[热门币狙击手]多种利好消息助推市场进到牛市周期时间,好几个赛道将迎来爆发

比特币成为2023年表现最佳的主流资产之一

比特币在经历了2022年低迷行情后,2023年反弹了130%,有望成为今年表现最好的主流资产之一。随着金融市场中各种宏观风险有所下降,加密市场在11月继续复苏。灰度研究认为,加密货币的基本面正在逐步改善,主要代币的供应状况相对紧张。这可能与未来一年加密货币估值的上升相一致,特别是如果美联储已经结束紧缩政策,美国经济可以避免“硬着陆”(衰退)。上个月,金融市场的各种尾部风险有所下降,这有助于此前表现不佳的资产反弹。例如,中东冲突改善的积极迹象似乎减少了对更广泛的地区混乱的担忧,与以色列经济相关的资产因此反弹。同样,在财政部宣布借贷需求的增幅小于预期之后,长期国债价格上涨(收益率下降)。消费者价格通胀也继续下降,这增加了人们对美联储降息和美国经济可能“软着陆”的预期。经波动率调整后,比特币在本月表现平平(自8月底以来表现优异),但仍上涨 9%。

随着估值的上升,加密行业的基本面也有所改善。例如,比特币的哈希率(衡量保护网络安全的计算能力总量的指标)在11月达到了历史最高水平。这一趋势可归因于明年比特币减半之前矿工的升级、更高的代币价格,以及矿工设备制造商运营的相对较新的机器供过于求。此外,稳定币活动的增加也是加密基本面改善的原因。上个月,稳定币总市值增加了40亿美元,稳定币交易使用的Gas费也有所上升。

宏观环境将迎来改善

市场对「比特币狂人」 Javier Milei 当选阿根廷总统的反应,是这些因素可能产生影响的最新典例。尽管宏观前景存在不确定性,但经济学家一致预计美联储明年将降息,美国经济将避免衰退。明年还将举行美国总统大选,预计这次选举将聚焦政府过度借贷、美联储的独立性以及其他影响美元长期价值的问题。灰度研究预计,这种组合将对实物和数字黄金的需求产生积极影响,并可能与比特币估值上升相一致

比特币现货ETF即将获得批准

近期,由于比特币作为黄金的数字替代品的需求以及对比特币现货ETF批准的乐观情绪,比特币的表现一直优于其他加密资产。然而,随着涨势扩大到比特币之外,加密市场的主导地位在11月发生了变化。根据富时灰度加密货币行业指数,上个月表现最好的细分市场是金融行业、公用事业和服务以及消费者和文化 。加密金融板块中表现较好的是Thorchain(RUNE),代币上涨131%,该协议运行着去中心化交易所ThorSwap。11月28日,Illuvium(上涨119%)在Epic Games Store上架其同名游戏,而以太坊上用于加密游戏应用的第2层区块链ImmutableX(上涨87%)宣布与Ubisoft建立合作关系。然而,比技术背景更重要的是比特币的前景。比特币是一种宏观资产,被许多人视为实物黄金的数字替代品。因此,比特币的价格可能会受到推动数字黄金需求的因素影响,包括美联储的货币政策、美国经济的健康状况,以及法定货币体系的健全性。

资金大量流入加密货币,CME比特币期货持仓量创历史新高

在经历了一段时间的大幅上涨之后,可以将活跃的加密交易者定位为相对“多头”。例如,11月份 CME 上市的比特币期货未平仓合约创下历史新高,这可能表明市场上的机构活动正在增加。与此同时,交易所交易产品(ETP),包括美国的期货产品和海外的现货产品,都在11月实现了净流入。灰度研究估计,11月份全球加密货币ETP净流入总额为13亿美元,全年已达到22亿美元。就市场短期前景而言,“多头”交易者的仓位意味着价格可能很难进一步上涨。主流币价格已大幅上涨,利好预期提前被消耗。此外,经济前景也存在可能会破坏今年积极走势的风险。其中包括美国经济“硬着陆”(衰退),美联储恢复加息或降息幅度低于预期,以及美国监管机构长期推迟批准比特币现货ETF。这些风险都可能阻碍加密货币的复苏,至少在短期内是这样。

下轮加密牛市或将全面开启之际,本文预测了有望成为下一轮周期中的潜在叙事,分别是RWA、DeSci、AI、DePIN、GameFi和DeFi 3.0。

AI赛道成为加密市场新宠

除了最新的价格变动,在OpenAI领导层动荡之后,市场重新开始关注加密货币和AI技术之间的结合。公链和人工智能技术之间可能存在协同效应。具体来说,区块链可以对抗或解决AI带来的潜在社会风险,例如深度造假、机器人和错误信息的扩散。此外,去中心化计算协议可以对抗保存敏感个人信息的AI模型的集中控制。灰度认为与AI主题相关的主要加密项目包括Akash和Render (GPU共享),Worldcoin(身份)和Bittensor(开放式架构AI开发)。

