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Odaily星球日报讯 据链上分析师@ai_9684xtpa 监测，DWF Labs 向 OKX 转入 61.8 亿枚 RACA，价值 187 万美元。DWF 曾在 2023 年 4 月 2 日收到 150 亿枚 RACA，均价 0.0001918 USDT（现价 0.0003948 USDT），目前仍剩余 109 亿枚代币，价值 432 万美元。
Odaily星球日报讯 链上数据显示，某地址自 2022 年 11 月以来未有任何活动，而该地址今日转入了 1.5 枚 ETH，并在 doodles 创始人发文公布代币上线前 4 分钟使用 0.5 枚 ETH 购入$poop，通过多笔交易出售为 65.5 枚 ETH。
Odaily星球日报讯 据链上分析师@ai_9684xtpa 监测，MakerDAO 创始人 Rune Christensen 向 Ethena 存入 566 万枚 USDT 并铸造 USDE，这也是他首次使用 Ethena。
Odaily星球日报讯 UniSat 于 X 平台发文表示，BRC-20 将在 24 小时内（区块高度 837090）升级，此次升级将引入 5 字节名称，例如 brc20、super、crazy、degen 和 world 等。还将新增 self-issuance 资产，这些资产只能由其部署者发行。
Odaily星球日报讯 加密艺术家 beeple 于 X 平台发布 mfers 宣传图片并配文“we are all mfers”。行情显示，mfercoin 现报 0.196 USDT，市值近 2 亿美元。
Odaily星球日报讯 根据 Block Deals Dashboard 披露数据，3 月份加密项目总融资额超 14 亿美元，创 2022 年 9 月以来新高。早期投资的大幅增长推动了 3 月份的融资量的增加，有超过 20 笔 A 轮融资。（The Block）
Odaily星球日报讯 据 Lookonchain 监测，某用户购入黄立成 Meme 项目 Bobaoppa 亏损 443 枚 SOL 后，而后再次花费 9.9 枚 SOL 购入 Rug 项目 MACHI。
Immunefi：24年第一季度因黑客和诈骗造成的加密行业损失降低23%
Odaily星球日报讯 据安全服务平台 Immunefi 称，2024 年第一季度，因黑客攻击和诈骗造成的加密货币行业损失与去年同期相比下降了 23%。黑客攻击仍然是主要原因，占损失的 96%，而诈骗占 4%。 报告称，以太坊和 BNB 链是受到攻击最多的两个链，其中以太坊遭受的个人攻击最多，有 33 起，其次是 BNB Chain，有 14 起。两个最大的漏洞利用是针对 Orbit Bridge 和 Munchables 发起的，前者窃取了约 8200 万美元，后者窃取了 6300 万美元。 这两起事件占第一季度损失的 43%。Immunefi 表示，约有 7400 万美元，即 22%的被盗资金被追回，其中包括从 Munchables（以太坊 L2 Blast 上的一款 NFT 游戏）盗取的所有资金。
Prisma Finance攻击者：团队毫无诚意，召开公开会议认错并宣布攻击者无责任后考虑退还资金
Odaily星球日报讯 Prisma Finance 攻击者于链上 Prisma Finance 团队留言，主要内容包括：“你（Prisma Finance）缺乏诚意（你没有及时回复消息，也没有针对问题作出回答）、感激之心（你没有感谢我和其他用户的等待）、以及懊悔之情（你没有向用户道歉，也没有提出解决方案或改进计划）。我再次强调，我的行为完全是白帽行为，但我很难相信 Prisma Finance 团队。 Prisma Finance 需要召开公开会议，公开团队身份、向所有用户和我道歉、说明将来计划、并宣布攻击者没有责任。会议结束后，我会和你们讨论我将保留的金额以及可以返还给你们的金额（请放心，大部分会被返还）。”
EVM的并行化有何意义？或是EVM霸权下的终局？
TL;DR
Parallel EVM 概念正在被几家头部 VC 押注：Paradigm、Jump、Dragonfly 等。
代表项目是 Monad，另外还有 Sei、MegaETH、Polygon、Neon EVM、BSC 等。有些是 L1，有些是 L2。各团队的具体差异暂无完整的公开信息。
Parallel EVM 虽然字面意思仅代表了「并行化」，但其实也是对 EVM 各个组件性能的专项优化，所以它的努力很可能代表者着 EVM 标准下的性能极限。
难点：除了要对整个技术栈重构之外，还有如何提前预判并行的交易是否会冲突，以及遇到冲突后的重新执行效率。
挑战：如何在开源生态构建差异性、如何在去中心化和性能之间找到平衡。
既共识算法、DA（数据层）、零知识证明技术被广泛研究和迭代后，下一个被关注的硬核技术是 Parallel EVM，资本市场也已经为这个叙事投注上亿美元，并诞生多个独角兽级别的初创。
社区开始关注 Parallel EVM（EVM 并行化）起源于 Georgios Konstantopoulos （Paradigm 的 CTO ）和 Dragonfly 的 Haseeb Qureshi 不约而同在 2023 年底展望 2024 年趋势时，提到的这同一个关键词。但讨论这个话题的细节并不多，而且也有很多人认为这并不是什么新概念，EVM 和并行化计算分别都是相对成熟的概念了，为什么把这两个词结合在一起就是个重要的趋势呢？
但这仍然是个非常小众的话题，以至于如果翻看很多研究机构的年度总结和趋势预测时，都没有提到 Parallel EVM。所以这仍然是个未形成大规模共识的新概念。而且这个概念和共识算法、DA 等话题类似，都是纯技术相关的，所以关注的人群就更少了。
Paralle EVM 最直接的优势是让现有的去中心化应用，实现互联网级别的性能。甚至可以这么说，Parallel EVM 是唯一一个既能利用（大量成熟的）现有智能合约的同时，还能实现高性能、并行化公链吞吐量的新技术。
Paradigm 期待入局已久，Jump 系下重注
据「财富」报道，Paradigm 正计划领投 Monad 的最新一轮，以 30 亿美元估值筹集 2 亿美元。虽然这是 Paradigm 计划投资的第一个 Parallel EVM 概念的团队，但其实他们关注这个技术已多年，Georgios Konstantopoulos （Paradigm 的 CTO ）曾在 2021 年就提及了这个词。
Monad 这个词的来源也很有意思。在哲学家莱布尼茨的哲学体系中，Monad 是构成宇宙的基本元素，它们是不可分的、不受物理影响的实体，每个 Monad 都反映了整个宇宙，在中文曾被翻译为「单子」。
而在计算机科学中，Monad 是函数式编程语言中的一种设计模式，它帮助程序员以近乎数学的纯净性来处理现实世界的复杂性，使得代码更加模块化、易于理解和维护。
另一个有意思的是， Monad 和 Nomad 互为「变位词」（Anagram），nomad 是指游牧者，而 digital nomad 是指数字游民/数字牧民。
除了 Monad，Georgios 讨论这个话题时还提及过 Sei 和 Polygon。不过他这么看好 Parallel EVM 还有一个重要原因，就是他们开发了一个以太坊客户端 Reth。它的定位就是高性能的以太坊执行层客户端，用 Rust 语言实现。Reth 在以很快的速度开发，刚进入 Beta 阶段。或许他们会考虑直接在 Reth 上实现 Parallel EVM，但考虑到研发的工程量，通过投资其他团队推动 Parallel EVM 可能是个更好的选择。而据 Monad 的文档，他们在工程上主要采用的是 C++ 和 Rust。
Reth 推出之初还被 Erigon 团队成员指责抄袭其 Akula 的开源代码，也导致了 Akula 项目缺少资金停止开发。Georgios 回应称 Reth 并不是任何其他客户端的分叉，代码也不来自于任何其他客户端，但的确是受到了 Geth、Erigon 和 Akula 的影响和启发。(https://thedefiant.io/paradigm-accused-copying-code)
