
关于NFT流动性的研究
--Author:DaPangDun、zhihong、realAlitta 郑重提醒:本文很长,如果中间项目的介绍部分您不敢兴趣,可以跳过1、引言随着元宇宙概念的火爆,NFT(Non-FungibleToken:非同质化代币)成为2021年的热点之一,NFT市场也逐渐成为非常重要的领域。根据NFT数据公司Nonfungible.com的统计:2021年NFT交易规模达到170亿美元,2020年只有8200万美元,增长约210倍2021年属于NFT用户(持有或者交易NFT的人)的加密货币钱包数量已经超过250万个,一年之前只有8.9万个。买家数量从7.5万增加到230万NFT市场当前总市值约为170亿美金,占比加密货币市场总额~1%当然,随着NFT的发展,一个非常重要的问题逐渐显现出来: 【NFT的流动性问题】:在金融市场的任何产品,流动性都占据极其重要的地位。CZ关于流动性的看法2、思考及分析过程(团队)在看到这个课题之后,我和两位小伙伴(zhihong、realAlitta)准备进行细致的研究,我们按照以下的步骤进行投研分析:头脑风暴(初步讨论)搜集及查阅相关资料和信息整理信息...

关于币圈的套利模式
关于币圈的套利模式 ---DaPangDunBTC原创(twitter:@BxmZhao) 在币圈赚钱的道路上存在很多赛道,只要肯学习、肯思考、肯实践,一般来讲,都不会太差 上篇文章中讲到了资金费率套利,很多朋友感兴趣,所以特别写一篇专门关于套利的文章,详细讲一下我浅博的认知中所知道的币圈套利模式。如果你觉得好,请帮忙转发,谢谢!(原创不易!) (注:本篇文章很长,内容很多,需要一定的耐心。) 1、 什么是套利? 一种资产标的之间因为各种原因会存在局部不平衡的可能,但最终都将回归一致,利用这种必然回归的机制从而从这种机会中获利的方式就叫套利。 2、 币圈套利的发展 ---->搬砖套利 在币圈发展初期,各交易所之间同一资产之间经常出现比较大的价差,这时候通过“搬砖”的方式来获得价差就是搬砖套利。 举例:在A交易所BTC的价格是10000U,在B交易所BTC的价格是11000U,那么在A交易所买入1个BTC,然后提现到B交易所卖出,这样就可以获得利润。 优点:在早期,这种套利机会很多,而且由于深度问题,有的时候价差高的惊人,同时,该种套利模式比较简单,容易上手 缺点: 一是时间风险-...

ZK+隐私赛道研究报告
AUTHOR:DaPangDun(@BxmZhao),Elaine.eth(@elaineyang73),zhihong(@zhihong05) 请注意:本文内容较多,篇幅较长,请自行选择自己感兴趣的部分。因个人水平有限,若文章中出现明显的错误(包括但不限于概念错误、认知错误),请DM我指正,谢谢。 随着网络的普及,用户在网络上产生的数据量将越来越庞大,用户数据产生的价值也将越来越高。目前Web2的时代数据呈现垄断式的分布情况(由巨头把握),而区块链的完全公开透明解决了数据垄断,但却又带来了其他的问题:信息不对称导致被利用的负面影响(例如MEV攻击,DEX抢先攻击等)不希望将自己的交易数据或者其他web3数据展现给其他人的个体无法避免数据被采集需要对数据进行分对象授权的个体无法实现授权从这个角度来看,未来的用户数据应该是受到隐私保护的,用户有权决定是否展示自己的数据,数据到底展示给谁看。一、ZK的诞生及发展因为隐私的需求,诞生了ZK技术。ZK技术并不是一个很新的技术,在1985年就被提出,但是早期的零知识证明由于其效率和可用性等限制,未得到很好的利用,仅停留在理论层面。 直到近年...
ViewDAO是一个研究型DAO,主要进行项目分析、赛道调研、行业及数据分析并提供高质量的分析报告,我们致力于成为行业有影响力的研究型DAO组织。


