首發 | 一種構建比特幣鏈上數據指標的思路與實踐_比特幣

比特幣鏈上數據有多種常見指標，也有多篇文章對此進行了介紹。但大多數鏈上數據指標在時間刻度上是比較粗糙的，其數據常常以“天”為間隔，使得其對交易市場的刻畫比較粗略。

本文嘗試將某些鏈上數據與其他指標相結合。在這一思路下得到更為豐富的數據，以此形成的新指標可以較為細致地描述比特幣市場。而對于該市場的更深入的刻畫，或許能為監管機構提供更多的參考。

下面，我們嘗試將大額轉賬數據與現貨市場整體買盤數據相結合，構建一個新的鏈上數據指標，在這里暫稱其為“下跌威脅指標”。

一、下跌威脅指標

當巨額比特幣轉入交易所時，很有可能會砸盤，使得比特幣價格大幅下跌。那么，何種數量的比特幣能被稱為“巨額”？比這少一些的數量的比特幣轉入交易所時，會對價格造成什么影響？更少的比特幣轉入交易所時，情況又如何呢？

為了回答上述問題，我們需要定量地分析數據，嘗試構建“下跌威脅指標”。

1、比特幣大額轉賬數據

我們將轉賬的比特幣統一轉換為美元，以便比較。

根據50萬美元以上的鏈上轉賬數據，將交易所轉至交易所的轉賬數據剔除，即可獲得真正的“轉入交易所的比特幣”和“轉出交易所的比特幣”的數量。

LBank藍貝殼于4月10日01:00首發 BOSON，開放USDT交易:據官方公告，4月10日01:00，LBank藍貝殼首發BOSON(Boson Protocol)，開放USDT交易，4月9日23:00開放充值，4月12日16:00開放提現。上線同一時間開啟充值交易BOSON瓜分10,000 USDT。

LBank藍貝殼于4月10日01:00開啟充值交易BOSON瓜分10,000 USDT。用戶凈充值數量不少于1枚BOSON ，可按凈充值量獲得等值1%的BOSON的USDT獎勵；交易賽將根據用戶的BOSON交易量進行排名，前30名可按個人交易量占比瓜分USDT。詳情請點擊官方公告。[2021/4/7 19:54:33]

例如，下圖展示了2021-05-2716:16:50至17:58:47的相關數據：

圖1

LBANK藍貝殼于3月22日18:00首發 DORA，開放USDT交易:據官方公告，3月22日18:00，LBANK藍貝殼首發DORA(Dora Factory)，開放USDT交易，現已開放充值。

資料顯示，Dora Factory 是基于波卡的 DAO 即服務基礎設施，基于 Substrate 的開放、可編程的鏈上治理協議平臺，為新一代去中心化組織和開發者提供二次方投票、曲線拍賣、Bounty 激勵、跨鏈資產管理等可插拔的治理功能。同時，開發者可以向這個 DAO 即服務平臺提交新的治理模塊，并獲得持續的激勵。[2021/3/22 19:07:06]

圖2

此時間段流入交易所的總量為30,534,683.28美元，流出交易所的總量為38,240,227.26美元，流出交易所的更多。

2、現貨市場整體買盤數據

將Binance、Bitstamp、Bittrex、CoinbasePro、Gemini、Huobi、Kraken和OKEx交易所的比特幣現貨數據匯總，得到市場整體情況指標，并將其掛單量的單位統一為美元，以便比較：

動態 | 可信教育數字身份在廣州白云區首發 采用區塊鏈等技術:12月25日，可信教育數字身份(教育卡)廣東省應用試點首發儀式與應用研討在廣州市白云區舉行。

據介紹，可信教育數字身份融合采用國產密碼、區塊鏈等核心技術，創新簽發“云計算、邊緣計算、移動計算”網絡環境下的一體化數字身份，實現一體化密鑰管理，構建“可信教育身份鏈”。（中國新聞網）[2019/12/25]

