【研报精选】潜在的市场动荡是否即将爆发

GlassnodeXuất bản vào 2023-01-16Cập nhật gần nhất vào 2023-01-16

Tóm tắt

2022年终加密市场一直很平静,但这种情况一般不会持续很长时间。过去以太坊和比特币波动率如此低的情况通常发生在极其动荡的市场环境之前,之前类型情况的交易价格也时高时低。 尽管 FTX 崩溃之后出现短暂回暖,但比特币和以太坊的链上活动仍然非常疲软。使用链上活动和已实现的上限缩减,可以肯定地说,已实现上限已回到2021年5月的水平。这一过程对投资者来说是痛苦的,但也使市场估值更接近其基本面。

新的一年,加密资产市场仍显低迷。比特币和以太坊的已实现波动率降至极低水平。以之前的经验来看,此类状态一般发生于剧烈地市场波动之前,之前的两次都表现为资产估值减半,并引发了新的牛市。

比特币非常罕见地连续三周以上在 557 美元的价格波动区间交易,最高价格(16.9 万美元)仅比 16.4 万美元的范围低点高出 3.4%。对于所有市场而言,年终通常都较为平静,加密资产领域也不例外。

本文,我们将涵盖以下主题:

目前处于极低的实际波动率。以之前的经验来看,此类状态一般发生于剧烈的市场波动之前,最近的例子是 2018 年 11 月和 2019 年 4 月。

BTC 和 ETH 的链上活动疲软,与整体市场波动性较低相吻合,新的一年基线较弱。

已实现上限的缩水表明 2022 年是迄今为止资本损失最严重的熊市之一。

比特币:第二周价格

比特币市场的高波动性远近闻名,不过在年终还是异常平静。比特币上个月的已实现波动率降至24.6%的多年低点(蓝色),很少有类似程度的实例。所有之前的例子都预示着未来波动性更高,并且大多数交易价格也更高,只有一例(2018 年 11 月)交易价格大幅下跌。

2012-13 年早期牛市,比特币价格在 5 美元到 14 美元之间。

2015 年熊市后期和 2016 年牛市的几个阶段。

2018 年 11 月,紧接着1 个月内缩减 -50%。

2019 年 4 月,随后2019 年 7 月从 4200 美元反弹至 14000 美元的峰值。

2020 年 7 月,随后 2020-21 年的牛市中比特币涨至 6.4 万美元。

比特币:上个月的已实现波动率

比特币基本面疲软

相比之下,以太坊的平静期更少,月度已实现波动率暴跌至 39.8%。历史上类似的低市场波动率后都会产生极端波动,例如2018 年 11 月(-58%的抛售)和 2020 年 7 月(2020-21 牛市)。

比特币基本面疲软

从链上活动角度出发,我们可以看到在 FTX 崩溃之后短期内比特币新地址激增,但此后明显降温。新地址的月平均值(红色)正在回归年平均基线(蓝色),链上活动未能保持持续恢复。链上活动趋势是监测网络基本面复苏的有力工具。

提醒:新地址 (30D-SMA)跌破40.5万/天可能表明链上活动低迷,并走向负趋势。

比特币:新地址增长趋势

尽管比特币短期内新地址激增,但比特币的总价值一直在直线下降。日交易量已从 2022 年第 3 季度的400亿美元/天暴跌至今天的58亿美元/天。

这使每日结算量恢复到 2020 年牛市前的水平,并在很大程度上反映了机构规模资金被驱逐带来的影响。

比特币:交易总价值(USD)

我们可以在对交易量的研究中看到这一点,1000 万美元以上规模交易占主导地位,这是造成交易量下降的主要原因。大规模交易数量占比已从 FTX 崩溃前的 42.8% 下降到今天的 19.0%。

这表明机构规模的资金流动明显停滞,大户可能发生了强烈的信念动摇。这也可能是部分与 FTX/Alameda 实体相关的资金被驱逐。

比特币:不同规模的交易量

对比特币Mining的需求持续疲软,比特币费用收入的回暖尚未取得任何显着影响,虽然回到正值,但仍低于平均值 -0.67 个标准差。

比特币:Miner收入费用(4年)

