我们邀请了四位链上数据领域的资深研究者分享他们从数据中洞悉加密趋势的秘籍。

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主持人：Eric，Foresight News 研究员

嘉宾：Jackson（0xScopeProtocol 创始人）、Co.eth（GeniiData 联合创始人）、Bowei（NFTGo 运营负责人）、Jason Jiang（欧科云链高级研究员）

整理：aididiaojp.eth，Foresight News

主持人：今天这一场的主题是如何有效利用链上数据做投资决策？

我们当初想做一周年推特 space 的时候，我们内部对于主题选择进行了很多讨论。可能年底的时候，大家听了很多关于宏观、赛道等方向性的分享。所以我们说能不能聊一些轻松一点的话题，毕竟 2022 年也算是比较冷清的一年。所以我们今天的 space 大家主要就聊聊一些实际的、聊接地气的东西。

我们今天的主题是直接教给大家如何通过我们已有的工具去发现财富密码。我们就先有请参与活动的 4 位嘉宾做个简单的自我介绍。

**嘉宾 Jackson：**我是 0xScopeProtocol 的创始人 Jackson，0xScopeProtocol 是一个知识图谱协议，但实际上基于知识图谱协议，我们也构建了各种各样类型的产品。

目前我们 C 端是一个叫 watchers 的数据分析工具，目前这个数据分析工具也有了不少用户。我们在 B 端也有风控类数据、用户画像类以及一些情报分析业务等，所以我们在 B 端跟 C 端的业务都有，每个业务也会有一定的特色。

例如我们认为从安全的角度分析，如果我们只分析单个地址的话，它得到的很可能是一个很片面的结论，所以我们会有一套算法，可以先找到哪些地址可能是属于同一个人、同一个机构或者同一个实体，然后再从实体角度重新对他的画像行为做分析。

**嘉宾 Co.eth：**我是 GeniiData 的联合创始人，今天也很有幸跟很多优秀的合作伙伴一起去探讨链上数据和未来发展方向等相关问题，希望能够给大家更多有用的信息。

我现在主要负责 GeniiData 的全球市场运营和商业布局，我们也非常重视社区建设。我们社区有一些非常优秀的数据分析师，然后包括我们的用户也会有很多的个人投资者和开发者。

我们为什么会想做数据层面的产品呢，其实链上数据在区块链技术突破之后，打破了很多信息壁垒，所以我们希望能够通过链上数据给大家做更多的赋能。我自己本身是剑桥大学的经济发展学专业，所以我在做一些个人投资的时候也会看一些宏观经济数据，包括一些科技创新，此外也会关注到一些国家政策等等。

接下来介绍一下 GeniiData 产品，我们算是数据赛道的一个新兴之秀，去年才也是刚刚上线。我们主打的是一个全栈 Web3 数据基建平台，我们的定位确实是非常的不一样，但是我们会有很多的共同用户。针对一些个人投资者，我们会覆盖一些非常高价值和高颗粒度的数据，此外我们对自己数据的可靠性，广泛的覆盖度充满信心。

我们目前覆盖了 12 条公链，包括大家都知道的 BSC、Bitcoin、ETH 和 Polygon 等。我们也会有智能解析合约以及 API 的功能，也支持进行跨链分析。如果大家有兴趣的话，也可以关注我们的应用，加入我们的社区，同时希望今天能够跟大家多多交流。

**嘉宾 Bowei：**我是 Bowei，现在主要负责 NFTGo 的运营，同时会兼顾一些产品相关业务。

NFTGo 在 2021 年 8 月上线，主要做的是 NFT 数据分析。我们最开始的时候基本上是只做链上数据分析，现在我们也会在更前端帮助用户去发现一些投资机会。然后我们在去年年末的时候也上线聚合交易功能，我们的聚合交易就是用户在做完分析之后，如果他愿意在 NFTGo 上直接进行购买，我们也支持用户直接通过 NFTGo 在主流交易所上进行购买，目前 NFTGo 支持 4 个主流 NFT 交易所。

