揭秘2019比特幣鏈上數據：全球礦工全年總收入約52億美元，Coinbase成“吸金王”_比特幣

“比特幣是過去十年間表現最佳的資產。”美林證券和彭博社都得出了這樣的結論。如果從漲幅來看，確實如此。比特幣從1美元到近20000美元只用了短短6年時間，但不可忽視的另一面是，比特幣從20000美元回到3000美元也只需要1年時間。比特幣過山車式的行情，同樣在2019年上演。幣價的起起伏伏之間，普通用戶、“巨鯨”、交易所和礦工各自上演了怎樣的故事？PAData與專注于區塊鏈交易的一站式數據服務平臺Chain.info一起回顧2019年比特幣鏈上數據并發布“2019年比特幣鏈上數據榜單”。上篇我們提到了年度重磅數據，2019年比特幣鏈上交易突破1億筆，全球實際市場規模近4萬億美元，相當于A股總交易額的1/4左右。

本文為下篇，展示交易所和礦工這些職業玩家的2019年變遷。

PADataInsights：

澳大利亞已經使用央行數字貨幣eAUD進行第一筆外匯交易:金色財經報道，區塊鏈基礎設施供應商Canvas在一份聲明中說，加密貨幣基金經理DigitalX和TAF Capital將eAUD與穩定幣USDC進行了第一筆外匯交易，Canvas報告，這筆交易是即時結算的，外匯交易是目前正在進行的一系列測試的一部分，標志著澳大利亞已經使用央行數字貨幣eAUD進行第一筆外匯交易，且被用于使用以太坊第二層區塊鏈的美元穩定幣的交易。[2023/5/18 15:10:28]

全球礦工月均總收入4.61億美元手續費僅約占2.8%

2019年比特幣鏈上交易總手續費達到了1.56億美元，其中6月份達到了3521.72萬美元，5月份達到了3317.99萬美元，兩個月的合計總手續費占全年手續費的43.84%。但全年手續費最低的1月份僅有237.20萬美元，因此，從每月手續費的總額來看，每月的差異較大。以更接近平均水平的中位數來看，全年每月鏈上交易總手續費約為853萬美元。

GMX V2 測試網已向公眾開放:5月17日消息，去中心化衍生品協議 GMX 的 V2 版本測試網已向公眾開放，用戶可在 Avalanche Fuji 測試網上進行測試，V2 版本的新功能包括市價訂單、限價訂單、止盈止損訂單等。此外，V2 版本將實施資金費用以平衡多空比。用戶除了嘗試進行合約交易外，也可以測試提供流動性的功能。[2023/5/18 15:09:40]

從每日手續費的環比變化來看，值域分布較廣，這意味著每日總手續費的變化比較劇烈。總手續費是每筆交易的手續費之和，對于一個塊來說，就是每個塊的第一筆交易，也即其多少和交易量并沒有直接關系，而是和交易筆數和網絡擁堵狀態有關。手續費日均波動較大可能也暗示每日交易筆數波動較大，或者網絡運行狀態不甚穩定。

手續費是礦工收入的一個組成部分，礦工收入的另一個部分來自出塊獎勵。2019年每挖出一個塊，系統會獎勵給礦工12.5個比特幣。

礦工的收入浮動與幣價波動基本一致。根據統計，全球礦工全年總收入約為52.09億美元，月均收入約4.61億美元。其中，7月份是礦工收入最高的一個月，全球礦工的總收入達到了6.57億美元，收入最高的7、8、9三個月也是全年幣價最高的三個月。2月份則是礦工收入最低的一個月，全球礦工總收入只有1.96億美元。

當前DeFi協議總鎖倉量跌至430億美元附近:金色財經報道，defillama鏈上數據顯示，當前DeFi項目總鎖倉量（TVL）為432億美元，24小時內跌幅為3.07%。鎖倉量資產排名前五：MakerDAO（67.8億美元），Lido（59.2億美元），Aave（45.2億美元），Curve（37.2億美元），UniswapV3（36.5億美元）。[2022/11/14 12:59:53]

目前，礦工收入依然主要依賴系統獎勵，手續費平均只占礦工收入的2.8%左右。但隨著比特幣網絡每四年獎勵減半一次，手續費會逐漸成為礦工收入的主要來源。如果減半不能帶來幣價上漲，那么礦工的收入壓力將會增大，不排除由此造成交易費用上漲的可能，這將會影響比特幣網絡的運行。

擬以170億美元收購Unity的AppLovin推出NFT市場Vessel:10月4日消息，面向開發者的移動貨幣化平臺 AppLovin 宣布通過其子公司 OpenVessel Technologies, LLC 推出 NFT 市場及錢包一體化平臺Vessel，讓用戶可以輕松訪問定制的 NFT 并支持開發者購買、出售和交易他們鑄造的 NFT。目前，Vessel 已通過 Apple 和 Google Play 應用商店審核并上線。

此前報道，移動貨幣化平臺 AppLovin 于 8 月宣布擬以約 170 億美元收購 Unity。AppLovin 去年以 10.5 億美元從 Twitter 收購移動廣告公司 MoPub，并在 2020 年收購移動游戲開發商 Machine Zone。[2022/10/5 18:39:28]

