和算法稳定币为例，阐述了我们对Web3项目金融先行现状的看法。
在人机协助辅助社会治理中，我们从以机器辅助游玩代币游戏，引出量化策略高回报，高成功和高触发的不可能三角，进而将其带入社会治理语境中进行了初步的分析。
我们希望通过第一部分的回顾能让更多读者感受到SeeDAO将Fun和Work结合的愉快氛围。而通过第二部分的内容可以与各位Web3的Builder一起探寻，如何利用代币经济这种兼具技术，金融和社会特点的Web3手段，创造更多的社会福祉。
1 SeeDAO代币经济娱乐挑战赛
在SeeDAO投研公会成员卷王舟舟的提议下，为了增加大家的研究热情，降低代币经济学习门槛，投研公会开展了基于The Commons Simulator小游戏的代币经济娱乐挑战赛。
本次代币经济娱乐挑战赛比赛阶段从2022年4月13日持续进行至4月19日，为期一周的时间内，总参与人次超过50。活动比赛阶段结束时，高分榜前5名均达到游戏设定的满分1000分，低分榜前五名均为负数分。低分榜的设置灵感来源于投研公会成员阿狸，ta率先表示要挑战最低分。因此，我们设置了低分榜，既是为了挑战系统边界，反向分析代币经济影响因素，也是为了增加娱乐氛围。
代币经济（Token Economics）对于部分的Web3.0的参与者而言，“熟悉”而又陌生。熟悉是似乎任何一个项目都得发币，以至于有了“发币就能解决问题”的meme。
但另一方面，代币经济涉及哪些内容，相互之间如何影响，最后会导致什么结果，如果是在一个去中心化的虚拟社会中发币，又会产生什么样的影响，这似乎是经济学家、项目方才会去考虑的内容。然而，稍微学习过经济学的小伙伴就会认识的格里高利·曼昆认为：从相当大的意义上来说，我们唯一有别于其他物种的东西就是货币。代币某种程度上就是在项目方创造的小宇宙里维系运转的货币。当然，某个小宇宙中的代币在这个小宇宙与小宇宙外部的世界进行交流时，代币也会对外界产生一定的影响。一套好的代币经济体系可以让项目方创造的小宇宙生机勃勃，每个人都从中得到合理的收益，小宇宙能可持续的运转发展。反之，不好的代币设计则会带来毁灭性的灾难。
因此，无论是投资还是希望通过Crypto以及Web3对组织形式、社会未来的发展进行探索，代币经济都是无法绕过去的一道门槛。基于代币经济的重要性，同时为降低人们学习的门槛，BlockScience和The Commons Stack在cadCAD（复杂自适应动力学计算机辅助设计系统）的基础上开发了UI小游戏，期望通过简单明了的方式引导玩家了解在未来的去中心化治理中一些新的工具（信念投票等）的重要性。通过软件模拟的方式，帮助各类DAO社区或项目快速高效的进行代币经济设计。
这次在投研公会开展的娱乐挑战赛，希望以欢乐的小游戏形式，引发社区里大家对于代币经济和去中心化治理的思考。
1.1 游戏背景
游戏背景设定为世界的生态系统已经崩塌，作为主人公的玩家穿越回到过去，在cadCAD帮助下教导社区创建再生，以期拯救世界。在游戏中，玩家需要确定这套新系统的初始状态、社区资金的分配比例、投票速度、退出机制等，最终游戏给出模拟结果，以及是否成功拯救世界的评分，满分1000分，高于500分判定为拯救成功。
玩家需要按照顺序对6个输入变量进行设置。
第一个变量是初始创始人的数量。作为初始状态，这个变量可以帮助确定RxC的储备池（为RxC community token提供价值的资金）、资助池（资助社区项目的资金）、扩张联合曲线（Augmented Bonding Curve）的设计和社会的初始开始。
第二个变量是初始提案的数量。这些提案是由RxC社区提出来需要资助的项目提案。
