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研報 | 加密貨幣流動性分析:BTC、ETH和穩定幣是流動性最好的資產_加密貨幣

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Time:1900/1/1 0:00:00

主要結論:

1、相對于交易量,滑點是一個更好體現流動性的指標。

2、流動性最強的資產與流動性最差的資產,兩者差距600倍以上。

3、市值更高的資產和穩定幣有更好的流動性。

1.??如何測量流動性

為了測量流動性,本報告使用滑點指標來衡量買賣單對價格的影響。

1.1.?滑點定義

滑點是指預期的交易價格與實際交易價格的差值。深度好、流動性高的訂單滑點較低,而深度交差、流動性低的訂單具有很高的滑點。

?1.2.?滑點的計算

首先,我們每小時對訂單采取高精度的快照。然后,我們計算1萬美元訂單的滑點,并對該滑點一個月以上的數據求平均值。有關更多細節,請看后面章節。

研報:HT有望成為加密貨幣世界“新十年”核心資產:7月28日,據研究報告《下注加密新十年核心資產:通縮的生息資產HT》指出,以HT為代表的一系列幣種,已經良好地具備在加密貨幣世界新十年成為“核心資產”的條件。HT的生態具有高規格的價值注入,使其能夠在每年高速通縮的情況下,兼具生息的特點。

經過測算,在未來5年,HT很可能在目前基礎上實現每年4%~12%的通縮,則5年后HT保守預測可能僅剩約1.2億枚,是目前的61%。同時,HT持有者能夠獲取一個很有競爭力的生息增長,保守估計每年高達18.5%左右。因此,它將成為加密貨幣世界新十年最值得下注的新的核心資產。[2020/7/28]

?1.3.?滑點vs交易量

滑點是流動性的事前指標,而交易量是事后指標。使用交易量衡量流動性也會導致產生虛假交易量的負面激勵。我們相信滑點是一個更好的度量手段。

研報:中國央行即將發行的央行數字貨幣和Libra存在本質差別:零壹智庫發布研報《人民幣3.0——中國央行數字貨幣:運行框架與技術解析》,其中提到,中國央行即將發行的央行數字貨幣和Libra存在本質差別。中國央行數字貨幣是由中國央行發行的法定貨幣,是中央銀行的負債,由中央銀行進行信用擔保,具有無限法償性(即不能拒絕接受央行數字貨幣)。而Libra是一種尚未得到監管許可的數字貨幣。雖然Libra的價值與一籃子貨幣掛鉤,但它仍在很大程度上會對現有貨幣體系造成沖擊,擠占現有各國法定貨幣的使用空間。[2020/3/2]

2.??數據集

本報告的數據集包括資產、來源、時間段和精度。

2.1.?資產

基礎資產包括基于BTC交易對和基于USDT的交易對。如果某項資產有BTC和USDT兩個交易對,我們通過交易量加權求得該項資產的滑點。

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2.2.?數據來源

在這份報告中,我們使用了Binance2019年8月的數據。報告之后的版本可能包括來自其他交易對的數據。

2.3.?精度

使用不同的精度訂單數據。

3.??加密貨幣的流動性分布

流動性服從冪指數分布,其中超過80%的資產滑點大于5%,60%以上的資產滑點大于1%。

大摩研報:加密貨幣的興起可能改變央行應對金融危機的方式:摩根士丹利分析師Sheena Shah及其團隊近期發布的研報分析了央行使用加密貨幣的幾個可能的領域,其中最引人注目的潛在應用領域為貨幣政策領域。報告稱,各國央行可以使用加密貨幣,以便在未來一旦發生金融危機時能夠激進地降低利率,減輕危機的影響:“理論上,一個100%數字化的貨幣系統可以允許出現更低的負利率”。[2018/5/15]

圖1?加密貨幣的流動性分布

?4.??流動性排名前20的加密貨幣

BTC、ETH和穩定幣是流動性最好的資產。即使是流動性最好的代幣,彼此之間的滑點差距非常大。排名第11的資產的滑點是排名第10的2倍。比特幣的滑點比排名第20的資產好15倍。

圖2?流動性排名前20的的數字貨幣

5.??流動性排名倒數20的加密貨幣

長尾資產的流動性出現明顯的不足。而流動性問題的一個根本原因是缺乏有效的做市商。專業做市商沒有動力執行技術集成和對流動性差的長尾資產進行維護。

圖3?流動性排名倒數20的的數字貨幣

?6.??流動性與市值的相關性分析

流動性與市值呈強正相關關系,以8月份為例,流動性與市值的相關系數為0.76。但是也存在異常的情況,HarmonyProtocol(ONE)與MaticNetwork(MATIC)雖然市值非常低,但是他們的滑點也非常低,而DogeCoin(DOGE)與Dent(DENT)市值較低,但是滑點比較高。

圖4?排名前150的市值與流動性的相關性

7.??流動性與價格波動的相關性分析

價格波動與流動性并沒有顯著的關系。2019年8月價格的變化與流動性并不相關,因為加密貨幣在短期內有朝著相同方向波動的趨勢。

圖5?排名前150的價格波動與流動性的相關性

?8.??模型所運用的方法

8.1.?滑點的計算

我們通過Binnance交易所的WebSocketAPI獲取每個單一交易對不同的訂單數據和完整的交易數據。這使得我們可以重新模擬出2019年8月份的訂單和交易

。然后我們每小時對訂單進行快照,計算中間價格和執行價格百分比差的滑點,其中:

中間價格=/2

執行價格=10000美元訂單的實際成交價格

我們計算了賣單滑點和買單滑點,并將兩者求平均值,然后導出每個交易對的快照滑點。

?8.2.?回歸分析

因為我們每小時進行一次訂單快照,所以我們有720-744張給定月份的滑點數據。然后對一個月以上的數據求算術平均,從而計算每個交易對的月平均滑點。

9.??附錄:原始數據

作者:Hummingbot

編譯:Dcoin大幣研究院

Tags:加密貨幣數字貨幣LIBLIBRA加密貨幣市場總市值是多少數字貨幣被騙過程噓寒問暖LIBRAF價格libra幣官網

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