ViewDAO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...
ViewDAO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...
ViewDAO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。
ViewDAO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...
ViewDAO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...
ViewDAO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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作者：PlanB(@100trillionUSD) 2020/4/28 中文翻译：DaPangDunBTC（@BxmZhao）
“科学中重要的事情与其说是获取新的事实，不如说是发现新的思考方式”——威廉·劳伦斯·布拉格
简介 比特币S2F模型于2019年3月发布。 原始的BTC S2F模型是基于每月S2F和价格数据的公式。由于数据点是按时间顺序索引的，因此它是一个时间序列模型。这一模式在全世界范围内启发了量化分析师。如果您不熟悉S2F模型，我强烈建议您阅读原始文章去了解背景和相关术语。 在本文中，我通过删除时间并向模型中添加其他资产（白银和黄金），巩固了当前S2F模型的基础。我将这种新模型称为BTC S2F跨资产（S2FX）模型。S2FX模型通过一个公式对不同的资产（如白银、黄金和BTC）进行估价。 首先，我将描述相变的概念，因为它引入了一种新的思考BTC和S2F的方式。它解释了为什么S2FX模型很重要。 其次，我将描述S2FX模型，它是如何工作的以及结果的含义。
相变 相变是理解S2FX模型的一个重要视角。在相变过程中，事物会得到完全不同的性质。过渡通常是不连续的。相变的三个例子是：
水
美元
BTC
水
相变的经典例子是水。水以四种不同的相（状态）存在：固体、液体、气体和电离态。这都是水，但水在每个阶段都有完全不同的性质。
美元 金融领域也存在相变。例如，美元已经从金币（一美元=371.25格令纯银=24格令黄金）转变为以黄金为支撑的纸币（“按需支付给持票人的金币”），转变为无支撑的纸币（“本票是所有公共和私人债务的法定货币”）。尽管我们一直称之为美元，但美元在这三个阶段具有完全不同的属性。
BTC BTC也是如此。Nic Carter和Hasu在2018年的研究中展示了BTC叙事是如何随时间而变化的。
这些BTC的描述在图表中似乎非常连续。然而，如果我们将这些描述与里程碑事件（以及后来的S2F和价格数据）结合起来，它们看起来非常类似于具有突然转变的阶段：
“概念验证”->比特币白皮书之后
“付款”->美元平价后（1BTC=1美元）
“电子黄金”->第一次减半后，几乎达到黄金平价（1BTC=1盎司黄金）
“金融资产”->第二次减半后（里程碑式每日交易10亿美元，日本和澳大利亚法律清晰，芝加哥商品交易所和巴克特期货市场） 水、美元和BTC中相变的这三个例子为BTC和S2F提供了一个新的视角。重要的是，不仅要考虑连续时间序列，还要考虑突变阶段。在开发S2FX模型时，我将每个阶段的BTC视为一项新资产，具有完全不同的属性。合乎逻辑的下一步是识别和量化BTC相变。
S2FX模型
下图显示了原始S2F模型中使用的每月BTC S2F和价格数据点。可以直观地识别四个集群。
这四个团簇确实可以指示相变。 可以通过最小化每月BTC数据和集群之间的距离来量化这些集群。我使用遗传算法（最小化绝对距离）来量化四个聚类。未来的研究可能集中在不同的聚类算法上（例如k-means算法）。
四个确定的BTC集群中的每一个都有非常不同的S2F市场价值组合，这似乎与减半和不断变化的BTC描述相一致。
1.BTC“概念证明”（S2F 1.3，市值100万美元）
2.BTC“付款”（S2F 3.3，市值5800万美元）
3.BTC“电子黄金”（S2F 10.2，市值56亿美元）
4.BTC“金融资产”（S2F 25.1，市值1140亿美元）
与水和美元一样，这四个BTC集群代表四种不同的资产，每种资产都有不同的叙述和特征。具有S2F 1.3和100万美元市值的BTC“概念证明”与具有S2F 25和1140亿美元市值的BTC“金融资产”是完全不同的资产。