第三个变量需要玩家决定初始启动资金中资助池资金和储备池资金的比例。资助池资金是一个系统参数，将会直接影响游戏模拟开始的初始阶段。
第四个变量玩家将决定资助池中资金可以一次性取出的最大百分比。可以取出的最大资金量是动态变化的，这取决于资助池中的资金量。这个变量也是一个系统参数，但是不像第三个变量那样对模拟的初始产生影响，这个变量影响的是模拟发展过程的后期。
第五个变量是投票速度。游戏设定采用信念投票作为社区决策是否资助提案的流程。信念投票（Conviction Voting）是Aragon 提出的，这是一个连续的投票过程。如果一位参与者将他的 token质押在一个提案中并一直持有，他的投票权利（效用）将随着时间增加。玩家在这一环节需要决定的投票速度是指个人投票占到全体的80%所需要的天数。这也是一个系统参数，影响模拟发展过程后期。
第六个变量是退出贡献，指当社区参与者决定退出社区并且销毁他们手上的token时，玩家需要决定该有多少百分比的资金流入资助池。
1.2 比赛过程
当然，会玩的投研公会小伙伴阿狸并不满足于刷出最高分。换个思路，什么样的设定会导致世界崩塌呢？为了好玩，比赛设置了高分榜和低分榜，看看破坏王可以将世界毁灭到什么程度。
根据参与者发在discord的游戏结果记录，本次比赛最低分为-189199，玩家qiwihui.eth在低分方向尝试了5次。
本次比赛进行过程中，SeeDao小伙伴们在discord的活动频道进行了有趣的讨论，以下为摘选的部分精彩发言。
qiwihui.eth：“先整体找一种混乱的方案，得到一个初始分数，然后研究每一个参数在整个参数区间的变化情况，找一个让分数快速下降的参数，然后固定这个参数找其他参数，不断迭代，这过程应该是快速下山策略，找最陡的地方，类似于梯度下降。计算时间：这过程中调整一次参数页面大概要操作10-20秒，结果计算大概是20-40秒，所以整体一分钟，所以要估计一下哪个参数对结果影响最大，以及试参数的时候，每个参数大概范围都是1～100，可以用步长10或者20去试，这样一个参数整体估计5～10分钟。这个方法是纯计算方法，并不通用，图个开心就好。”
Zuriaake: “从参数来看，一个不错的平均分好像体现在小而精的团队与提案，和倾向回馈国库或社区。“
ScaSte：“虽然没刷出最高分，但试下来，传达的意思还是挺明确的，启动团队一定是偏小的，国库一定是要充足的，钱也是不能乱用的，不掉点肉也是不能退的。不知道有没有人模拟出其他思路的。”
vimky ：“总结：最小一凑戳人闷声发大财。”
ColdRainNight：“我用了两套完全不一样的数字，都得出了 995的分数，所以我麻了，不知道那5分差在哪。少数人参与，项目也少，退出收费低是一种。人多参与，项目也多，退出收费高也是一种。”
RebeccaWONG：“我拿到1000分的模型可以说是超级集权了，就是几个人合伙割韭菜的意思哈哈哈哈哈哈，然后我其实不是首先从1000分发现这一点的，我是试了一下极度去中心化，结果给我来了个目前已知最低分-8299。”
Ricky：“我在想他是不是要表达的是还是要有一定的效率, 太过去中心化在 token 模式下 (例如不像SeeDAO的POAP模式) 可能就会容易挂掉, 做不起来。我一直想到 SeeDAO 几次活动会议谈到 DAO 的规模, 和这游戏的结果是不是有什么遥相呼应的点。”
比赛进行过程中，SeeDAO开发者公会伙伴Ricky就从技术面和经济面进行了分析思考，投研公会伙伴阿狸、咖啡、RebeccaWONG则在比赛结束后将自己在本次游戏中的操作策略和延伸思考分享给大家。
1.3 轻松版报告
接下来请大家欣赏欢乐轻松的阿狸玩耍报告：
《狸游网三：代币经济娱乐挑战赛》
