本報告將從比特幣BTC價格波動、比特幣挖礦、鏈上地址與交易、比特幣網絡狀態、社交媒體熱度,共五大部分對比特幣網絡數據進行分析研判。
本報告數據&圖表由火星財經研究院、火星云礦數據中心獲取并加工。
摘要
1.比特幣首次與全球金融市場產生如此緊密的聯系,自此以后,兩者之間必然會進一步加深這種聯系,比特幣將有越來越多的機會被投資者認識,但要被傳統金融世界認可,從投機資產轉換為投資資產,仍需很長一段時間;
2.全球疫情的蔓延仍未到拐點,雖然各國空前放水,但經濟下行的預期仍未被扭轉;
3.挖礦收益上升緩慢,在低收益預期下,仍有較多機型無法開機,全網難度預計在下一次調整中繼續小幅下調;
4.當前比特幣價格與全球金融市場關聯較高,網絡活躍情況受二級市場影響大于自身因素影響。
一、比特幣價格與成交量走勢
3月12日,比特幣大幅跳水,自8000USDT跌破5000USDT,跌幅40%;3月13日比特幣短暫反彈后再度下跌,至最低3800USDT,USDT大幅溢價。
Bit Digital 12月賺取130個比特幣:金色財經報道,紐約數字資產礦業公司Bit Digital宣布其未經審計的比特幣產量以及2022 年 12月的公司更新。2022年12 月,公司賺取130個比特幣,比上月減少10%。產量下降主要是由于某些托管地點的計劃削減活動所致。截至 2022年12月31日, BTC 和ETH的國債持有量分別為 946.6 和 8,799.9,公平市值分別約為1570 萬美元和1050 萬美元。[2023/1/7 10:59:13]
3月12日比特幣暴跌的主要原因是疫情的全球性蔓延帶來的系統性金融風暴,全球金融市場重挫,多國股市觸發熔斷,道瓊斯、納斯達克跌去2019年全年漲幅,全球最大避險資產黃金同樣無法幸免。比特幣雖然被稱為避險資產,但充其量也僅僅是這不到2000億美元市值中的避險資產,當數字貨幣與全球金融市場關聯性加強,比特幣受其影響或隨之加重,崩盤中的踩踏將尤為嚴重。不難想象若BitMEX保持在線,BTC的確有跌破1000美元的可能。
本次暴跌其實是比特幣首次與全球金融市場產生如此緊密的聯系,自此以后,兩者之間必然會進一步加深這種聯系,比特幣將有越來越多的機會被投資者認識,但僅僅不到2000億美元的市值對傳統資本來說僅僅是九牛一毛,體量小且易被操縱,風險高但收益卻并不相稱,比特幣想要被傳統金融世界認可,從投機資產轉換為投資資產,仍需很長一段時間。
比特幣全網未確認交易9876筆:金色財經報道,據btc.com數據顯示,目前比特幣全網未確認交易數為9876筆,24小時交易速率為3.13txs/s。目前全網難度為17.35T,預測下次難度上調0.44%至17.42T,距離調整還剩12天12小時。[2020/9/8]
近30天,比特幣暴跌之后,自下行趨勢中逆轉向上,但當前仍處于暴跌后的修復期,并不能判斷其進入穩定的反彈走勢,短期比特幣與全球金融市場關聯度較高,判斷比特幣趨勢仍需關注全球市場走勢,而當前全球疫情的蔓延仍未到拐點,雖然各國空前放水,但經濟下行的預期仍未被扭轉,道指、納指反彈一周后再度出現疲軟趨勢。
二、比特幣挖礦
1.?比特幣全網算力與難度調整
比特幣全網難度在3月9日短暫上調至16.55T創歷史新高,全網算力隨后下滑,出塊時間隨算力下降而增加,單位挖礦收益下降;3月12日比特幣暴跌,導致單位挖礦收益大幅下跌,部分礦機入不敷出而關機,全網出塊繼續減少,自平均每T產出0.0000167BTC下降至0.0000155BTC左右。
Bitfinex黑客再次轉移超2018枚比特幣:金色財經報道,據Whale Alert數據,此前在北京時間7月28日00:40,四筆共531.94枚Bitfinex于2016年被盜的比特幣被轉入四個不同的未知錢包地址。隨后在1:48,Bitfinex黑客再次分5次轉移了共約2018.69枚BTC。這九筆共2550.63枚比特幣目前價值約2764萬美元。據悉,2016年8月,Bitfinex遭到黑客攻擊,安全漏洞導致近12萬枚比特幣被盜。[2020/7/28]
3月16日,比特幣網絡難度調整,下調15.95%至13.91T,下調幅度創歷史記錄,而當日理論挖礦收益大漲超20%,至每T產出0.00001872BTC。幣價小幅回穩,挖礦收益上升,法幣收益大幅增加,關機礦機機型驟減,算力呈緩慢上升狀態。
下次難度調整預計于4月8日上午進行,據BTC.com根據近1周數據測算,難度將調整至12.47T,再度下調10.34%。但預計調整幅度或在5%左右。
2.?比特幣出塊時間與挖礦收益
3月初,比特幣價格回調至8000美元,及3月12日、13日暴跌行情,導致基于PoW共識機制的比特幣網絡在難度調整至歷史新高16.55T后,算力不增反降,出快時間大幅增長至最高16分鐘,導致挖礦收益降低,舊型礦機關機,繼續導致算力降低。
