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如何在熊市中尋找機會?_穩定幣:TOK

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June2022,Simon

DataSource:FootprintAnalytics-InvestinginBearMarketDashboard

毫無疑問加密貨幣的熊市又來了。比特幣比歷史高點下跌了70%,以太坊下跌了80%。曾經公鏈第三的Luna?也在此期間隕落,各種山寨幣和GameFitoken也幾乎失去了所有價值。

在牛市中只要做到beta投資隨大勢就能獲得被動收益。但在熊市中我們需要利用alpha投資來尋找投資機會。

在熊市中的DeFi尋找機會

在宏觀市場發現市場趨勢

DeFi幾乎拷貝了所有傳統金融的模式,從借貸到金融衍生品。DeFi與傳統金融項目最不同的主要在于使用了智能合約,信息上鏈更加透明,還鑄造了自己的token作為激勵。

但缺乏傳統金融的強監管,token的價格波動浮動巨大,甚至一個巨鯨的操作就能產生重大影響。并且DeFi始終缺少與現實世界的融合,加上進入區塊鏈的高門檻,讓它已由快速發展期進入瓶頸期。

美國監管機構認為穩定幣繞過監管漏洞,正在研究如何監管穩定幣:9月20日消息,美國監管機構認為穩定幣繞過監管漏洞,可能會從以下幾個方面監管穩定幣,分別為:把穩定幣指定為系統風險;稱穩定幣為證券;視穩定幣為貨幣市場共同基金;像監管銀行一樣監管穩定幣;美聯儲正在研究與穩定幣有競爭性質的中央銀行數字貨幣 (CBDC)。

此外,全球性監管機構金融穩定委員會正在研究建立穩定幣相關的標準和計劃,可能會在 2023 年出臺相關監管。(紐約時報)[2021/9/20 23:37:37]

DeFi的用戶經歷了初入幣圈的驚訝,現在已摸清了它的套路,一些緩釋的token發行也逐漸減少,如今的DeFi很難再有一年前的收益率。

使用FootprintAnalytics的數據按類別分類可以看到,曾經被譽為DeFi兩大基石的DEX和Lending格局已經悄然變化。各大公鏈中DEX的TVL也不再是第一,市場份額下跌至27%。而原第二名的Lending已逐步被超越,如今Lending的市場份額僅8%,甚至排在Yield之后,而Bridge已占據了18%的市場。

聲音 | 中金公司:66家公司有區塊鏈相關業務 未來如何受益有待進一步研究???:中金公司發布相關研究報告指出,根據不完全整理,A股、H股和中概股中66家公司有區塊鏈相關業務,其中市值較大的企業包括阿里巴巴、騰訊、平安、恒生電子、航天信息、眾安在線等,未來如何受益有待進一步研究。中金公司分析師黃樂平、楊俊杰研究認為,區塊鏈的一個優勢是通過數字簽名等密碼學技術,在保證數據唯一性和所有權不可篡改的前提下,實現多方之間的信息共享。這適合需要“多方共享”“高頻重復”“交易鏈條長”的許多金融場景。過去幾年,區塊鏈主要應用案例包括:在跨境匯款領域,螞蟻金服利用區塊鏈技術為菲律賓、巴基斯坦、馬來西亞等“一帶一路”沿線國家提供低費率、高速的跨境匯款服務;在清結算領域,港交所計劃利用區塊鏈結算系統簡化互聯互通下內地股票的北向交易流程,方便歐美投資者投資A股;在貿易融資領域,香港金管局和平安合作推出區塊鏈貿易融資技術平臺“貿易聯動”,增加貿易參與者之間的信任,降低風險,提高貿易流程中獲得融資的機會。?[2019/10/28]

定投策略

聲音 | 北京商報:如何把區塊鏈等與金融業務進行融合是關鍵:8月28日,北京商報發布了題為《持牌機構怎么變:破體制禁錮 走獨立之路 》的文章,對央行《金融科技(FinTech)發展規劃(2019-2021年)》進行了解讀。文章稱,在分析人士看來,場景化是金融科技發展的一個重要趨勢,因為只有嫁接到具體場景,才能讓金融科技更好地服務于實體經濟,降低風險發生的可能,而如何把AI、大數據、云計算、區塊鏈等技術與金融業務進行合理而深度的融合是關鍵。[2019/8/28]

在對宏觀形勢有了初步判斷的基礎上,如果無法判斷token何時觸底,通常可以考慮使用定投的策略。將資金等額的分配,定時定量投入,雖然可能無法獲得超額利潤,但大概率可以通過微笑曲線獲得盈利。

用戶仍需注意的是并不是所有token都適合這種方式,土狗項目只會讓本金流失的更快。定投項目需要長期投資,因此更適合選擇主流且獲得更多認同的token。

聲音 | FBG資本的Nathan Li:加密行業中的人應該接受更多關于如何區分的教育:在今日共識大會新加坡站,FBG資本的Nathan Li談到項目詐騙時表示,在加密行業中,人們應該接受更多關于如何區分的教育。投機是好事,每個人都想在這個領域賺錢。但我們應該意識到現實是什么。[2018/9/20]

穩定幣投資

因加密貨幣高波動產生FOMO情緒很難做出正確的決策,尤其在熊市中,因此使用穩定幣是相對低風險的投資方案。不論是Lending平臺還是DEX平臺都不乏對穩定幣的投資,用穩定幣組成LP還能避免無償損失。雖然穩定幣有較多的用例和較小的波動性,但要記住它也存在著風險。