AI的优势在于其识别模式的能力。虽然在加密世界中去中心化货币的精神令人钦佩,但目前在执行上存在缺陷。AI应用于加密领域的潜力是无限的。虽然早在2023年1月,市场上就已经有很多AI概念被炒作,一些项目也取得了重大进展,但目前仍处于发展的早期阶段。

此外,正如Coinbase所强调的那样,人工智能的区块链有可能解决许多问题。这两种技术的融合可以推动这两个行业达到新的高度。值得注意的是,就在几年前,加密货币和人工智能领域的机会还相当有限。

部分代表性项目:

Autonolas(OLAS):自动化、预言机和共享AI的统一平台

ChainGPT(CGPT):区块链和加密的AI模型

Opentensor(TAO):由开源协议支持的基于区块链的机器学习网络

DePIN(去中心化网络硬件基础设施)

RWA吸引了机构的极大兴趣

2023年,资产代币化和RWA吸引了散户和机构投资者的极大兴趣。这可以归因于专业管理产品和数字资产机制的融合。高盛和摩根大通等机构正在测试数字资产产品,旨在节省成本并提高效率。这些巨头的参与给这个行业带来了越来越多的信心。RWA是物理世界中有形和无形资产的渠道,使其能够以加密货币的方式访问。这些资产可能包括:短期国库券、大宗商品、房地产、私人信贷、收藏品等。

部分代表性项目:

Centrifuge(CFG):链上积分

IX Swap(IXS):证券型代币交易的 DeFi 平台

Clearpool(CPOOL):信贷市场

Polytrade Finance(TRADE):基于区块链的交易平台

DeSci(去中心化科学)—建设公共基础设施的新运动

DeSci是一项致力于建设公共基础设施的运动,以促进科学知识的公平和公正的资助、创建、审查、认证、存储和传播。DeSci 设想了一个生态系统,鼓励科学家公开合作并获得研究认可。DeSci的驱动可能会缓解以下六个科学痛点:研究经费、获得研究和认识、知识产权所有权、再现性和可复制性、沟通与协作、同行评审和出版。创新的DeSci有能力应对传统科学中存在的众多挑战。下图为DeSci对其中几个传统科学问题的解决。

DeSci的发展前景实际上比想象的要大。部分代表性项目:

Data Lake(LAKE):采用区块链技术支持医学研究和AI的全球医疗数据捐赠系统

Solve.Care(SOLVE):用区块链重新定义护理协调的医疗保健平台

VitaDAO(VITA):第一个创办生物技术公司的DAO,专注于资助长寿研究

GenomesDAO(GENE):利用DeFi对基因组数据进行私密且可审计的货币化

DePIN利用区块链允许数百万人共同部署和管理无需信任和无需许可的基础设施

尽管DePIN目前是加密行业中规模较小的新兴赛道,但其增长潜力巨大。这种模式能够在电信、能源、移动和存储等各个行业创建更强大的网络。DePIN旨在使用区块链、代币激励和互联网来解决基本的世界性问题,其潜在市场价值约为2.2万亿美元(现实世界中),到2028年可能达到3.5万亿美元,远高于目前的加密市值。

部分代表性项目:

Wicrypt(WNT):去中心化移动互联网共享和货币化网络

GenesysGo(SHDW):去中心化存储、计算和网络编排

Helium(HNT):基于Solana的去中心化无线基础设施

相关阅读:当加密技术遇到物理世界:如何把握DePIN百亿美金市场新机遇?

GameFi正在经历巨大成长

游戏行业正在经历巨大的增长,Ubisoft、Square Enix、Activision Blizzard等游戏巨头现在频繁地表现出对基于区块链的游戏的偏好。对普通玩家来说,GameFi或Web3游戏是通往加密货币的门户。全球各年龄段的游戏玩家超过27亿,因此游戏是如今加密货币不能忽视的大范围普及领域。基于区块链的游戏不仅具有娱乐性,而且具有教育性,甚至可以从小培养儿童的金融知识。

部分代表性项目:

Echelon(PRIME):Echelon链游平台将推出两款游戏,分别是Parallel TCG(卡牌游戏)和Parallel Colony(模拟类游戏)

Photo Finish(CROWN):创新的虚拟赛马生态系统

Epik Prime(EPIK):目标是成为数字产品品牌整合的全球领导者

DeFi 3.0:借贷、Perps和LSD

DeFi 3.0将成为未来几年DeFi行业的基础。自上轮牛市开始以来,DeFi市场经历了显著增长,催生众多不同的生态系统,预计Lending和LSD将成为下轮牛市焦点,为用户提供最大的资本效率。另一方面,Perps将发挥重要作用,由于新交易者涌入该领域,将产生可观的收入。

部分代表性项目:

Frax Finance(FXS):DeFi 多功能工具,产品涵盖所有可能的利基市场

Fluid(INST):DeFi 3.0的主要代表,包括整个生态系统

Mux Protocol(MCB):第一个Perp DEX聚合器

尽管其他叙事可能会在牛市中展示其优势,但重要的是要优先考虑哪些能促进大规模采用,并推动其进步的叙事。专注主流叙述比分散关注多个小叙事更有益。

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