動態 | 比特幣鏈上發生合計超過2100枚BTC的大額轉賬:Tokenview數據顯示,12月6日13:19,比特幣鏈上發生合計超過2100枚BTC的大額轉賬。37teK開頭地址分別向3DG3X、36BUu開頭地址轉入300枚、1826.67枚BTC,共計2126.67枚BTC,約合1572萬美元。[2019/12/6]
3月26日難度創紀錄的下調后,挖礦收益開始出現回暖趨勢,但受幣價影響,挖礦收益上升緩慢,在低收益預期下,此前因難度上升收益下降而關機的礦機仍有較多機型無法開機,全網算力仍將在100EH/s左右調整,全網難度預計在下一次調整中繼續小幅下調。
3.BTC算力分布
據BTC.com數據,月度出塊排名前三的礦池為,F2Pool、Poolin、BTC.com,挖礦收入分別為:
F2Pool共挖出757區塊,9462.5枚BTC,算力占比18.57%;
Poolin共挖出694區塊,8675枚BTC,算力占比17.03%;
BTC.com共挖出481區塊,6012.5枚BTC,算力占比11.80%。
動態 | 以太坊網絡的每日交易手續費用首次超過比特幣:以太坊的每日交易手續費首次超過比特幣。截至發稿時,據Messari數據,過去24小時內以太坊網絡的交易手續費用約為20.7萬美元,而比特幣僅為18.3萬美元。當時以太坊網絡交易費用的中位數為大約每筆0.16美元,而比特幣則為0.20美元。此外,在同一時間段內,萊特幣網絡的交易費用排名第三,僅不到一千美元。以太坊和比特幣的滿負荷運行相當于每10分鐘約1MB。(trustnodes)[2019/9/19]
三、比特幣鏈上地址與交易
1.?比特幣日交易次數與活躍地址
比特幣活躍地址包括當日參與交易的鏈上地址數量,反映了區塊鏈鏈上交易熱度,與日交易次數呈正相關關系,變化趨勢相同。
從圖表可以看出,3月12日比特幣暴跌前,比特幣網絡轉賬次數在30-35萬次間波動,整體呈下行趨勢,比特幣在這段時間自9000美元回落跌破8000美元,導致比特幣網絡整體熱度降低,網絡熱度降低在網絡交易次數、活躍地址數、算力上均有體現。
比特幣網絡熱度波動除了反映當前網絡情況外,還對二級市場幣價波動有一定預期效果,但在突然大幅波動情況下將會失效,當前網絡熱度出現一定回暖趨勢,主要受近期難度調整后,挖礦收益上升影響,比特幣礦工逐漸復蘇,幣價預期企穩。但當前比特幣價格與全球金融市場關聯較高,網絡活躍情況受二級市場影響大于自身因素影響。
2.?比特幣交易量&去重交易量
去重交易量指從總交易量中剔除了比特幣轉賬后返回至發送者的交易,即各地址單向交易的成交量。
比特幣在3月12日、13日大幅下跌,而網絡中比特幣轉賬成交量與去重后的成交量基本一致,轉賬交易基本為單向轉賬,結合大額轉賬記錄,大額轉賬目的地中存在大量交易所地址,轉至交易所拋售的可能性較大;3月13日比特幣二度下跌后反彈止跌,比特幣網絡轉賬保持與12日相近水平,但去重成交量有所下降,逐漸恢復日常水平。
3月12日、13日轉賬成交量體現出比特幣暴跌40%引發大量恐慌情緒,比特幣持有者大量拋售踩踏,網絡轉賬呈現出單向恐慌出售情況;而13日之后,回購交易逐漸恢復,BTC持有者逐漸從恐慌情緒中走出,從比特幣網絡轉賬上反映當前行情下持幣者情緒較為穩定。
3.?比特幣大額轉賬
3月12日、13日比特幣暴跌至最低3800USDT,期間共發生了276筆超過1000BTC的大額轉賬,是自2019年8月以來最高記錄;近一年來,單日大額轉賬最高的是2019年3月3日,350筆;2019年6月29日,309筆;2019年7月12日,300筆;2019年4月25日,269筆。
本月為比特幣跌幅最大,但大額轉賬數量卻不及前幾次下跌,原因可能有當日下跌較快,網絡擁堵,部分持有者不及轉賬交易或轉賬受阻;比特幣迅速下跌后大幅貶值,跌破心理最低賣價,持幣觀望;預期比特幣將再度反彈回暖,持幣待漲等方面。
4.BTC持有分布
當前持有0.001個以下BTC的地址占全部地址數量的47.97%,但總共持有BTC總量的0.02%;而持有1-10個BTC的地址有2.15%,這些賬戶總共持有了9.31%的BTC;而持有1萬-10萬個BTC的地址有107個,占0.00%,但是持有了12.96%的BTC;而持有超過10萬個BTC的地址只有3個,卻持有了523860枚BTC。
BTC鏈上余額的“貧富差距”極為明顯,其中0.51%的頭部地址持有了85.87%的BTC總量。
四、比特幣網絡狀態
1.?節點數量與分布
五、比特幣社交媒體熱度
比特幣網絡關注度在3月12日、13日暴漲后逐漸恢復原有水平,波動較小,整體熱度較為平穩。日Tweets數量基本維持在2萬-3萬條之間,在3月12日和13日達到了4.5、4.3萬條峰值。而GoogleTrends指數在3月13日達到峰值127.985。Twitter作為社交媒體對熱點事件的反映效率仍明顯強于搜索引擎。
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