
币安上市新币表现研究报告
------Produced by DaPangDunBTC & ZENG1、引言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!2、研究方法2.1 调研币种的选取我们采用了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*2.2 币种数据的搜集和处理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...

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-...
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。

币安上市新币表现研究报告
------Produced by DaPangDunBTC & ZENG1、引言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!2、研究方法2.1 调研币种的选取我们采用了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*2.2 币种数据的搜集和处理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...

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-...
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--Produced by DaPangDunBTC(@BxmZhao)
本篇将重点分析OKEX交易所IEO币种上新后的表现情况,并根据数据给出推导的结论。
我调取了OKEX有记录以来(我可以查到的记录)的所有IEO币种,时间跨度范围为【2019-7,2021-6】,但是我在调取API时发现,2018年1-15前的数据时没有的,所以为了统一,将时间跨度范围为【2019-2-1,2021-12-25】,所得到的数据为:


我们重点分析其二级市场的表现情况,这里,我将币种分为三个周期来进行分析:
1)短期:开盘后一周内 2)中期:开盘后三个月内 3)长期:开盘后的所有时间段
我力图通过三个周期内的相关数据来发现不同周期内蕴含的获取收益的机会,主要的数据依然是K线中体现的相关数据,此次我还将引入【总市值】这一数据。
请注意:所有数据基于我自身的整理和分析,不保证数据完全准确,也不保证分析的结论成立。事实上,由于样本数量少,未来的验证情况可能会出现较大程度的偏差。因此,请谨慎参考本篇的内容作为投资建议。
此次的比对标的我选择的是【开盘当天的收盘价】,得到数据如下:

如果以开盘当天的收盘价买入,那么在未来6天的收益情况(以收盘价为准)如下:

平均值为:第二天(-1.9%),第三天(-5.9%),第四天(-6.4%),第五天(-8.9%),第六天(-11.8%),第七天(-14.5%)
可以看出,大部分币种的收益曲线是一个向下走的过程,而且大部分币种的曲线在零轴下。
统计数量:

因此,针对7天内的表现情况:
1)从均值看:收益率为负,且呈现递增的趋势,短期基本没有参与价值!
2)会有部分币种出现正收益,但是涨幅也不大,大部分币种的走势是呈现为一个下跌的状态。
我统计三个月内相关币种的最高价、最低价及相应出现的日期,得到数据如下:

最高价先出现的币种个数:10(占比62.5%),最低价先出现的币种个数:6(占比37.5%)
接着,我们依然以第一天收盘价为买入的情况,能获得最大收益为:

平均收益(修正前):66.8%,平均收益(修正后):58.5%
最高收益为295.9%(WGRT),最低收益为0.9%(ICP)
然后,我们统计第一天收盘价为买入的情况,会获得最大亏损为:

平均亏损(修正前):-55.1%,平均亏损(修正后):-58.3%
最大亏损为-97.3%(CRV),最小亏损为-11.3%(DEP)
我们来直观看一看3个月内各个币种的K线走势:

如果我们以跌(D),涨(U),震荡(S)来进行分类的话:
跌:7,涨:2,震荡:7
因此,针对90天内的表现情况:
1)90天内能获得的最高收益的平均值修正前为66.8%,修正后为58.5%,相对来说,具有一定的参与价值。币种间表现分化很大,因此,选择合适的币种非常重要。
2)大部分币种在前90天会产生大幅度的回调,平均回调幅度修正前-55.1%,修正后-58.3%,因此入场时间比较重要。
3)最高价先出现的概率占据62.5%,从另一个侧面反应,后续下跌的概率偏高。
3)总体来说,前90天的币种表现盈亏比表现接近1:1,对于参与市场而言,这很难是一个好的比例。
我统计了相关币种开盘后所有数据中的的最高价、最低价及相应出现的日期,得到数据如下:

接着,我们依然以第一天收盘价为买入的情况,能获得最大收益(包含修正前和修正后)为:

平均收益(修正前):281.5%,平均收益(修正后):201%
最高收益为1786%(DEP),最低收益为0.9%(ICP)
然后,我们统计第一天收盘价为买入的情况,会获得最大亏损(包含修正前和修正后)为:

平均亏损(修正前):-87%,平均亏损(修正后):-95%
最大亏损为-99.5%(ETM),最小亏损为-12.2%(DEP)
回调幅度超过70%的个数:15(占比94%),超过80%的个数:14(87%),回调幅度超过90%的个数:10(占比62%)
因此,针对长期IEO币种的表现情况:
1)目前的数据显示最高收益的平均值为2.8倍,最大亏损的平均值为-87%,如果算上时间成本,盈亏比较低。
2)大部分币种经历了太深度的回调。
从长期来看,参与OKEX IEO(这里指的是二级市场交易)盈亏比不好,很难有造富效应。

