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BTC:Chainalysis:如何通過鏈上數據解析加密貨幣市場事件發展脈絡?_數字貨幣

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數字貨幣市場經常是動蕩不安的。雖然近期,3月市場波動的原因非常明顯,即因COVID-19的傳播而導致數字貨幣空前地涌入交易所。但通常還是很難確定波動的原因,即使已有大量的可用數據。

我們開發了一種通過算法來識別鏈上事件的方法,這些事件雖然在時間上持續短暫但對于BTC流入交易所的趨勢產生了重大影響。通常與那些沒有外部解釋的大幅度價格波動相關。我們認為隨著市場逐漸復蘇,這種分析方法將是做出正確決策的關鍵。

我們通過比較BitMEX上的市場情緒,以及流入交易所的鏈上資金來調查其中的一個事件。

我們發現了一系列有趣的事件。首先大量BTC通過幾次轉賬發送到現貨交易所,接著在BitMEX上出現了大量異常的逆勢空頭頭寸,隨后BTC價格大幅下降。

最后,我們展示了如何自動識別最先接收到流量持續增長的交易所,這是最有可能啟動價格變化的交易。

識別市場事件

盡管我們能夠從市場上獲得大量相關數據,數字貨幣中極端市場事件的原因可能是非常神秘的。與僅提供交易活動的傳統市場不同,我們既可以看到交易所內部的數字貨幣交易,又可以看到進出交易所的鏈上資金流動。我們將各項數據組合在一起,這可以幫助我們了解市場事件是由于少量人將大量資產移入和移出交易所而引起的,或是由其他新聞推動的,并且我們需要對這些事件進行更詳細的調查以充分了解原因。

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為了調查市場事件發生的原因,我們首先需要確定對當前的趨勢來說,使得趨勢發生變化的時間,而并不是去尋找某次不經意的波動。我們將一個變點檢測算法應用到Chainalysis所調查的數百個交易所以研究鏈上BTC的流入。鏈上資金流入增加了可用于在交易所進行交易的數字貨幣的數量。因此,如果當前的趨勢發生變化,那么交易條件也會做出相應調整,即如果BTC流入量增加,則市場可以出售更多的數字貨幣,而如果流入量減少,則可供出售的數量也會減少。正是因為交易者需要時間來適應這些變化,BTC的價格才會發生大幅波動。

在2019年,該算法檢測到BTC流入交易所趨勢的八個極端變化,如下圖1所示。當這些事件彼此接近時,表明在鏈上發生了一個極端事件,以灰色陰影顯示,此后鏈上資金流入又恢復了正常趨勢。這些連鎖事件通常但并非總是與主要的價格變化同時發生。

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并非所有的鏈上流入變化都可以被定義為市場事件。鏈上資金流入似乎有一個自然的周期,大概是因為一方面交易者在交易所之間轉移資產以實現套利,而另一方面則是為了安全性將從交易所購到的BTC轉移至自己的錢包。此外,BTC一旦存入交易所并不意味著可以立即賣出,交易者要等一段時間,并且可能不得不等到許多區塊鏈確認后才能出售。

有些價格變化與算法識別的鏈上事件并不一致。這類消息主要改變了人們對數字貨幣長期前景的看法,從而導致了由需求主導的價格快速變化。盡管這一消息引發了鏈上反應,資金流入在消息宣布后有所增加,但可能有些人會急于以更高的新價格賣出。但這似乎并未對鏈上資金流入產生重大影響,而這種影響通常似乎只與市場的短期變化有關。

重現市場事件

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然而鏈上事件的發生與重大價格變化的巧合既合乎邏輯又經常發生。為了對此進行進一步調查,我們將在2019年6月至2019年9月這四個月的時間內進行更詳細的研究,其中包含兩個鏈上事件。第一個事件與6月18日Libra宣布推出之后的BTC價格下跌同時發生,該事件造成了持續24天的鏈上波動和價格波動期。第二個事件恰逢9月24日BTC價格下跌超過$1,000。

如圖2所示,在這四個月中,我們觀察了資金流入的增減情況,并計算了其離平均值之間的差異超過三個標準偏差的時間點。這些由變點檢測算法所識別出可作為的事件的時間點包括了那些極端變化。這有助于解釋為什么在算法上將這些時間段識別為鏈上事件。因為這些資金流入是如此罕見,以至于一定會發生些與正常情況截然不同的事情。

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為了了解導致這種異常行為的原因,我們研究了資金流入的變化是否是需求的異常變化導致的,或者需求的變化是否是因資金流入的異常變化導致的。為了對此進行研究,在圖3中,數據的時間跨度是6月20日事件發生的前兩天,并以30分鐘為一次時間間隔,我們關注了以下幾點:

BitMEX交易所多空頭寸流動性的變化,這是反映市場情緒的最佳指標。

這些變化是否是由于少數的交易行為引起的。

流入交易所的資金總額。

這些資金流入是否是由于鏈上資金轉移導致的。

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圖3的第一個曲線圖顯示,BitMEX較受歡迎的永久掉期合約開立新的凈頭寸通常與其價格相匹配。當價格下跌時,凈頭寸通常是做空的,反之亦然。從30分鐘的時間間隔來看,這表明了人們對永久掉期市場價格的看法是與現貨市場價格緊密相連的,該市場在04:00、12:00和20:00UTC支付。但是,在6月26日17:00UTC是一個有趣的時刻,盡管凈頭寸做空了7,600萬份合約,而價格卻在上漲,但在價格下跌前的3個小時,即20:00之前,價格下跌了約1600美元,跌幅超過10%。

圖3的第二個曲線圖顯示,最大的3%交易單平均占BitMEX交易的永久掉期合約交易總量的48%,而最大的100個交易單占總交易量的14%,這表明市場中并沒有某個參與者能夠左右市場。實際上,這顯示了數字貨幣相對較低的集中度,通常只有(非常)一小部分人進行了大部分的交易活動。此外,隨著時間的推移,集中度相對處在恒定水平,這表明參與者很少進行超大型交易。但是,交易集中性是市場集中性的下限,因為單個交易者可能進行多筆交易,并且交易規模應受訂單簿深度的限制。

圖3的第三個曲線圖顯示了BTC在鏈上流入所有交易所的情況。在三天的時間里,每30分鐘間隔流入量從350到8,440BTC不等,平均為2,560BTC。在6月26日出現了一個有趣的時刻——15:00UTC,在上述反向空頭頭寸的兩個小時之前,交易所在30分鐘內收到了8,100枚BTC,是平均水平的三倍多。

圖3的第四個曲線圖顯示了鏈上流入量占最大轉移量的比例,該曲線圖與第二個曲線圖類似,但用于鏈上轉移而不是交易。最大的5%的轉移量平均占鏈上流入量的85%,而最大的5個轉移量則占33%。很顯然它呈現出高度集中性,有時它還會變得更加集中。結果即是少數市場參與者對市場有很大的影響力。這也是一個下限,因為轉移是價值從一個地址到另一個地址的轉移,且一個人可以控制多個地址。最集中的時間之一是6月26日15:00UTC,當時8100個BTC中有70%通過五筆最大的轉賬存入交易所。

數據顯示了一系列的事件:

15:00UTC:少量轉賬導致大量的BTC流入交易所。

17:00UTC:BitMEX的反向凈空頭頭寸為7,600萬張合約。

20:00UTC之前:隨著永久掉期支付,BTC價格下跌了12%。

在這種情況下,我們看到交易所的供應出現了異常的變化,從大量的集中資金流入,到需求出現不同尋常的變化,再到反向做空,再到價格突然大幅下跌。

這也許只是巧合。但數字貨幣市場是去中心化的且不成熟的,通常需要結合實際發生的事情來解釋數據。但是,過去曾有人擔心,交易員在作為衍生品交易所使用的價格指數組成部分的現貨市場進行大規模集中交易。他們這樣做可能是為了從押注BTC價格將下跌的杠桿押注中獲益。當大量BTC在流動性相對較差的現貨市場上出售時,押注價格下跌幾乎是必然的。

深度探究交易所和資產轉移程度

鏈上數據可以通過查看特定交易所的流入量來幫助測試這些擔憂是否是成立的。但有一個挑戰是,當價格發生重大變化時,所有交易所的BTC流入都會增加。因此,我們想找出比其他交易所更早發生異常流入的交易所。為此我們會分別分析目標時間段內每個交易所的流入量,并找出最早發生流入量變化最大的交易所。

圖4顯示,在6月26日,相對于所有其他交易所,構成BitMEX價格指數的一個交易所的資金流入出現了大幅提前增長。

但并不能確定這一系列事件是否是同步發生的。例如,交易所流入量增加而BTC價格卻沒有同步隨之增加。隨著所有包含在BitMEX價格指數中的衍生品交易所數量增加,這種現象在未來應該不會再發生。

我們可以更進一步研究。特別是在ChainalysisReactor中研究的某幾個轉賬地址。圖3顯示,從6月26日的15:00UTC到15:30UTC,交易所在30分鐘內收到了8,100枚BTC,其中70%的BTC是通過五個最大的轉賬地址存入交易所的。

圖5顯示,如果我們研究這五個轉賬地址,其中三個最大規模的轉賬地址幾乎是同時發送到兩個交易所的,這兩個交易所均是BitMEX的價格指數的組成部分。它們很可能是由一個實體控制,這表明此市場事件是精心策劃的。

鏈上數據提供了對數字貨幣市場的獨特見解,這是傳統市場所沒有的。在加密市場中,您不必僅依賴于交易數據,因為它這可能是不準確的。鏈上數據所展示的模式可以通過算法進行分析,以識別何時發生市場事件。在如此動蕩的市場中,這是很有價值的指導,我們可以使用鏈上數據來重現市場事件,以確定事件的可能原因。隨著市場的恢復,我們相信這些見解將是做出正確決策的關鍵。

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