作者：阿狸
前言：本着冲进来试试的想法写了这个体验报告。希望能从小白的角度记录下整个的过程。相信里面充满着各种经典错误，欢迎大家狂喷和指正。更希望公会的大家一起积极尝试。
By 咖啡 2022年4月7日
某日，肝帝舟舟的链接炸醒了午后饭困。在大佬们一轮低分钓鱼行为后，我被吸引了。
“这不就是一个模拟器游戏么？”
难得有个能试试之前理解概念的工具，我跃跃欲试。甚至本着喜欢增加“游戏体验”的想法，还提出了“低分挑战”的概念。殊不知这激发了各位DAO友毁灭的本性，表过不提。
头脑一热，先冲一波
二话不说直接冲进入主页面。满满的末日废土风格的介绍，魔幻的黑绿色调点燃了我的中二细胞。Skip掉一切教学后直接进入熟悉的“数值捏脸”环节。本着之前的一些知识，我进行了以下的判定。
- Hatchers数量： 拉满。肯定人越多越好
- 起始Proposal数量：hmm，比Hatchers的一半略少就好。不然大家都来不及处理信息。
- Funding vs Reserve: 国库比例多一点好吧。
- Max Spending: 既然我从末日来。那么不要那么激进，约比1/4少一点吧
- Voting Speed: 给他们60天投票足够了
- Exit Tribute: 退出割它1/3 好像还行
于是我的第一个结果出来了（以下是截图是后补的，实际数值有所偏差。）
No Zuo No Die, Why Don’t Try
初次尝试后，让我对这个模拟器有了大概的概念。虽然分数接近600，我个人对于成果不满意。俗语说，初生牛犊不怕虎！我立刻开始第二次穿越之旅。
本次开局，我留意到设计者对于每一个参数都给予了专门的说明解释，甚至告诉我们理想的状态是怎么样的。一边读的时候，我一边比较起了【头铁莽冲第一波】时候的思路。
Hatchers数量？ 拉满。肯定人越多越好
- 这里说的是起始成员。人越多可以拿到更多的起始的Funding和Reserve资金。但这也意味着后面会有对Token价格有更大的不稳定影响。
狸：当时的理解不够长远，导致直接开启了我的过山车之旅。
起始Proposal数量：hmm，比Hatchers的一半略少就好。不然大家都来不及处理信息。
- 这个和起始成员是息息相关的。人少提案多，会导致通过的时间变长。反之，虽然通过速度提升，但也导致社群后面的后继之力不足，影响发展。
狸：相对而言我的方案属于后者。
Funding vs Reserve: 国库比例多一点好吧。
- Funding支持项目运作，Reserve用来保持货币的价格。
狸：完全忽略了流动性的这个概念，该死！
Max Spending: 既然我从末日来。那么不要那么激进，约比1/4少一点吧
- 这是单次处理提案可以用国库的钱的比例。比例越大，可以让大型项目通过，使得发展更好，但也烧钱也快。反之，则庞大项目可能无法通过。
狸：当时没有及时理清这个概念，单纯想慢慢的花。不知道23%是一个什么样的参数比例，但是应该是属于后者吧。。
Voting Speed: 给他们60天投票足够了
- 时间越长代表着每个代币的比重越重，但也更缓慢。反之，则速度快但代币权利比重轻。
狸：完全搞错了这个意思。
Exit Tribute: 退出割它1/3 好像还行
- 成员卖Token时候，回归国库的比例。
狸：在我的模型里面33%好像太少了。
经过了这一轮仔细阅读，我发现在概念上还有很多的盲区和错误。由于是边操作边阅读，于是已经有了第二波的测试。
极端的数值带来了极端的结果，分数只有约100分。是个失败的案例。
反思
比较了2轮的测试数据，我找到了很多自己的盲区，社群的变化远比我一开始想象的要复杂许多。此时我已经知道自己再尝试模拟器已经没有了实际的意义。太多的概念需要厘清，很多的数据需要测试，单纯的分数结果不是我想要的。