另一个核心参与者就是 Jump Trading 和 Jump Capital，Monad 创始人来自 Jump Trading，有丰富的高频交易的经验；Sei 的投资人有 Jump Capital，而且 Jump 还一直深度参与 Solana 生态，包括基础建设和项目。
而 Monad 的早期投资者 Dragonfly 也一直关注相关赛道，曾投资专注分片技术的 NEAR，以及 Aptos、Avalanche、Nervos 等公链。
升级共识算法还不够，终于轮到执行层
在过去的几次公链大战中，执行层一直是被忽视的地方，他们几乎只谈论共识算法的创新，无论是 Solana、Avalanche 还是 EOS 等。虽然他们在执行层有很多的创新，但社区更多还是记得他们使用的共识算法，而且整个社区也会以为这些高性能公链能获得这些性能就是来自于共识算法的创新。
但其实不是，如果想要获得一个高性能的公链，共识算法和执行层是需要配套的，也符合木桶短板效应。而对于那些基于 EVM 并且只改进共识算法的公链，提升性能就需要更强的节点。比如参考 BSC 把区块可以处理的 Gas 限制在了 2000 TPS 的水平，需要的机器配置数倍于以太坊全节点的投入。Polygon 理论可以达到 1000 TPS，平时也就几十到上百。
BSC 存档节点需要至少 16 核 CPU 和 128 G 内存，以太坊节点只需至少 4 核 CPU 和 16 G 内存。
BSC 团队也早就意识到这些问题，所以也在和 NodeReal 合作开发 Parallel EVM 技术。只有这样才能进一步提升每个区块可以处理交易的数量，让更多交易并行执行，提升 TPS 上限。
并行：不仅从单核升级为多核 CPU
在大多数的区块链系统中，交易是完全按照顺序执行的，你可以把它想象成一个单核 CPU，当前的计算完成后，才能进行下一次计算。这个方式虽然慢，但其优势是简洁且系统复杂度低。
但如果未来区块链系统需要接入互联网级别的用户规模，单核 CPU 肯定不够用。所以升级为多核 CPU 的并行化虚拟机，就能同时处理多笔交易，增加吞吐量。不过，这在工程实现上有很多的挑战，比如同时处理的两笔交易在对同一个智能合约写入数据怎么办？就需要设计一套新的机制来解决这种矛盾。而对于其他完全不相关的智能合约的并行执行，就能按照并行处理的线程数，按规模提升吞吐量。
另外，Parallel EVM 不仅提升并行能力，还会优化单线程时的执行效率。Monad CEO Keone Hon 表示，「...（EVM 的）真正瓶颈在于处理事物时频繁读取写入状态…」。他还表示，并行执行只是路线图的一部份，Monad 更大的使命是围绕 EVM，使其尽可能高效。
所以，Parallel EVM 虽然字面意思仅代表了「并行化」，但其实也是对 EVM 各个组件性能的专项优化，所以它的努力很可能代表者着 EVM 标准下的性能极限。
EVM 不等于 Solidity
写智能合约是大多数区块链开发者的必备技能。工程师可以根据业务需求，用 Solidity 或其他智能合约的高级语言写出相应的逻辑实现。但 EVM 其实并不能直接读懂 Solidity 的逻辑，需要经过一些「翻译」，将它翻译（编译）为一种机器能理解的低级语言后（opcode 操作码 / bytecode 字节码），才能被虚拟机执行。而这个翻译的过程， Solidity 开发者也不需要理解，因为已经有成熟的工具实现了。
毕竟是「翻译」，所以其中也会产生一些 overhead（额外开销）。而对于有底层代码经验的工程师，可以在 Solidity 中直接用操作码编写程序逻辑，这样能达到最高的效能，也就是用户交易时能节省 Gas。比如 Opensea 推出的 Seaport 协议就在智能合约中大量使用了内联汇编，尽可能为用户减少 Gas 支出。
所以，如果 Parallel EVM 能最终实现，不仅能带来并行化的能力，还会优化整个 EVM 堆栈的性能。普通的应用开发者也就不需要为了节省一点 Gas 就耗费巨大的精力优化，因为底层的虚拟机已经足够强大了，能抹平这些差异。
EVM 性能各不相同，「标准」不等于「工程实践」
「虚拟机」也可以被称为「执行层」，是智能合约被编译为操作码后，最终被计算和处理的引擎。以太坊虚拟机（EVM）定义的「字节码」目前成为了行业标准，无论是基于以太坊的二层网络，还是其他独立的公链，都更愿意先直接且完整兼容 EVM 的标准，开发者写一次智能合约就能部署到多个网络中，性价比极高。
所以只要能完全兼容 EVM 的「字节码」标准，就可以称为 EVM，但是实现方式可以千差万别。比如以太坊客户端 Geth 中就用 Go 语言实现了 EVM 标准。但以太坊基金会的执行层研究团队 Ipsilon 维护了一个用 C++ 开发的 EVM 独立实现，其他以太坊客户端可以直接调用这个库来作为 EVM 执行。
举个例子，很多工业化生产的产品都有其对应的国际标准，比如某产品出厂时需要满足菌落数小于某个特定的值才能销售，这就是「标准」。但如何满足这个出厂的标准，每家工厂可以从用几十种不同的杀菌方式中选择，而有些工厂能找到性价比更高的方式满足这个要求，这就是「实践」。
既然有 evmone 的实现，也可以做其他实现。所以在 EVM 的这个例子中，EVM 的标准就是定义了一些基础的操作方式「字节码」（比如支持加减乘等最基础的算术），每个字节码有确定的输入时，就有确定的输出。在满足这个标准时，实现（实践）方式天差地别，有大量的自定义空间和工程优化的可能性。
Parallel EVM 的异同
在 Parallel EVM 赛道中，除了最炙手可热的 Monad 之外，还有 Sei、MegaETH、Polygon、Neon EVM、BSC 等，以及 Paradigm 的 Reth 客户端也想实现并行化的功能。
从定位来看，Monad、Sei、Polygon、BSC 都是 Layer 1 区块链，而 MegaETH 可能是 Layer 2 ，Neon EVM 是基于 Solana 网络的。另外，Reth 是一个开源的客户端，MegaETH 也会部分基于 Reth 的工程继续开发。
当然这几个团队之间还存在竞争关系，而且也没完全公开所有的技术细节和工程文件，更多的对比要等后续他们逐渐公开才能展开。或许这又像军备竞赛一样，像 BTC Layer 2、Restaking、以太坊 Layer 2 一样，尽管技术之间存在细微差异（且开源），但更重要的是如何构建生态的独特性。
Parallel EVM 的技术难点
对于顺序执行的交易来说，瓶颈在于 CPU 和读取写入状态的过程。但好处是这种方式足够简单，不会出错，所有事务都能按部就班的执行完成。而对于并行执行的虚拟机而言，是可能存在状态冲突的，所以在执行前或执行后需要增加这部分的判断。
一个简单的例子就是，如果虚拟机支持四个线程并行执行，且每个线程都能同时处理一笔交易，万一这四笔交易都是和 Uniswap 上的同一个交易池交易，那就不能并行计算，因为每次交易后都会影响这个交易池的交易价格。但是如果这四个线程同时处理四件完全不相关的事情，那就没有问题。
这里面会涉及不同团队的设计和工程实现，但至少要确保的是在并行执行后，需要一个模块来检测冲突，如果遇到冲突就重新执行。当然，如果能提前预判并筛查可能存在冲突的交易，也可以增加整个虚拟机的并行效率。
除了 Parallel EVM 这个虚拟机的工程实现差异，各个团队一般也会重新设计并增强状态数据库的读写性能，并配套设计一个共识算法，比如 Monad 设计的 MonadDb 和 MonadBFT。
挑战
对于 Parallel EVM 而言，有两个可能会存在的挑战：长期的工程价值是否会被以太坊捕获；节点的中心化。
由于各个团队在 Parallel EVM 技术上还处于开发和测试阶段，所以都还没选择开源所有工程细节，这是目前的护城河之一。但是但进入测试网和主网后，这些工程文件就会被公开，也可能会被以太坊或者其他公链吸收。所以在那个时间点，就需要更快推进生态建设，构建更多生态层面的护城河。
