Economía de un token viral: del contrato al post-mortem

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Esta guía es un hilo transversal del programa, no un curso paralelo. Conecta lo que ya se construye en Solidity y Foundry con microestructura de mercado, contenido social, actividad on-chain, seguridad y análisis posterior.

Todo ejemplo es ficticio y toda operación se ejecuta en local. No hay recomendación de inversión, promesa de rentabilidad ni instrucciones para manipular un mercado.

1. Cinco etiquetas que no significan lo mismo

Estas categorías describen la narrativa o función declarada. No sustituyen el análisis del contrato, la distribución, los derechos jurídicos ni el comportamiento real.

Un mismo activo puede recibir varias etiquetas. La prueba útil no es el nombre, sino: qué derecho representa, quién lo puede cambiar y qué deja de funcionar si el token no existe. Si nada deja de funcionar, el token probablemente es narrativa o financiamiento, no infraestructura necesaria.

2. El ciclo completo y dónde se estudia

flowchart LR
  I["Idea y narrativa"] --> T["Token y tokenomics"]
  T --> C["Creación local"]
  C --> L["Liquidez y lanzamiento simulado"]
  L --> S["Contenido social"]
  S --> Q["Comunidad y búsquedas"]
  Q --> A["Actividad on-chain"]
  A --> M["Mercado y valoración"]
  M --> P["Post-mortem"]
  P --> I

3. Laboratorio A: crear y observar un token sin dinero real

El repositorio usa EVM local, Solidity y Foundry. No añade una implementación Solana porque no es el stack práctico del programa. La comparación sirve para no trasladar conceptos entre redes como si fueran idénticos:

Recorrido reproducible

cd labs/08-protocols
forge test -vvvv

La prueba testTokenCapAndTransfer crea el contrato, acuña a alice, transfiere a bob y demuestra que el suministro no puede superar el cap. La prueba testTokenPauseDocumentsEmergencyAuthority demuestra que:

1. una wallet no autorizada no puede pausar;
2. durante la pausa no se puede acuñar ni transferir;
3. al reanudar, las transferencias vuelven a funcionar.

La traza de Foundry cumple el papel de explorador local: muestra llamadas, emisores, receptores, reverts y eventos. En una testnet, la misma evidencia aparece en el explorer de esa red mediante dirección de contrato y transaction hash; no se necesita mainnet.

Qué sucede cuando distintas wallets adquieren el activo

En una compra desde un AMM ocurren dos capas distintas:

1. La wallet firma una transacción que entrega el activo cotizado al pool.
2. El contrato del pool calcula la salida según sus reservas y comisión.
3. El token emite un evento Transfer(pool, wallet, cantidad).
4. balanceOf(wallet) sube y balanceOf(pool) baja.
5. El pool conserva menos token y más activo cotizado; por eso cambia el precio marginal.
6. Un indexador lee los eventos y actualiza holders, volumen y actividad.

Una wallet nueva no equivale a una persona nueva. La misma persona puede controlar muchas wallets, un exchange puede concentrar a miles detrás de una sola dirección y un bot puede crear direcciones a bajo costo.

4. Tokenomics antes de narrativa

La ficha mínima debe declarar:

• suministro máximo y circulante;
• decimals y unidades base;
• asignación inicial por grupo;
• vesting y desbloqueos;
• autoridad de mint, pausa, upgrade, metadata y tesorería;
• condiciones para renunciar, rotar o someter cada autoridad a multisig/timelock;
• uso verificable y alternativa sin token;
• política de comunicación sin promesas de precio.

La narrativa puede explicar propósito y cultura; nunca debe ocultar poderes del contrato, concentración, compensaciones pagadas a promotores ni conflictos de interés.

5. Liquidez, AMM y bonding curves

Un pool de liquidez contiene dos reservas. En el AMM de producto constante del curso, x · y = k: comprar token reduce x, aumenta y y eleva el precio marginal y / x. La operación grande recibe peor precio porque recorre una parte mayor de la curva.

Una bonding curve es una regla que relaciona cantidad emitida o disponible y precio. Puede usarse para emisión primaria, mientras un AMM facilita intercambio secundario entre dos reservas. Ambos son contratos con una curva; no son sinónimos. En los dos casos hay que preguntar quién recibe el activo cotizado, quién puede cambiar la fórmula y qué ocurre al vender.