好在项目作者提供了大量的文章和衍生阅读材料来解释其参数的内容。后面的分析和理解我就不在此献丑了。
作为小白，我觉得这次的尝试非常有意义。它再一次的向我证明，Web3需要自己踏进来尝试。望以此体验报告抛砖迎玉，希望公会的每一个人都能参与进来。
欢迎大家来喷（DC: Yohji#1575）
2 进阶报告和Insights
不知道大家看完阿狸的玩耍体验有没有蠢蠢欲动点开游戏来一把的冲动呢？接下来附上进阶玩耍者咖啡、RebeccaWONG、Ricky的玩耍体验和思考报告。
2.1 咖啡：《代币经济设计挑战赛Report》
咖啡的进阶者报告中提到平台不足之处、模型评分机制特征、遍历组合的可行性与必要性、参数组合的研究方向，ta还提到金库变动和投票方式可作为感兴趣的小伙伴接下来的研究思考方向。在这两个遗留研究课题中，SeeDAO Insight & Research的成员对投票机制尤为关注。
2.1.1 传统投票制度
著名社会学家、经济学家戈登·塔洛克指出：投票机制是一种公共选择问题，其在民主体制下尤为重要。相同的投票人，即使在相同的个人意志选择下，由于不同的投票机制，将可能导致完全不同的投票结果，进而影响组织建设和社会发展。
结合该书内容，可以简单梳理几种投票制度的优缺点。为了更好地阐述，本文假设存在一个Voting DAO，其中有ABCD四个公会，现在他们需要进行投票决定一笔Funding排他性的给到哪一个公会使用。其中A公会有42人，B公会26人，C公会15人，D公会17人。接下来我们看看不同的传统投票制度将会带来什么样的结果：
1 多数制投票（Plurality Voting）：一人有一票的投票方式。表决时，投票人有一次机会对其中一项议题进行选择，得票最多的提案获得通过。显然这种情况下A公会最容易获得Funding，但是这种情况对于整个DAO社区来说，有26+15+17=58人（>42人）的利益并未得到保证和体现。换言之，社区58%的多数利益在一个看似民主合理的投票制度下没有得到体现，很难说这样的方式体现了公平。
2 排序复选制投票（Instant Runoff Voting）：也被称为“顺位同票制”或“优序投票制”。选民在选票上按喜好排列支持的候选项。点票时，首先将最少人排在第一位的候选者排除，重新排列选民的喜好，再将最少人排在第一位的候选者排除，直到剩下两位候选人为止。目前这种投票方式依然是许多主权国家（Eg：澳大利亚、爱尔兰等）在进行投票时所采用的机制。在这个假设案例中，我们认为每个公会的成员所投票的情况相同，如下图所示：
第一次计数，C公会获得的票数最少，于是被排除。这时，C公会的第二喜好是D公会。所以在第二次计数时D公会是17+15=32票，A公会42票，B公会26票。B公会票数最少，于是排除B公会。这时B公会的第二选择是C公会，但因为C公会已经被排除，所以看其第三喜好D公会。于是在第三次计数时，D公会是17+15+26=58票，A公会是42票。此时只剩下两个选项，所以可以进行最终计算，D58票 > A42票，D公会胜出。
这种投票方式确实克服了多数制投票中，社区58%的多数人的意志没有得到体现的弊端。但是，在一开始的喜好排名中，D公会17票，位于整个社区喜好排序的后32%处，而且从各个公会单独的喜好排名来看（A公会把D排在3，B把D排在3，C把D排在2，D把D排在1）。但就是这样的明显并不是大家所喜好的“黑马”却在排序复选制中最后成了胜出者。
