在本文中，我打算討論市場數據、去中心化金融(DeFi) 計量經濟學和應用DeFi 研究對加密貨幣（和數字）資產的重要性，作為金融計量經濟學和應用研究的必然結果。我還將嘗試借鑒Eugene Fama 開創性論文的觀點和發現，基於他對衡量股票價格的統計特性和解決技術分析（在價格和成交量K線走勢圖中使用幾何圖案來預測未來價格）之間的爭論的興趣證券的變動）和基本面分析（使用會計和經濟數據來確定證券的公允價值）。諾貝爾獎獲得者法瑪實施了有效市場假說——簡潔地概括為有效市場中“價格充分反映所有可用信息”的警句。
因此，讓我們關注有關加密貨幣和數字資產、加密貨幣和去中心化金融數據源、市場數據分析以及圍繞大規模新興DeFi 行業的所有信息，這些信息對於吸引機構投資者使用加密貨幣、DeFi 和更廣泛的“代幣”至關重要市場，一般來說。
在大多數市場中，市場數據被定義為工具（資產、證券、商品等）的價格和與貿易相關的數據。該數據反映了市場和資產類別的波動性、交易量和特定交易數據，例如開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量(OHLCV) 和其他增值數據，例如訂單簿數據（買賣價差、匯總市場深度等）以及定價和估值（參考數據、第一匯率等傳統金融數據等）這些市場數據在各種金融計量經濟學、應用金融以及現在的DeFi 研究中發揮著重要作用，例如：
風險管理和風險模型框架量化交易價格和估值投資組合構建和管理整體加密貨幣金融
儘管應用傳統方法來評估風險和識別不同程度的機會分佈在不同和新興的加密貨幣資產類別中可能會受到限制，但這是一個開始。新的估值模型已經出現，旨在理解這些已經佔據真正全球數字市場主導地位的數字資產，甚至這些模型也需要市場數據。其中一些模型包括但不限於：
VWAP，或成交量加權平均價格，一種通常通過從一組預先選擇的成分交易所的可用交易後數據計算成交量加權平均價格來確定數字資產公允價值的方法。 TWAP，或時間加權平均價格，可以是預言機或智能合約，從流動性礦池中推導出代幣價格，使用時間間隔來確定質押品比率。成長率決定了質押因素。 TVL 或總價值鎖定，適用於流動性礦池和自動做市商(AMM)。用戶總數反映了網絡效應和潛在的使用和增長。主要市場方法適用於主要市場，主要市場通常被定義為數字資產交易量和活動最大的市場。公允價值將是該市場中數字資產收到的價格。 CEX 和DEX 的交易量是中心化交易所（CEX）和去中心化交易所（DEX）的交易量之和。 CVI 或加密貨幣波動率指數是通過從加密貨幣期權價格計算去中心化波動率指數並分析市場對未來波動率的預期而創建的。
因此，市場數據成為所有用於理解市場的建模和分析工具的核心，也用於執行第一層、第二層、Web 3.0 和DeFi 等各種加密貨幣行業之間的相關性分析。這種加密貨幣市場數據的主要來源來自不斷增長和去中心化的加密貨幣交易所組合。來自這些交易所的數據不能被廣泛信任，因為我們已經看到通過洗牌交易和封閉礦池等做法導致交易量膨脹的情況，這些做法可能通過歪曲需求和交易量來扭曲價格。因此，基於經驗數據對假設進行建模並隨後測試該假設以製定投資理論（來自經驗摘要的見解）可能會很棘手。這產生了旨在解決進入區塊鏈交易系統或加密貨幣和傳統金融層之間的中介層的可信數據問題的預言機。
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區塊鍊是管理所有加密貨幣資產和網絡的基礎技術，它在信任系統（或共識）擴展的透明度的基礎上吹捧其貿易、信任和所有權的基本原則，那麼為什麼市場數據是一個如此大的問題？依賴屬於市場且易於分析的數據難道不是區塊鍊和加密貨幣行業精神的一部分嗎？
答案是“是的但” 當我們將加密貨幣市場與基於法定貨幣的流動性相交時，事情變得有趣——以美元、歐元、日元和英鎊計價的交易是加密貨幣交易所促進的傳統金融的軌道。
理解加密貨幣宏和區分全局宏
正如總部位於紐約的Academy Securities 全球宏觀主管Peter Tchir 在Simon Constable 撰寫的一篇文章中所解釋的那樣：“全球宏觀是一個術語，表示潛在趨勢如此之大，以至於它們可能會提升或降低經濟或大量證券市場。” 警員補充說：
“它們不同於微觀因素，微觀因素可能會影響單個公司或市場子行業的表現。”
我想區分全局宏和加密貨幣宏。雖然全球宏觀趨勢——如通貨膨脹、貨幣供應和其他宏觀事件——影響全球需求和供應曲線，但加密貨幣宏觀控制著各個部門（如Web 3.0、第一層、第二層、DeFi 和不可替代代幣）之間的相關性，代表那些影響這些資產類別相應運動的部門和事件的代幣。