**嘉宾 Jason Jiang：**我是来自欧科云链研究院的 Jason Jiang，然后非常高兴今天能够在线上跟各位大佬一起探讨。欧科云链是一家区块链数据与技术服务商，我们大概是在 18 年开始关注和并选择进入区块链链上数据赛道，这些年我们也是主要在做与之相关的业务，我们推出了像 OKLink 多链聚合浏览器、链上天眼、链上卫士等一些基于数据开发的系列产品和服务。

在 2022 年下半年，我们也跟上海数据交易所达成了合作，成为了国内唯一一家区块链数据领域的数商机构。近期我们的官网也做了新一轮的国际化改版，重新整合了我们核心概念的功能板块，也希望大家如果有兴趣可以去体验一下，然后给我们提出一些宝贵的意见，谢谢。

主持人：今天第一个想请各位嘉宾分享是我们如何排除干扰信息，并通过链上数据来了解在市场上获得获益的巨鲸们的真正动向。

嘉宾 Jackson：我一开始想要做 0xScopeProtocol 的时候，本身也是遇到了一些类似的问题。我之前也会用一些找 Smart Money 的数据分析产品，然后我发现有一个最核心问题是个人或者机构的安全地址不可能只有一个，我们熟知的可能是比较活跃的地址，这是一个共识。

所以如果我们在做数据分析的时候，把分析最小单位设定成单个地址的话，你会发现得到了所有结论可能都会有非常大的噪音。用一个比较通用例子来说，我们所看到所有项目的用户数据本质上都跟它实际背后的用户数据没什么太多关联。因此我觉得这个问题如果不能够有一定的提升，或者有一些办法去解决的话，我们无法真正去研究地址背后的关联活动，得出的结论会有很大偏差。

所以在做 0xScopeProtocol 的时候，第一件事情就是通过算法把多个地址背后的那个人找出来，或者说我们要想尽一切办法知道哪些地址可能属于同一个人，然后通过实体再去做后续分析。

现在我们通过 0xScopeProtocol 分析而得出的结论可能跟大家想象的都不太一样。

比如说以太坊还在 3000 多美金的时候，大额以太坊从某一个陌生地址转移到了三箭资本的公开地址，大家当时很懵逼。后来通过算法，发现第一个陌生地址其实是三箭资本自己的一个关联地址，因此结论是它可能是在内部整理钱包。

然后第二个关联地址是 BlockFi 的公开披露出来的一个地址的关联地址。正好 BlockFi 在 Luna 暴雷之前，三箭与 BlockFi 又做了多笔这种拆借行为，后面发生的一系列事情也能够对之前的这种事情可能有一些回测来证实其实我们所找到的一些数据可能就比现阶段如果我只从单个地址来看的话，要更加丰富和准确。但是我们这种找递归因子的这种行为也会遇到一些问题，比如说我们推理算法可能会出现分析不准的情况，因此实际在做分析时，首先我们会给大家提供一个非常完善的工具，你会发现你只要随便输一个地址，我就可以把它其他的 60% 或 70% 最高甚至可以到 90% 置信度的关联地址都找出来。

而且你在查一些资金流转时，我们资金流跟其他的资金流最大的不一样是我们有一个染色的功能，可以把整个资金链上面可能属于同一个人的地址都给你找出来，那么你在做分析的时候就能够排除非常多的这种噪音。而帮你排除了非常多的噪音之后，至少能够比只从单个地址去做分析要好得多。

而究竟你要做最终决策的时候，我没有办法百分百的告诉你确实性的结论，但至少我们可以帮助你大幅提高准确度。

如果你真的想百分百的或者说再次提高投资决策的准确性的话，可能就需要做一些其他维度的分析，比如说要对标的进行全面分析，包括其他的资金流或者业务线，这样你才有可能达到一个比较高的准确性，但是这个前提就是一定要想办法做关联分析。如果你不做关联分析，只看单个地址，你肯定尤其在熊市，可能会被坑得很惨。

