August29,2022MikeAntolin
DataSource:FootprintAnalytics-ShibaInuDashboard
2020年8月,一個名為"Ryoshi''的匿名人士或團體推出了基于memecoinDOGE的token?ShibaInu。在15個月內,該token從0.000000000056美元上漲至0.00007959美元的歷史新高,使其成為第二大memecoin,因為它在峰值時積累了超過65億美元的市值。
Memecoins最大的優勢是活躍的社區,所以很多人以此判斷Memecoins適宜投資。現在,ShibaInu迅速為其社區建立一個生態系統,該生態系統自其DEX推出僅13個月以來,就已經擁有了NFT、流動性池子、治理token以及未來推出穩定幣和元宇宙的計劃。
以后,它可能會與頂級的DeFi和GameFi生態系統齊頭并進,使SHIB成為加密貨幣行業的一個有趣話題。
什么是ShibaInu?
SushiSwap:借貸產品Kashi在去年12月就被棄用,請用戶盡快取款:金色財經報道,SushiSwap官方推特發布重要通知,借貸產品Kashi在去年12月就被棄用,不再進行維護。仍有資金借出Kashi的客戶,請盡可能取款。[2023/3/10 12:53:29]
ShibaInu是一種基于以太坊網絡去中心化的加密貨幣。SHIBtoken在ShibaInu生態系統中發揮著關鍵作用,因為它是其token的標準。
SHIB是Dogecoin的一個仿盤。該token的設計與DOGE相似,在市場上有大量的token供應,但也存在一些關鍵的差異。即是SHIB的供應量比DOGE少很多。與100,000,000,000DOGE相比,SHIBtoken目前只供應1,000,000,000個。ShibaInu的較低供應量使其在未來具有更高的潛在價值。
此外,ShibaInu團隊通過定期執行token銷毀或減少SHIB的供應,以維持其市值規模和長期價格。圖表顯示,他們會在幾周內銷毀掉超過10億個token。最重要的是,他們還在2022年的加密貨幣寒冬發起了每周銷毀活動。
欺詐者利用馬斯克關于“Shiba”的推文進行欺詐,每筆交易費用高達99%:PeckShield發推稱,欺詐者利用馬斯克先前關于“Shiba”的推文宣傳BabyDogeFloki代幣,并進行欺詐。據悉,該代幣的每筆交易流動性費用高達99%。請注意防范風險。[2021/7/15 0:54:56]
WeeklyBurn-SHIB
從成立到2021年的牛市達到頂峰,它的市值超過了400億美元。
更令人注意的是,它在2022年的嚴重熊市中證明了自己是一種較為穩健的加密貨幣。下圖顯示,它在2022年的加密貨幣崩盤期間保持了約50億美元甚至更高的市值。下圖顯示是它自成立以來的每日市值。
SHIBDailyMarketCap
ShibaInu被設計成一種memecoin,它在這方面取得了成功。該token在社交媒體上獲得了大量的關注,甚至得到了一些名人的認可。從2021年3月27日開始,它擁有約7300名關注者,到2022年8月增長到340萬關注者。在17個月內,其Twitter關注增長超過58,804%以上。
SushiSwap發起財庫多元化融資提案,提議進行 6000 萬美元戰略融資:據官方消息,SushiSwap社區治理人0xMaki發起財庫多元化融資提案,提議從財政部撥出6000萬美元代幣給機構投資者和社區成員,其中最多1000萬美元分配給社區成員,這些代幣將有6個月封閉期,并分18個月線性解鎖。該融資將在SushiSwap的IDO發行平臺MISO上進行,最低投資額為25萬美元,已確定的21個戰略投資者有LightspeedCapital、BreyerCapital、Spartan等。之后,0xMaki針對社區討論中融資額過高的討論,回復稱降低6000萬美元的最高上限,以30%的折扣為基礎,有5000萬美元的資金被上面列出的基金確認。0xMaki稱將推出投票選項,具體取決于進展情況。[2021/7/11 0:43:12]
此外,與去年推出的數百種memecoins不同的是,SHIB是一種功能性加密貨幣,可以用來購買商品和服務。類似著名的科技公司,如Newegg、Twitch和AMC影院。
SHIB是Shiba生態系統的基礎性加密貨幣。該token給ShibaSwapDEX提供動力,并用于推動生態系統中的其他應用。
LBank藍貝殼于5月17日18:00首發YOOSHI:據官方公告,5月17日18:00,LBank藍貝殼首發YOOSHI,開放USDT交易,5月17日16:00開放充值,5月19日14:00開啟提現。
