數字貨幣: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

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

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]

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

動態 | 研報：春節當日上漲幾率高 春節期間走勢取決于時下市場環境:Gate.io研究院在今日發布的“比特幣春節假期價格走勢研究”中稱，在2011年到2018年的春節假期中，除2015年春節當日比特幣價格相比上一年春節當日價格下跌71%外，其余年份均有不同程度的上漲，平均漲幅為291.53% 。每年一季度，比特幣的價格漲跌情況仍受前一年市場環境（如市場情緒、政策、外界關注度等）的影響，春節前后漲跌互現，但春節當日相比春節前后一周上漲幾率偏高。[2019/1/21]

本報告的數據集包括資產、來源、時間段和精度。2.1.?資產

動態 | 幣安研究院項目研報中文版上線:今日，幣安研究院（Binance Research）項目研報中文版正式上線。據悉，中文版研報是由中文區區塊鏈愛好者發起并承擔翻譯工作，經社群與官方共同完成。[2018/11/29]

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

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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