链上的沉寂也可以从 BTC 和 ETH 的美元计价交易平台流量中看出。下图显示了与部分交易平台相关的比特币(黄色)和以太坊(蓝色)的流入(+ve)和流出(-ve)。

目前,比特币流入量在 3.5 亿美元至 4 亿美元/天之间,与 2021-22 年全年的数十亿美元水相差甚远。同样值得注意的是以太坊交易流量的规模扩大,从 2021 年 5 月的 30% 占比增长到今天的 42%。请注意:这里的 ETH 占比考虑了比特币和以太坊总交易流量(流入和流出),计算为ETH / (BTC+ETH)。

比特币和以太坊的交易平台流量价值

以太坊链上低迷

比特币并不是唯一一个经历这种链上利用率极低的网络,以太坊链上支付的平均Gas价格仍接近周期低点。自 9 月以来的平均Gas价格在 16 到 23 Gwei 之间,这是 2021 年 6 月至 7 月盘整期间以及 2020 年 5 月 疫情恐慌出现不久后的水平。

提醒:平均 Gas 价格 (7D-SMA)突破30 Gwei可能预示着链上活动增加,表明对以太坊Mining的需求增加。

以太坊:交易平均Gas价格

通过按赛道划分 Gas消耗,我们可以看到几个赛道的Gas消耗相对占比正在下降:MEV 机器人、跨链桥、DeFi和 ERC-20。2020 年 9 月至 2021 年 9 月期间,这四个赛道共占Gas消耗量的 45.5%,其中 DeFi 占据了大部分。

然而,如今,这四个赛道仅占其峰值占比的不到一半,占Gas消耗量的 22.6%。

以太坊:不同赛道的以太坊Gas消耗量

近期活动和关注最多的赛道是 NFT,它在整个 2022 年主导着Gas消耗,最近从 13% 增加到 22%。

总的来说,领先的NFT赛道在以太坊主链上保持了主要立足点,迄今为止,目前的 NFT 还没有大范围地向跨链桥和其他链迁移。这可能是因为 2022 年几次引人注目的跨链桥黑客攻击以及目前主链上较低的Gas费。

以太坊:不同赛道的以太坊Gas消耗量

2022 年是资本损失最严重的熊市之一

已实现上限仍然是链上分析中最重要的指标之一,它帮助我们分析数字资产的资金流入和流出。其基本假设是,当加密资产进行交易时,它们的价值是有价格标记的,避免了像市值一样以现货价格对丢失已久的Token(如 Satoshi 的)进行估值。

已实现上限可以说是衡量真实资金流入、比较不同资产估值的最好工具之一。它既可以过滤掉已丢失的Token,也考虑到交易量流失(同一种加密资产不断交易),更好地反映市场的真实投资价值。

以此为背景,比特币的已实现上限自 ATH 以来下降了 -18.8%,这代表网络的净资本流出 了884亿美元。这是历史上第二大相对跌幅,也是已实现损失最大的一次。这导致已实现上限回到2021 年 5 月的水平。

比特币:已实现上限从ATH下跌

以太坊市值的相对缩水幅度更大,自 2022 年 1 月 ATH 以来,以太坊已实现上限的相对规模下降了 -29.2%。以太坊持有者在 2022 年期间锁定了总计671亿美元的净实现亏损。

这也使当前的熊市成为历史上已实现损失最严重的一次,不过相对规模还没有达到 2018-19年熊市35.8%的跌幅。

以太坊:已实现上限从ATH下跌

最后,我们对“市值占比”指标进行了新的解释,旨在解决上述与市值占比相关的一些缺点。被大量使用的“比特币市值占比”指标的主要问题是相对缺乏流动性的Token的市值容易受到操纵(例如 FTT 和 FTX 支持的其他Token)。因此,拥有大量且流动性不足的股份的实体支持虚高的账面估值,但这与实际市场有很大差异。