不过这个问题也没这么严重，一方面对于 Crypto 开发者而言，现在有更多的开源许可可供选择（比如 Uniswap 的那种可以将代码公开，但不允许分叉为商业项目的许可），另一方面是 Monad 的定位本就和以太坊有差异。就算以太坊在未来能实现单插槽终局性（SSF），交易的最终性还是至少 12 秒的，这对于更高频的应用场景是远远不够的。
另一个挑战对于所有高性能公链都一样，就是如何部署更多节点，以满足用户的无需许可（permissionless）、无需信任（trustless）的基本要求：去中心化。或许这其中还能量化一些指标，比如 「TPS 除以 节点的硬件需求」，这样就能实现控制变量，对比在特定硬件需求的标准下，哪个公链/客户端的 TPS 更高。毕竟节点的硬件需求越低，节点数量就可能越多。
接下来，我们还会持续跟踪 Parallel EVM 各个项目的进展，并详细深入讨论他们的技术和差异。
Parallel EVM 概念正在被几家头部 VC 押注：Paradigm、Jump、Dragonfly 等。
代表项目是 Monad，另外还有 Sei、MegaETH、Polygon、Neon EVM、BSC 等。有些是 L1，有些是 L2。各团队的具体差异暂无完整的公开信息。
Parallel EVM 虽然字面意思仅代表了「并行化」，但其实也是对 EVM 各个组件性能的专项优化，所以它的努力很可能代表者着 EVM 标准下的性能极限。
难点：除了要对整个技术栈重构之外，还有如何提前预判并行的交易是否会冲突，以及遇到冲突后的重新执行效率。
挑战：如何在开源生态构建差异性、如何在去中心化和性能之间找到平衡。
既共识算法、DA（数据层）、零知识证明技术被广泛研究和迭代后，下一个被关注的硬核技术是 Parallel EVM，资本市场也已经为这个叙事投注上亿美元，并诞生多个独角兽级别的初创。
社区开始关注 Parallel EVM（EVM 并行化）起源于 Georgios Konstantopoulos （Paradigm 的 CTO ）和 Dragonfly 的 Haseeb Qureshi 不约而同在 2023 年底展望 2024 年趋势时，提到的这同一个关键词。但讨论这个话题的细节并不多，而且也有很多人认为这并不是什么新概念，EVM 和并行化计算分别都是相对成熟的概念了，为什么把这两个词结合在一起就是个重要的趋势呢？
但这仍然是个非常小众的话题，以至于如果翻看很多研究机构的年度总结和趋势预测时，都没有提到 Parallel EVM。所以这仍然是个未形成大规模共识的新概念。而且这个概念和共识算法、DA 等话题类似，都是纯技术相关的，所以关注的人群就更少了。
Paralle EVM 最直接的优势是让现有的去中心化应用，实现互联网级别的性能。甚至可以这么说，Parallel EVM 是唯一一个既能利用（大量成熟的）现有智能合约的同时，还能实现高性能、并行化公链吞吐量的新技术。
Paradigm 期待入局已久，Jump 系下重注
据「财富」报道，Paradigm 正计划领投 Monad 的最新一轮，以 30 亿美元估值筹集 2 亿美元。虽然这是 Paradigm 计划投资的第一个 Parallel EVM 概念的团队，但其实他们关注这个技术已多年，Georgios Konstantopoulos （Paradigm 的 CTO ）曾在 2021 年就提及了这个词。
Monad 这个词的来源也很有意思。在哲学家莱布尼茨的哲学体系中，Monad 是构成宇宙的基本元素，它们是不可分的、不受物理影响的实体，每个 Monad 都反映了整个宇宙，在中文曾被翻译为「单子」。
而在计算机科学中，Monad 是函数式编程语言中的一种设计模式，它帮助程序员以近乎数学的纯净性来处理现实世界的复杂性，使得代码更加模块化、易于理解和维护。
另一个有意思的是， Monad 和 Nomad 互为「变位词」（Anagram），nomad 是指游牧者，而 digital nomad 是指数字游民/数字牧民。
除了 Monad，Georgios 讨论这个话题时还提及过 Sei 和 Polygon。不过他这么看好 Parallel EVM 还有一个重要原因，就是他们开发了一个以太坊客户端 Reth。它的定位就是高性能的以太坊执行层客户端，用 Rust 语言实现。Reth 在以很快的速度开发，刚进入 Beta 阶段。或许他们会考虑直接在 Reth 上实现 Parallel EVM，但考虑到研发的工程量，通过投资其他团队推动 Parallel EVM 可能是个更好的选择。而据 Monad 的文档，他们在工程上主要采用的是 C++ 和 Rust。
Reth 推出之初还被 Erigon 团队成员指责抄袭其 Akula 的开源代码，也导致了 Akula 项目缺少资金停止开发。Georgios 回应称 Reth 并不是任何其他客户端的分叉，代码也不来自于任何其他客户端，但的确是受到了 Geth、Erigon 和 Akula 的影响和启发。(https://thedefiant.io/paradigm-accused-copying-code)
另一个核心参与者就是 Jump Trading 和 Jump Capital，Monad 创始人来自 Jump Trading，有丰富的高频交易的经验；Sei 的投资人有 Jump Capital，而且 Jump 还一直深度参与 Solana 生态，包括基础建设和项目。
而 Monad 的早期投资者 Dragonfly 也一直关注相关赛道，曾投资专注分片技术的 NEAR，以及 Aptos、Avalanche、Nervos 等公链。
升级共识算法还不够，终于轮到执行层
在过去的几次公链大战中，执行层一直是被忽视的地方，他们几乎只谈论共识算法的创新，无论是 Solana、Avalanche 还是 EOS 等。虽然他们在执行层有很多的创新，但社区更多还是记得他们使用的共识算法，而且整个社区也会以为这些高性能公链能获得这些性能就是来自于共识算法的创新。
但其实不是，如果想要获得一个高性能的公链，共识算法和执行层是需要配套的，也符合木桶短板效应。而对于那些基于 EVM 并且只改进共识算法的公链，提升性能就需要更强的节点。比如参考 BSC 把区块可以处理的 Gas 限制在了 2000 TPS 的水平，需要的机器配置数倍于以太坊全节点的投入。Polygon 理论可以达到 1000 TPS，平时也就几十到上百。
BSC 存档节点需要至少 16 核 CPU 和 128 G 内存，以太坊节点只需至少 4 核 CPU 和 16 G 内存。
BSC 团队也早就意识到这些问题，所以也在和 NodeReal 合作开发 Parallel EVM 技术。只有这样才能进一步提升每个区块可以处理交易的数量，让更多交易并行执行，提升 TPS 上限。
并行：不仅从单核升级为多核 CPU
在大多数的区块链系统中，交易是完全按照顺序执行的，你可以把它想象成一个单核 CPU，当前的计算完成后，才能进行下一次计算。这个方式虽然慢，但其优势是简洁且系统复杂度低。
但如果未来区块链系统需要接入互联网级别的用户规模，单核 CPU 肯定不够用。所以升级为多核 CPU 的并行化虚拟机，就能同时处理多笔交易，增加吞吐量。不过，这在工程实现上有很多的挑战，比如同时处理的两笔交易在对同一个智能合约写入数据怎么办？就需要设计一套新的机制来解决这种矛盾。而对于其他完全不相关的智能合约的并行执行，就能按照并行处理的线程数，按规模提升吞吐量。
另外，Parallel EVM 不仅提升并行能力，还会优化单线程时的执行效率。Monad CEO Keone Hon 表示，「...（EVM 的）真正瓶颈在于处理事物时频繁读取写入状态…」。他还表示，并行执行只是路线图的一部份，Monad 更大的使命是围绕 EVM，使其尽可能高效。
所以，Parallel EVM 虽然字面意思仅代表了「并行化」，但其实也是对 EVM 各个组件性能的专项优化，所以它的努力很可能代表者着 EVM 标准下的性能极限。
EVM 不等于 Solidity
