Aturan cepat penilaian valuasi, mari kita lihat bagaimana kerangka ini digunakan:
Proyek atribut produk? Perkiraan sekitar 10 kali lipat dari laba tengah tahun.
Perusahaan biasa atau token? Gunakan 10 kali lipat dari PE tiga tahun ke depan sebagai referensi.
Memiliki keunggulan kompetitif, bisnis yang benar-benar kompetitif? Untuk kategori ini, bisa diberikan 20 kali lipat dari PE forward karena stabilitas dan ekspektasi pertumbuhan keduanya tinggi.
Sekarang ada variabel kunci—jika lingkungan tata kelola proyek ini berisiko, atau kebijakan memiliki ketidakpastian tinggi (istilahnya disebut mode negara mafia), maka harus dikurangi 30%, atau diskon 7 kali lipat.
Logika ini sangat berguna saat menilai proyek on-chain di berbagai tahap. Dari infrastruktur dengan arus kas stabil, hingga protokol baru yang pertumbuhan tinggi tetapi fluktuatif, penyesuaian multipler dan diskon dapat digunakan untuk menyaring secara cepat.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
20 Suka
Hadiah
20
8
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
DuckFluff
· 01-08 17:23
Model negara mafia ini keren banget, sebenarnya itu cuma diskon risiko kebijakan aja, kerangka ini memang punya nilai referensi untuk penilaian di dunia kripto
Lihat AsliBalas0
StableNomad
· 01-07 21:19
ngl potongan 30% untuk risiko regulasi adalah saat di mana kerangka kerja ini benar-benar menjadi nyata... semua orang mengabaikannya sampai mereka tidak melakukannya, mengingatkan saya pada UST di Mei lmao. penggandaan 20x pada keunggulan kompetitif terasa murah hati, secara statistik kebanyakan protokol tidak bertahan selama siklus bear pertama mereka utuh.
Lihat AsliBalas0
PumpStrategist
· 01-07 12:48
10 kali, 20 kali, diskon 30%, kerangka ini terdengar sangat menarik, tetapi dalam praktiknya, sinyal risiko sering diabaikan. Model negara mafia sangat penting — diskon 30% saja tidak cukup, jika distribusi chip menjadi tidak normal, posisi panjang yang sudah terbentuk bisa meledak dalam sekejap.
Lihat AsliBalas0
BearMarketSurvivor
· 01-07 05:57
Istilah negara mafia ini cukup keren, memang saat ini valuasi proyek di blockchain sepenuhnya bergantung pada kebijakan dan suasana hati pemerintah
Kerangka ini terlihat sederhana, tetapi dalam praktiknya mudah mengalami kegagalan, terutama dengan logika diskon 30%—kadang risiko jauh lebih besar dari 30%
Lihat AsliBalas0
MemeTokenGenius
· 01-07 05:56
Model negara mafia ini keren banget, langsung diskon 30% terlalu keras, tapi memang sesuai kenyataan
Lihat AsliBalas0
TokenomicsPolice
· 01-07 05:50
Model negara mafia ini keren banget, logika diskon langsung 30% itu keren banget, cuma nggak tahu gimana cara menentukan garis batasnya di mana
Lihat AsliBalas0
ImpermanentPhobia
· 01-07 05:41
Mode negara mafia nama ini keren banget haha, langsung diskon 30% nggak main-main
Lihat AsliBalas0
just_another_fish
· 01-07 05:31
Hmm, kerangka kerja ini memang bagus, tetapi dalam kenyataan siapa yang benar-benar bisa menilai diskon kebijakan secara akurat... seringkali setelah diskon, baru sadar telah tertipu satu gelombang
Aturan cepat penilaian valuasi, mari kita lihat bagaimana kerangka ini digunakan:
Proyek atribut produk? Perkiraan sekitar 10 kali lipat dari laba tengah tahun.
Perusahaan biasa atau token? Gunakan 10 kali lipat dari PE tiga tahun ke depan sebagai referensi.
Memiliki keunggulan kompetitif, bisnis yang benar-benar kompetitif? Untuk kategori ini, bisa diberikan 20 kali lipat dari PE forward karena stabilitas dan ekspektasi pertumbuhan keduanya tinggi.
Sekarang ada variabel kunci—jika lingkungan tata kelola proyek ini berisiko, atau kebijakan memiliki ketidakpastian tinggi (istilahnya disebut mode negara mafia), maka harus dikurangi 30%, atau diskon 7 kali lipat.
Logika ini sangat berguna saat menilai proyek on-chain di berbagai tahap. Dari infrastruktur dengan arus kas stabil, hingga protokol baru yang pertumbuhan tinggi tetapi fluktuatif, penyesuaian multipler dan diskon dapat digunakan untuk menyaring secara cepat.