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山寨幣滑點超比特幣說明了什么?_加密貨幣

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比特幣的先發優勢帶來了巨大的網絡效應,這已經不是什么秘密了。但是,這些效應的真正優勢是什么?此前,我們曾發表過文章闡述過,比特幣相對較低的價格波動是一大優勢,不過流動性和滑點(滑移價差)是另外兩個值得關注的因素。

流動性是衡量人們能否在不引起價格劇烈變動的情況下,快速買入或出售某資產的一個有效因素。如果一個資產能夠及時出售或換取到另一種商品或服務,同時不對市場價格產生太大影響,那么這個資產就可以被視為流動性資產。傳統的法幣(現金形式)就是具備極高流動性的最佳案例,它可以用來直接購買商品和服務。而相比之下,房屋就是非流動性資產,因為要找到愿意按市場價格收購房屋的買家可能需要花上幾個月的時間。

聲音 | 分析師:XRP和ETH可能會推動山寨幣季節的發展:自9月初以來,比特幣市值占比已經連續七周降低。這導致許多人呼吁期待已久的“山寨幣季節”的開始。雖然還不能肯定地說山寨幣季節已經開始了,但相信一些山寨幣有很好的上漲潛力。正如加密愛好者Paddy Stash所言,這已經是山寨幣市值占比連續第七周上升,這表明“山寨幣季節”可能最終會開始。此外還概述了兩種可能推動山寨幣季節的加密貨幣:XRP和ETH。(Beincrypto)[2019/10/25]

而滑點一般就是流動性不足的一個副作用。滑點是指在當前市場匯率下,某交易所的預期價格與實際成交價之間的價差。例如,有人想要在某交易所出售價值 100 萬美元的某加密貨幣,如果他想快速完成交易,他可能不得不以低于市場價的價格賣出一部分,因為按最新成交價根本沒有足夠的買家。

聲音 | 交易員Peter Brandt:小心山寨幣的“互聯網泡沫”:據Cointelegraph報道,交易員Peter Brandt表示比特幣將繼續增長,但是山寨幣將不會受益。與2017年的上行周期不同,比特幣的收益不會對其他加密貨幣產生影響。比特幣從13800美元進行回調,許多山寨幣的跌幅遠遠超過比特幣。這種現象有一個經典的例子,即21世紀初的互聯網泡沫。在2001-2002年技術崩潰后,具有真正價值的網絡公司爆炸式增長,alt.com們則破產。現在需要小心山寨幣的“互聯網泡沫。”[2019/6/29]

聲音 | 澳本聰:山寨幣前景黯淡:據AMBCrypto消息,澳本聰在推特上表示,到2020年6月,山寨幣市場將開始“被淘汰”,因為山寨幣市場領導者要么逃離自己的項目逃走,要么最終鋃鐺入獄。此外他表示Monero(XMR)和Zcash(ZEC)這兩種幣將被控稅務欺詐罪。[2019/2/16]

許多加密貨幣能夠在全球范圍內以幾秒的速度輕松轉移,但其中大多數幣種的流動性卻極差。如上圖 Cryptowatch 的數據所示,比特幣是目前為止市場上流動性最強的加密貨幣——若排除 USDT ,比特幣更是如此。

以太是非穩定幣當中除比特幣之外唯一擁有 8 位數流動性的加密貨幣。而其他加密貨幣中,擁有超過 500 萬美元流動買單(Liquid Bids)的,只有萊特幣、瑞波、EOS 以及比特幣現金。

流動買單(Liquid Bids)是 Cryptowatch 定的一個指標,是該平臺追蹤到的市面上最佳出價在 100 基點內的所有買單的總和。流動賣單(Liquid Asks)也是同樣的概念。也就是說,這個數據能夠顯示訂單欄上各幣種按市價 1% 以內的價差交易的掛單量。

如果你在炒幣,并正在觀望某一加密資產的價格,那么你需要確定這個幣種是否有足夠的流通性,保證你能夠隨時退場。大部分加密資產的流動性都很差,所以要想在沒有滑點的情況離場怕是不容易。

所以,因流動性太差導致的進出場困難,讓這些山寨幣很難作為價值儲存工具。當你不接受高額價差就沒有地方換倉的時候,你認為你持有的還是幣的價值嗎?

這不是個理論上的問題。現實中,滑點的影響在各個加密貨幣相關的金融服務中都有體現。2017 年,BitPesa 的首席執行官 Elizabeth Rossiello 就曾表示,在整合新的加密貨幣到公司時,她必須務實。該公司自 2003 年起就開始為個人與機構提供比特幣流動性。

Rossiello 曾說道:“如果你能告訴我,所有人都在用這個幣,它流動性超級好,也沒有滑點,同時你在六個市場都有經紀人,這些經紀人能給你提供流動性,并且還能給我一定信用額度或者之類的好處——那么這生意我做。”

滑點也可以直接反映在各種加密貨幣服務的相關費用上。舉個例子,加密借貸平臺 Nexo 根據特定資產的流動性與價格波動率來確定貸款比例。存放比特幣的用戶能夠借到存入額 52.7% 的貸款,而存放恒星幣的用戶能借到存入額 17% 的貸款。在線上金融平臺 Uphold 上,類似 BAT 或者 Chainlink 這類小眾山寨幣的交易費是比特幣的兩倍多。

以上就是比特幣網絡效應的優勢在現實世界的案例。

LongHash,用數據讀懂區塊鏈。

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