写智能合约是大多数区块链开发者的必备技能。工程师可以根据业务需求，用 Solidity 或其他智能合约的高级语言写出相应的逻辑实现。但 EVM 其实并不能直接读懂 Solidity 的逻辑，需要经过一些「翻译」，将它翻译（编译）为一种机器能理解的低级语言后（opcode 操作码 / bytecode 字节码），才能被虚拟机执行。而这个翻译的过程， Solidity 开发者也不需要理解，因为已经有成熟的工具实现了。
毕竟是「翻译」，所以其中也会产生一些 overhead（额外开销）。而对于有底层代码经验的工程师，可以在 Solidity 中直接用操作码编写程序逻辑，这样能达到最高的效能，也就是用户交易时能节省 Gas。比如 Opensea 推出的 Seaport 协议就在智能合约中大量使用了内联汇编，尽可能为用户减少 Gas 支出。
所以，如果 Parallel EVM 能最终实现，不仅能带来并行化的能力，还会优化整个 EVM 堆栈的性能。普通的应用开发者也就不需要为了节省一点 Gas 就耗费巨大的精力优化，因为底层的虚拟机已经足够强大了，能抹平这些差异。
EVM 性能各不相同，「标准」不等于「工程实践」
「虚拟机」也可以被称为「执行层」，是智能合约被编译为操作码后，最终被计算和处理的引擎。以太坊虚拟机（EVM）定义的「字节码」目前成为了行业标准，无论是基于以太坊的二层网络，还是其他独立的公链，都更愿意先直接且完整兼容 EVM 的标准，开发者写一次智能合约就能部署到多个网络中，性价比极高。
所以只要能完全兼容 EVM 的「字节码」标准，就可以称为 EVM，但是实现方式可以千差万别。比如以太坊客户端 Geth 中就用 Go 语言实现了 EVM 标准。但以太坊基金会的执行层研究团队 Ipsilon 维护了一个用 C++ 开发的 EVM 独立实现，其他以太坊客户端可以直接调用这个库来作为 EVM 执行。
举个例子，很多工业化生产的产品都有其对应的国际标准，比如某产品出厂时需要满足菌落数小于某个特定的值才能销售，这就是「标准」。但如何满足这个出厂的标准，每家工厂可以从用几十种不同的杀菌方式中选择，而有些工厂能找到性价比更高的方式满足这个要求，这就是「实践」。
既然有 evmone 的实现，也可以做其他实现。所以在 EVM 的这个例子中，EVM 的标准就是定义了一些基础的操作方式「字节码」（比如支持加减乘等最基础的算术），每个字节码有确定的输入时，就有确定的输出。在满足这个标准时，实现（实践）方式天差地别，有大量的自定义空间和工程优化的可能性。
Parallel EVM 的异同
在 Parallel EVM 赛道中，除了最炙手可热的 Monad 之外，还有 Sei、MegaETH、Polygon、Neon EVM、BSC 等，以及 Paradigm 的 Reth 客户端也想实现并行化的功能。
从定位来看，Monad、Sei、Polygon、BSC 都是 Layer 1 区块链，而 MegaETH 可能是 Layer 2 ，Neon EVM 是基于 Solana 网络的。另外，Reth 是一个开源的客户端，MegaETH 也会部分基于 Reth 的工程继续开发。
当然这几个团队之间还存在竞争关系，而且也没完全公开所有的技术细节和工程文件，更多的对比要等后续他们逐渐公开才能展开。或许这又像军备竞赛一样，像 BTC Layer 2、Restaking、以太坊 Layer 2 一样，尽管技术之间存在细微差异（且开源），但更重要的是如何构建生态的独特性。
Parallel EVM 的技术难点
对于顺序执行的交易来说，瓶颈在于 CPU 和读取写入状态的过程。但好处是这种方式足够简单，不会出错，所有事务都能按部就班的执行完成。而对于并行执行的虚拟机而言，是可能存在状态冲突的，所以在执行前或执行后需要增加这部分的判断。
一个简单的例子就是，如果虚拟机支持四个线程并行执行，且每个线程都能同时处理一笔交易，万一这四笔交易都是和 Uniswap 上的同一个交易池交易，那就不能并行计算，因为每次交易后都会影响这个交易池的交易价格。但是如果这四个线程同时处理四件完全不相关的事情，那就没有问题。
这里面会涉及不同团队的设计和工程实现，但至少要确保的是在并行执行后，需要一个模块来检测冲突，如果遇到冲突就重新执行。当然，如果能提前预判并筛查可能存在冲突的交易，也可以增加整个虚拟机的并行效率。
除了 Parallel EVM 这个虚拟机的工程实现差异，各个团队一般也会重新设计并增强状态数据库的读写性能，并配套设计一个共识算法，比如 Monad 设计的 MonadDb 和 MonadBFT。
挑战
对于 Parallel EVM 而言，有两个可能会存在的挑战：长期的工程价值是否会被以太坊捕获；节点的中心化。
由于各个团队在 Parallel EVM 技术上还处于开发和测试阶段，所以都还没选择开源所有工程细节，这是目前的护城河之一。但是但进入测试网和主网后，这些工程文件就会被公开，也可能会被以太坊或者其他公链吸收。所以在那个时间点，就需要更快推进生态建设，构建更多生态层面的护城河。
不过这个问题也没这么严重，一方面对于 Crypto 开发者而言，现在有更多的开源许可可供选择（比如 Uniswap 的那种可以将代码公开，但不允许分叉为商业项目的许可），另一方面是 Monad 的定位本就和以太坊有差异。就算以太坊在未来能实现单插槽终局性（SSF），交易的最终性还是至少 12 秒的，这对于更高频的应用场景是远远不够的。
另一个挑战对于所有高性能公链都一样，就是如何部署更多节点，以满足用户的无需许可（permissionless）、无需信任（trustless）的基本要求：去中心化。或许这其中还能量化一些指标，比如 「TPS 除以 节点的硬件需求」，这样就能实现控制变量，对比在特定硬件需求的标准下，哪个公链/客户端的 TPS 更高。毕竟节点的硬件需求越低，节点数量就可能越多。
接下来，我们还会持续跟踪 Parallel EVM 各个项目的进展，并详细深入讨论他们的技术和差异。
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Odaily星球日报讯 Grayscale 首个主动管理型投资产品 GDIF 宣布将持有三种 PoS 代币，其中 Osmosis (OSMO)占 24%，Solana (SOL)占 20%，Polkadot (DOT)占 14%。据悉，GDIF 只对合格客户开放（管理资产为 110 万美元或净值超 220 万美元的客户）。 此前消息，昨日灰度宣布推出首个主动管理型投资产品 Grayscale Dynamic Income Fund（GDIF），该产品寻求以与权益证明数字资产相关的权益奖励的形式优化收入。
Odaily星球日报讯 据 The Information 报道，微软与 OpenAI 正在计划一项耗资高达 1000 亿美元的数据中心项目。该项目预计将包括一台名为Stargate的人工智能超级计算机，计划于 2028 年推出。在快速采纳生成型人工智能技术的推动下，市场对于能够处理比传统数据中心更高级任务的 AI 数据中心需求激增。 据了解，此项目预算可能是现有最大数据中心成本的百倍。该超级计算机将是该公司未来六年计划建造的一系列超级计算机中最大的一个。
Odaily星球日报讯 链上数据显示，比特币巨鲸们在过去一个月中出现了自 2012 年以来最大的购买热潮。在过去一个月中购买了超过 268,000 BTC。分析师 James Van Straten 在 X 平台表示，持有 100 到 1000 BTC 的比特币账户在过去一个月中进行了一些大规模的净买入行动。比特币巨鲸的净头寸变化最近一直处于高度正值水平。 在过去的 30 天里，巨鲸们净购买了大约 268,441 枚比特币，目前价值近 186 亿美元，是这些持有者自 2012 年以来最大的累积量。
加密市场情绪研究报告(2024.03.22-03.29)：从ASI(Artificial Superintelligence)探究三大AI项目合并
从 ASI(Artificial Superintelligence)探究三大 AI 项目合并
什么是 ASI?