有了BTC集群作为不同资产的相变视角，我现在可以向模型中添加其他资产，如白银和黄金。这使它成为一个真正的跨资产模型。对于白银和黄金，我使用了Jan Nieuwenhuijs最近分析的SF数据，以及TradingView最后的2019年12月价格。
5.银S2F 33.3（900000/27000吨），市值5610亿美元
6.黄金S2F 58.3（190000/3260吨），市值100.88亿美元
该图表显示了四个量化的BTC集群（加上原始BTC月度数据）、白银和黄金。它们形成一条完美的直线。 我使用回归分析来建立S2FX模型。请注意，与原始S2F模型的一个巨大差异是，我在回归分析中使用了白银和黄金S2F以及市场价值数据。S2FX模型显示，S2F与这六项资产的市场价值（低p值F检验和低p值系数）之间存在显著关系，且具有完美拟合（99.7%R2）。
S2FX模型公式可用于估算下一个BTC阶段/集群的市场价值（2020-2024年BTC S2F将为56）：
市场价值=exp（12.7598）*56^4.1167=$5.5T
转化过来，就是BTC价格将达到28.8万美元（考虑到2020-2024年1900万BTC）。BTC价格预测明显高于原始研究中的5.5万美元。
请注意，S2FX模型是尚未被其他人复制和审查。 虽然六个观测值较低，但我认为S2FX模型的结果是相关的。我把S2FX模型看作是一个有效的假设，就像S2F模型一样。未来的研究重点可能是在分析中添加更多资产。然而，大多数资产的S2F值较低(≤1） 因此它们并不有趣。相反，钻石的S2F值很高，但估值非常复杂（毛坯/切割、克拉、不同颜色和亮度等）。 S2FX模型允许插值，而不是原始S2F模型中的外推。原始S2F模型所做的预测超出了建模时使用的数据范围。新的S2FX模型做出的预测在使用的数据范围内推导公式。
插值（左）和外推（右）示例-蓝色数据，黑色线为模型，红色点为预测
结论
在本文中，我通过删除时间并向模型中添加其他资产（白银和黄金），巩固了当前S2F模型的基础。我将这种新模型称为BTC S2F跨资产（S2FX）模型。S2FX模型通过一个公式对不同的资产（如白银、黄金和BTC）进行估价。
我已经解释了相变的概念。相变为BTC和S2F引入了一种新的思维方式。这让我想到了S2FX模型。 S2FX模型公式与数据完全吻合（99.7%R2）。
S2FX模型估计，下一个BTC阶段/集群（BTC S2F在2020-2024年将为56）的市场价值为5.5T美元。这将使BTC的价格达到28.8万美元（考虑到2020-2024年1900万BTC）。
S2FX模型巩固了原始S2F研究中的已知事实，为BTC过渡到第五阶段提供了一种新的思路。
PlanB的推特：PlanB@100trillionUSD
PlanB的网站：PlanBTC.com
作者：PlanB(@100trillionUSD) 2020/4/28 中文翻译：DaPangDunBTC（@BxmZhao）
“科学中重要的事情与其说是获取新的事实，不如说是发现新的思考方式”——威廉·劳伦斯·布拉格
简介 比特币S2F模型于2019年3月发布。 原始的BTC S2F模型是基于每月S2F和价格数据的公式。由于数据点是按时间顺序索引的，因此它是一个时间序列模型。这一模式在全世界范围内启发了量化分析师。如果您不熟悉S2F模型，我强烈建议您阅读原始文章去了解背景和相关术语。 在本文中，我通过删除时间并向模型中添加其他资产（白银和黄金），巩固了当前S2F模型的基础。我将这种新模型称为BTC S2F跨资产（S2FX）模型。S2FX模型通过一个公式对不同的资产（如白银、黄金和BTC）进行估价。 首先，我将描述相变的概念，因为它引入了一种新的思考BTC和S2F的方式。它解释了为什么S2FX模型很重要。 其次，我将描述S2FX模型，它是如何工作的以及结果的含义。
相变 相变是理解S2FX模型的一个重要视角。在相变过程中，事物会得到完全不同的性质。过渡通常是不连续的。相变的三个例子是：
水
美元
BTC
水
相变的经典例子是水。水以四种不同的相（状态）存在：固体、液体、气体和电离态。这都是水，但水在每个阶段都有完全不同的性质。
美元 金融领域也存在相变。例如，美元已经从金币（一美元=371.25格令纯银=24格令黄金）转变为以黄金为支撑的纸币（“按需支付给持票人的金币”），转变为无支撑的纸币（“本票是所有公共和私人债务的法定货币”）。尽管我们一直称之为美元，但美元在这三个阶段具有完全不同的属性。
BTC BTC也是如此。Nic Carter和Hasu在2018年的研究中展示了BTC叙事是如何随时间而变化的。