3 孔多塞法（Condorcet Voting）：在前两种投票方法中，我们发现似乎都有无法克服的制度性弊端，于是法国数学家与政治家孔多塞发明了一种双序投票制度。在孔多塞投票制度下，投票者将候选项随自己的喜好而排名，例如第一意愿写“1”，第二意愿写“2”，如此类推。这种方法将每个选项与所有其他的选项成对比较，一次一个，而击败所有其他选项的选项便是赢家。只要一个选项在大多数选票上的位置高于另一个选项，那么它便击败了那个选项。还是以Voting DAO的例子来看，4个公会的100名成员都需要对四个公会的1-1配对选项进行投票。（同样认为一个公会中成员的投票情况一致，各工会的喜好情况如排序复选法中所示。）结果如下图所示：
于是，A公会获胜0次，B公会获胜3次，C公会获胜1次，D公会获胜2次。于是最终投票胜出的是B公会。孔多塞法通过1-1票对的方式，选出了社区中大家最不排斥的选项。但是，孔多塞法依然存在弊端，如果只有ABC三个公会，且ABC之间互相喜好，形成不断击败的循环，则会导致没有获胜者的孔多塞悖论。
2.1.2 Web3的投票现状
在最广为使用的投票治理平台Snapshot上，其为提案准备了以下投票制度：
单选投票：只选择一个选项。加权投票：将他们的票数分散到多个选项上。二次方投票：根据个人地址以及投票权来权衡结果。批准投票：批准一定数量的选项。排序选择投票：将不同的选择按其偏好的顺序排列。基本投票：能够弃权，同时仍然参与法定投票。https://docs.snapshot.org/proposals/voting-types
应该说，如果二次方投票这种方式，是随着区块链技术的发展才得以实现的新兴民主参与的手段（感兴趣的小伙伴可以查看V神撰写的相关文章），那么理应在Web3语境中被广泛使用。然而，我们发现在Snapshot上的提案，大多只选择了最基础的单选/基本投票模式，我们认为这可能是由于目前绝大多数Web3参与者对相关政治学知识并没有足够了解，没有合理的使用现有技术手段所造成的。这也是我们组织代币经济赛，普及在技术以外的知识和研究的原因。
2.1.3 Web3投票机制展望
SeeDAO Insight & Research还发现，目前Web3在投票和民主建设上还有一些值得关注且让人兴奋的进展。譬如，在波卡生态中所采用的加权信念乘数（conviction multiplier）投票制度。其在传统的信念投票基础上增加了更多“反巨鲸”的机制。
信念乘数是一种将权力分配，向个人用户倾斜的方法。在去中心化系统中，一人一票/一元一票乃至二次方投票法等方式都无法完全避免女巫攻击。信念投票虽然可以一定程度上将参与者为组织所做的贡献体现在投票结果中，但当面对巨鲸的“钞能力”时，个体的力量依然微弱。而信念乘数一定程度上可以遏制这种现象。
例如，如果参与者A真的很希望某项提案不要通过，并且其只拥有100 代币。在信念乘数机制下，A可以选择 10 倍的信念乘数进行投票。那么，A的投票将具有10倍的 “虚拟权力”。 相当于A用 100 代币实现了与不选择叠加信念杠杆，但持有10000代币的巨鲸相同的投票权重。为此，A的代币将被锁定大约 1500 天，将近 4 年。与之相对的，为了进一步体现“信念”的意义，确实让真正关心一件事情的参与者的意志得到体现。信念乘数机制还设定了可以在不锁定任何代币的情况下进行投票。但这时投票的权重将会只有正常权重的1/10。这种机制不得不说相对较为激进，颇有“匹夫一怒”的味道。但其体现了在Web3 去中心化的理念下，技术确实可以为对抗集中的authority提供一些可行的途径。
目前在SeeDAO即将举办的孵化器大赛中，参赛者可以通过递交白皮书详细阐述项目如何利用Web3的技术手段，探索新的Blockchain-based治理手段。SeeDAO Insight & Research期待在大赛中看到更多有趣的治理模型，也希望本文梳理的投票机制可以为参赛者在模型设计中有所启发。