人工智能可以分为三个主要等级：弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，简称 ANI）、通用人工智能（Artificial General Intelligence，简称 AGI）和超人工智能（Artificial Superintelligence，简称 ASI）。
弱人工智能（ANI）：弱人工智能是指专门用于解决特定问题或执行特定任务的人工智能系统。它们在特定领域内表现出色，但缺乏跨领域的智能和学习能力。目前的许多人工智能应用，如语音助手、图像识别和推荐系统，属于弱人工智能。
通用人工智能（AGI）：通用人工智能是指具备与人类相似的智能水平和能力的人工智能系统。它们能够理解和学习各种任务，拥有类似于人类的推理、问题解决和学习能力。通用人工智能的目标是实现机器的自主思考和创造能力，能够在各种不同领域进行任务执行。
超人工智能（ASI）：超人工智能是指智能水平超越人类智能的人工智能系统。超人工智能具有远远超过人类智能的认知能力和智慧，可以在各种任务和领域中展现出卓越的表现。这种超级智能可能具备创造性思维、全面的领域知识和超快的计算能力，在许多方面都能超越人类的智能水平。
值得注意的是，超人工智能（ASI）目前仍然属于理论和研究的领域，并且尚未实际实现。对于超级智能的发展和可能性存在各种观点和预测，但它仍然是一个开放的问题，有待未来的科学和技术发展。
五大 ASI 的发展趋势
图片来源：https://www.spiceworks.com/tech/artificial-intelligence/articles/super-artificial-intelligence/
大型语言模型（LLMs）的发展：语言模型利用自然语言处理（NLP）技术和算法来预测句子中一系列词语的出现。这些模型是专家系统，可以对文本数据进行摘要，并创建可视化图表。LLM 模型在大规模数据集上进行训练。其中一些著名的 LLM 示例包括 OpenAI 的 GPT-2 和 GPT-3 以及 Google 的 BERT。
多模态人工智能的进展：多模态人工智能结合了视觉和语音模态，创造出与人类感知相匹配的场景。OpenAI 的 DALL-E 是一个最近的多模态人工智能示例，它可以根据文本生成图像。另一个例子是 NVIDIA 的 GauGAN 2 模型，它可以根据文本输入生成逼真的照片。它使用文本到图像生成技术来创作出最精美逼真的艺术作品。
人工智能驱动的编程：近年来，人工智能驱动的编程取得了重要进展。多个工具如 Amazon 的 CodeGuru 可以提供相关建议，改善代码质量，确定应用程序中的昂贵代码。
AI 解决方案的垂直整合：亚马逊、谷歌和微软等顶级人工智能供应商现在已经商业化了他们的基于人工智能的产品。所有这些技术的融合，结合 LLM、对话式人工智能和多模态人工智能的前沿研究，将使得超级人工智能的发展成为可能。
人工智能生成的发明：人工智能已经在几乎所有领域推动创新，从创作音乐、艺术和文学到发展科学理论。
以上是五大发展趋势，加上英伟达的高性能计算支持，使得构建人工智能应用和服务的开放平台成为可能。
Agents（FET）+Data（Ocean）+AGI（AGIX） 的强强联合代币取名 ASI
Fetch.ai是在 AI 代理方面积累了较为成熟经验的公司。德国电信在 2 月 20 日宣布与 Fetch.ai 基金会合作，成为 Fetch.ai 的首个企业盟友，并且德国电信的子公司 MMS 将成为 Fetch.ai 的验证者。此外，Fetch.ai 还宣布推出名为"Fetch Compute"的基础设施投资项目，投资规模达到 1 亿美元，计划部署 Nvidia H 200、H 100 和 A 100 GPU，为开发人员和用户提供计算能力平台。
Ocean Protocol 在去中心化的数据共享、访问控制和支付方面构建了多个模块服务。据介绍，其产品 Predictoor 在推出后的六个月内销售额已超过 8 亿美元。
SingularityNET 是这三个项目中在 AGI（人工通用智能）领域探索最多的项目之一。SingularityNET 的 AGI 团队与合作伙伴 TrueAGI 和 OpenCog 社区自 2020 年以来一直致力于开发 AGI 框架 OpenCog Hyperon。SingularityNET 还计划在今年推出去中心化人工智能平台，旨在创建一个适合运行 AGI 系统的基础环境。
本周有关三个项目合并的消息发布后，FET、Ocean 和 AGIX 的价格经历了短期上涨后的回调。未来去中心化人工智能领域的发展动态值得持续关注。
比特币减半距离今天（2024.03.29）还有约 22 天
减半倒计时：https://www.nicehash.com/countdown/btc-halving-2024-05-10-12-00?_360safeparam=1289146171
市场技术与情绪环境分析
情绪分析组成
技术指标
价格走势
过去一周 BTC 价格上涨 8.06% ，ETH 价格上涨 1.94% 。
上图是 BTC 过去一周的价格图
上图是 ETH 过去一周的价格图
表格显示过去一个周的价格变化率
价量分布图（支撑阻力）
过去一周 BTC 在高位形成新的密集成交区而 ETH 价格在密集成交区上方。
上图是 BTC 过去一周的密集成交区分布图
上图是 ETH 过去一周的密集成交区分布图
表格显示 BTC 与 ETH 过去一周中每周的密集成交区间
成交量与未平仓量
过去一周 BTC 与 ETH 成交量在 3.27 创新高回落时最大；未平仓量 BTC 与 ETH 都上升。
上图最上方 BTC 的价格走势，中间是成交量、最下方是未平仓量、浅蓝色是 1 天均值，橘色是 7 天均值。其中 K 线的颜色代表当前的状态，绿色是价格上升有成交量支持，红色是在平仓，黄色是在缓慢累积仓位，黑色是拥挤状态。
上图最上方 ETH 的价格走势，中间是成交量、最下方是未平仓量、浅蓝色是 1 天均值，橘色是 7 天均值。其中 K 线的颜色代表当前的状态，绿色是价格上升有成交量支持，红色是在平仓，黄色是在缓慢累积仓位，黑色是拥挤状态。
历史波动率与隐含波动率
过去一周历史波动率 BTC 与 ETH 都在 3.25 时最高；隐含波动率 BTC 变化小而 ETH 都较周初上升。
黄色线为历史波动率，蓝色线为隐含波动率，红点是其 7 日平均
事件驱动
本周无重大数据公布。
情绪指标
动量情绪
过去一周比特币/黄金/纳指/恒指/沪深 300 中，比特币最强势，而表现最差为沪深 300 。
上图为不同资产过去一周的走势
放贷利率_借贷情绪
过去一周 USD 放贷年化收益平均为 14.8% ，短期利率上升至 15% 左右。
黄色线为 USD 利率的最高价，蓝色线为最高价的 75% ，红色线为最高价的 75% 的 7 天平均值
表格显示 USD 利率过去不同持有天数的平均收益
资金费率_合约杠杆情绪
过去一周 BTC 资费平均年化收益为 22.5% ，合约杠杆情绪低位回升。
蓝色线为币安上 BTC 的资金费率，红色线为其 7 日平均
表格显示 BTC 的资费过去不同持有天数的平均收益
市场相关性_一致性情绪
过去一周选中的 129 个币中相关性上升至 0.75 左右，不同品种间产生较为一致的行情。