下面的模型展示了最简单的已实现市值占比。它旨在跟踪两种主要且最具流动性的数字资产 BTC 和 ETH 之间的相对结构性资本流入/流出。

该工具和原则可应用于任何Token,以跟踪占比的结构变化,更好地反映实际资金流动,贴现非流动性供应(例如未归属的Token、协议金库或亏损的供应)。

比特币-以太坊已实现上限占比

总结

2022年终加密市场一直很平静,但这种情况一般不会持续很长时间。过去以太坊和比特币波动率如此低的情况通常发生在极其动荡的市场环境之前,之前类型情况的交易价格也时高时低。

尽管 FTX 崩溃之后出现短暂回暖,但比特币和以太坊的链上活动仍然非常疲软。使用链上活动和已实现的上限缩减,可以肯定地说,已实现上限已回到2021年5月的水平。这一过程对投资者来说是痛苦的,但也使市场估值更接近其基本面。

Nội dung Liên quan

Near Tái Xuất Hiện Trên Sân Khấu AI: Chuyển Đổi Thành Blockchain Công Cộng Vì 'Khó Trả Lương', Agent và Quyền Riêng Tư Trở Thành Câu Chuyện Tăng Trưởng Mới

Tác giả: Jae, PANews Dù đã trải qua nhiều chu kỳ thị trường với các xu hướng khác nhau, từ blockchain hiệu suất cao, phân mảnh đến trừu tượng chuỗi và gần đây là AI Agent, Near luôn có mặt. Được đồng sáng lập bởi Illia Polosukhin, một trong những tác giả của kiến trúc AI Transformer nổi tiếng, Near có nền tảng kỹ thuật vững chắc. Điều ít người biết là Near ban đầu là một công ty khởi nghiệp AI, tập trung vào "tổng hợp chương trình" (dạy máy viết code). Tuy nhiên, họ gặp khó khăn trong việc trả lương xuyên biên giới cho các nhà phát triển toàn cầu do hạn chế của hệ thống thanh toán truyền thống và phí gas cao, tốc độ chậm của các blockchain thời kỳ đầu. Điều này buộc họ tạm dừng giấc mơ AI và tự xây dựng một blockchain riêng - Near - vào năm 2018. Sau một thời gian phát triển công nghệ phân mảnh nhưng gặp khó khăn trong việc thu hút hệ sinh thái, Near tìm thấy cơ hội mới khi làn sóng AI bùng nổ. Danh tiếng của Polosukhin với tư cách là đồng tác giả Transformer được công nhận rộng rãi, đưa Near trở lại ánh đèn sân khấu với tư cách là một dự án có "dòng máu AI" chính thống. Near hiện tập trung vào hai hướng phát triển chính: Near Intents và giao dịch riêng tư (Confidential Transactions). **Near Intents** đơn giản hóa trải nghiệm giao dịch chuỗi chéo. Thay vì thực hiện nhiều thao tác thủ công trên các chuỗi khác nhau, người dùng chỉ cần nêu ý định (ví dụ: "đổi BTC lấy ETH"), và mạng lưới "trình giải quyết" (Solver) sẽ tự động tìm đường đi tối ưu. Cơ chế này đã xử lý hơn 200 tỷ USD khối lượng giao dịch tích lũy, tạo ra hơn 34 triệu USD phí giao dịch, với TVL đạt 85 triệu USD trên 25 blockchain. Tuy nhiên, nguy cơ tập trung hóa trong mạng lưới Solver là một rủi ro tiềm ẩn. **Giao dịch riêng tư** là lợi thế cạnh tranh khác. Tính năng "Hoán đổi Bảo mật" cho phép ẩn số lượng, hướng giao dịch trước khi thanh toán, bảo vệ người dùng khỏi MEV và trượt giá. Trong 30 ngày qua, giao dịch riêng tư chiếm tới 41,63% tổng khối lượng giao dịch trên Near (~87 triệu USD trong tổng số 209 triệu USD), phản ánh nhu cầu thị trường mạnh mẽ. Tuy nhiên, tỷ lệ cao này cũng có thể thu hút sự giám sát từ các cơ quan quản lý. Tóm lại, sau hành trình đầy biến động, Near đang định vị lại mình ở giao lộ của blockchain và AI, thông qua trừu tượng hóa chuỗi, cơ chế ý định và giao dịch riêng tư. Việc liệu những nỗ lực này có giúp Near xây dựng được hào rào cạnh tranh vững chắc hay không vẫn cần được theo dõi thêm.