圖3

上圖僅展示了比特幣現貨市場高于1萬美元的掛單情況，而在實際運用中，我們是把所有的現貨掛單都納入了計算。上圖的數據已經做了聚合處理。為了美觀，報價只顯示至小數點后第1位，因此沒有聚合在一起的掛單在報價上是不同的。此外，圖中不同交易所間存在買價高于賣價的情況，這說明存在一定的套利空間。

在此工作的基礎上，我們可以很容易地得到現貨市場整體買盤數據，從而體現買方的整體市場深度，以之后某時刻為例：

圖4

上圖中，依然把比特幣轉換為美元計算，以便比較。當然，賣方的數據也能得出，但這不屬于本文討論的范疇。

首發 | 《一起來捉妖》中玩家達到22級將會接觸到專屬貓的玩法 ?:今日騰訊上線首款區塊鏈游戲《一起來捉妖》，經金色財經查證，游戲中玩家達到22級將會接觸到專屬貓的玩法，而非此前官方對外宣稱的15級。除了誘貓鈴鐺召喚出的0代貓以及部分通過運營活動獎勵的專屬貓以外，游戲中所有的貓默認都是未上鏈狀態。未上鏈的貓不能出售，也無法進入市場與其他玩家配對；但是你可以使用這些貓與你的QQ/微信好友進行配對，產出新的小貓。使用道具“天書筆”可以將你的貓記錄到區塊鏈。當貓被記錄到區塊鏈以后，這些貓就可以進入市場，通過配對賺取點券，或者出售賺取點券。專屬貓是否上鏈，并不影響它的增益效果。但只有上鏈后，它才能面對全服務器所有的玩家進行繁殖、交易。

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《一起來捉妖》中的專屬貓玩法，基于騰訊區塊鏈技術，游戲中的虛擬數字資產得到有效保護。此外，基于騰訊區塊鏈技術，貓也可以自由繁殖，并且運用區塊鏈技術存儲、永不消失。[2019/4/11]

3、下跌威脅指標

將上述比特幣大額轉賬數據和現貨市場整體買盤數據結合在一起，考慮流入交易所的大額轉賬能夠擊穿何種深度的買方掛單，就可以得出下跌威脅指標。

在這里，有幾方面還需要考慮：

首發 | 螞蟻礦機S17性能曝光 采用全新散熱技術及全局優化定制方案:金色財經訊，日前，比特大陸即將發布的螞蟻礦機S17性能曝光。據螞蟻礦機S17產品經理朋友圈稱，新品將采用新一代散熱技術及全局優化定制方案。據了解，該散熱技術可能是指芯片的封裝技術，也有可能是機器的散熱結構設計。至于S17產品“全局優化定制”方案未有細節透露。有聲音評價，這或許是為決戰豐水期做出的準備。[2019/3/22]

比特幣大額轉賬數據的起始時間

比特幣大額轉賬數據從何時起納入計算？

例如，出現瀑布行情后，可認為之前的大額轉賬數據已經發揮了作用，因此瀑布行情后的大額轉賬數據可以視為將對今后產生影響，將其納入到下一輪的計算之中。

什么程度的下跌行情能稱為瀑布行情？

在兩三年前，比特幣價格較低，長期處于橫盤且價格波動很小時，幾百美元的行情變動就可以稱之為瀑布行情。現在，其價格在高位震蕩，幾千美元的行情變動或許才稱得上是瀑布行情。因此，對瀑布行情的判斷依據是變化著的，應該根據現有的市場數據對其進行定義。

流入交易所的比特幣都用于砸盤嗎？

流入交易所的比特幣可能是用于砸盤，也可能是用于在期貨或期權上建倉、補充保證金等用途。本文提供一種方法進行探討：將指標分為三種等級：保守、平衡、激進。

例如，在保守級別中，假設所有流入交易所的大額轉賬都是希望用于砸盤的，那么其中一部分可能將在期貨合約上做空，另一部分在現貨市場上拋售。這時可使用一個系數來分配投入到期貨和現貨中的量。此級別下的量化策略應能優先滿足所投入資金的低風險的需求。