关于NFT流动性的研究
--Author:DaPangDun、zhihong、realAlitta 郑重提醒:本文很长,如果中间项目的介绍部分您不敢兴趣,可以跳过1、引言随着元宇宙概念的火爆,NFT(Non-FungibleToken:非同质化代币)成为2021年的热点之一,NFT市场也逐渐成为非常重要的领域。根据NFT数据公司Nonfungible.com的统计:2021年NFT交易规模达到170亿美元,2020年只有8200万美元,增长约210倍2021年属于NFT用户(持有或者交易NFT的人)的加密货币钱包数量已经超过250万个,一年之前只有8.9万个。买家数量从7.5万增加到230万NFT市场当前总市值约为170亿美金,占比加密货币市场总额~1%当然,随着NFT的发展,一个非常重要的问题逐渐显现出来: 【NFT的流动性问题】:在金融市场的任何产品,流动性都占据极其重要的地位。CZ关于流动性的看法2、思考及分析过程(团队)在看到这个课题之后,我和两位小伙伴(zhihong、realAlitta)准备进行细致的研究,我们按照以下的步骤进行投研分析:头脑风暴(初步讨论)搜集及查阅相关资料和信息整理信息...

关于币圈的套利模式
关于币圈的套利模式 ---DaPangDunBTC原创(twitter:@BxmZhao) 在币圈赚钱的道路上存在很多赛道,只要肯学习、肯思考、肯实践,一般来讲,都不会太差 上篇文章中讲到了资金费率套利,很多朋友感兴趣,所以特别写一篇专门关于套利的文章,详细讲一下我浅博的认知中所知道的币圈套利模式。如果你觉得好,请帮忙转发,谢谢!(原创不易!) (注:本篇文章很长,内容很多,需要一定的耐心。) 1、 什么是套利? 一种资产标的之间因为各种原因会存在局部不平衡的可能,但最终都将回归一致,利用这种必然回归的机制从而从这种机会中获利的方式就叫套利。 2、 币圈套利的发展 ---->搬砖套利 在币圈发展初期,各交易所之间同一资产之间经常出现比较大的价差,这时候通过“搬砖”的方式来获得价差就是搬砖套利。 举例:在A交易所BTC的价格是10000U,在B交易所BTC的价格是11000U,那么在A交易所买入1个BTC,然后提现到B交易所卖出,这样就可以获得利润。 优点:在早期,这种套利机会很多,而且由于深度问题,有的时候价差高的惊人,同时,该种套利模式比较简单,容易上手 缺点: 一是时间风险-...

ZK+隐私赛道研究报告
AUTHOR:DaPangDun(@BxmZhao),Elaine.eth(@elaineyang73),zhihong(@zhihong05) 请注意:本文内容较多,篇幅较长,请自行选择自己感兴趣的部分。因个人水平有限,若文章中出现明显的错误(包括但不限于概念错误、认知错误),请DM我指正,谢谢。 随着网络的普及,用户在网络上产生的数据量将越来越庞大,用户数据产生的价值也将越来越高。目前Web2的时代数据呈现垄断式的分布情况(由巨头把握),而区块链的完全公开透明解决了数据垄断,但却又带来了其他的问题:信息不对称导致被利用的负面影响(例如MEV攻击,DEX抢先攻击等)不希望将自己的交易数据或者其他web3数据展现给其他人的个体无法避免数据被采集需要对数据进行分对象授权的个体无法实现授权从这个角度来看,未来的用户数据应该是受到隐私保护的,用户有权决定是否展示自己的数据,数据到底展示给谁看。一、ZK的诞生及发展因为隐私的需求,诞生了ZK技术。ZK技术并不是一个很新的技术,在1985年就被提出,但是早期的零知识证明由于其效率和可用性等限制,未得到很好的利用,仅停留在理论层面。 直到近年...

