ETHE:元宵“大跌周”链上数据复盘：哪些数据增幅明显？哪家交易所从中受益？

最近，比特币价格再度掀起了新的涨势，毕竟数次冲上50000美元，人们仿佛已经忘记了就此此前一周时间，币价曾经的一波强势跳水，以及创纪录的爆仓。

还是让我们回顾一下当时的刺激，在2月26日中国的元宵佳节，BTC连续大跌两日，带动整个市场各类虚拟货币大跌，市场上爆仓不断，哀鸿遍野，国内币圈戏称这是“躲得过初一躲不过十五”。接下来，就让我们对此前这波大跌期间，从链上大数据的角度看看2月22日到2月28日期间比特币链上数据情况。

彭博社：Tether曾持有中国三大行以及德意志银行在内的多家海外银行发行的债券:6月16日消息，据彭博社援引纽约总检察长公布文件报道，Tether曾将中国工商银行、中国建设银行与中国农业银行发行的债券计入其稳定币USDT的储备中。这些债券的到期日为2020年或2021年。根据文件显示，Tether还持有德意志银行、巴克莱银行和ArcelorMittal SA等公司发行的债券。

2021年10月，彭博社曾调查发现Tether的储备实际上包括数十亿美元的短期贷款，借款方是中国公司，以及对加密平台Celsius Network的大额贷款。当时，Tether否认持有陷入危机的中国恒大集团的债务，但拒绝透露是否持有其他中国公司或发行商的债券。Tether在2022年7月表示，当时它没有持有任何中国商业票据。[2023/6/16 21:42:40]

从链上交易额来看，当周14192286.33?BTC的交易额比前一周下降8.30%，难道大家在大跌中还更加淡定？

某鲸鱼地址再次以5万枚USDC买入8400万枚TURBO:5月12日消息， Lookonchain监测数据显示，曾因交易PEPE赚取1450万美元的聪明鲸鱼地址（0x9e037开头）在TURBO价格下跌后，再次以5万枚USDC买入8400万枚TURBO。该地址总共花了103万美元买入14.7亿枚TURBO，平均买入价为0.0006993美元。[2023/5/12 14:59:29]

但是从实际交易额来看，4438080.80BTC的实际交易额比前一周大涨20.67%，此前提过，由于比特币特别的交易机制，它的交易额中会有流出后又部分回流到原地址的“找零”机制，排除了这种情况的实际交易额更加准确的反应了用户实际的链上转账行为。所以，从实际交易额来看，在币价动荡的那一周，链上的转账行为是有明显提升的。

前Coinbase首席技术官：恶性通货膨胀可能导致BTC达到100万美元:金色财经报道，前Coinbase首席技术官Balaji Srinivasan表示，恶性通货膨胀可能导致比特币价格达到约100万美元。他认为这最早可能在今年6月发生。此外，JohnMcAfee等行业负责人很快就表示比特币有能力达到100万美元，而Ark Invest的Cathie Wood曾提到她认为BTC有能力达到这样的里程碑。然而，他们的预测与Srinivasan的预测之间的差异在于，他们完全承认比特币需要时间才能达到这个数字。至少在几年左右的某个时间，Srinivasan声称此举可能会以极快的速度发生。因为他认为恶性通货膨胀会很快发生，这可能会推动比特币超越人们最初认为合理的任何东西。[2023/4/23 14:22:07]

另一个数据也体现了这点，那就是大额转账数，“大跌之周”的11618次，比前一周提升了23.27%。事实上，比特币链上活跃的大额转账地址并非所谓的“巨鲸地址”，这些地址交易频度很低，甚至几个月，几年没动静。真正频繁进行大额转账的恰恰是交易所地址，交易所无论是进行用户充币的归集，还是响应用户的提币，都会采取在一笔交易中批量处理的方式，这样成本更低，效率更高，自然也就形成了很多大额交易。显然，在币价大跌的时候，交易所的用户也会有更多的充提币操作，以便对最新的市场情况作出反应。?

那么在大跌之周，核心交易所又是什么情况呢？让我们看看币安和火币这两大所。

整体来看，币价大跌之下，交易所的链上交易额均有放大，币安流入较上一周增加6.1%，但与此同时，其流出比例增长了9.83%，因而比特币净流入虽然依然为正，但是数额下降了28%。

与此同时，火币则在币价大跌的时候逆势而上，净流入增幅达到了137%，同期其比特币流入本身也提升了30%，在这波“大跌周”可谓表现突出。

有趣的是，我们也可以发现两家交易所间的一些“互动”，以火币为例：

在大跌周，火币流出的比特币中有三成流向了币安交易所，但是在当周，币安又是火币比特币的重要来源：

我们可以看到，在币价大跌之际，火币来自于交易所的比特币中，超过一半由币安而来，这或许也某种程度上体现了交易所在一些市场环境下的此消彼长。

2月底的市场大跌留给投资者们的记忆似乎正在褪去，面对新的一轮上涨和躁动，在链上交易的一举一动之中，是否又暗藏着下一阶段的变数呢？希望我们的复盘可以对数据分析者有所启发。

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