Cuatro cifras que un panel suele mezclar

Supongamos un token ficticio con:

• 1 000 000 unidades circulantes;
• 10 000 000 de suministro máximo;
• pool con 100 000 TOKEN y 5 000 unidades cotizadas;
• precio marginal 5 000 / 100 000 = 0,05.

Por tanto:

MARKET CAP ≠ LIQUIDEZ
MARKET CAP ≠ DINERO DISPONIBLE PARA RETIRAR
FDV ≠ CAPITAL INVERTIDO

Si se vende el 10 % del circulante (100 000 TOKEN) al pool del ejemplo y se ignoran comisiones, la salida no es 5 000, como sugeriría multiplicar por el precio. Es 2 500: la propia venta duplica la reserva de token y recorre la curva. Una venta mayor recibe cada vez menos por unidad.

6. Caso sintético: atención, máximo y drawdown

El siguiente caso no pertenece a ningún token real. Sus cifras salen de labs/15-tokenomics/viral-token-cycle.mjs y existen para poder repetir y refutar el análisis.

pnpm lab:token-viral
node --test labs/15-tokenomics/viral-token-cycle.test.mjs

El máximo sintético supera 11 000 % respecto del inicio. Esa cifra no demuestra que once mil por ciento del market cap haya entrado como dinero: en el máximo, la valoración supera 6 millones y la liquidez marcada es de unos 110 mil. Luego las ventas recorren la curva en sentido contrario y el precio cae mucho antes de que pueda “retirarse el market cap”.

Viralidad: una secuencia temporal no basta

En la serie, audiencia, búsquedas, wallets, volumen y precio aumentan alrededor del mismo momento. La correlación audiencia/volumen es alta. Aun así, no sabemos si:

• el contenido causó compras;
• el movimiento de precio hizo viral el contenido;
• una campaña pagada impulsó ambos;
• bots generaron parte de las búsquedas, wallets o volumen;
• una noticia externa causó las dos series;
• los datos sociales fueron seleccionados después de conocer el precio.

Para hablar de causalidad haría falta una hipótesis previa, procedencia de datos, grupo de comparación o contrafactual, orden temporal, variables de confusión y pruebas de robustez. La formulación profesional es: “el aumento coincide temporalmente con”, no “el video provocó”.

7. Riesgos: señal, límite y prevención

Una señal inicia una revisión; por sí sola no prueba intención ni identidad.

Este programa no implementa snipers, wash trading, promoción coordinada ni extracción de liquidez maliciosa. Los estudia como amenazas mediante escenarios deterministas.

8. Post-mortem reproducible

El informe final debe separar:

1. Hechos: reservas, eventos, hashes, balances, supply y timestamps observados.
2. Indicadores: concentración, sincronía, circularidad, slippage y anomalías.
3. Inferencias: explicaciones que dependen de supuestos declarados.
4. Hipótesis: causalidad o coordinación pendiente de evidencia adicional.

Incluye una línea temporal, cambios de autoridades, liquidez inicial y final, distribución, precio máximo, drawdown, volumen bruto frente a volumen económico, decisiones tomadas y controles que habrían reducido el daño. No atribuyas una wallet a una persona sin evidencia externa legítima.

9. Fuentes primarias y técnicas

• ERC-20, interfaz, eventos y metadata opcional — https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-20
• Ethereum.org, estándar ERC-20 — https://ethereum.org/developers/docs/standards/tokens/erc-20/
• OpenZeppelin, ERC20Pausable y control de acceso — https://docs.openzeppelin.com/contracts/5.x/api/token/erc20
• Uniswap v2, AMM de producto constante y reservas — https://developers.uniswap.org/docs/protocols/v2/overview
• Solana, mint authority y freeze authority (comparación conceptual) — https://solana.com/docs/tokens/basics
• NIST, diseño experimental y por qué correlación no implica causalidad — https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/ppc/section1/ppc136.htm
• CFTC, advertencia sobre pump-and-dump en tokens de baja liquidez — https://www.cftc.gov/LearnAndProtect/AdvisoriesAndArticles/beware_virtual_currency_pump_dump.html
• FTC, fraudes con criptomonedas y señales de prevención — https://consumer.ftc.gov/consumer-alerts/2022/06/spotting-ftcs-most-reported-crypto-scams

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