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用好三大基本数据,抓住项目基本面中的确定性

作者:admin 2021-07-09 我要评论

在区块链范围,大家说“codeislaw”那在剖析一个项目的基本面时,大家有没一些比较确定的,理性的参考标准呢?这...

代码开发数据

项目开发数据可以在一定量上反应开发团队的勤奋程度,是不是在技术上下功夫,是不是在践行项目的路线图。

commits 和 release(发布版本):代表了核心团队的开发活跃程度;里面有不少信息,包含发布了哪些功能,解决了什么问题,代码最后一次提交的日期等等。

contributors:有多少人在写代码并做出了贡献;一些项目若是一两个人贡献了绝大部分代码,那这一两个人假如离开团队可能对项目导致重大影响。

insights(洞察统计)和 issues(问题):可以查询最近文件状况,与技术维护的数据。open 代表没解决,close 代表解决了。假如什么问题都没,可能是无人维护,也会是拷贝的。假如问题在这里几个月都没回复,这也是项目出现问题的表现,要么开发者不关心,要么项目可能已经被放弃了。

watch、star 和 fork:订阅、好评和引用数体现了代码的关注度;与被拷贝与被研究的状况,数目越大说明认同度越高。

当然还有支持语言数目,注释率,活跃开发者数目等开发数据可以参考。在 coincodecap 上可以查看各个数字货币项目代码更新状况和排行榜。之前大伙会调侃,拿住团队在做事,的确,一个项目开发的非常勤奋,币价可能也不太行。即便基本 fork 合成的代码,市值也大概非常高。开发数据的意义更多是在于让大伙分辨出空气项目,勤奋开发的项目不肯定行,开发甚至 fork 都懒得做的项目肯定不可以。

在区块链范围,大家说 “code is law”那在剖析一个项目的基本面时,大家有没一些比较确定的,理性的参考标准呢?这篇文章就和大伙聊聊剖析项目基本面的三种基本数据:

社区媒体数据

官方 Twitter:第一是官推的关注人数有多少,基本上可以体现项目的知名度。第二是可以关注每条twitter的点赞数,回复数等互动状况,这部分反应了项目的粉水平和社区活跃程度。可能存在一些项目有自动加粉数目的行为,假如粉数目不少但基本没互动的话,粉的水平是有待考量的。当然twitter的活跃程度也和项目方发的内容有关,假如都是偏技术性的那自然互动较少。再往深处探究可以看看关注这个项目与参与互动的有什么资金投入人,kol,开发者,他们各占多少比率。

官方社群:通常可以参考 Telegram 官方群的新增人数,天天的聊天数目与活跃人数。开创者与官方团队成员能在社群中多多发言对于活跃度非常有帮。除去技术方面的对话,项目科普剖析与相同种类竞品对比这种社区向的文章数目,也能体现出团队对于社区的用心程度。

搜索指数AMPL媒体热度:媒体热度可以理解为项目的揭秘度,有的是项目团队主动去做的 pr,有的是社区自发的一些剖析讨论内容。一些成熟的,有长期持有价值的项目应该会维持一个基本的媒体热度。Google热度,百度指数等受短期价格影响,每次搜索指数的波动通常都随着着价格的大幅波动。

Redpt、官方网站、平台等途径的访问人数,讨论数目也是要紧的参考指标。活跃的社区对于一个项目来讲真的非常重要。一个兴盛的项目社区,社区成员会自发的做不少事情帮项目传播,譬如 meme、翻译、写文章等,同时也能够帮助稳定代币价格。不少备受资金投入机构喜爱的项目,在社区这方面有所欠缺,最后致使价格表现不尽如人意。

链上数据

链上买卖数目AMPL智能合约调用次数:对于公链来讲,看这个互联网里一天到晚在折腾什么,应该要看合约调用分布,由于链上每一笔买卖都牵涉智能合约。其中比较活跃的 Dapp 数目也可以反映出整个公链生态的进步状况和方向。当然,某些项目的链上买卖数据看着挺活跃,但其实可能是刷的,对于大部分项目方来讲刷买卖数据的本钱很低。

筹码分布数据:大户持币占比反应整个项目的筹码集中程度。筹码比较集中可能会便捷拉盘,筹码比较分散的话一定量上说明项目参与度广。不过一些大户可能会把筹码分散到多个地址,所以即便筹码分布较为分散,大家也非常难去判断其真实状况。在持币占比中大家也可以关注下项目代币的解锁释放状况,代币流通量较低的项目可能面临着长期的解锁抛售重压。

新增持币地址AMPL休眠地址数目:新增持币地址可以反映出代币持有者的持续积累状况。休眠地址数目,反应较长期没进行买卖的地址,可以反应筹码的囤积状况。当然长期没买卖也大概是秘钥已经丢了。

其达成在不少朋友直接把币储存在交易平台,所以链上数据只能反映部分真实状况,更多是反映加密深度用户的状况。一个代币的上所状况,买卖对数目,买卖量,流动性等交易平台数据对大家评估一个项目也有非常大参考价值。

项目基本面剖析还有不少大家可以关注的数据,譬如一些项目会披露财报,大家好了解其持续运营能力的状况。大家并不可以依据某一两类数据就做出准确的基本面剖析。参考更多数据主如果为了比较和排雷,帮大家避免掉不少风险。总之,无论去参考哪类数据,梳理出数据背后的逻辑应该是大家一直要做的事。

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