marsbit1 giờ trước

Near Tái Xuất Hiện Trên Sân Khấu AI: Chuyển Đổi Thành Blockchain Công Cộng Vì 'Khó Trả Lương', Agent và Quyền Riêng Tư Trở Thành Câu Chuyện Tăng Trưởng Mới

marsbit1 giờ trước

Từ Ethereum đến "CROPS" của AI: Bộ "Biến số Chậm" mà Vitalik Liên Tục Nhấn Mạnh Rốt Cuộc Là Gì?

Bài viết này giải thích khái niệm CROPS, một thuật ngữ được Vitalik Buterin nhấn mạnh nhiều lần gần đây, liên quan đến định hướng phát triển cốt lõi của Ethereum và tương lai của trải nghiệm người dùng trong thời đại AI. CROPS là viết tắt của năm nguyên tắc: Kháng kiểm duyệt (Censorship Resistance), Kháng chiếm đoạt (Capture Resistance), Mã nguồn mở/Mở (Open Source/Openness), Quyền riêng tư (Privacy) và Bảo mật (Security). Đây không chỉ là giá trị cốt lõi của Ethereum mà còn là kim chỉ nam cho Quỹ Ethereum (EF) trong việc phân bổ nguồn lực vào các nhiệm vụ dài hạn, đảm bảo người dùng giữ được quyền kiểm soát tối thượng đối với tài sản và hành động số của họ. Bài viết chỉ ra rằng khi AI, đặc biệt là AI Agent, ngày càng đóng vai trò là "đại lý số" xử lý các tác vụ phức tạp (như giao dịch, quản lý tài sản), CROPS trở thành vấn đề sống còn. Một hệ thống AI tuân thủ CROPS cần chạy cục bộ (local) khi có thể, bảo vệ quyền riêng tư, minh bạch và trao cho người dùng quyền xác nhận cuối cùng, tránh biến thành một "hộp đen" tập trung. Giao điểm giữa "CROPS Ethereum Access Layer" và "CROPS AI" nằm ở việc giải quyết cùng một vấn đề: làm sao để người dùng truy cập các dịch vụ từ xa (như mô hình LLM hoặc dữ liệu blockchain) mà không phải hy sinh thông tin cá nhân, ý định hay quyền kiểm soát. Các giải pháp như gọi LLM từ xa thanh toán bằng ZK-proof hay đọc RPC Ethereum riêng tư là những ví dụ điển hình. Tóm lại, trong bối cảnh AI đang định hình lại tương tác kỹ thuật số, CROPS nổi lên như một khuôn khổ quan trọng đảm bảo rằng sự tiện lợi và quyền lực của công nghệ không đi kèm với cái giá phải trả là quyền tự chủ, bảo mật và quyền riêng tư của người dùng. Điều này sẽ định hướng cho sự phát triển của các lớp cơ sở hạ tầng, đặc biệt là ví tiền điện tử, trong tương lai.

marsbit1 giờ trước

Từ Ethereum đến "CROPS" của AI: Bộ "Biến số Chậm" mà Vitalik Liên Tục Nhấn Mạnh Rốt Cuộc Là Gì?