LBank藍貝殼將于5月17日18:00開啟“充值&交易YOOSHI瓜分10,000 USDT”活動。活動期間,用戶凈充值數量不少于100,000,000枚YOOSHI ,可按凈充值量獲得等值1%的YOOSHI的USDT空投獎勵,單個用戶最高獎勵200 USDT。本部分總獎池4,000 USDT;交易賽將根據用戶的YOOSHI交易量進行排名,前30名可按個人交易量占比瓜分6,000 USDT。詳情見官方公告。[2021/5/17 22:11:32]
ShibaInu生態系統
ShibaInu生態系統仍處于早期發展的階段。然而,該項目背后的團隊已經在短時間內取得了重大進展。
除了他們的token和DEX平臺外,他們在社交媒體上的社區人數還在繼續增長。如果我們看一下ShibaInu的Twitter關注這和Reddit訂閱者的月度統計數據,它都是向上走的趨勢,如下圖所示。
yearn.finance:開發人員已為SushiSwap測試新ETH/DAI保險庫:yearn.finance轉發推特稱,我們很高興與大家分享,工程師Andy已開發并正在為SushiSwap測試一個新的ETH/DAI保險庫。您可以將SushiSwap ETH/DAI資金池養殖(farm)起來,以賺取更多的ETH/DAI SLP代幣。[2020/11/10 12:08:19]
ShibaInu-SocialMediaStatistics
ShibaSwapDEX已經上線運行,而且團隊正在努力開發新的功能和應用。未來,Shiba生態系統計劃提供廣泛的產品和服務,包括:
Shiboshis:官方NFT系列
DigLiquidityPool:通過向其生態系統提供流動性,用戶可以獲得BONE等獎勵。
BuryStake平臺:用戶可以鎖定token以獲得收益
DoggyDao:讓用戶參與ShibaInu生態系統的重大決策中來
除了SHIB外,我們應該分析BONE和LEASH的市值表現,以全面了解ShibaInu生態系統。值得注意的是,根據下圖數據,即使在2022年的加密貨幣熊市期間,也沒有出現過價格大幅下跌的情況。
LEASH&BONE-MarketCap
ShibaInu團隊由經驗豐富的開發人員和加密貨幣愛好者組成,他們致力于建立一個世界級的生態系統。另一個值得關注的點是其招聘人員的進展。在過去的三個月里,ShibaInu已經招了原在索尼和Technicolor擔任重要的顧問和專家的人員。這意味著ShibaInu非常重視他們的元宇宙計劃。
什么是ShibaSwap?
ShibaSwap是一種新的去中心化交易所,它允許用戶以無信任和安全的方式交易各種數字資產。該平臺建立在以太坊區塊鏈之上,利用0x協議提供去中心化、無需信任的交易體驗。
ShibaSwap的目標是為加密貨幣提供一個安全的交易所,同時保持其去中心化。ShibaSwap得到了幾個幣種的支持。ShibaInu(SHIB)、DogeKiller(LEASH)和Bone(BONE)三個token為ShibaSwap平臺提供動力。這三種token共同促進了一個開放、可靠和有利可圖的生態系統。
ShibaSwap是一個用戶友好的DEX。它為用戶想要交換的加密貨幣提供了更多選擇。
什么是Leash?
LEASH最初被設置為與狗狗幣價格掛鉤的變基token。然而,該團隊改變策略,將總供應量限制在約107,000個token。基于供需理論,這種極低的供應量創造了稀缺性,從而解釋了其高昂的價格。在2021年5月,它的歷史最高價超過7,000美元。
它是一種ERC-20token,也用于促進流動性。當用戶向ShibaSwap上的資金池提供流動性時,他們會收到xLEASHtoken作為回報。可以質押這些token,以賺取資金池中產生交易費用的一部分。
目前,LEASH的總供應量只有107,646個,而ShibaInu的token有數萬億。
錢包的數量開始,隨著時間的推移逐漸增加。
TotalAddressesofBONE
由于BONE依然是一個相對較新的token,我們還看到大鯨的持有量持續減少,這也降低了價格操縱的幾率。下圖顯示了這種大鯨持有量的趨勢。
TopBoneAddressesbyBalance
ShibaInu生態系統的預測
根據我們目前看到的數據,ShibaSwapDEX有可能成為最受歡迎的加密貨幣交易所之一。除了其低費用和用戶友好的界面,ShibaSwap在未來有能力吸引大量的用戶。
ShibaInu生態系統中錢包地址數、熊市表現、關鍵員工的聘用以及社區不斷壯大的趨勢,都是其會在區塊鏈世界中可持續性發展的有力跡象。該團隊致力于建立一個世界級的生態系統,每一步都有社區在背后的支持。
ShibaInu的未來前景很好,因為他們將開發自己的穩定幣和元宇宙板塊。如果用戶正在尋找一個可以投資的加密貨幣項目,ShibaInu擁有很好的基礎數據和財務數據。
值得注意的是,加密貨幣市場是非常不穩定的,價格可能會出現很大的波動。因此,在投資任何資金之前,請務必親自進行研究。
本文來自FootprintAnalytics社區貢獻
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