这些BTC的描述在图表中似乎非常连续。然而，如果我们将这些描述与里程碑事件（以及后来的S2F和价格数据）结合起来，它们看起来非常类似于具有突然转变的阶段：
“概念验证”->比特币白皮书之后
“付款”->美元平价后（1BTC=1美元）
“电子黄金”->第一次减半后，几乎达到黄金平价（1BTC=1盎司黄金）
“金融资产”->第二次减半后（里程碑式每日交易10亿美元，日本和澳大利亚法律清晰，芝加哥商品交易所和巴克特期货市场） 水、美元和BTC中相变的这三个例子为BTC和S2F提供了一个新的视角。重要的是，不仅要考虑连续时间序列，还要考虑突变阶段。在开发S2FX模型时，我将每个阶段的BTC视为一项新资产，具有完全不同的属性。合乎逻辑的下一步是识别和量化BTC相变。
S2FX模型
下图显示了原始S2F模型中使用的每月BTC S2F和价格数据点。可以直观地识别四个集群。
这四个团簇确实可以指示相变。 可以通过最小化每月BTC数据和集群之间的距离来量化这些集群。我使用遗传算法（最小化绝对距离）来量化四个聚类。未来的研究可能集中在不同的聚类算法上（例如k-means算法）。
四个确定的BTC集群中的每一个都有非常不同的S2F市场价值组合，这似乎与减半和不断变化的BTC描述相一致。
1.BTC“概念证明”（S2F 1.3，市值100万美元）
2.BTC“付款”（S2F 3.3，市值5800万美元）
3.BTC“电子黄金”（S2F 10.2，市值56亿美元）
4.BTC“金融资产”（S2F 25.1，市值1140亿美元）
与水和美元一样，这四个BTC集群代表四种不同的资产，每种资产都有不同的叙述和特征。具有S2F 1.3和100万美元市值的BTC“概念证明”与具有S2F 25和1140亿美元市值的BTC“金融资产”是完全不同的资产。
有了BTC集群作为不同资产的相变视角，我现在可以向模型中添加其他资产，如白银和黄金。这使它成为一个真正的跨资产模型。对于白银和黄金，我使用了Jan Nieuwenhuijs最近分析的SF数据，以及TradingView最后的2019年12月价格。
5.银S2F 33.3（900000/27000吨），市值5610亿美元
6.黄金S2F 58.3（190000/3260吨），市值100.88亿美元
该图表显示了四个量化的BTC集群（加上原始BTC月度数据）、白银和黄金。它们形成一条完美的直线。 我使用回归分析来建立S2FX模型。请注意，与原始S2F模型的一个巨大差异是，我在回归分析中使用了白银和黄金S2F以及市场价值数据。S2FX模型显示，S2F与这六项资产的市场价值（低p值F检验和低p值系数）之间存在显著关系，且具有完美拟合（99.7%R2）。
S2FX模型公式可用于估算下一个BTC阶段/集群的市场价值（2020-2024年BTC S2F将为56）：
市场价值=exp（12.7598）*56^4.1167=$5.5T
转化过来，就是BTC价格将达到28.8万美元（考虑到2020-2024年1900万BTC）。BTC价格预测明显高于原始研究中的5.5万美元。
请注意，S2FX模型是尚未被其他人复制和审查。 虽然六个观测值较低，但我认为S2FX模型的结果是相关的。我把S2FX模型看作是一个有效的假设，就像S2F模型一样。未来的研究重点可能是在分析中添加更多资产。然而，大多数资产的S2F值较低(≤1） 因此它们并不有趣。相反，钻石的S2F值很高，但估值非常复杂（毛坯/切割、克拉、不同颜色和亮度等）。 S2FX模型允许插值，而不是原始S2F模型中的外推。原始S2F模型所做的预测超出了建模时使用的数据范围。新的S2FX模型做出的预测在使用的数据范围内推导公式。
插值（左）和外推（右）示例-蓝色数据，黑色线为模型，红色点为预测
结论
在本文中，我通过删除时间并向模型中添加其他资产（白银和黄金），巩固了当前S2F模型的基础。我将这种新模型称为BTC S2F跨资产（S2FX）模型。S2FX模型通过一个公式对不同的资产（如白银、黄金和BTC）进行估价。
我已经解释了相变的概念。相变为BTC和S2F引入了一种新的思维方式。这让我想到了S2FX模型。 S2FX模型公式与数据完全吻合（99.7%R2）。
S2FX模型估计，下一个BTC阶段/集群（BTC S2F在2020-2024年将为56）的市场价值为5.5T美元。这将使BTC的价格达到28.8万美元（考虑到2020-2024年1900万BTC）。
S2FX模型巩固了原始S2F研究中的已知事实，为BTC过渡到第五阶段提供了一种新的思路。
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