Blockin.ai：LP 추적, 코인 풀 군집 분석
코인 풀의 설립 시간, 코인 종류, 코인 풀 용량, 관련성 네 가지 차원에서 코인 풀 분류 태그를 설정합니다.作者： Blockin . ai
일, 코인 풀 분류 정의
코인 풀의 설립 시간, 코인 유형, 코인 풀 용량, 관련성 네 가지 차원에서 코인 풀 분류 태그를 설정합니다;
(1) pool _ age
다섯 가지로 분류: [ 12m , 24m )、[ 6m , 12m )、[ 3m , 6m )、[ 1m , 3m )、[0, 1m )；
(2) token _ type
세 가지로 분류: Non _ Stable _ Coin 、 Unilateral _ Stable _ Coin 、 Stable _ Coin ；
Ø 현재 정의된 스테이블 코인은 다음과 같습니다:
stable _ coins = [" 0x6 b175474 e89094 c44 da98 b954 eedeac495271 d0 f ", # DAI
" 0xa0 b86991 c6218 b36 c1 d19 d4 a2 e9 eb0 ce3606 eb48 ", # USDC
" 0xdac17 f958 d2 ee523 a2206206994597 c13 d831 ec7 ", # USDT
" 0x0000000000085 d4780 b73119 b644 ae5 ecd22 b376 ", # TUSD
" 0x956 f47 f50 a910163 d8 bf957 cf5846 d573 e7 f87 ca ", # FEI
" 0x4 dd28568 d05 f09 b02220 b09 c2 cb307 bfd837 cb95 "] # PRINTS
(3) Pool _ size
네 가지로 분류: huge ( tvl >= 2000wu )、 middle ( 100wu \<= tvl \< 2000wu )、
small ( 10wu \<= tvl \< 100wu )、 supper _ small ( tvl \< 10wu )；
Ø huge 클래스는 주로 잠금량 순위 상위 20의 풀을 구분하기 위해 사용됩니다.
(4) Corr _ type
두 가지로 분류: strong _ related 、 weak _ related ；
Ø 풀의 관련성 분석 결과를 결합하여, 1m의 매우 높은 관련성과 1m의 비교적 높은 관련성을 가진 풀을 강한 관련성으로 정의하고, 나머지 풀은 약한 관련성으로 정의합니다;
이, 코인 풀 수량 분포
Ø 현재 V3 시스템에서 712개의 코인 풀이 필터링되었습니다.
(1) 코인 풀 분류 분포 통계
pool _ size 분류에서 중소 코인 풀 수가 가장 많고, 중간 코인 풀 수가 그 다음으로 많습니다;
token _ type 분류에서 이중 비스테이블 코인 수가 가장 많고, 이중 스테이블 코인 풀 수가 가장 적습니다;
pool _ age 분류에서 24개월을 초과하는 코인 풀은 없으며, 코인 풀 설립 시간이 긴 풀의 수가 더 많고, 신규 코인은 잠금량 부족 등의 이유로 대부분 필터링됩니다;
corr _ type 분류에서 코인 가격과 강한 관련이 있는 풀은 소수에 불과합니다;
표2-1 pool _ size 및 token _ type 분류 분포 통계
(2) 결합 분포 통계
huge 코인 풀( tvl 순위 상위 20)의 생성 시간은 주로 [ 12m , 24m )에 있으며, 나머지는 [ 6m , 12m )에 있습니다.
huge 코인의 단일 스테이블 코인 풀이 가장 많습니다.
Middle, small, supper _ small 코인의 비스테이블 코인이 가장 많습니다.
Middle, small, supper _ small 코인 풀 중 일부는 [0, 6m )에 생성되었으며, 그 중 [0, 1m )이 가장 적습니다.
[0, 1m )에 생성된 코인 풀은 주로 small, supper _ small 코인 풀입니다.
그림2-1 결합 분포 통계
삼, 코인 풀 수익률 분포
(1) 코인 풀 수익률 분포
- 모든 코인 풀
채굴 연간 수익률은 주로 0%-20%에 집중되어 있으며, 순 연간 수익률은 약간 오른쪽으로 편향되어 있고, 순 수익률의 최빈값은 0보다 작습니다.