ViewDAO是一个研究型DAO,主要进行项目分析、赛道调研、行业及数据分析并提供高质量的分析报告,我们致力于成为行业有影响力的研究型DAO组织。
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------Produced by DaPangDunBTC & ZENG
上币安对于绝大多数的币种来说,应该是一个很期望的事情,尤其是对于Altcoins(意思是山寨币)。那么这些上币安的币到底表现如何?其中是否存在一些投资的机会? 本篇报告通过对于2020年-2021年币安新上的币种的数据进行搜集和整理,来分析币安上新的整体表现情况。 注意:所有分析基于数据而来的判断,非投资建议,请谨慎参考!
我们采用了2020-2021年所有上新的币种(包括正式区和创新区,也包括后期在币安下架的)。选取这个时间段的原因是这段时间是离我们比较近的,作为币圈风向标的BTC也在这段时间有着巨大的趋势效应。 本篇报告我们选取了币种对BUSD或者针对USDT的交易对,原因是大部分人是U本位思路,更侧重于去看币种的法币效应情况,后续我们会针对BTC的交易对做一个对照分析。 通过对于币安【币币交易】公告的爬取及时间的筛选,再配合人工筛查,我们得到的币种数据见*附录1*
我们选取搜集附录币种的日K数据,因为对于现货交易来说,日K是一个比较合适的操作间隔。接着我们通过自制的工具通过币安API调取相应的数据。
然后我们对数据进行有用数据的分析,主要包含【开盘价】【开盘日期】【第一天收盘价】【最低价】【最低价出现的日期】【最高价】【最高价出现的日期】上述数据用于币种整体表现的一个描述。
2021-12-17 引入【第一天收盘价】,原因是开盘价很多人认为是第一天买不到的,但是收盘价我们肯定可以以这个价位买到。感谢 @zliyclh的建议
为了发现是否存在投资机会,我们进一步计算出了【最低价针对开盘价的回调幅度】【最低价日期针对开盘价日期间隔】【最高价针对开盘价的上涨幅度】【最高价日期针对开盘价日期间隔】【最高价针对最低价的上涨幅度】【最高价日期针对最低价日期间隔】,通过这些数据来制定策略。 所得数据由于比较多,未放在报告附录中,如果您需要,可以联系我们索取。我们的联系方式是:@BxmZhao @ctguxl
通过选取的130个币种的最低价研究,我们得到如下数据:

其中:
针对开盘价:平均值:-15%;中位值:-47.59%
针对第一天收盘价:平均值:-52.97%,中位值:-56.83%
我们绘制了百分比的柱状图,如下:

结论: 1)我们可以看到,大部分情况下,开盘价并不是一个入场的好点位。 2)50%的币种要经历从开盘价格下降40%-80%幅度的回调。 3)有17%的币种开盘后不会低于开盘价,这些币种在此后的表现中的数据比其他币种的数据要好。当然,这些数据当中约50%是最近4个月内上币安的,所以这些数据需持续观察。
2021-12-17更新:
1)整体上来看,引入【第一天收盘价】对整体的结果影响不是特别大
2)主要影响的范畴是>0%的项目,这些项目很可能你无法买在开盘价
通过选取的130个币种的最低价出现日期相对于开盘日期间隔研究,我们得到如下数据:

其中:平均值:75天;中位值:51天
我们绘制了百分比的柱状图,如下:

结论: 我们可以看到,54%的币种会在2个月内出现最低点,3个月内出现最低点的概率是69%,5个月内出现最低点的概率是85%
通过选取的130个币种的最高价针对开盘价的上涨幅度进行计算,我们得到如下数据:

其中:
针对开盘价:平均值:1057%;中位值:177%
针对第一天收盘价:平均值:549%;中位值:125%
我们绘制了百分比的柱状图,如下:

结论:
1)我们可以看到,目前币安上的币只有3%的最高价低于开盘价,也就是说如果你能以开盘价格买入,有97%的概率在未来是盈利的。说币安强不是没有道理的。
2)50%的币种最高价会是开盘价的1-3倍,5-10倍的概率是17%,20-50倍的概率是8%
3)倍率均值是10倍左右,这可以看做是期望收益,这是非常吸引人的一个收益率。
2021-12-17 更新:
1)引入【第一天收盘价】后整体的变化依然不是很大
2)主要影响的是<1倍的百分比,也就是说如果你以第一天收盘价价格买入的话,你有14%的概率会亏损
3)第一天收盘价1-3倍的概率提升至63%
通过选取的130个币种的最高价出现日期针对开盘日期间隔进行计算,我们得到如下数据:

其中:平均值:137天;中位值:85天 我们绘制了百分比的柱状图,如下:

结论: 1)我们可以看到,35%的币种会在开盘后第一个月内到达最高点,在6个月内达到最高点的概率是67%,在9个月内达到最高点的概率是84% 2)第一个月和第6-9个月是两个明显的集中爆发区。我们分析可能的原因是:有些新币首先上市有热度,有资金进入,快速进入增长期,后续就开始疲软;有些新币刚开始表现平平,但是有资金在不断吸筹,在吸筹足够后进入拉盘期。 3)通过对于数据的更加细致的研究,我们发现如果爆发期在距离开盘比较远的情况下,最高价针对开盘价的平均倍率呈现越高的现象,一个可能的解释是:洗盘非常彻底,所以拉盘也会更加凶猛。
通过选取的130个币种的最高价与最低价进行计算,我们得到如下数据:

其中:平均值:1410%;中位值:644%
我们绘制了百分比的柱状图,如下:

结论: 1)我们可以看到,从底部上来,在6倍以内的概率达到了44%,接近一半 2)2-3倍和10-15倍及20-50倍是一个集中区,他们之间的倍率差异很大,整体呈现出一个离散型。可能的原因是:新币如果爆发,要么就是简单的几倍结束(有点类似于游资),要么就是会以很恐怖的倍率上涨(类似于价值发现)
通过选取的130个币种的最高价出现日期与最低价出现日期进行计算,我们得到如下数据:

其中:平均值:139天;中位值:114天
我们绘制了百分比的柱状图,如下:

结论: 1)我们可以看到,在最低价出现4个月内出现最高价的概率是57%,在6个月内的概率是73%,9个月内出现的概率是89% 2)前4个月和第6-9月是集中爆发区 3)如果超过9个月仍然没有强劲的上涨走势,那么再出现最高的可能性就很低了。
回应@zliyclh的问题
通过数据分析,我们得到如下结果:

**结论:**从数据上来看,最低价先出现的概率偏高一些,所以“有人说上币安就会下跌这种直观判断”也不是完全没有道理
这里我们并不是说在开盘那几分钟买到,而是指在开盘当天收盘前能不能按照开盘的价格买到,通过数据分析,我们得到如下结果:

**结论:**很多人凭直觉觉得开盘当天基本是不可能以开盘价买到币种的,事实上,我们从数据上看,有41%的概率是可以的,接近50%。
有时候直觉也是恨不可靠的
以上是我们根据数据初步分析得到的大部分结论,您可以根据上述结果来分析是否存在投资的机会,并合理制定投资策略。
注意:本报告所有取的得数据来源于币安API数据及公告数据,不保证完全没有数据错误,同时,分析的结论不作为投资的依据。
附录1:币安上新(2020-2021)币种列表

------Produced by DaPangDunBTC & ZENG
上币安对于绝大多数的币种来说,应该是一个很期望的事情,尤其是对于Altcoins(意思是山寨币)。那么这些上币安的币到底表现如何?其中是否存在一些投资的机会? 本篇报告通过对于2020年-2021年币安新上的币种的数据进行搜集和整理,来分析币安上新的整体表现情况。 注意:所有分析基于数据而来的判断,非投资建议,请谨慎参考!
我们采用了2020-2021年所有上新的币种(包括正式区和创新区,也包括后期在币安下架的)。选取这个时间段的原因是这段时间是离我们比较近的,作为币圈风向标的BTC也在这段时间有着巨大的趋势效应。 本篇报告我们选取了币种对BUSD或者针对USDT的交易对,原因是大部分人是U本位思路,更侧重于去看币种的法币效应情况,后续我们会针对BTC的交易对做一个对照分析。 通过对于币安【币币交易】公告的爬取及时间的筛选,再配合人工筛查,我们得到的币种数据见*附录1*
我们选取搜集附录币种的日K数据,因为对于现货交易来说,日K是一个比较合适的操作间隔。接着我们通过自制的工具通过币安API调取相应的数据。
然后我们对数据进行有用数据的分析,主要包含【开盘价】【开盘日期】【第一天收盘价】【最低价】【最低价出现的日期】【最高价】【最高价出现的日期】上述数据用于币种整体表现的一个描述。
2021-12-17 引入【第一天收盘价】,原因是开盘价很多人认为是第一天买不到的,但是收盘价我们肯定可以以这个价位买到。感谢 @zliyclh的建议
为了发现是否存在投资机会,我们进一步计算出了【最低价针对开盘价的回调幅度】【最低价日期针对开盘价日期间隔】【最高价针对开盘价的上涨幅度】【最高价日期针对开盘价日期间隔】【最高价针对最低价的上涨幅度】【最高价日期针对最低价日期间隔】,通过这些数据来制定策略。 所得数据由于比较多,未放在报告附录中,如果您需要,可以联系我们索取。我们的联系方式是:@BxmZhao @ctguxl
通过选取的130个币种的最低价研究,我们得到如下数据:

其中:
针对开盘价:平均值:-15%;中位值:-47.59%
针对第一天收盘价:平均值:-52.97%,中位值:-56.83%
我们绘制了百分比的柱状图,如下:

结论: 1)我们可以看到,大部分情况下,开盘价并不是一个入场的好点位。 2)50%的币种要经历从开盘价格下降40%-80%幅度的回调。 3)有17%的币种开盘后不会低于开盘价,这些币种在此后的表现中的数据比其他币种的数据要好。当然,这些数据当中约50%是最近4个月内上币安的,所以这些数据需持续观察。
2021-12-17更新:
1)整体上来看,引入【第一天收盘价】对整体的结果影响不是特别大
2)主要影响的范畴是>0%的项目,这些项目很可能你无法买在开盘价
通过选取的130个币种的最低价出现日期相对于开盘日期间隔研究,我们得到如下数据:

其中:平均值:75天;中位值:51天
我们绘制了百分比的柱状图,如下:

结论: 我们可以看到,54%的币种会在2个月内出现最低点,3个月内出现最低点的概率是69%,5个月内出现最低点的概率是85%
通过选取的130个币种的最高价针对开盘价的上涨幅度进行计算,我们得到如下数据:

其中:
针对开盘价:平均值:1057%;中位值:177%
针对第一天收盘价:平均值:549%;中位值:125%
我们绘制了百分比的柱状图,如下:

结论:
1)我们可以看到,目前币安上的币只有3%的最高价低于开盘价,也就是说如果你能以开盘价格买入,有97%的概率在未来是盈利的。说币安强不是没有道理的。
2)50%的币种最高价会是开盘价的1-3倍,5-10倍的概率是17%,20-50倍的概率是8%
3)倍率均值是10倍左右,这可以看做是期望收益,这是非常吸引人的一个收益率。
2021-12-17 更新:
1)引入【第一天收盘价】后整体的变化依然不是很大
2)主要影响的是<1倍的百分比,也就是说如果你以第一天收盘价价格买入的话,你有14%的概率会亏损
3)第一天收盘价1-3倍的概率提升至63%
通过选取的130个币种的最高价出现日期针对开盘日期间隔进行计算,我们得到如下数据:

其中:平均值:137天;中位值:85天 我们绘制了百分比的柱状图,如下:

结论: 1)我们可以看到,35%的币种会在开盘后第一个月内到达最高点,在6个月内达到最高点的概率是67%,在9个月内达到最高点的概率是84% 2)第一个月和第6-9个月是两个明显的集中爆发区。我们分析可能的原因是:有些新币首先上市有热度,有资金进入,快速进入增长期,后续就开始疲软;有些新币刚开始表现平平,但是有资金在不断吸筹,在吸筹足够后进入拉盘期。 3)通过对于数据的更加细致的研究,我们发现如果爆发期在距离开盘比较远的情况下,最高价针对开盘价的平均倍率呈现越高的现象,一个可能的解释是:洗盘非常彻底,所以拉盘也会更加凶猛。
通过选取的130个币种的最高价与最低价进行计算,我们得到如下数据:

其中:平均值:1410%;中位值:644%
我们绘制了百分比的柱状图,如下:

结论: 1)我们可以看到,从底部上来,在6倍以内的概率达到了44%,接近一半 2)2-3倍和10-15倍及20-50倍是一个集中区,他们之间的倍率差异很大,整体呈现出一个离散型。可能的原因是:新币如果爆发,要么就是简单的几倍结束(有点类似于游资),要么就是会以很恐怖的倍率上涨(类似于价值发现)
通过选取的130个币种的最高价出现日期与最低价出现日期进行计算,我们得到如下数据:

其中:平均值:139天;中位值:114天
我们绘制了百分比的柱状图,如下:

结论: 1)我们可以看到,在最低价出现4个月内出现最高价的概率是57%,在6个月内的概率是73%,9个月内出现的概率是89% 2)前4个月和第6-9月是集中爆发区 3)如果超过9个月仍然没有强劲的上涨走势,那么再出现最高的可能性就很低了。
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通过数据分析,我们得到如下结果:

**结论:**从数据上来看,最低价先出现的概率偏高一些,所以“有人说上币安就会下跌这种直观判断”也不是完全没有道理
这里我们并不是说在开盘那几分钟买到,而是指在开盘当天收盘前能不能按照开盘的价格买到,通过数据分析,我们得到如下结果:

**结论:**很多人凭直觉觉得开盘当天基本是不可能以开盘价买到币种的,事实上,我们从数据上看,有41%的概率是可以的,接近50%。
有时候直觉也是恨不可靠的
以上是我们根据数据初步分析得到的大部分结论,您可以根据上述结果来分析是否存在投资的机会,并合理制定投资策略。
注意:本报告所有取的得数据来源于币安API数据及公告数据,不保证完全没有数据错误,同时,分析的结论不作为投资的依据。
附录1:币安上新(2020-2021)币种列表

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