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_加密貨幣:哪些國家禁止加密貨幣

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。

研報：HT有望成為加密貨幣世界“新十年”核心資產:7月28日，據研究報告《下注加密新十年核心資產：通縮的生息資產HT》指出，以HT為代表的一系列幣種，已經良好地具備在加密貨幣世界新十年成為“核心資產”的條件。HT的生態具有高規格的價值注入，使其能夠在每年高速通縮的情況下，兼具生息的特點。

經過測算，在未來5年，HT很可能在目前基礎上實現每年4%~12%的通縮，則5年后HT保守預測可能僅剩約1.2億枚，是目前的61%。同時，HT持有者能夠獲取一個很有競爭力的生息增長，保守估計每年高達18.5%左右。因此，它將成為加密貨幣世界新十年最值得下注的新的核心資產。[2020/7/28]

?1.3.?滑點vs交易量

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。

動態 | 灰度研報：超三分之一的美國投資者會考慮投資比特幣:Grayscale Investments（灰度投資）今天發布了“比特幣：2019年投資者研究報告”，首次對散戶投資者的興趣、觀念和關于投資比特幣的誤解進行調查。該研究由金融市場研究公司Q8完成。報告顯示。超過三分之一（36%）的美國投資者會考慮投資比特幣，這代表了一個擁有超2100萬投資者的潛在市場。（Globe Newswire）[2019/7/25]

2.??數據集

本報告的數據集包括資產、來源、時間段和精度。

2.1.?資產

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

聲音 | 中信證券研報∶監管完全擁抱數字貨幣似乎并未意味著利好:中信證券明明研究團隊最新報告指出，監管升級毫無疑問對目前的數字貨幣是較大的利空，但是監管完全擁抱數字貨幣似乎也并未意味著利好。如果投資者非常看好虛擬貨幣的前景，那么大概率后續還會推出清算、保密機制更加完善的升級版，若各國監管部門也看好虛擬貨幣前景而推出自己的數字貨幣，那對于現在的諸多數字貨幣而言，很難判斷究竟是利好還是利空。作為高風險資產，數字貨幣受全球金融市場避險情緒上升影響而價格下跌。[2018/12/6]

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

使用不同的精度訂單數據。

3.??加密貨幣的流動性分布

分析 | 加拿大央行研報：在區塊鏈進行雙花欺詐是不現實的:加拿大央行日前公布對區塊鏈技術的激勵相容研究結果，著重于通過區塊鏈技術的工作量證明（PoW）共識機制建模，模擬誠實和不誠實礦工的行為，發現利用區塊確認時間差進行雙重支付的欺詐是“不現實的”。上述研究報告查看區塊鏈這樣的數字賬本是否免于對雙重支付——所謂雙花這類欺詐，發現如果一個礦工掌握50%以上算力，具備了51%攻擊的能力，理論上說，不誠實的礦工可以進行雙花欺詐，但從經濟角度看，為了實現這種欺詐，不誠實的礦工必須有很雄厚的財力，而且是“風險中性”，因此報告認為：“這種假設情況通常是不現實的，現實情況下，用戶幾乎沒有經濟方面的動機發起這種攻擊，特別是在其他礦工的計算投資龐大時。”[2018/7/23]

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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