根據 Amberdata 最近的一份報告,使用穩定幣償還鏈上貸款通常可以作為以太坊(ETH)價格流動性變化和波動性飆升的早期預警指標該報告強調了DeFi生態系統內的借貸行為,特別是還款頻率,如何作為新興市場壓力的早期指標。該研究研究了以太坊價格走勢與涉及 USDC、USDT 和 DAI 的基於穩定幣的借貸活動之間的聯繫。分析顯示,還款活動的增加與ETH價格波動的增加之間存在一致的關係。## **波動性框架**該報告使用了Garman-Klass (GK)估計器。該統計模型考慮了整個盤中價格範圍,包括開盤價、最高價、最低價和收盤價,而不是僅僅依賴於收盤價根據報告,這種方法可以更準確地測量價格波動,特別是在市場高活動期間。Amberdata 將 GK 估算器應用於 USDC、USDT 和 DAI 交易對的 ETH 價格數據。然後將產生的波動率值與 DeFi 借貸指標相關聯,以評估交易行為如何影響市場趨勢在所有三個穩定幣生態系統中,貸款償還數量與以太坊波動性表現出最強和最一致的正相關關係。對於 USDC,相關性為 0.437;USDT為0.491;和 DAI,0.492這些結果表明,頻繁的還款活動往往與市場不確定性或壓力相吻合,在此期間,交易者和機構調整其頭寸以管理風險。日益增加的還款可能反映了去風險行為,例如在價格波動的情況下平倉槓桿頭寸或重新配置資本。Amberdata認為這表明還款活動可能是流動性條件變化和即將到來的以太坊市場波動加劇的早期指標。除了還款頻率外,與提款相關的指標也顯示出與ETH波動率的適度相關性。例如,USDC 生態系統中的提款金額和頻率比分別表現出 0.361 和 0.357 的相關性。這些數字表明,無論規模大小,借貸平臺的資金外流都可能預示著市場參與者的防禦性頭寸,從而降低了流動性並放大了價格敏感性。## **借貸行為與交易量影響**該報告還研究了其他貸款指標,包括借款金額和還款額。在 USDT 生態系統中,以美元計價的還款和借款金額與 ETH 波動率相關,分別為 0.344 和 0.262雖然不如基於計數的還款信號那麼明顯,但這些指標仍然有助於更廣泛地瞭解交易強度如何反映市場情緒。DAI在較小的規模上顯示出類似的模式。貸款結算的頻率仍然是一個強烈的信號,而生態系統中較小的平均交易規模削弱了基於交易量的指標的相關性強度值得注意的是,DAI 中以美元計價的提款等指標顯示出非常低的相關性 (0.047),這加強了在這種情況下識別波動信號時交易頻率相對於交易規模的重要性。## **借貸指標中的多重共線性**報告還強調了多重共線性的問題,即在每個穩定幣借貸數據集中,自變量之間的高度相關性。例如,在USDC生態系統中,償還和提現的數量顯示出0.837的成對相關性,這表明這些指標可能捕捉到類似的用戶行為,並可能在預測模型中引入冗餘。儘管如此,該分析得出的結論是,還款活動是市場壓力的有力指標,提供了一個數據驅動的視角,通過該視角,DeFi 指標可以解釋和預測以太坊市場的價格狀況。###### 本文提到
穩定幣貸款償還標誌著以太坊波動性的早期跡象,報告發現
根據 Amberdata 最近的一份報告,使用穩定幣償還鏈上貸款通常可以作為以太坊(ETH)價格流動性變化和波動性飆升的早期預警指標
該報告強調了DeFi生態系統內的借貸行為,特別是還款頻率,如何作為新興市場壓力的早期指標。
該研究研究了以太坊價格走勢與涉及 USDC、USDT 和 DAI 的基於穩定幣的借貸活動之間的聯繫。分析顯示,還款活動的增加與ETH價格波動的增加之間存在一致的關係。
波動性框架
該報告使用了Garman-Klass (GK)估計器。該統計模型考慮了整個盤中價格範圍,包括開盤價、最高價、最低價和收盤價,而不是僅僅依賴於收盤價
根據報告,這種方法可以更準確地測量價格波動,特別是在市場高活動期間。
Amberdata 將 GK 估算器應用於 USDC、USDT 和 DAI 交易對的 ETH 價格數據。然後將產生的波動率值與 DeFi 借貸指標相關聯,以評估交易行為如何影響市場趨勢
在所有三個穩定幣生態系統中,貸款償還數量與以太坊波動性表現出最強和最一致的正相關關係。對於 USDC,相關性為 0.437;USDT為0.491;和 DAI,0.492
這些結果表明,頻繁的還款活動往往與市場不確定性或壓力相吻合,在此期間,交易者和機構調整其頭寸以管理風險。
日益增加的還款可能反映了去風險行為,例如在價格波動的情況下平倉槓桿頭寸或重新配置資本。Amberdata認為這表明還款活動可能是流動性條件變化和即將到來的以太坊市場波動加劇的早期指標。
除了還款頻率外,與提款相關的指標也顯示出與ETH波動率的適度相關性。例如,USDC 生態系統中的提款金額和頻率比分別表現出 0.361 和 0.357 的相關性。
這些數字表明,無論規模大小,借貸平臺的資金外流都可能預示著市場參與者的防禦性頭寸,從而降低了流動性並放大了價格敏感性。
借貸行為與交易量影響
該報告還研究了其他貸款指標,包括借款金額和還款額。在 USDT 生態系統中,以美元計價的還款和借款金額與 ETH 波動率相關,分別為 0.344 和 0.262
雖然不如基於計數的還款信號那麼明顯,但這些指標仍然有助於更廣泛地瞭解交易強度如何反映市場情緒。
DAI在較小的規模上顯示出類似的模式。貸款結算的頻率仍然是一個強烈的信號,而生態系統中較小的平均交易規模削弱了基於交易量的指標的相關性強度
值得注意的是,DAI 中以美元計價的提款等指標顯示出非常低的相關性 (0.047),這加強了在這種情況下識別波動信號時交易頻率相對於交易規模的重要性。
借貸指標中的多重共線性
報告還強調了多重共線性的問題,即在每個穩定幣借貸數據集中,自變量之間的高度相關性。
例如,在USDC生態系統中,償還和提現的數量顯示出0.837的成對相關性,這表明這些指標可能捕捉到類似的用戶行為,並可能在預測模型中引入冗餘。
儘管如此,該分析得出的結論是,還款活動是市場壓力的有力指標,提供了一個數據驅動的視角,通過該視角,DeFi 指標可以解釋和預測以太坊市場的價格狀況。
本文提到