2.2 RebeccaWONG：《繁荣与崩溃：token模型设计中机制协调的重要性》
RebeccaWONG 从token设计时需考虑的重要原则——机制协调性开展讨论。另外SeeDAO Insight & Research特别认可Rebecca所指出的：自人类发明了“交易”以来，金融行为与交易行为就是伴生关系。但目前涉足Web3 进行模型设计的参与者，往往会忽视甚至刻意对商业模型和金融模型进行了分离设计，从而保证“机制性坐庄”的赢率，进而导致所设计的经济体ponzi化，以及随之而来的死亡螺旋。
首先我们并不否认，在Web3和Crypto语境下技术的发展带来了金融模型构建的全新方式，进而催生了金融模型先于商业模型的发展模式。正如A16Z近期发布的加密2022报告中所述：在Web3的环境下，代币的价格的上涨推动人们对项目的兴趣，然后推动想法和活动，进而促使商业模式的创新。
然而，如果我们以传统金融分析的视角来看待目前的Web3生态就会发现：绝大部分项目并没有实现商业模式的价值捕获。换言之，我们只看到代币经济的高速空转，而在利润表上的Income部分几乎为0，ROE=net income/net equity=0。就算是放开思路放宽标准，认为用户购买代币入场是项目的income，代币的价值捕获，兼具了预收账款的负债属性，也具有所有者权益的属性。那么，对一个Web3项目来说，具有了一个相当夸张的项目经济杠杆=asset/net asset。这也是受到市场热捧的Web3项目巨大造富效应的源头。
然而，这种金融模式先行的方式，如果项目方在巨大的经济效益前“不思进取”，那么就会导致项目的代币并没有成为联通系统内产生的产品服务与系统外的价值进行交换的桥梁媒介。代币的购买者选择购买、持有代币的理由，并不是对项目商业模式的认可或者对其未来可能实现的社会价值贡献的预期。项目的开发者/贡献者，通过代币经济获得的收益，也不是来自于其所做贡献与社会系统的交换。
以近期被广泛讨论、颇受争议的稳定币类项目为例。如果简单的把项目的商业模型看做项目背后的价值支撑，用中心化和去中心化作为第二条划分的维度，那么现有的货币体系可以放入下图所示的坐标分类系统中。
1694年，为了进行英法战争，英国王室向伦敦1286个商人，以股份制计息8%的形式借贷了一大笔战争款项。这项贷款促使了英格兰央行的诞生。该银行发行的英镑一开始只是用来记录黄金的单位，于是其价值波动极大，难以广泛使用。于是，时任英国皇家铸币局局长的牛顿，确定1英镑锚定7.32238克纯金，以政府法律的形式规定了英镑这种代币背后的价值，并以中心化的形式为这份价值支撑背书。人们不用再携带金币，用英镑就行，于是基于英镑的价值流转网络建立起来。
其实随着大英帝国在全球建立殖民地，作为各殖民地产出价值的中间交换物，英镑已经具有了与黄金脱钩的能力。相反，奥派经济学家认为，因为锚定黄金储备，其实会限制货币的发行，进而制约社会经济的高速发展。这项成就最终被在布雷顿森林体系后与黄金脱钩的美元实现。与黄金的脱钩，失去了硬通货的背后支撑，美元并没有崩溃，反而与全球化的进程同频共振让自己成为了国际贸易结算中无可替代的存在。是美元真的没有支撑在空对空转么？显然不是，从上文的描述可以看到，虽然没有了黄金这种难以转移依靠共识体现价值的支撑物。但依靠美元作为价值流转中介的全球经济体系都成为了美元的背后支撑。