經過UST暴跌后,算法穩定幣的安全性讓人擔憂,只靠算法至今還沒有一個讓人覺得很安全的案例。中心化穩定幣的信息不透明也存在一定安全問題,超額抵押穩定幣的清算風險同樣需要留意。

根據FootprintAnalytics的數據顯示,本次大跌讓DeFi最大的穩定幣DEX平臺Curve的TVL也發生斷崖式下跌。因此不要盲目的選擇,選擇一個你認同它模式的穩定幣。

Shapeshift CEO:比特幣與央行一樣少有人知道其如何運作 卻一直在被使用:Shapeshift的首席執行官Erik Voorhees在其社交媒體發文稱:“現在有許多人質疑比特幣是如何運作的,并且因為比特幣的不確定性而遠離它。然而與此同時,這些人中沒有一個人知道中央銀行的業務是如何運作的,但卻毫無疑問地一直在使用它。[2018/3/22]

在熊市中的GameFi尋找機會

在宏觀市場發現市場趨勢

從FootprintAnalytics的數據看到,GameFi唯一用戶數在2021年末發展達到高潮,1月份又迎來最高點,之后震蕩下行。在5月末發生了比較明顯的下跌,新用戶也逐漸下降。6月8日的新用戶為6.5萬,唯一用戶數60.6萬,僅是高峰時的30%。

GameFi1.0迅速發展,玩家經歷過各種游戲后最多的感受應該就是——無聊。目前的游戲可玩性都較差,項目大多只以token做為獎勵機制吸引大批挖提賣玩家,項目周期基本只有短短數月。

在眾多GameFi項目中選出一個可以投資的項目并不容易,很可能會變成為老用戶回本的“韭菜”。這時可以從項目熱度、新玩家增長、老用戶留存以及token循環情況評估。在早期進入會更有可能回本,同時要更加要關注項目方的動態,根據項目方的動態及時做出決策可能在幣價波動的前夕抓住機會。

例如StarSharks項目前期模式得到了眾多用戶青睞,大批用戶融入,也包括打金工作室,讓項目數據快速上升。但過快用戶涌入導致項目token被過多鑄造,token膨脹導致價格持續下跌。當項目方意識到問題解除租賃業務后,用戶數據也發生斷崖下跌,不再能吸引到新用戶,token價格便陷入了死亡螺旋。

從留存率來看,也明顯看到StarSharks的下跌,4月進場的用戶只有1.7%留存了下來。前期的老用戶都已流失掉,只有在去年12月進場的用戶還有6.1%的留存,推測可能因這批用戶以較低的成本擁有NFT,現基本已經回夠了本,此后的產出均為純收益。因此選擇正確的進場時間尤為重要。

除了關注整個市場的宏觀情況,項目方的宏觀調控也很重要。雖然這與去中心化相悖,但在早期進行有效的控制能防止token價格暴漲暴跌,讓項目更長久的發展。因此用戶要密切關注項目方動態,如項目方在社區的發言或組織的活動,能及時了解項目未來方向,在發生變動前做出正確操作。

3A游戲方向

在GameFi陷入瓶頸時,一些傳統的游戲商開始進軍區塊鏈的世界。VC們也早在3A游戲上開始了布局,最具代表的Illuvium僅發布預告便獲得大量關注,幣價最高時達到1800美元。

3A游戲雖然開發成本高、周期長,但游戲的精美畫面和豐富的可玩性都將會吸引更多看重游戲內在價值的玩家。它們能否打破死亡螺旋的魔咒可以靜候在今年上線的游戲的表現。

在熊市時的投資不能只寄托于投機,更應該找尋這種有價值的游戲。傳統游戲方的開發能力毋容置疑,但它們能不能適應區塊鏈,做出適合幣圈用戶的游戲還要關注其經濟模型。

X-to-earn方向

StepN將X-to-earn的模式推向了熱點,甚至曾經一度被認為是可以解決死亡螺旋的出路。但隨著一系列負面消息,從6月開始明顯看到在BSC鏈上StepN的提現用戶超過了存入用戶,token也一路下跌。

不論StepN的嘗試最后是否能成功,X-to-earn的模式在短期內都會是受到關注的領域。多看并謹慎選擇是關鍵,分析項目自身價值優勢,在項目前期的低點進入才能盡可能降低被套牢的風險。

結語

傳統金融中獲利的首選就是利用信息差。區塊鏈的數據信息都是公開透明的,對數據的整合分析是對減少信息差必不可少的步驟。人也許會說謊,但數據不會。

當把握了宏觀的趨勢后,多參加看好的項目的社區活動,接收更多信息快速做出判斷都是能在這熊市中更好的生存下去的方法。

本文來自FootprintAnalytics社區貢獻

FootprintCommunity是一個全球化的互助式數據社區,成員利用可視化的數據,共同創造有傳播力的見解。在Footprint社區里,你可以得到幫助,建立鏈接,交流關于Web3,元宇宙,GameFi與DeFi等區塊鏈相關學習與研究。許多活躍的、多樣化的、高參與度的成員通過社區互相激勵和支持,一個世界性的用戶群被建立起來,以貢獻數據、分享見解和推動社區的發展。

以上內容僅為個人觀點,僅供參考、交流,不構成投資建議。如存在明顯的理解或數據錯誤,歡迎反饋。

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本作品為作者原創,轉載請注明出處。商用轉載需聯系作者授權,擅自商用轉載、摘編或利用其它方式使用的,將追究相關法律責任。

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