marsbit1 giờ trước

Lỗi Zcash Có Thể Đúc Vô Hạn ZEC Mà Không Bị Phát Hiện

Một lỗ hổng nghiêm trọng trong nhóm giao dịch được bảo vệ Orchard của Zcash có thể đã cho phép kẻ tấn công tạo ra lượng ZEC giả không giới hạn mà không bị phát hiện, theo tiết lộ mới từ Zooko Wilcox, Jason McGee và nhà nghiên cứu bảo mật Taylor Hornby. Lỗ hổng được phát hiện vào ngày 29 tháng 5, được khắc phục khẩn cấp trước ngày 2 tháng 6, và đã châm ngòi cho cuộc tranh luận về cách Zcash có thể chứng minh tính toàn vẹn nguồn cung trong một hệ thống bảo vệ quyền riêng tư. Lỗi nằm trong một quy tắc được viết thủ công trong mạch Orchard, khiến nó có thể chấp nhận thông tin sai nhưng vẫn cho phép giao dịch hợp lệ. Do tính chất bảo mật của Orchard, không có cách nào để chứng minh bằng mật mã liệu lỗ hổng có bị khai thác trước khi sửa chữa hay không, gây ra lo ngại về tính toàn vẹn nguồn cung. Để giải quyết, Shielded Labs đang xem xét đề xuất nâng cấp mạng để triển khai một nhóm bảo mật mới, nhằm cho phép bất kỳ ai cũng có thể xác minh nguồn cung ZEC. Họ cũng đang đẩy nhanh công việc xác minh chính thức mạch Orchard để ngăn chặn sự cố tương tự trong tương lai. Giá ZEC đã giảm gần 45% trong bối cảnh không chắc chắn này.

bitcoinist1 giờ trước

Lỗi Zcash Có Thể Đúc Vô Hạn ZEC Mà Không Bị Phát Hiện

bitcoinist1 giờ trước

Steve Hoffman, 'Cha đẻ đầu tư mạo hiểm' Thung lũng Silicon: Web3 + AI có thể là một cái bẫy

Ngày 28/5, công ty Anthropic đứng sau mô hình AI Claude đã huy động thành công 7,5 tỷ USD trong vòng tài trợ Series H, nâng định giá lên 96,5 tỷ USD, vượt mặt OpenAI. Trong bối cảnh các gã khổng lồ AI cạnh tranh khốc liệt về nền tảng tính toán, Steve Hoffman - nhà sáng lập Founder Space, được mệnh danh là "cha đỡ đầu" trong giới đầu tư mạo hiểm tại Thung lũng Silicon - đã có cuộc trò chuyện về tương lai của ngành. Hoffman nhận định, Thung lũng Silicon sẽ tiếp tục dẫn đầu trong nghiên cứu cơ bản về các mô hình lớn (foundation models), trong khi Trung Quốc sẽ chiến thắng trong việc triển khai ứng dụng và thương mại hóa, đặc biệt thống lĩnh lĩnh vực robot. Ông khuyến nghị các startup nên theo đuổi chiến lược "toàn cầu hóa ngay từ ngày đầu" (Global from Day 1) thay vì chỉ tập trung vào thị trường nội địa. Về tác động của AI, Hoffman dự đoán điểm bùng phát thực sự của các tác nhân tự trị (Autonomous Agents) - có khả năng phối hợp và xử lý các mục tiêu phức tạp - sẽ đến trong khoảng 2-4 năm tới, dẫn đến thay thế lao động trên quy mô lớn, bao gồm nhiều công việc tri thức. Giải pháp là thiết kế mô hình kinh doanh theo hướng "cộng tác người-máy" (Human-AI Collaboration) và cải cách chính sách về đào tạo lại, an sinh xã hội. Đối với các startup AI, Hoffman khuyên nên tập trung vào các lĩnh vực chuyên sâu, phức tạp, gắn với ngành cụ thể để tạo ra hàng rào phòng thủ trước các gã khổng lồ công nghệ. Tốc độ lặp lại sản phẩm nhanh chính là lợi thế cạnh tranh then chốt. Ông cũng chỉ ra cơ hội lớn trong lĩnh vực an ninh mạng và chống gian lận AI. Cuối cùng, Hoffman thẳng thắn bày tỏ quan điểm về "Web3 + AI". Ông cho rằng Web3 chủ yếu mang lại giá trị cho một nhóm người nhất định trong hệ sinh thái tiền mã hóa, nhưng không tạo ra tác động thực chất đối với thị trường đại chúng. Việc kết hợp Web3 với AI chủ yếu làm tăng thêm sự phức tạp và có thể là một cái bẫy đối với hầu hết các nhà sáng lập, thay vì một cơ hội. AI mới là công nghệ nền tảng phổ quát thực sự có khả năng chạm đến mọi ngành công nghiệp.

