加密货币:研报 | 加密货币流动性分析：BTC、ETH和稳定币是流动性最好的资产_TIC

主要结论：

1、相对于交易量，滑点是一个更好体现流动性的指标。2、流动性最强的资产与流动性最差的资产，两者差距600倍以上。

3、市值更高的资产和稳定币有更好的流动性。

1.??如何测量流动性

为了测量流动性，本报告使用滑点指标来衡量买卖单对价格的影响。1.1.?滑点定义

滑点是指预期的交易价格与实际交易价格的差值。深度好、流动性高的订单滑点较低，而深度交差、流动性低的订单具有很高的滑点。?1.2.?滑点的计算

首先，我们每小时对订单采取高精度的快照。然后,我们计算1万美元订单的滑点，并对该滑点一个月以上的数据求平均值。有关更多细节，请看后面章节。?1.3.?滑点vs交易量

动态 | 海南成立国际知识产权交易中心 研报建议引进区块链技术:据科技日报今日消息，12月28日，海南成立国际知识产权交易中心。海南国际知识产权交易中心发布《关于在海南试行知识产权定向税收优惠及人民币自由汇兑政策的建议》等研究报告。研究报告建议指出，引进区块链技术，在知识产权登记、交易、清算、存证等方面探索适合自贸港经济发展的创新模式。[2019/12/29]

滑点是流动性的事前指标，而交易量是事后指标。使用交易量衡量流动性也会导致产生虚假交易量的负面激励。我们相信滑点是一个更好的度量手段。2.??数据集

动态 | 平安证券晨会研报：区块链等信息技术融合发展趋势明显:据证券日报-12月27日券商晨会研报汇编，平安证券认为，在宏观经济承压的大环境下，国内多数行业的中短期前景难言乐观。不过，由于计算机行业与宏观经济波动的相关性相对偏低，政策支持力度不减，加之云计算、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术融合发展趋势明显，我们认为计算机行业的复苏态势仍将延续，相对表现将好于多数行业。[2018/12/27]

本报告的数据集包括资产、来源、时间段和精度。2.1.?资产

基础资产包括基于BTC交易对和基于USDT的交易对。如果某项资产有BTC和USDT两个交易对，我们通过交易量加权求得该项资产的滑点。2.2.?数据来源

摩根士丹利研报：比特币和以太币交易额都已出现大幅下滑，ICO对投资者造成的损失高达6.3亿美元:据华尔街见闻，上周五摩根士丹利发布报告称，比特币和以太币的交易额都已出现大幅下滑。摩根士丹利认为，对于主要持有这两大币种的持币人而言，流动性问题十分重要。由于交易额急剧下降，若有大户大量抛售任一币种，市场势必下跌，引发更多抛售。除开交易量，大摩还指出，40%的比特币都是经由加密货币进行交易，而非法定货币。摩根士丹利称，ICO对投资者造成的损失已经高达6.3亿美元。2017年进行的ICO中，有32%均告失败；但在过去的18个月内，通过这种不受监管的方式筹资仍旧大受欢迎，区块链公司更是对ICO趋之若鹜。[2018/6/6]

在这份报告中，我们使用了Binance2019年8月的数据。报告之后的版本可能包括来自其他交易对的数据。2.3.?精度

大摩研报：加密货币的兴起可能改变央行应对金融危机的方式:摩根士丹利分析师Sheena Shah及其团队近期发布的研报分析了央行使用加密货币的几个可能的领域，其中最引人注目的潜在应用领域为货币政策领域。报告称，各国央行可以使用加密货币，以便在未来一旦发生金融危机时能够激进地降低利率，减轻危机的影响：“理论上，一个100%数字化的货币系统可以允许出现更低的负利率”。[2018/5/15]

使用不同的精度订单数据。

3.??加密货币的流动性分布

流动性服从幂指数分布，其中超过80%的资产滑点大于5%，60%以上的资产滑点大于1%。

图1?加密货币的流动性分布

?4.??流动性排名前20的加密货币

BTC、ETH和稳定币是流动性最好的资产。即使是流动性最好的代币，彼此之间的滑点差距非常大。排名第11的资产的滑点是排名第10的2倍。比特币的滑点比排名第20的资产好15倍。

图2?流动性排名前20的的数字货币

5.??流动性排名倒数20的加密货币

长尾资产的流动性出现明显的不足。而流动性问题的一个根本原因是缺乏有效的做市商。专业做市商没有动力执行技术集成和对流动性差的长尾资产进行维护。

图3?流动性排名倒数20的的数字货币

?6.??流动性与市值的相关性分析

流动性与市值呈强正相关关系，以8月份为例，流动性与市值的相关系数为0.76。但是也存在异常的情况，HarmonyProtocol(ONE)与MaticNetwork(MATIC)虽然市值非常低，但是他们的滑点也非常低，而DogeCoin(DOGE)与Dent(DENT)市值较低，但是滑点比较高。

图4?排名前150的市值与流动性的相关性

7.??流动性与价格波动的相关性分析

价格波动与流动性并没有显著的关系。2019年8月价格的变化与流动性并不相关，因为加密货币在短期内有朝着相同方向波动的趋势。

图5?排名前150的价格波动与流动性的相关性

?8.??模型所运用的方法

8.1.?滑点的计算

我们通过Binnance交易所的WebSocketAPI获取每个单一交易对不同的订单数据和完整的交易数据。这使得我们可以重新模拟出2019年8月份的订单和交易。然后我们每小时对订单进行快照，计算中间价格和执行价格百分比差的滑点，其中:

中间价格=/2

执行价格=10000美元订单的实际成交价格

我们计算了卖单滑点和买单滑点，并将两者求平均值，然后导出每个交易对的快照滑点。

?8.2.?回归分析

因为我们每小时进行一次订单快照，所以我们有720-744张给定月份的滑点数据。然后对一个月以上的数据求算术平均，从而计算每个交易对的月平均滑点。

9.??附录：原始数据

作者：Hummingbot

编译：Dcoin大币研究院

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