投机潮起与模因币余波

8/15/2024, 9:32:49 AM
进阶
交易
区块链网络的运行类似于生产线,具有固有的容量限制。每个区块对交易数据有固定的容量,使得空间成为有限资源。随着交易需求的增加,对区块空间的竞争加剧,可能导致网络拥堵。

前言

对大多数人来说,供应链中的意外中断几乎都是糟糕的事情。然而,对于研究人员来说,这些中断提供了宝贵的机会,可以理解那些难以解开的市场动态。例如,由于价格和数量是供需的观察结果,很难知道是供应、需求还是两者都产生了影响。这就产生了“不要从价格变化推理”的古老说法。但当一个或另一个因素以可预测的方式突然变化时,有时你可以进行推理。

例如,一个 学习 NBER 使用 COVID-19 供应冲击来了解需求动态,展示了这种突然的外部冲击如何成为影响美国经济内部就业和销售的重要重新分配力量。通过分析罕见市场事件期间的行为变化,研究人员可以将危机转化为获得更深入经济见解的机会。

区块链网络的运行具有类似于生产线的固有容量限制。每个区块都有固定的交易数据容量,使得空间成为有限的资源。随着交易需求的升级,区块空间的竞争加剧,导致潜在的网络拥塞。

3 月份,EIP-4844 的实施旨在增强以太坊第 2 层的网络容量并降低交易成本,使 Arbitrum 和 Optimism 等网络受益,并大幅降低 Gas 价格 [1]。然而,实施后不久,Base 的 Gas 价格飙升,超过了 EIP-4844 推出之前观察到的水平。

例如,NBER 的一项研究利用 COVID-19 供应冲击来理解需求动态,展示了这些突发外部冲击如何作为重大再分配力量影响美国经济中的就业和销售。通过分析稀有市场事件中的行为变化,研究人员可以将危机转化为深入洞察经济的机会。区块链网络的运作也受到固有的容量限制,类似于生产线。每个区块对交易数据有固定的容量,使得空间成为有限资源。随着交易需求的增加,对区块空间的竞争加剧,可能导致网络拥堵。

今年 3 月,EIP-4844 的实施旨在提升网络容量并降低以太坊 Layer-2 的交易成本,从而使 Arbitrum 和 Optimism 等网络受益,显著降低了Gas费用。然而,EIP-4844 实施后不久,Base 的Gas价格突然激增,超过了 EIP-4844 推出前观察到的水平。

在此期间,Base 上的用户活动显著增加,主要受到 DeFi 交易活动的推动。这一激增尤其令人意外,因为 Base 的生态系统一直以来都倾向于支持面向消费者的应用。Base 最初由 Coinbase 团队孵化,受益于广泛的营销和品牌推广,旨在创建一个鼓励创作者、构建者和社区参与的链。因此,生态系统主要由消费者应用组成,其中最成功的应用,如 Friend.tech,都是面向消费者的。

用户活动的逆转和 Base 上交易的突然激增可能归因于供应冲击,这种冲击是由影响系统供应链的意外外部事件引发的。这些冲击可以大大改变可用性和成本,从而根本改变用户行为和网络动态。

催化剂探索

为了被视为真正的供应冲击,事件必须是外生的、意外的,并且具有足够的强度以扰乱既定的市场动态。

在 EIP-4844 实施后,最显著的变化之一是 DEX 的交易突然增加,这种增加超出了典型的稳定币和以太坊,涵盖了新的代币。此前,Base 上的交易主要集中在这些类别上,meme 代币在所有 DEX 的每周交易量中占比平均不到 15%。


从历史上看,模因币季节往往是由“信标”代币引发的,这种代币吸引了巨大的市场兴趣并设定了新的交易基准。这种现象可能是由信息级联等因素驱动的[2]。在加密推特等平台上,成功的交易故事会被放大,而失败的交易故事往往会被忽视,从而导致人们对潜在收益的看法出现偏差。当交易者观察并模仿他人的行为时,假设他们有有价值的见解,就会创建一个自我强化的循环。这会迅速推高模因币的价格,并常常导致市场大幅波动。

例如,2023 年底,在 Solana 上,dogwifhat 代币(WIF)在几个月内从不到 100 万美元的市值迅速飙升至数十亿美元。WIF 的成功引发了 Solana 上的模因币狂热,标志着模因代币发布的增加和模因币基础设施的发展。

尽管模因币自 Base 首次上线以来就存在,但直到今年 3 月,市场上才开始关注它们。Base 的首次主网启动被模因币交易热潮推动。在网络正式启动之前,成千上万的用户迁移到 Base 进行模因币交易。随着新应用的上线,这些代币的活动有所减少。受知名书籍中 Pepe 角色启发的 BRETT 代币在 2 月底到 3 月初推出,并迅速在 Base 上占据了重要位置,其市值在显著的模因币交易活动之前就达到了 3.5 亿美元。它的快速崛起不仅使其与典型市场趋势区别开来,还引发了网络范围更广泛的交易狂潮。