**嘉宾 Co.eth：**这个问题，我可会能更多地分享一些个人经验，比如说以经济低碳角度为例，我们更多是做一些供应链整个数据的 Overview。

如果说针对这个问题来回答的话，我认为首先要看巨鲸的地址，一个是找到之后，能不能从大量的巨鲸地址当中筛选出一些比较高质量的巨鲸，这是一个很核心的事情。你不需要找到世界上所有优秀的巨鲸，你只要找到一些小部分的个体，然后就已经足够你去监控和跟随了。

第二就是我觉得这个事情需要长时间工作来去监控它实际资金走向，然后要做一个阶段性监控分析，而不是说在短期内我们通过一个节点或者是几个节点去轻易做出投资行为。

第三我认为更多的基金群体当中，我们是不是除了关注个体以外，也能够找到一些群体趋势，比如说像在很多的巨鲸当中，你会发现可能资金全部最近都往某个项目上流入，可能这个项目就会更值得大家去关注。

这个时候也可以看一看资金或者是某一个基金的实际资产分布，尤其是要关注一下它的主力资产，比如说它的主力资产可能会放在不同的链上，这时候就需要做一些个性化甚至是多跨链数据分析，这种情况的话就可以用到 GeniiData，它会支持到一些个性化的需求。

像我刚才说的量变产生质变，你可以关注到一些不同的巨鲸的趋势。如果说沉淀过一段时间之后，然后你们找到了一部分巨鲸的地址，在排除是交易所之后，再去进行跟踪。很多的基金也会和自己的社交账号绑定在一起，这些信息是距今想让我们看到的，这样比较直接的信息大家也可以进行参考。批量的行为也可以说是反映了市场当中的一些趋势。

**嘉宾 Bowei：**刚刚 Coco 提到比如说巨鲸们有没有群体行为，然后我就顺着这个来说一下想法。首先我们怎么定义巨鲸，其实 Smart Money 分很多种，首先从量级上的定义，就是他很有钱，因为有钱的人首先它的买单和卖单比较大，所以会对市场产生比较大影响，这是为什么我们追踪巨鲸的一个原因。这就是涉及到我们怎么定义，比如说多少钱才能算得上巨鲸，这其实也是很多平台数据不统一的一个原因。大家并没有办法定义多少钱是个巨鲸，还有如何对 NFT 估值。我们也会做对它整个的 Portfolio 的税后外流情况，整个 portfolio 一个估值会用我们自己的算法去估值，包括我们现在在开发自己的估价器，然后用深度学习的方式去估计一些比较重大项目，因为如果是一些特别小的项目，它数据量也不够去做记忆学习。

然后这是第一个通过较好的方式去估算一个真实的巨鲸，寻找值得去追踪的巨鲸。

第二个就是 Coco 提到它单个行为或群体行为。这一点比较重要，因为有时候一个巨鲸他可能只是随便买一买，然后或者他就觉得某个 NFT 很有趣很好玩，他就动机其实就是收藏，而并不是说想要真的靠它赚钱或者怎么样。

但是如果我们发现比如说有多个基金同时在短时间内操作同一个收藏品，这可能就是一个市场信号。

同样是 NFTGo 也有做类似的功能，就是看到 5 分钟、10 分钟、30 分钟之内很短的一个时间区间内，有多少个巨鲸在同时操作，或每个巨鲸分别操作多少个。我觉得这种群体性有统计性意义的行为，它可能会相对于单个巨鲸购买行为更有价值，就是这个信号可能会比较少。

然后就是刚刚 Jackson 提到的，我们怎么找到地址背后的实体，然后再去对他做一个深度的分析。对巨鲸的细分分类，我觉得也是一个很重要的命题。我们可能要去观察一下巨鲸首先它的盈利来源是什么；它的总盈利多少；或者它总的持仓可能是什么；它的持仓分布又是什么，它的钱是从哪里赚的；然后近期是否有一些明显的很好的赚钱操作。