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當僅限於資產類別和交易所製（如貸款、質押品和交易所）之間的可互換性時，加密貨幣（和數字）資產類別定義了資產創造、交易和資產移動的全新領域。這創造了一個以加密貨幣經濟原理和理論為基礎的宏觀環境。當我們試圖將這兩種主要的宏觀經濟環境聯繫起來以將流動性從一個經濟系統注入或轉移到另一個經濟系統時，由於價值系統的衝突，我們基本上使我們的衡量指標和市場數據複雜化。
讓我通過一個例子來說明市場數據和其他因素在基於經驗摘要的見解制定投資理論中的重要性的複雜性。
雖然第一層為第一層網絡上出現的許多生態系統提供了重要的效用，但並非所有第一層網絡都是平等的，並且不提供相同的識別價值和特徵。例如，比特幣(BTC) 具有先發優勢，在某種程度上是加密貨幣生態系統的面孔。它最初是一種公用事業，但已經演變成一種價值儲存手段和一種資產類別，作為試圖取代黃金的通脹對沖工具。
另一方面，以太坊(ETH) 提出了可編程性的概念（應用條件和規則的能力）來價值運動，從而創造了豐富的生態系統，如DeFi 和NFT。因此，ETH 成為為這些生態系統提供動力以促進共同創造的實用代幣。交易活動的增加推動了對以太的需求，因為交易處理需要它。
比特幣作為一種價值儲存手段和一種通脹對沖，與一層網絡上不斷增長和新興的業務完全不同。因此，了解是什麼賦予這些代幣價值至關重要。代幣作為網絡通行費的效用使其變得有價值，或者它在短時間內存儲和轉移（大）價值的能力使其比現有的價值移動或支付系統更具優勢。
在任何一種情況下，效用、交易量、流通供應和相關交易指標都提供了對代幣估值的洞察。如果我們要分析和研究更深層次的宏觀經濟對估值的影響（例如利率、貨幣供應量、通貨膨脹等），以及涉及直接或間接影響第一層的其他加密貨幣資產和加密貨幣相關性的加密貨幣宏觀因素，由此產生的理論將包括基礎技術的增長、本地資產類別的作用和期限溢價。這將表明技術風險和市場採用、網絡效應和流動性溢價，表明在各種加密貨幣驅動的生態系統中被廣泛接受。例如，對加密貨幣投資組合構建的戰略匹配投資觀點包括對宏觀經濟周期、加密貨幣流動性（轉換加密貨幣資產的能力）和加密貨幣宏觀影響的考慮，並將這些視為我們風險模型的中期低風險框架。
可信加密貨幣市場數據的可用性不僅可以實現實時和現場交易決策，還可以實現投資組合構建和分析所需的各種風險和優化分析。該分析需要額外的傳統市場數據，因為我們開始與傳統金融相關的市場週期和流動性進行對話，這也可以嘗試將加密貨幣宏觀部門與全球宏觀部門相關聯。從建模的角度來看，這可能會很快變得複雜，這僅僅是由於兩個價值系統之間市場數據的多樣性和速度之間的差異。
觀點
與加密貨幣市場效率對於良好的財務決策一樣重要，它被貧乏或不充分的信息所誤解和扭曲。正是加密貨幣（經濟）市場數據和各種經濟模型使我們能夠理解新興和混亂的加密貨幣市場。有效市場假設的原則——這意味著在有效市場中，價格總是反映可用信息——也適用於加密貨幣市場。
因此，市場數據成為所有建模和分析工具的核心，用於理解市場以及執行各種加密貨幣行業之間的相關性分析，例如第一層、第二層、Web 3.0 和DeFi。這種加密貨幣市場數據的主要來源來自不斷增長和去中心化的加密貨幣交易所組合。加密貨幣和數字資產類別定義了資產創造、交易和資產移動的全新領域，特別是當僅限於資產類別和交易所製（如貸款、質押品和交易所）之間的可互換性時。這創造了一個以加密貨幣經濟原理和理論為基礎的宏觀環境。
當我們試圖將這兩種主要的宏觀經濟環境聯繫起來以將流動性從一個經濟系統注入或轉移到另一個經濟系統時，由於價值系統的衝突，我們基本上使我們的衡量指標和市場數據複雜化。該分析需要額外的傳統市場數據，因為我們開始與傳統金融相關的市場週期和流動性進行對話，並嘗試將加密貨幣宏觀部門與全球宏觀部門相關聯。從建模的角度來看，這可能會很快變得複雜，這僅僅是由於兩個價值系統之間市場數據的多樣性和速度之間的差異。
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Nitin Gaur 是IBM 數字資產實驗室的創始人和主管，在那裡他設計行業標準和用例，並致力於使企業區塊鏈成為現實。他之前曾擔任IBM World Wire 和IBM Mobile Payments 和Enterprise Mobile Solutions 的首席技術官，並創立了IBM區塊鏈Labs，在那裡他領導了為企業建立區塊鏈實踐的工作。 Gaur 還是IBM 傑出工程師和IBM 發明大師，擁有豐富的專利組合。此外，他還擔任Portal Asset Management 的研究和投資組合經理，這是一家專門從事數字資產和DeFi 投資策略的多經理基金。
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