上图蓝色先为比特币价格，绿色线为['1000 floki', '1000 lunc', '1000 pepe', '1000 shib', '100 0x ec', '1inch', 'aave', 'ada', 'agix', 'algo', 'ankr', 'ant', 'ape', 'apt', 'arb', 'ar', 'astr', 'atom', 'audio', 'avax', 'axs', 'bal', 'band', 'bat', 'bch', 'bigtime', 'blur', 'bnb', 'btc', 'celo', 'cfx', 'chz', 'ckb', 'comp', 'crv', 'cvx', 'cyber', 'dash', 'dgb', 'doge', 'dot', 'dydx', 'egld', 'enj', 'ens', 'eos','etc', 'eth', 'fet', 'fil', 'flow', 'ftm', 'fxs', 'gala', 'gmt', 'gmx', 'grt', 'hbar', 'hot', 'icp', 'icx', 'imx', 'inj', 'iost', 'iotx', 'jasmy', 'kava', 'klay', 'ksm', 'ldo', 'link', 'loom', 'lpt', 'lqty', 'lrc', 'ltc', 'luna 2', 'magic', 'mana', 'matic', 'meme', 'mina', 'mkr', 'near', 'neo', 'ocean', 'one', 'ont', 'op', 'pendle', 'qnt', 'qtum', 'rndr', 'rose', 'rune', 'rvn', 'sand', 'sei', 'sfp', 'skl', 'snx', 'sol', 'ssv', 'stg', 'storj', 'stx', 'sui', 'sushi', 'sxp', 'theta', 'tia', 'trx', 't', 'uma', 'uni', 'vet', 'waves', 'wld', 'woo', 'xem', 'xlm', 'xmr', 'xrp', 'xtz', 'yfi', 'zec', 'zen', 'zil', 'zrx’]整体的相关性
市场宽度_整体情绪
过去一周选中的 129 个币，价格在 30 日均线上方的占比为 53% ，相对 BTC 价格在 30 日均线上方占比为 31% ，距离过去 30 天最低价大于 20% 的占比为 48% ，距离过去 30 天最高价小于 10% 的占比为 22% ，过去一周市场宽度指标显示过半数量的币价在 30 日均线上方，整体还属于盘整阶段。
上图为['1000 floki', '1000 lunc', '1000 pepe', '1000 shib', '100 0x ec', '1inch', 'aave', 'ada', 'agix', 'algo', 'ankr', 'ant', 'ape', 'apt', 'arb', 'ar', 'astr', 'atom', 'audio', 'avax', 'axs', 'bal', 'band', 'bat', 'bch', 'bigtime', 'blur', 'bnb', 'btc', 'celo', 'cfx', 'chz', 'ckb', 'comp', 'crv', 'cvx', 'cyber', 'dash', 'dgb', 'doge', 'dot', 'dydx', 'egld', 'enj', 'ens', 'eos','etc', 'eth', 'fet', 'fil', 'flow', 'ftm', 'fxs', 'gala', 'gmt', 'gmx', 'grt', 'hbar', 'hot', 'icp', 'icx', 'imx', 'inj', 'iost', 'iotx', 'jasmy', 'kava', 'klay', 'ksm', 'ldo', 'link', 'loom', 'lpt', 'lqty', 'lrc', 'ltc', 'luna 2', 'magic', 'mana', 'matic', 'meme', 'mina', 'mkr', 'near', 'neo', 'ocean', 'one', 'ont', 'op', 'pendle', 'qnt', 'qtum', 'rndr', 'rose', 'rune', 'rvn', 'sand', 'sei', 'sfp', 'skl', 'snx', 'sol', 'ssv', 'stg', 'storj', 'stx', 'sui', 'sushi', 'sxp', 'theta', 'tia', 'trx', 't', 'uma', 'uni', 'vet', 'waves', 'wld', 'woo', 'xem', 'xlm', 'xmr', 'xrp', 'xtz', 'yfi', 'zec', 'zen', 'zil', 'zrx’] 30 日的各宽度指标占比
总结
在过去一周的行情中，比特币（BTC）与以太坊（ETH）的价格都有一定幅度上升，其中比特币上涨 8.06% ，历史波动率在 3.25 上升时最大，成交量在 3.27 创新高回落是最大，未平仓量较周初都有上升。隐含波动率 BTC 变化小而 ETH 较周初上升。此外，资金费率低位回升，表明合约交易情绪逐步回暖。市场宽度指标显示过半数量的币价在 30 日均线上方，整体还属于盘整阶段。在事件方面，过去一周无重大数据公布，等待下个月初的非农数据。
Twitter: @DerivativesCN
Website: https://dcbot.ai/
Medium:https://medium.com/@DerivativesCN
什么是 ASI?
人工智能可以分为三个主要等级：弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，简称 ANI）、通用人工智能（Artificial General Intelligence，简称 AGI）和超人工智能（Artificial Superintelligence，简称 ASI）。
弱人工智能（ANI）：弱人工智能是指专门用于解决特定问题或执行特定任务的人工智能系统。它们在特定领域内表现出色，但缺乏跨领域的智能和学习能力。目前的许多人工智能应用，如语音助手、图像识别和推荐系统，属于弱人工智能。
通用人工智能（AGI）：通用人工智能是指具备与人类相似的智能水平和能力的人工智能系统。它们能够理解和学习各种任务，拥有类似于人类的推理、问题解决和学习能力。通用人工智能的目标是实现机器的自主思考和创造能力，能够在各种不同领域进行任务执行。
超人工智能（ASI）：超人工智能是指智能水平超越人类智能的人工智能系统。超人工智能具有远远超过人类智能的认知能力和智慧，可以在各种任务和领域中展现出卓越的表现。这种超级智能可能具备创造性思维、全面的领域知识和超快的计算能力，在许多方面都能超越人类的智能水平。
值得注意的是，超人工智能（ASI）目前仍然属于理论和研究的领域，并且尚未实际实现。对于超级智能的发展和可能性存在各种观点和预测，但它仍然是一个开放的问题，有待未来的科学和技术发展。
五大 ASI 的发展趋势
图片来源：https://www.spiceworks.com/tech/artificial-intelligence/articles/super-artificial-intelligence/
大型语言模型（LLMs）的发展：语言模型利用自然语言处理（NLP）技术和算法来预测句子中一系列词语的出现。这些模型是专家系统，可以对文本数据进行摘要，并创建可视化图表。LLM 模型在大规模数据集上进行训练。其中一些著名的 LLM 示例包括 OpenAI 的 GPT-2 和 GPT-3 以及 Google 的 BERT。
多模态人工智能的进展：多模态人工智能结合了视觉和语音模态，创造出与人类感知相匹配的场景。OpenAI 的 DALL-E 是一个最近的多模态人工智能示例，它可以根据文本生成图像。另一个例子是 NVIDIA 的 GauGAN 2 模型，它可以根据文本输入生成逼真的照片。它使用文本到图像生成技术来创作出最精美逼真的艺术作品。
人工智能驱动的编程：近年来，人工智能驱动的编程取得了重要进展。多个工具如 Amazon 的 CodeGuru 可以提供相关建议，改善代码质量，确定应用程序中的昂贵代码。
AI 解决方案的垂直整合：亚马逊、谷歌和微软等顶级人工智能供应商现在已经商业化了他们的基于人工智能的产品。所有这些技术的融合，结合 LLM、对话式人工智能和多模态人工智能的前沿研究，将使得超级人工智能的发展成为可能。
人工智能生成的发明：人工智能已经在几乎所有领域推动创新，从创作音乐、艺术和文学到发展科学理论。