流出交易所的比特幣對行情的影響如何？

一般認為，流出交易所的比特幣代表著人們的惜售行為，這使得市場上的比特幣現貨流通量下降，有利于其價格的上漲。因此，可以考慮再增加一個新的限制。

例如，考慮流出交易所的比特幣和流入的之間的數量對比情況，確定市場是屬于偏多或是偏空的情況。

4、小結

綜上所述，我們對下跌威脅指標的細節問題進行了闡述。這些細節問題都可以進行更加細致的討論，產生更加具體的定量分析結果，但由于篇幅所限，這里就不再贅述了。

本文并不準備固化該指標的具體模型。讀者可以根據自己對上述細節問題的思考，建立適合于自身的下跌威脅指標，以便靈活地處理相關問題。

以我們的下跌威脅指標模型為例，北京時間2021-05-3111:14:13時，流入交易所的大額比特幣轉賬的可能的賣出量約為10,089,095美元，這能夠將現貨市場整體買盤由買1價的34464.62美元砸至34308.00美元，其價格有下跌156.62美元的風險。如此小的價格波動對量化策略的影響有限，但當計算所得的價格下跌幅度較大時，應對策略的選擇做出一些調整。

最后，市價買單當然也會對比特幣的價格產生影響，但本文只先討論現貨市場整體買盤限價單的情況——可能的比特幣砸盤數量，在短時間內會對買盤的限價單產生重要的影響，依此構建的指標已經具有一定的參考價值。而涉及到進一步考慮市價買單的更復雜的情況，則是另外一篇文章的內容了。

二、在本文的思路下構建其他鏈上數據指標

1、構建有效地址平均交易量指標

比特幣每日有效地址是有名的鏈上數據指標。它描述了在任何給定日期參與比特幣轉移的不同地址的數量。在此指標中，每個地址一天僅計算一次，且資產的發送者和接收者都被計算在內。我們將2021.3.5至2021.5.31的該指標的數據繪圖如下：

圖5

但僅靠每日有效地址指標來刻畫比特幣的轉移情況是片面的。我們不僅要考慮“量”，還得考慮“質”，因此還需要每日交易量指標。

每日交易量指出了每日比特幣在網絡上發生的所有交易中的總代幣數量。我們將上述相同時間段的該指標的數據繪圖如下：

圖6

按照本文構建鏈上數據指標的思路，我們將以上兩個指標結合起來考慮，將每日的交易量除以有效地址，從而得到有效地址平均交易量指標，這樣便可從一個新的維度更加細致地考察比特幣的轉移情況。將該新指標的數據繪圖如下：

圖7

2、構建流入和流出交易所速率指標

在上文所舉的例子中，2021-05-2716:16:50至17:58:47內，流入交易所的比特幣總量相當于30,534,683.28美元，流出交易所的為38,240,227.26美元。

按本文的思路，將這些數據與時間相結合，即可得出流入和流出交易所速率指標。例如，考慮每10分鐘流入和流出交易所的比特幣的數量，就得到了對應的流入和流出速率，從而可由一個新的角度來刻畫市場情況。

三、結論和討論

按照兩個指標/兩類數據結合運用的思路，本文將大額轉賬數據與現貨市場整體買盤數據相結合，構建了“下跌威脅指標”，從而考察了流入交易所的大額比特幣轉賬的可能賣出量能導致的現貨市場整體買盤的價格下跌程度。實際上，根據這些數據還可以進行更細致的討論。例如，進一步分析哪些交易所的比特幣流入量較大；這些流入量中更可能用于砸盤的數量；這些交易所的市場深度分別可能受到的影響。

此外，本文還簡要討論了有效地址平均交易量指標、流入和流出交易所速率指標的構建，希望能夠起到拋磚引玉的作用。

按照本文構建鏈上數據指標的簡單思路，我們得到了更為豐富的數據，這樣便從新的維度更加細致地描述了比特幣市場，這或許能為監管機構提供更多的參考。

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