巨鲸它去做这件事情的追踪价值也是非常重要的，然后肯定也会涉及到很多数据，比如说像我们会做基金的盈利分析，它到底赚钱还是赔钱；赚多少；通过哪里赚的；他持仓的持仓分布等等。

它的持仓主要是什么样的 LP 在贡献它的持仓金额，研究之后可以把它加到一个观察清单。巨鲸它可能对于小项目放入行为也去关注一下，而不是说可能任何一个巨鲸对任何一个项目都有动作的时候你都去关注，对于你自己来说这样信息密度会比较大，其实也并不能带来统计性的市场信号。市场上也会有些巨鲸为了避税通过拉高交易量来炒作 NFT。所以我们只需要看那些真实交易行为，其实像 Nansen 等产品都有这种功能能够排除掉噪音，来观察真实的行为。

嘉宾 Jason Jiang：我们也认为链上数据分析是一个长期积累的过程，它可能要有一个从量变到质变的过程，这个过程可能因为我们都知道链上数据和链上地址可能有其匿名的属性，但是每个地址背后会对应着具体的实体机构或者是个人，这个也是我们做数据分析的一个重要目标，就是如何把链上地址跟实体间做建立一个有效的映射关系，这种映射关系在具体的实践中可能表现为就是一个地址标签。

我们欧科云链其实在这方面做了很多工作，到现在为止我们可能拥有将近 7.6 亿的址标签和将近 6 亿的地址标签库。基于这么大的地址标签，我们可能才能够对链上数据做一个很好的分析处理，回到这个问题就是如何来了解真正的最新动向。我们在实践中可能有这样几点经验，第一个就是如果是真实中存在的那些巨鲸的话，有一些巨鲸可能为了一些扩大自身的影响力或者一些其他的需求，他可能会在公开渠道去披露自己的一些公开地址，这些地址我们可以收集起来，它可能是一些已经被验证的，只要将这些地址我们能够监控起来，就能够了解一部分巨鲸地址的一个动向。

第二点我们其实可以根据一些已经确定或已经十分明确的一些巨鲸地址来分析跟他有相似行为的一些地址或者手续费来源，然后设计一个固定的模型来对更多的地址进行一个分析，来找出更多的一个具体地址。

同时我们也还可以通过对这些巨鲸地址的关联地址做一个聚合，像交易地址，然后通过交易频率进行辅助性判断。

因为我们其实知道像交易所的地址和巨鲸地址，其实在交易习惯上或者说在交易频次方面可能还是会存在一定的差异的，可以根据这些差异化来做进一步的判断。此外我们可能会在判断巨鲸的时候，我们也会去反复地对关键信息做反复验证，就是因为我们可能会通过不同的平台的目标地址的标签信息，以及该地址的多次操作行为的特征来进一步验证巨鲸地址的准确性，从而来了解整个巨鲸真正的动向。

**主持人 Eric：**我今天想问的第二个问题是我们从链上发现的这些 Smart Money，其实也并非是每次都能实现盈利。我们在跟随这些 Smart Money 操作时，各位嘉宾有什么个人或者数据分析角度的比较好的经验分享？

**嘉宾 Jackson：**其实我们刚开始要做这个项目的时候，发现痛点也是因为我有一个地址是做多的，然后还有一个地址是做空的，然后就有一些平台把我做多这个地址就是标记成了 Smart Money 了。

本质上我是一个套利的策略，所以说像之前上一轮的时候，大家也都提到在处理 Smart Money 这个问题上面，单个 Smart Money 的准确度确实是你需要反复去验证的，但是我去看一些这种整体的行为，其实还是能够有不少的这种帮助。所以你只追着单个 Smart Money 的话，还要去做一些一些后续分析，或者跟着他去进行操作的话，我的建议还是需要做一些整体分析，或者说你要回溯各种历史数据。尤其是在现在周期熊市的情况下，我在做具体的偏群体性行为分析时，我觉得还得看一下当前市场情绪。