同样，类似的情况发生在去中心化的Web3语境中时，无支撑的算法稳定币比有支撑的USDT，应该有更诱人的前景。这种观点也符合哈耶克的理想货币体系理论。然而，至少现阶段我们看到算法稳定币的死亡螺旋本质上的原因是，其既没有实物的支撑物，也还没有落地的商业模式支撑。因此，SeeDAO Insight & Research认为，我们不应该将Web3项目的经济体系和商业体系完全剥离，做成传统公司stock的形式，同时持续的做实际落地的建设才应该是Web3参与者应该坚持的正道。
2.3 Ricky：《用机器人游玩 DAO Commons Simulator 心得》
来自SeeDAO开发者公会的Ricky，用不一样的玩法通过脚本来探索游戏。ta从技术面探索治理参数，并从经济面回顾脚本探索的意义。Ricky进行此次游戏的方式很难不让人联想到量化决策的一些思路。人们总说，学了再多的道理，也走不好这一生，为什么那么多定量的道理和策略无法在社区治理中得以落地实现，本质上是因为没有被量化。一旦标准无法被量化，就容易向情绪化的行为方式倾斜。冲冠一怒，all-in虽然看起来十分的“爽文”，但在社会决策中往往并不能“大力出奇迹”。
用量化的思维指导行为的目的是：把情绪关进制度的笼子，以追求长期的符合预期的收益。然而，人力终有尽头，我们的大脑“计算机”并不是为了进行天量的简单重复的回溯计算而设计。所以当进行量化研究时，我们必须依靠计算机辅助系统的帮助。但即便有了计算机的参与，在量化策略领域依然有一个无法克服的不可能三角：高回报，高成功和高触发。
高触发指的是，我们依靠计算机辅助系统设计的量化策略总是能满足条件而引发操作。高成功指的是，一旦这个策略得以触发，有高概率能获得正收益。而最后的高回报指的是，这种量化的策略在成功执行后，其带来的无论是经济效益还是社会福祉的回报数量都十分巨大，然而这种回报可能为正，也可能为负。
在交易领域，机构最喜欢使用的高频交易策略就是选择了高触发和高成功而放弃了每次执行策略时获得的回报量。保留高回报和高成功则是“三年不开门，开门吃三年”。而放弃高成功，选择高触发和高回报，则可能只有Utility Function中风险厌恶系数A为负值的风险喜好者才愿意选择这种策略。此处，U为一种策略最后的效用，E(r)是预期的收益。
那么当把这种计算机辅助的决策思维带入社区治理时，高频交易策略可能并不是最合适的选择。正如中国古文所说“治大国如烹小鲜”，社区往往经受不住反复的治理策略调整。其实用金融的思维来看也很好理解这一点，就是摩擦成本过高，所以在治理中并不能选择高频的策略。那么最后剩下的就只能是利用计算机的辅助，采用“高成功”+“高回报”的制度政策设计方式。
由此，SeeDAO Insight & Research认为，虽然Web3是建立在区块链、智能合约这一系列技术创新之上，但Web3与其说是工程技术创新，更接近社会工具的创新。而社会并非机器和程序，人才应该是其本质核心。这种将人和计算机有机结合，并最终为创造更多社会福祉而努力的思想其实和控制论的相关理论是一致的。Web3的builder理应不光在技术上进行创造，也应该具有哲学思想层面的指导。在此，我们推荐关注SeeDAO组织的治理工程师训练营，其从维纳的理论思想如何指导Web3建设，到相关治理、设计工具，再到相关案例剖析都有涵盖。
最后，我们希望通过本次比赛和这篇小小的总结文章，能让更多的人对代币经济、治理和人机结合的思想进行思考。
感谢您的阅读。
参考阅读：
The Magic Behind the Commons Simulator
The Commons Simulator Game is LIVE!
*通讯作者
**本报告不够成任何投资建议和参考
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