區塊鏈: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_區塊鏈技術通俗講解舉例

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。?1.3.?滑點vs交易量

動態 | 中泰證券研報推薦區塊鏈產業投資機會:中泰證券最新研報認為，伴隨此次區塊鏈產業生態戰略的地位提高，應該從三條主線把握相關投資機會：1）區塊鏈技術作為新一代信息技術的后進之秀，及“核心技術自主創新重要突破口”的定調下，建議近期密切關注區塊鏈主題投資下的相關機會；2）建議關注受區塊鏈技術應用驅動的金融創新利好的大金融板塊；3）區塊鏈、5G及AI等信息技術已經成為謀求競爭新優勢的戰略方向在，建議持續關注以硬科技引領的科技創新類企業。（證券時報）[2019/10/27]

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。2.??數據集

分析 | 研報：區塊鏈將率先在金融、游戲、通證資產實現落地:2月20日消息，維京資本近日發布《2018區塊鏈年度報告 》，其中指出，2019年，在區塊鏈產業方面，區塊鏈將在金融、游戲、通證資產率先落地并且比過往任何時候都走得更遠，此外，還有物聯網、供應鏈、BaaS方面都是值得期待的領域。產業也會出現某種形式上的整合浪潮，在熊市背景下，有獨特競爭優勢、產品優勢的項目將會存活并成功。[2019/2/20]

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。2.2.?數據來源

聲音 | 中信證券研報∶監管完全擁抱數字貨幣似乎并未意味著利好:中信證券明明研究團隊最新報告指出，監管升級毫無疑問對目前的數字貨幣是較大的利空，但是監管完全擁抱數字貨幣似乎也并未意味著利好。如果投資者非常看好虛擬貨幣的前景，那么大概率后續還會推出清算、保密機制更加完善的升級版，若各國監管部門也看好虛擬貨幣前景而推出自己的數字貨幣，那對于現在的諸多數字貨幣而言，很難判斷究竟是利好還是利空。作為高風險資產，數字貨幣受全球金融市場避險情緒上升影響而價格下跌。[2018/12/6]

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

動態 | 多倫多上市公司研報：全球哈希率與比特幣價格差異顯著:據消息，近日多倫多上市區塊鏈投資公司Block One Capital Inc.發表了一篇關于加密貨幣采礦業的研究報告。研究顯示，隨著越來越多比特幣礦工的加入，哈希率迅速上升，采礦收益率迅速下降，因此，當下并不是投資挖礦業的好時機。同時，研究還顯示，采礦硬件在運營最初幾天利潤率最高，采礦設備的部署時機對收入影響極大。[2018/9/6]

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%。

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

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