그림3-1 코인 풀 채굴 수익률 및 순 수익률 분포
- pool _ age 분류 기준
설립 시간이 더 긴 코인 풀의 채굴 수익률 분포가 더 집중되어 있으며, 신규 코인 풀의 채굴 수익률은 더 분산되어 있어 신규 코인 풀의 채굴 수익이 더 높을 수 있습니다;
다양한 설립 기간의 코인 풀의 순 수익률 분포는 모두 약간 오른쪽으로 편향되어 있으며, 순 수익률의 최빈값은 0보다 작습니다; 동시에 설립 시간이 더 길수록 분포가 더 집중되어 있어, 오래된 코인 풀의 수익이 더 안정적이며, 신규 코인의 높은 채굴 수익과 높은 무상 손실이 총 수익을 더 높이거나 더 많은 손실을 초래할 수 있습니다;
그림3-2 pool _ age 분류의 코인 풀 채굴 수익률 분포
그림3-3 pool _ age 분류의 코인 풀 순 수익률 분포
- token _ type 분류 기준
이중 스테이블 코인 풀의 채굴 연간 수익률이 가장 낮고, 이중 비스테이블 코인과 단일 스테이블 코인 풀의 채굴 수익률 분포가 유사합니다;
순 수익률 분포에서 이중 스테이블 코인 풀의 무상 손실이 낮고, 분포가 채굴 수익률 분포와 유사합니다; 이중 비스테이블 코인 풀의 순 수익률 분포는 단일 스테이블 코인 풀에 비해 더 집중되어 있어, 이중 비스테이블 코인이 코인 쌍 간의 가격 상호 영향을 통해 일부 가격 하락 위험을 분담하고 있음을 나타냅니다;
그림3 token _ type 분류의 코인 풀 채굴 수익률 및 순 수익률 분포
- pool _ size 분류 기준
pool _ age 분류와 유사하게, 순위 상위 20의 대형 코인 풀의 채굴 수익률이 일반적으로 더 낮지만, 순 수익은 더 안정적입니다; 소형 코인의 수익이 더 높을 수 있지만, 위험도 더 큽니다;
실제 pool _ size와 pool _ age 두 가지 분류는 강한 상관관계가 있을 것으로 보입니다(대형 코인은 더 일찍 생성됨).
그림4 pool _ size 분류의 코인 풀 채굴 수익률 및 순 수익률 분포
5. corr _ type 분류 기준
강한 관련성 샘플이 적고, 분포에 유의미한 차이가 없습니다.
그림5 corr _ type 분류의 코인 풀 채굴 수익률 및 순 수익률 분포
(삼) 코인 풀 분류 분산 분석
- 네 가지 코인 풀 분류의 채굴 연간 수익률과 순 연간 수익률에 대해 분산 분석을 수행한 결과, 오직 pool _ age의 두 가지 수익률 p 값이 0.05 미만으로, 평균에 유의미한 차이가 있음을 발견하였으며, 이는 풀의 설립 시간이 수익에 큰 영향을 미친다는 것을 나타냅니다;
- 다중 비교를 통해 pool _ age의 [0, 1m )와 다른 범주의 채굴 수익률 및 순 수익률 간에 유의미한 차이가 있음을 발견하였습니다;
그림8 pool _ age 분류 다중 비교
(사) 이원 분산 분석
pool _ age와 pool _ size는 채굴 수익률에 상호 작용 효과가 있습니다.
pool _ age와 pool _ size, pool _ age와 token _ type은 채굴 수익률에 상호 작용 효과가 있습니다.
pool _ size가 middle, supper _ small인 코인은 서로 다른 pool _ age에서 순 수익률이 다른 범주와 유의미한 차이가 있습니다;
단일 스테이블 코인 풀은 pool _ age가 [0, 1m )、[ 12m , 24m ) 분류에서 순 수익률이 다른 범주와 유의미한 차이가 있습니다;
그림10 네 가지 코인 풀 분류가 순 수익률에 미치는 이원 분산 분석 결과 표시