--Produced by DaPangDunBTC(@BxmZhao)
本篇将重点分析OKEX交易所IEO币种上新后的表现情况,并根据数据给出推导的结论。
我调取了OKEX有记录以来(我可以查到的记录)的所有IEO币种,时间跨度范围为【2019-7,2021-6】,但是我在调取API时发现,2018年1-15前的数据时没有的,所以为了统一,将时间跨度范围为【2019-2-1,2021-12-25】,所得到的数据为:


我们重点分析其二级市场的表现情况,这里,我将币种分为三个周期来进行分析:
1)短期:开盘后一周内 2)中期:开盘后三个月内 3)长期:开盘后的所有时间段
我力图通过三个周期内的相关数据来发现不同周期内蕴含的获取收益的机会,主要的数据依然是K线中体现的相关数据,此次我还将引入【总市值】这一数据。
请注意:所有数据基于我自身的整理和分析,不保证数据完全准确,也不保证分析的结论成立。事实上,由于样本数量少,未来的验证情况可能会出现较大程度的偏差。因此,请谨慎参考本篇的内容作为投资建议。
此次的比对标的我选择的是【开盘当天的收盘价】,得到数据如下:

如果以开盘当天的收盘价买入,那么在未来6天的收益情况(以收盘价为准)如下:

平均值为:第二天(-1.9%),第三天(-5.9%),第四天(-6.4%),第五天(-8.9%),第六天(-11.8%),第七天(-14.5%)
可以看出,大部分币种的收益曲线是一个向下走的过程,而且大部分币种的曲线在零轴下。
统计数量:

因此,针对7天内的表现情况:
1)从均值看:收益率为负,且呈现递增的趋势,短期基本没有参与价值!
2)会有部分币种出现正收益,但是涨幅也不大,大部分币种的走势是呈现为一个下跌的状态。
我统计三个月内相关币种的最高价、最低价及相应出现的日期,得到数据如下:

最高价先出现的币种个数:10(占比62.5%),最低价先出现的币种个数:6(占比37.5%)
接着,我们依然以第一天收盘价为买入的情况,能获得最大收益为:

平均收益(修正前):66.8%,平均收益(修正后):58.5%
最高收益为295.9%(WGRT),最低收益为0.9%(ICP)
然后,我们统计第一天收盘价为买入的情况,会获得最大亏损为:

平均亏损(修正前):-55.1%,平均亏损(修正后):-58.3%
最大亏损为-97.3%(CRV),最小亏损为-11.3%(DEP)
我们来直观看一看3个月内各个币种的K线走势:

如果我们以跌(D),涨(U),震荡(S)来进行分类的话:
跌:7,涨:2,震荡:7
因此,针对90天内的表现情况:
1)90天内能获得的最高收益的平均值修正前为66.8%,修正后为58.5%,相对来说,具有一定的参与价值。币种间表现分化很大,因此,选择合适的币种非常重要。
2)大部分币种在前90天会产生大幅度的回调,平均回调幅度修正前-55.1%,修正后-58.3%,因此入场时间比较重要。
3)最高价先出现的概率占据62.5%,从另一个侧面反应,后续下跌的概率偏高。
3)总体来说,前90天的币种表现盈亏比表现接近1:1,对于参与市场而言,这很难是一个好的比例。
我统计了相关币种开盘后所有数据中的的最高价、最低价及相应出现的日期,得到数据如下:

接着,我们依然以第一天收盘价为买入的情况,能获得最大收益(包含修正前和修正后)为:

平均收益(修正前):281.5%,平均收益(修正后):201%
最高收益为1786%(DEP),最低收益为0.9%(ICP)
然后,我们统计第一天收盘价为买入的情况,会获得最大亏损(包含修正前和修正后)为:

平均亏损(修正前):-87%,平均亏损(修正后):-95%
最大亏损为-99.5%(ETM),最小亏损为-12.2%(DEP)
回调幅度超过70%的个数:15(占比94%),超过80%的个数:14(87%),回调幅度超过90%的个数:10(占比62%)
因此,针对长期IEO币种的表现情况:
1)目前的数据显示最高收益的平均值为2.8倍,最大亏损的平均值为-87%,如果算上时间成本,盈亏比较低。
2)大部分币种经历了太深度的回调。
从长期来看,参与OKEX IEO(这里指的是二级市场交易)盈亏比不好,很难有造富效应。

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