如果是在一个牛市的情绪当中，其实群体性的行为很容易引发所谓的 FOMO，那么你在发现了链上数据出现了一些群体性行为这种异动的时候，你再冲进去，通常是有一定利润空间的，但是在你熊市的时候，就市场环境很差的时候，这种概率其实就比较低了。

但是在熊市的某些阶段，你能发现一些所谓的这种 Smart Money，它可能就不是那种靠交易能力、对市场上把握，或者对整体热点的研究所来获得收益的，可能更多的是一些所谓的老鼠仓。

而这种老鼠仓本身其实就需要你去长期的跟踪一些这种标的，尤其在最近这段时间，我不说名字大家也都能知道的，那几个币种本身也存在很多这种老鼠仓。

实际上那种所谓的老鼠仓行为，你去链上追踪一下它的历史记录还是比较容易能够发现的。

在现阶段我们社区里最近真的有一帮人天天在赚钱，他们的策略就是这样的。他们会盯着一些市值可能在 10 亿多美金左右的一些还算是有一定知名度的，有一些大机构投资的这种代币，然后他们会盯着这些代币本身的这种解锁，然后或者说去看一看他们最终解锁流向的一些这种 VC 或者一些机构。

到了现在这个阶段，尤其各种事件的暴雷，比如说这个 FTX 暴雷对哪些机构的影响比较大，然后再去看看这些机构它本身当前的一些 Portfolio 有哪些，还有在解锁的过程当中，这些机构本身为了应付 LP 或者做年终财报，有可能就需要把一些所谓的这种代币变现。而这种情况下，你本身也可以跟着他做一些这种所谓的反向操作。

这个是目前我们看下来准确性比较高的策略，但是也依然需要你去盯着整个历史数据，然后来看看就所谓的机构操作，数据是否关联起来。

**嘉宾 Co.eth：**今年 GeniiData 做了一个关于 Amber Group 的分析报告，其中包括的它整个交易记录、资金走势等。我们做了一个分析，然后 Amber Grupe 的 CEO 还关注了我们，所以我觉得这个确实是一个非常新的角度，大家真的是可以参考。

我们说 Smart Money 他在做交易行为的时候，他通常会有着某种信息优势。但是数据本身来说，尤其是 GeniiData，它是一个流动的过程，可以分为几个角度去看，就 Smart Money 想做什么；核心目标是什么是短期中期还是大长期？如果你短期的话，可以好好参考一下它的短期的行为。

然后如果你要看历史数据的话，你就要看一些长期趋势，或者还有人做那种大周期的投资，他可能是长达 4 年或 8 年的交易维度去做的交易。所以我觉得在做任何投资决策的时候，一定要看链上数据，以及也试图去理解一下 Smart Money 背后一些决策逻辑，然后我觉得相信大家也会参考一些其他的人的意见。

Smart Money 它其实就是找一些比较热门项目，通过数据维度帮助我们去缩小一些值得去关注一些项目，当然这个过程就不是一个短期的操作。除非你说你是真的就想挣超短期的钱，但相对来说你的风险就会大很多。所以说我认为找 Smart Money 这个过程本身是一个相对动态的过程，我们的数据分析师和我们的交易员也是像 Jackson 的团队一样，就是不断的希望能给大家做一些更好的筛选机制，为投资决策赋能。

然后我认为从个人分析角度上来说，大部分人要在跟随 Smart Money 的过程当中，用一些小的资金来以小博大。我们要控制一下我们的投资风险，它的时间节点很重要，然后包括它的不同的数据地址的这种关联也很重要。如果说这个时间节点走错了，可能也会影响自己的最终收益。