marsbit3 giờ trước

Steve Hoffman, 'Cha đẻ đầu tư mạo hiểm' Thung lũng Silicon: Web3 + AI có thể là một cái bẫy

marsbit3 giờ trước

Vượt qua "Bức tường Bộ nhớ": Cuộc Cách mạng ở Cấp độ Wafer và Lộ trình Tính toán trong Thời đại Suy luận AI

Năm 2026, chi phí đầu tư cho suy luận AI của các nhà cung cấp điện toán đám mây quy mô lớn lần đầu tiên vượt quá chi phí cho huấn luyện, đánh dấu bước chuyển từ "luyện mô hình lớn" sang "sử dụng mô hình lớn". Trong thời đại suy luận, điểm nghẽn chính chuyển sang "tường bộ nhớ" (memory wall), nơi chi phí và độ trễ di chuyển dữ liệu giữa GPU và DRAM (như HBM) vượt xa bản thân tính toán. Cerebras Systems, với kiến trúc động cơ quy mô wafer (WSE), đề xuất một giải pháp triệt để: thay vì cắt một tấm wafer thành nhiều chip nhỏ, họ sử dụng gần như toàn bộ wafer làm một chip khổng lồ duy nhất. Chip WSE-3 mới nhất cung cấp băng thông bộ nhớ trên chip cực cao nhờ 44GB SRAM, lên tới 21 PB/s, cao hơn 2625 lần so với GPU B200 của NVIDIA, giúp giảm đáng kể độ trễ trong suy luận mô hình lớn. Trong kiến trúc của Cerebras, trọng số mô hình được lưu trữ bên ngoài trên MemoryX và được truyền theo từng lớp đến chip khi cần, cho phép thông lượng token nhanh hơn từ 1.5 đến 5 lần so với B200 trong các mô hình khác nhau. Nó cũng có lợi thế lớn về hiệu suất năng lượng cho kết nối trên chip. Tuy nhiên, Cerebras phải đối mặt với những thách thức: lợi thế SRAM có thể chạm trần vật lý do giới hạn thu nhỏ theo tiến trình bán dẫn, yêu cầu hệ thống làm mát chuyên dụng, băng thông I/O ra bên ngoài thấp gây khó khăn cho mở rộng quy mô lớn, và hệ sinh thái phần mềm độc quyền. Các gã khổng lồ công nghệ đang theo đuổi nhiều con đường khác để giải quyết điểm nghẽn suy luận, bao gồm tự phát triển ASIC (như TPU, Maia), tận dụng công nghệ đóng gói tiên tiến phổ biến (như SoW của TSMC), và khám phá kết nối/quang học. Áp lực thương mại cũng rất lớn, khi Cerebras phải chuyển đổi thành nhà cung cấp dịch vụ đám mây và triển khai năng lực trung tâm dữ liệu khổng lồ theo các hợp đồng. Tóm lại, cuộc đua kiến trúc suy luận AI là về sự đánh đổi: Cerebras tối ưu hóa cực độ cho độ trễ thấp trên một wafer, trong khi NVIDIA duy trì tính linh hoạt và thông lượng cao thông qua kiến trúc cụm GPU. Tương lai của cả hai hướng đi vẫn chưa được định đoạt, phụ thuộc vào sự phát triển của tải công việc và công nghệ.

marsbit3 giờ trước

Vượt qua "Bức tường Bộ nhớ": Cuộc Cách mạng ở Cấp độ Wafer và Lộ trình Tính toán trong Thời đại Suy luận AI

marsbit3 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片