以上是五大发展趋势，加上英伟达的高性能计算支持，使得构建人工智能应用和服务的开放平台成为可能。
Agents（FET）+Data（Ocean）+AGI（AGIX） 的强强联合代币取名 ASI
Fetch.ai是在 AI 代理方面积累了较为成熟经验的公司。德国电信在 2 月 20 日宣布与 Fetch.ai 基金会合作，成为 Fetch.ai 的首个企业盟友，并且德国电信的子公司 MMS 将成为 Fetch.ai 的验证者。此外，Fetch.ai 还宣布推出名为"Fetch Compute"的基础设施投资项目，投资规模达到 1 亿美元，计划部署 Nvidia H 200、H 100 和 A 100 GPU，为开发人员和用户提供计算能力平台。
Ocean Protocol 在去中心化的数据共享、访问控制和支付方面构建了多个模块服务。据介绍，其产品 Predictoor 在推出后的六个月内销售额已超过 8 亿美元。
SingularityNET 是这三个项目中在 AGI（人工通用智能）领域探索最多的项目之一。SingularityNET 的 AGI 团队与合作伙伴 TrueAGI 和 OpenCog 社区自 2020 年以来一直致力于开发 AGI 框架 OpenCog Hyperon。SingularityNET 还计划在今年推出去中心化人工智能平台，旨在创建一个适合运行 AGI 系统的基础环境。
本周有关三个项目合并的消息发布后，FET、Ocean 和 AGIX 的价格经历了短期上涨后的回调。未来去中心化人工智能领域的发展动态值得持续关注。
比特币减半距离今天（2024.03.29）还有约 22 天
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市场技术与情绪环境分析
情绪分析组成
技术指标
价格走势
过去一周 BTC 价格上涨 8.06% ，ETH 价格上涨 1.94% 。
上图是 BTC 过去一周的价格图
上图是 ETH 过去一周的价格图
表格显示过去一个周的价格变化率
价量分布图（支撑阻力）
过去一周 BTC 在高位形成新的密集成交区而 ETH 价格在密集成交区上方。
上图是 BTC 过去一周的密集成交区分布图
上图是 ETH 过去一周的密集成交区分布图
表格显示 BTC 与 ETH 过去一周中每周的密集成交区间
成交量与未平仓量
过去一周 BTC 与 ETH 成交量在 3.27 创新高回落时最大；未平仓量 BTC 与 ETH 都上升。
上图最上方 BTC 的价格走势，中间是成交量、最下方是未平仓量、浅蓝色是 1 天均值，橘色是 7 天均值。其中 K 线的颜色代表当前的状态，绿色是价格上升有成交量支持，红色是在平仓，黄色是在缓慢累积仓位，黑色是拥挤状态。
上图最上方 ETH 的价格走势，中间是成交量、最下方是未平仓量、浅蓝色是 1 天均值，橘色是 7 天均值。其中 K 线的颜色代表当前的状态，绿色是价格上升有成交量支持，红色是在平仓，黄色是在缓慢累积仓位，黑色是拥挤状态。
历史波动率与隐含波动率
过去一周历史波动率 BTC 与 ETH 都在 3.25 时最高；隐含波动率 BTC 变化小而 ETH 都较周初上升。
黄色线为历史波动率，蓝色线为隐含波动率，红点是其 7 日平均
事件驱动
本周无重大数据公布。
情绪指标
动量情绪
过去一周比特币/黄金/纳指/恒指/沪深 300 中，比特币最强势，而表现最差为沪深 300 。
上图为不同资产过去一周的走势
放贷利率_借贷情绪
过去一周 USD 放贷年化收益平均为 14.8% ，短期利率上升至 15% 左右。
黄色线为 USD 利率的最高价，蓝色线为最高价的 75% ，红色线为最高价的 75% 的 7 天平均值
表格显示 USD 利率过去不同持有天数的平均收益
资金费率_合约杠杆情绪
过去一周 BTC 资费平均年化收益为 22.5% ，合约杠杆情绪低位回升。
蓝色线为币安上 BTC 的资金费率，红色线为其 7 日平均
表格显示 BTC 的资费过去不同持有天数的平均收益
市场相关性_一致性情绪
过去一周选中的 129 个币中相关性上升至 0.75 左右，不同品种间产生较为一致的行情。
上图蓝色先为比特币价格，绿色线为['1000 floki', '1000 lunc', '1000 pepe', '1000 shib', '100 0x ec', '1inch', 'aave', 'ada', 'agix', 'algo', 'ankr', 'ant', 'ape', 'apt', 'arb', 'ar', 'astr', 'atom', 'audio', 'avax', 'axs', 'bal', 'band', 'bat', 'bch', 'bigtime', 'blur', 'bnb', 'btc', 'celo', 'cfx', 'chz', 'ckb', 'comp', 'crv', 'cvx', 'cyber', 'dash', 'dgb', 'doge', 'dot', 'dydx', 'egld', 'enj', 'ens', 'eos','etc', 'eth', 'fet', 'fil', 'flow', 'ftm', 'fxs', 'gala', 'gmt', 'gmx', 'grt', 'hbar', 'hot', 'icp', 'icx', 'imx', 'inj', 'iost', 'iotx', 'jasmy', 'kava', 'klay', 'ksm', 'ldo', 'link', 'loom', 'lpt', 'lqty', 'lrc', 'ltc', 'luna 2', 'magic', 'mana', 'matic', 'meme', 'mina', 'mkr', 'near', 'neo', 'ocean', 'one', 'ont', 'op', 'pendle', 'qnt', 'qtum', 'rndr', 'rose', 'rune', 'rvn', 'sand', 'sei', 'sfp', 'skl', 'snx', 'sol', 'ssv', 'stg', 'storj', 'stx', 'sui', 'sushi', 'sxp', 'theta', 'tia', 'trx', 't', 'uma', 'uni', 'vet', 'waves', 'wld', 'woo', 'xem', 'xlm', 'xmr', 'xrp', 'xtz', 'yfi', 'zec', 'zen', 'zil', 'zrx’]整体的相关性
市场宽度_整体情绪
过去一周选中的 129 个币，价格在 30 日均线上方的占比为 53% ，相对 BTC 价格在 30 日均线上方占比为 31% ，距离过去 30 天最低价大于 20% 的占比为 48% ，距离过去 30 天最高价小于 10% 的占比为 22% ，过去一周市场宽度指标显示过半数量的币价在 30 日均线上方，整体还属于盘整阶段。
上图为['1000 floki', '1000 lunc', '1000 pepe', '1000 shib', '100 0x ec', '1inch', 'aave', 'ada', 'agix', 'algo', 'ankr', 'ant', 'ape', 'apt', 'arb', 'ar', 'astr', 'atom', 'audio', 'avax', 'axs', 'bal', 'band', 'bat', 'bch', 'bigtime', 'blur', 'bnb', 'btc', 'celo', 'cfx', 'chz', 'ckb', 'comp', 'crv', 'cvx', 'cyber', 'dash', 'dgb', 'doge', 'dot', 'dydx', 'egld', 'enj', 'ens', 'eos','etc', 'eth', 'fet', 'fil', 'flow', 'ftm', 'fxs', 'gala', 'gmt', 'gmx', 'grt', 'hbar', 'hot', 'icp', 'icx', 'imx', 'inj', 'iost', 'iotx', 'jasmy', 'kava', 'klay', 'ksm', 'ldo', 'link', 'loom', 'lpt', 'lqty', 'lrc', 'ltc', 'luna 2', 'magic', 'mana', 'matic', 'meme', 'mina', 'mkr', 'near', 'neo', 'ocean', 'one', 'ont', 'op', 'pendle', 'qnt', 'qtum', 'rndr', 'rose', 'rune', 'rvn', 'sand', 'sei', 'sfp', 'skl', 'snx', 'sol', 'ssv', 'stg', 'storj', 'stx', 'sui', 'sushi', 'sxp', 'theta', 'tia', 'trx', 't', 'uma', 'uni', 'vet', 'waves', 'wld', 'woo', 'xem', 'xlm', 'xmr', 'xrp', 'xtz', 'yfi', 'zec', 'zen', 'zil', 'zrx’] 30 日的各宽度指标占比