**嘉宾 Bowei：**我说一下我自己的投资方式，首先第一个肯定是我觉得大的行情就很重要，你在牛市的时候，其实你只要操作别太多，基本上都能赚钱。

熊市的时候其实你很有可能操作半天，反而会赔很多。你有消息面的时候，你再结合数据异动，然后再结合 Smart Money 的行为，这个会比较好。

然后就是去做投资还是做研究，我觉得也不太一样。比如说如果是要去做研究，而不是说自己去投，和你真的去投就不太一样。因为真正要投的话除了存在一个现在买进去的问题，还有一个就是你什么时候卖出来的问题。卖的时候也可以去在消息面配合数据面看是不是有一些是在做这种提前做卖的操作。

然后这就延伸到其实我刚刚回答的上一个问题，就是 Smart Money 你首先要分类，然后就单个 Smart Moeny 可能意义不大，需要有统计性的一些数据。除了分类，还有短中长期的周期问题。

有些人可能就是靠 mint，也有一些是科学家可能在 mint 完之后就快速卖掉。每个 Smart Money 赚钱的方式可能不一样，它可能资金量不是很大，但是它盈利的我们现在做一个指标是在去看他的盈利倍数是什么样子的，当然肯定还是有一些其他边界条件要去过滤掉，总体来看是看盈利倍数是不是很多，其实这个可能才是真的叫 Smart Money，他不一定很有钱，但他只要会很赚钱。

你就要看他是怎么赚钱的；它的盈利来源是什么；然后他是近期赚的钱还是之前赚的钱；他近期是亏的；还是一直是赚的。

我觉得可能要通过这种很细致的分析去选定几个你想跟着 Smart Money，然后这几个 Smart Money 可能就只做几个类型的操作，就毕竟我们不能赚到所有钱。我们可能只重点关注几个，比如说我就想做蓝筹波段，我可能就是想通过 free mint 去赚钱，我们可能根据不同的交易类型选定那么几个 Smart Money，通过 watchers 查看关联地址，能让你能第一时间知道这些人的信息。

嘉宾 Jason Jiang：首先其实我们在跟随 Smart Money 之前，其实我们需要对其有一个很正确的认知，就是我们都说链上数据它不会说谎，但是在整个链上世界其实没有一个绝对存在的准确性，我们因为在这轮周期中可能也已经验证过，我们之前认为的 Smart Money 就在这轮周期中，可能他们在某些时候的表现也没有显得那么聪明。

我们应该去知道怎么去利用它们帮助自己构建自己的投资决策，最简单的可能刚刚前面就讲讲我们精准跟随我们所进入的，就是我们先选择一个我们所关注或者我们所希望进入的一个赛道，然后找到一些在该领域很厉害的资本，然后去通过他们的一些共性特点和长期数据表现去跟随一些操作，这个可能我们确实会有很大概率能够获得一些收益。

在未来可能比赚钱更重要的是让自己更值钱，在牛市的时候人人都能赚钱，但不是人人都会变得很值钱。赚钱可能是个很短期的外在行为外在表现，但是让自己变得值钱其实是个内在的长期结果，我们在跟随做投资的过程中，我们其实更重要的是通过对它的投资时机或者它的投资走向的判断和理解来增强自己的研究和分析能力，也在这个过程中让自己变得更聪明，这个可能才是一个长期的或者说我们身处这个行业的核心的一个能力。

**主持人 Eric：**今天最后一个问题是让各位透露一下财富密码。在去年整个熊市，大家从各自的分析中发现了哪些比较值得关注的趋势，包括你是如何去发现这样的趋势，或者是说未来我们如何可以从链上数据中去发现类似这样的机会？

**嘉宾 Jackson：**做数据做这么长时间了，我就分享一下自己的一些观察。我觉得因为市场确实已经熊到一定地步了，我们实际上也长期在跟踪着很多项目，也跟踪了很多种机构。我们的产品上面有一个 VC watchers，大家可以去看一下，跟踪了 100 多家比较主流的机构，包括他们自己披露 3000 左右的地址。我们找到了几千个主要地址，经常性的回溯一下，我们发现很多机构还是有点安耐不住。