BRETT 代币的初期成功吸引了投机交易者,通过潜在的模仿效应,吸引了更多对模因交易感兴趣的用户,而不是参与网络应用。虽然这一群体的关注点仍然很狭窄,但探索这一模因狂热对 Base 生态系统现有用户群体的波及效应,尤其是他们的典型行为如何因这一事件而发生变化,是有价值的。尽管如此,单靠表面数据无法确认观察到的拥堵是否直接源于 BRETT 代币事件,但它确实鼓励我们进行更详细的分析,以准确评估对用户行为和需求的直接影响。

实验

拟议的实验的主要专于分析 Base 上的供需动态,重点关注 BRETT 事件前、期间和之后Gas费用(供应)和交易活动(需求)的互动。分析的主要方面涉及将 BRETT 启动的影响与一般市场行为隔离开来。

为了获得市场动态的清晰洞察,我们将排除与 BRETT 代币直接相关的交易活动。我们的分析将集中在代币推出前活跃的地址上,从而评估一个未受新代币投机兴趣影响的稳定用户基础。这种方法确保我们公正地对待 Base 上更广泛用户行为的审查,而不受主要关注 BRETT 的用户的影响。

模型

在本研究中,我们利用回归模型中的核心二元变量来分析 BRETT 启动的影响。变量的选择及其在模型中的作用旨在反映这一市场事件的细微影响。

模型定义如下:


其中:

  • 平均Gas使用量 (𝑄𝑡):表示时间 𝑡 的平均Gas使用量,是交易复杂性和网络负荷的关键指标。
  • 冲击指标 (𝐷𝑡):一个二元变量,表示 BRETT 代币事件是否发生(如果在启动前则为 0,否则为 1)。
  • Gas费用 (𝑃𝑡):表示时间 𝑡 的Gas价格,单位为 gwei。
  • 互动项 (𝐷𝑡𝑃𝑡):捕捉 BRETT 冲击与Gas价格之间的互动。
  • 交易次数 (𝑇𝑡):表示时间 𝑡 的交易次数,用于理解交易量的变化如何影响网络拥堵和Gas使用。

需要指出的是,这个模型在当前形式下有些简单,主要用于建议与这一特定催化剂相关的需求变化。该模型未考虑基线条件或其他潜在趋势所带来的内生性问题,这可能掩盖了事件发生前的真正因果关系和需求弹性。例如,可能存在遗漏变量,Gas使用和费用之间可能存在同步因果关系,以及其他噪音可能影响我们初步估计的准确性。

然而,这个模型使我们能够确定 BRETT 冲击是否导致 Base 上的交易行为发生了统计上的显著变化,而不受 BRETT 直接交易活动的影响。

回归结果

从 2024 年 1 月上旬到 5 月底,按小时查看非 BRETT 特定用户群体,我们可以推断出有关 BRETT 代币的启动和首次运行的以下信息:

在 Base 上推出 Brett 代币后,用户因Gas价格上涨而出现了统计上明显的行为转变。回归模型表明存在显著的负交互项(𝛽3=−0.333),这表明代币引入后Gas费的增加可能会阻止用户交易。

具体来说,交互项表明,对于模因事件后 Gas 价格增加一个标准差 (Δ𝑃=1.2×105 gwei),我们可以预期 Gas 使用量 Δ𝑄 减少 41.2k,相当于 79%典型的每小时标准差。换句话说,根据该模型,在严重拥堵事件期间,Gas气价格增加 1 个标准差会导致需求减少约 0.79 个标准差。

总体而言,模因币信标代币 BRETT 的推出对 Base 的初始用户群产生了不利的连锁反应。催化剂引发的拥堵提高了该人群对Gas价格上涨的敏感性,使他们更不愿意支付交易成本——尽管这些成本接近于实施 EIP-4844 之前观察到的水平。

展望未来

BRETT 对 Base 的连锁反应说明了加密生态系统更广泛的漏洞和适应性行为特征。该事件强调了新兴代币,尤其是意外事件如何极大地影响交易指标、用户行为和网络稳定性,说明了动态在区块链操作框架内的快速发展。

这一事件凸显了供应(在本例中为网络费用)和用户需求之间的微妙关系,这远不是一个简单的线性方程。正如 BRETT 事件所证明的那样,需求可能会突然发生变化,或者随着生态系统的成熟而逐渐变化。这种变化凸显了网络调整和用户响应之间复杂的相互作用,这种相互作用并不总是可预测的,并且可能会根据外部冲击或网络升级等预期变化而发生很大变化。

展望未来,随着更多外生事件或已知升级的发生,了解这些潜在的动态十分重要。识别用户对生态系统内变化的模式和潜在反应可以帮助您预测更真实的用户动态和响应。

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