根据 Amberdata 最近的一份报告,使用稳定币偿还链上贷款通常可以作为以太坊(ETH)价格流动性变化和波动性飙升的早期预警指标该报告强调了DeFi生态系统内的借贷行为,特别是还款频率,如何作为新兴市场压力的早期指标。该研究研究了以太坊价格走势与涉及 USDC、USDT 和 DAI 的基于稳定币的借贷活动之间的联系。分析显示,还款活动的增加与ETH价格波动的增加之间存在一致的关系。## **波动性框架**该报告使用了Garman-Klass (GK)估计器。该统计模型考虑了整个盘中价格范围,包括开盘价、最高价、最低价和收盘价,而不是仅仅依赖于收盘价根据报告,这种方法可以更准确地测量价格波动,特别是在市场高活动期间。Amberdata 将 GK 估算器应用于 USDC、USDT 和 DAI 交易对的 ETH 价格数据。然后将产生的波动率值与 DeFi 借贷指标相关联,以评估交易行为如何影响市场趋势在所有三个稳定币生态系统中,贷款偿还数量与以太坊波动性表现出最强和最一致的正相关关系。对于 USDC,相关性为 0.437;USDT为0.491;和 DAI,0.492这些结果表明,频繁的还款活动往往与市场不确定性或压力相吻合,在此期间,交易者和机构调整其头寸以管理风险。日益增加的还款可能反映了去风险行为,例如在价格波动的情况下平仓杠杆头寸或重新配置资本。Amberdata认为这表明还款活动可能是流动性条件变化和即将到来的以太坊市场波动加剧的早期指标。除了还款频率外,与提款相关的指标也显示出与ETH波动率的适度相关性。例如,USDC 生态系统中的提款金额和频率比分别表现出 0.361 和 0.357 的相关性。这些数字表明,无论规模大小,借贷平台的资金外流都可能预示着市场参与者的防御性头寸,从而降低了流动性并放大了价格敏感性。## **借贷行为与交易量影响**该报告还研究了其他贷款指标,包括借款金额和还款额。在 USDT 生态系统中,以美元计价的还款和借款金额与 ETH 波动率相关,分别为 0.344 和 0.262虽然不如基于计数的还款信号那么明显,但这些指标仍然有助于更广泛地了解交易强度如何反映市场情绪。DAI在较小的规模上显示出类似的模式。贷款结算的频率仍然是一个强烈的信号,而生态系统中较小的平均交易规模削弱了基于交易量的指标的相关性强度值得注意的是,DAI 中以美元计价的提款等指标显示出非常低的相关性 (0.047),这加强了在这种情况下识别波动信号时交易频率相对于交易规模的重要性。## **借贷指标中的多重共线性**报告还强调了多重共线性的问题,即在每个稳定币借贷数据集中,自变量之间的高度相关性。例如,在USDC生态系统中,偿还和提现的数量显示出0.837的成对相关性,这表明这些指标可能捕捉到类似的用户行为,并可能在预测模型中引入冗余。尽管如此,该分析得出的结论是,还款活动是市场压力的有力指标,提供了一个数据驱动的视角,通过该视角,DeFi 指标可以解释和预测以太坊市场的价格状况。###### 本文提到
稳定币贷款偿还标志着以太坊波动性的早期迹象,报告发现
根据 Amberdata 最近的一份报告,使用稳定币偿还链上贷款通常可以作为以太坊(ETH)价格流动性变化和波动性飙升的早期预警指标
该报告强调了DeFi生态系统内的借贷行为,特别是还款频率,如何作为新兴市场压力的早期指标。
该研究研究了以太坊价格走势与涉及 USDC、USDT 和 DAI 的基于稳定币的借贷活动之间的联系。分析显示,还款活动的增加与ETH价格波动的增加之间存在一致的关系。
波动性框架
该报告使用了Garman-Klass (GK)估计器。该统计模型考虑了整个盘中价格范围,包括开盘价、最高价、最低价和收盘价,而不是仅仅依赖于收盘价
根据报告,这种方法可以更准确地测量价格波动,特别是在市场高活动期间。
Amberdata 将 GK 估算器应用于 USDC、USDT 和 DAI 交易对的 ETH 价格数据。然后将产生的波动率值与 DeFi 借贷指标相关联,以评估交易行为如何影响市场趋势
在所有三个稳定币生态系统中,贷款偿还数量与以太坊波动性表现出最强和最一致的正相关关系。对于 USDC,相关性为 0.437;USDT为0.491;和 DAI,0.492
这些结果表明,频繁的还款活动往往与市场不确定性或压力相吻合,在此期间,交易者和机构调整其头寸以管理风险。
日益增加的还款可能反映了去风险行为,例如在价格波动的情况下平仓杠杆头寸或重新配置资本。Amberdata认为这表明还款活动可能是流动性条件变化和即将到来的以太坊市场波动加剧的早期指标。
除了还款频率外,与提款相关的指标也显示出与ETH波动率的适度相关性。例如,USDC 生态系统中的提款金额和频率比分别表现出 0.361 和 0.357 的相关性。
这些数字表明,无论规模大小,借贷平台的资金外流都可能预示着市场参与者的防御性头寸,从而降低了流动性并放大了价格敏感性。
借贷行为与交易量影响
该报告还研究了其他贷款指标,包括借款金额和还款额。在 USDT 生态系统中,以美元计价的还款和借款金额与 ETH 波动率相关,分别为 0.344 和 0.262
虽然不如基于计数的还款信号那么明显,但这些指标仍然有助于更广泛地了解交易强度如何反映市场情绪。
DAI在较小的规模上显示出类似的模式。贷款结算的频率仍然是一个强烈的信号,而生态系统中较小的平均交易规模削弱了基于交易量的指标的相关性强度
值得注意的是,DAI 中以美元计价的提款等指标显示出非常低的相关性 (0.047),这加强了在这种情况下识别波动信号时交易频率相对于交易规模的重要性。
借贷指标中的多重共线性
报告还强调了多重共线性的问题,即在每个稳定币借贷数据集中,自变量之间的高度相关性。
例如,在USDC生态系统中,偿还和提现的数量显示出0.837的成对相关性,这表明这些指标可能捕捉到类似的用户行为,并可能在预测模型中引入冗余。
尽管如此,该分析得出的结论是,还款活动是市场压力的有力指标,提供了一个数据驱动的视角,通过该视角,DeFi 指标可以解释和预测以太坊市场的价格状况。
本文提到