公开披露的地址不会做比较具体操作，但是它的一些其他地址可能就会不断进行转出，我们也不能完全说他可能是把他的投资组合卖掉了。但是至少很多这种机构还是有比较明显的周期性差异化行为的。这种动作我觉得后面周期下应该会越来越多，我们自己还有一套业务就是做情报分析，我括对 lUNA 和 FTX 暴雷事件的分析。后续的我们也会接到一些投资来做一些类似的情报分析。

实际上当我们去做了比较深入的分析之后，我们发现这些豪华背景的华尔街机构在牛市的时候其实做了非常多愚蠢的操作。他们之间的拆借关联和资金挪用的情况是很严重的。在现在这个阶段你会发现从年初开始爆雷爆到现在的大部分的这种机构之间都是存在业务上的关联，然后上一个爆雷导致下一个机构坏账，我觉得这种情况还是很严重的。

目前所谓的主流币其实都有不小的抛售风险，因此我觉得这个是我现在最关注的点，我也会长期去跟踪一下它。

我们发现现在几乎所谓的空投激励形式已经不太起作用了。

我们有一个 Inside 平台，它会把所有项目当中的用户画像进行识别，现在的颗粒度已经很细了，我会发现头部的项目占有率现在是持续的提升，一些二三线项目本身它的价值不会很大，再加上这个市场比较穷，也有可能会存在很多种风险。

这就是我目前所观察到的一些趋势了，反正不是很乐观，但是在不乐观这种环境下面也不是说你就也可以轻易做空了。

**嘉宾 Co.eth：**万事皆周期，确实熊市在确实都比较难，但是熊市有个好处就是它会把一些好的项目就留下来。它能够撑得住，能够跨越牛熊的这种好项目，而牛市它会更要拼人气，主要看你的市场运营能力，但是熊市的话，如果大家会看到更多的是真正实力怎么样。你实际给用户能够提供什么样技术帮助，能够提供什么样的赋能，然后可能对区块链技术层面要求也会更高，所以从这个角度上来讲，熊市其实也帮我们做了一波筛选，然后在牛市的时候经济效率也会非常高。

我身边就是有个现象，囤币的人比玩合约的人赚的还要多。熊市已经筛出来一波含金量较高的项目之后，你再配合数据去投资，你的收益效果肯定会更加突出，尤其是在熊市的时候，大家都在建设，都在想要说行业长期发展，所以其实挺建议大家在熊市的时候能够沉下心来好好的去研究一下数据，以及数据怎么样能够帮助到咱们去做一些投资决策。

对于财富密码这块的话，肯定是不能说给大家提供一些直接的建议，但是我可以给大家说一下，大家非常关注一些 layer 2 相关的区块链，比如说像我们今年新添的一些区块链数据，比如说 Arbitrum 等。

除此以外，我们也会关注到一些链下数据，像就 22 年 Twitter 概念代币真的非常火，然后我觉得其实 Twitter 本身来说，它是做链下数据一个很好的信息采集地，包括帮助大家去做一些选品，然后整个它的一些信息采集模式等等，我觉得大家也可以关注一下，可能未来 GeniiData 也会往链上和链下数据结合的方向去持续探索，然后帮助大家做更好的投资决策。

**嘉宾 Bowei：**我个人觉得市场还会再熊一阵，从数据层来看的话，从 12 月，大概是 12 月 10 号左右最近的一波快速下跌过程中，以太坊但跌到 1070，然后之后开始其实现在是有一个明显的向上小反弹的趋势。

虽然 12 月 10 号之后出现了持续一个月的波动上涨。这么来看市场好像有点回暖，但我个人会觉得熊市还远远没有结束，然后包括我们团队内部讨论的时候，也会觉得可能还会有一波下探。很多加密基金和公司的债务问题还没有完全的落地，当然也有人会觉得利空预期已经兑现了。