Coinbase全年流入的存量資金最多國內三大所資金往來頻繁

吳昌碩文化藝術基金會推出數字藏品:金色財經報道，據上海市吳昌碩文化藝術基金會官方公眾號，上海市吳昌碩文化藝術基金會策劃推出“吳昌碩傳世名作數字特展”，并將海派巨擘吳昌碩的8件傳世繪畫和6件傳世印章制作成數字藏品發行，全面展現了海派巨擘吳昌碩“詩、書、畫、印”四絕的藝術造詣，限量發行28000份。目前所有數字藏品均已售罄，銷售額達358.4萬元。[2022/5/29 3:48:57]

雖然比特幣的全球市場規模已經接近4萬億美元，但這仍然是一個小眾市場，尤其在近兩年比特幣“出圈”效果不佳，用戶規模并沒有實質性突破的情況下，存量博弈成為了比特幣交易市場的現狀。

Chain.Info通過機器學習算法已經建立了包含1000萬余個地址標簽的全球交易所錢包數據庫。截至1月14日，交易所中鏈上BTC余額最多的是Coinbase，共有約98.13萬個比特幣，其次是Huobi和Binance，分別擁有鏈上余額33.67萬個比特幣和24.74萬個比特幣。Bitfinex、Bitstamp、Kraken、Bittrex、Bitflyer、OKEx和Coincheck分列4-10位，鏈上余額都超過3萬個比特幣。

根據對交易所全年流入和流出資金的統計，2019年Binance流出到其他交易所的比特幣最多，達到了約25.69萬個，其次是Huobi，流出到其他交易所的比特幣約為24.34萬個，OKEx流出到其他交易所的比特幣約為18.03萬個，Coinbase只流出3.19萬個，Kraken只流出1.91萬個。

從其他交易所轉入的比特幣來看，OKEx接收的其他交易所轉出的比特幣最多，達到了25.69萬個，其次是Binance，接收了17.32萬個，Huobi和Coinbase分別接收了11.39萬個和11.26萬個。

如果將流出到其他交易所的比特幣和接收來自其他交易所的比特幣的差值視為交易所全年在存量市場上獲得資金，那么根據計算，全年Huobi在存量市場上流出了12.95萬個比特幣，同為國內三大所的Binance也流出了8.37萬個比特幣，另外，Upbit也流出了3.08萬個比特幣。

另一方面，Coinbase成存量市場最大贏家，2019年全年凈流入的存量資金達到8.07萬個比特幣，其次是Bittrex和Bitstamp，全年凈流入的存量資金都超過了3萬個。國內三大所中只有OKEx有凈流入的存量資金，但僅有1893個比特幣。

PAData將全年各交易所間的轉賬繪制成網絡，箭頭表示轉賬方向，線條粗細代表轉賬額多少。交易所在資金網中的位置越靠近中心意味著其在整個網絡關系中的地位越核心，反之，越靠近外圍意味著其在整個網絡關系中的地位越邊緣，與其他交易所的互動越不活躍。

雖然國內三大所在存量市場上的表現平平，但三者依然是比特幣交易網絡中的中心，互相大額資金往來頻繁。其中，Huobi全年向OKEx大額轉賬862次，累計轉賬金額達到了9.79萬比特幣，Huobi全年向Binance大額轉賬630次，累計轉賬金額超過了9.18萬比特幣。OKEx全年向Huobi大額轉賬590次，累計轉賬金額約為5.98萬比特幣，Binance全年向OKEx大額轉賬557次，累計轉賬金額約為6.21萬比特幣。這四種比特幣資金流向是2019年交易所之間大額轉賬次數和轉賬金額最多的四種流向。

除此之外，Upbit流向Bittrex的比特幣也不少，全年大額轉賬445次，累計轉賬金額3.99萬比特幣。2019年“收割”存量資金最多的交易所是Coinbase，其中Binance、Bitstamp、OKEX和Huobi都“貢獻”了超過1萬比特幣，Binance“貢獻”最多，累計超過3.19萬比特幣。

另外值得關注的是交易所資金流向背后的比特幣地域流動。根據統計，2019年Binance流向Bitstamp、Bitfinex和Coinbase的比特幣總額達到了10.68萬比特幣，占Binance“失守”的存量資金總額的41.57%。如果算上Binance流向Bitflyer、Bithumb、Bittrex、Coincheck、Kraken、Poloniex、Upbit這些國外交易所的資金，總額達到了15.90萬比特幣，占Binance流向交易所總金額的61.90%。Huobi流向這些交易所的資金總額約為5.03萬比特幣，占流向交易所總金額的20.67%，OKEx流向這些交易所的資金總額約為5.59萬比特幣，占流向交易所總金額的31.05%。雖然Huobi和Binance在2019年同樣“失守”了存量市場，不過Huobi流出的資金主要被國內另外兩大交易所Binance和OKex吸收，而Binance流出的資金更多被國外的交易所吸收。

數據說明：

這里使用了Fruchterman-Reingold算法布局社會網絡關系。

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