我自己会比较看好奥德赛，还有就是无聊猿社区生态，我自己现在也在混各种海外的猴子社区，包括一些交流社区。

第二个是我最近在看数据的时候，发现玩大蓝筹的人集中度很高。

例如 12 月份的时候大概前 100 个交易者，不管是买还是卖，他们的交易次数占到了全部交易数的 5%，这个已经是一个非常头部效应很明显的事情。

其实有很多新来的人也在频繁交易，甚至会发展成各种各样的 Market Maker。例如像阿里巴巴这种级别的公司入场，能够带来一些新的发展趋势。不管是从线下的还是在线上的，包括 IP 收购肯定也需要去追踪各种链上项目。

我觉得整个市场大行情并没有到来，可能明年是猴市，就看猴市的起点会在哪个时间点。

然后去寻找我刚刚提到的与奥德赛相关的机会，包括一些艺术的创新玩法，以及这些艺术与元宇宙结合的可能性。

**嘉宾 Jason Jiang：**关于后市的判断，可能现在处于还是熊市的中后期，可能还距离我们说真正的反弹还需要一段时间，然后我们在这种情况下，也会非常关注一些链上数据的变化，今天可以跟大家分享一些有趣的情况。

首先是这两天刚好也是比特币创始区块诞生的 14 周年，我们以为与区块链技术相关的算力在过去一年会降低，其实它是上涨了 48% 左右。关于区块链网络就是哈希率和价格的比例其实也保持得非常稳固。

可以看出即便是在整个 2022 年全年价格下行的区间内，其实我们说矿工们其实也是在持续投入。

然后从比特币的地址持仓年龄分布的情况看，其实也有一些积极信号，我们对比了 2021 年和 2022 年整个比特币持仓情况，我们发现长期持有者是越来越多了，持有比特币时长一年以上、3 年以上和 5 年以上的用户比例其实都大幅上涨。

最新的数据是到 2022 年的 12 月 31 号，大概持有超过一年以上的比特币的持有率大概是 66.62%，持有时间超过三年的地址也接近 40%。

长期的持有者其实就是未来后市发展的重要信息来源，也是未来市场一个重要的共识基础，这个是一个可以长期坚守的良好市场信号。

另外我们可以重点关注的是稳定币市场的完整信号。因为我们一直认为稳定币是是连接加密世界和现实世界的一个重要桥梁，我们可以通过来观察稳定币的整体情况来判断整个市场是增量、存量还是一个缩量状态。

在上一轮牛市中，其实我们也可以看到大量的稳定币增发，然后到了 2021 年 11 月之后，伴随着比特币见顶之后，整个稳定币市场也开始停止增发，开始缓慢赎回。

后续我们可能会持续关注整个稳定币市场的走向，如果我们发现像一些巨鲸或者说聪明钱在稳定币的持有量方面开始有些变化，可能意味着市场可能有一些新的趋势性的转变。

同时如果我们看到整个市场有大量稳定币增发的迹象时，可能意味着下一轮的增长就要到来了，这就是我们叫长期关注趋势的一个指标。而从赛道方面来看，我个人也是非常看好 Layer 2 和奥德赛相关领域的发展，2023 年可能会有一些很好的机会。

另外我们认为我们现在所处的链上数据赛道本身可能也会存在着很大的发展机会。我们欧科云链刚刚发布了一份安全相关的报告，就是我们发现整个 2022 年其实安全领域还是存在很多问题的，比如说像黑客攻击，或者其他的骗局其实也正导致了一些用户在一种沮丧和悲观的情绪中离开这个市场，也让外界开始质疑整个加密行业的安全性。

我们希望用户能够保护自己，能够对自己的资产负责，但是可能在一些专业的黑客面前，用户还是处于弱势的。所以市场目前需要很多我们这样的安全机构来对整个行业做一些安全保障。

我们看到 2022 年很多外部的安全机构在投融资市场上都有非常好的表现，这个趋势我们觉得 2023 年不会改变。这个趋势不会改变的前提下，其实链上数据赛道的重要性也会更加凸显。我们一直在关注海外的一些链上数据分析的发展，其它们目前无论是在一级还是二级市场，都有非常不错的表现。