总结
在过去一周的行情中，比特币（BTC）与以太坊（ETH）的价格都有一定幅度上升，其中比特币上涨 8.06% ，历史波动率在 3.25 上升时最大，成交量在 3.27 创新高回落是最大，未平仓量较周初都有上升。隐含波动率 BTC 变化小而 ETH 较周初上升。此外，资金费率低位回升，表明合约交易情绪逐步回暖。市场宽度指标显示过半数量的币价在 30 日均线上方，整体还属于盘整阶段。在事件方面，过去一周无重大数据公布，等待下个月初的非农数据。
Twitter: @DerivativesCN
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Medium:https://medium.com/@DerivativesCN
写在all in Mfers两年之后：it’s Real Fucking Meme
原创 | Odaily星球日报
作者 | Azuma
2022 年 2 月，我曾写过一篇文章《我为什么 all in 了 mfers》，记录了那个时间切片下我在 mfers 社区的所见所感，也“解释”（或许更像“自我说服”）了我为何会将 NFT 仓位全部押注于 mfers。
之后的故事，想必大家都已经很熟悉了。伴随着 NFT 叙事的降温，mfers 亦未能幸免，我个人也在漫长的下跌过程中两次割肉减仓，仅留下和人生队友用来作头像的两只。
从投资的角度回头去看，两年前的我无疑做了笔 shitty deal。你要问我是否曾经后悔，说完全没有那肯定是扯淡 —— 毕竟没人能够亏着钱傻乐 —— 至少在已入手心仪的 mfers 之后，单纯从获利心态出发而选择高位 fomo 这事就蛮蠢的。
但如果问我对 mfers 的感觉有没有变化，我使劲儿想了想，好像也确实没有。
今晨 00: 42 ，随着 mfercoin 因创始人 Sartoshi 的一篇《a peer-to-peer electronic mfer system》而空降，围绕着 mefrs 的情绪发生了天翻地覆的变化。
关于 mfercoin 一夜之间究竟涨了多少，谁谁谁因此获利了多少倍，mfers 持有者可以拿到多少空投，想必各位已从不断刷屏的信息流中有所了解，这里也就不赘述了。
我昨晚睡的很早，所以错过了某位开盘不久即重仓出击的 M 老师的疯狂艾特，早上起来看见好些个群里冒着小红圈，第一反应是有些懵逼，接着便蹲了几十分钟来爬楼补课，一时之间甚至忘了去查自己拿了多少空投。
这里多提一嘴 Mandy 老师，她曾是被我忽悠上车了 mfers 的头号“冤种”，从高位进场到下跌清仓一路亏损了大概 50 个 ETH，却在昨夜靠着 mfercoin 扭亏为盈，虽然回血这事没我半分功劳，但还是让我良心稍安了……
回归正题，对我而言，昨夜发生的一切就像是有人在我起床的一瞬间蹦出来吼了一句“SURPRISE MUTHAFUCKA”！
一夜换新颜之后，mfers 最让我感怀的事情是多个曾经热闹非凡的 mfer 群聊的突然复活，但与 NFT 叙事正热时的群聊画像不太一样，这一次除了狂欢之外，还多了些重逢的惊喜。
这既是投资层面上 ETH 失而复得的重逢；也是许久未见的群友之间互道一声“卧槽，你 xx 还在啊”的重逢；对我来说更是在看到许多旧日破梗及表情包后，在死去的记忆攻击下与两年前的自己的精神重逢。
从两年前接触 mfers 至今，我站在记者岗位上看见了无数新的 meme 来了又去， 但 mfers 对我而言始终都有着独一无二的归属感，我也始终认为 mfers 就是最普适却又最独具个性的 meme 文化。
两年前的我曾着迷于 Sartoshi 在《what are mfers》中写下的“自由”宣言：
比如“mfers do what we want” —— 换不换头像、买还是卖都是大家的自由，谁都不应该拿自己的尺子去苛责他人；
再比如“我知道 mfers 有些非官方社群，但我就是不去” —— mfers 并不受 Sartoshi 的领导，每个 mfer 都是自己的主宰；
再比如“这玩意儿三岁小孩儿都能画？哈哈，干杯 mfer～” —— 谁不知道呢？但谁又在乎呢？
两年之后，我依旧觉得这说的太特么好了。
两年之前我曾写道“我并不是出于理性的逻辑而看好 mfers，而是出于感性的喜欢才选择了 mfers ”，时至今日这一感性依旧未变。
在参加圈内各种项目的 Twitter Space 时，我总是会特别留意到挂着 mfers 头像的人；
在遇到 Web2 的 mfers 家人时，天生社恐的我也会想着要不要多聊几句；
今年年初，我在缅北边临小城的正经洗头房曾看到一本以 mfers 作为封面的书，我当时心想这也太特么 mother fxxker 了……
在两年前的那篇文章中，我曾提过一句：“我确实没有经历过 mfers 之前暴跌至 0.1 ETH 以下的那段日子，对此我不知道究竟是该感到幸运还是遗憾，幸运的是我在社区氛围最欢快的阶段入了场，遗憾的是没办法直接观察在不同行情态势下的社区情绪，也没能见证 mfers 是如何走出谷底的。”
两年的 NFT 熊市啪啪教育了我：“没事儿别特么的瞎遗憾！”
回头过去看，你不得不承认不同的行情走势会对同一个社区的面貌造成截然不同的影响，mfers 也不会例外，但令我意外的是，随着 mfercoin 的意外降临，当社区内日渐平静的湖水被突然投下的石子激开涟漪，你会发现许多曾经熟悉的面貌仍然还在。
我不知道 mfercoin 的疯狂还会持续多久，但可以肯定上涨绝不是任何资产的唯一旋律，当 mfers 在更长远的周期内继续随着未知的原因或寂或兴，我仍然期望着能够与朋友及自己再次重逢。
很高兴再到见到你，mfers。
作者 | Azuma
2022 年 2 月，我曾写过一篇文章《我为什么 all in 了 mfers》，记录了那个时间切片下我在 mfers 社区的所见所感，也“解释”（或许更像“自我说服”）了我为何会将 NFT 仓位全部押注于 mfers。
之后的故事，想必大家都已经很熟悉了。伴随着 NFT 叙事的降温，mfers 亦未能幸免，我个人也在漫长的下跌过程中两次割肉减仓，仅留下和人生队友用来作头像的两只。
从投资的角度回头去看，两年前的我无疑做了笔 shitty deal。你要问我是否曾经后悔，说完全没有那肯定是扯淡 —— 毕竟没人能够亏着钱傻乐 —— 至少在已入手心仪的 mfers 之后，单纯从获利心态出发而选择高位 fomo 这事就蛮蠢的。
但如果问我对 mfers 的感觉有没有变化，我使劲儿想了想，好像也确实没有。
今晨 00: 42 ，随着 mfercoin 因创始人 Sartoshi 的一篇《a peer-to-peer electronic mfer system》而空降，围绕着 mefrs 的情绪发生了天翻地覆的变化。
关于 mfercoin 一夜之间究竟涨了多少，谁谁谁因此获利了多少倍，mfers 持有者可以拿到多少空投，想必各位已从不断刷屏的信息流中有所了解，这里也就不赘述了。
我昨晚睡的很早，所以错过了某位开盘不久即重仓出击的 M 老师的疯狂艾特，早上起来看见好些个群里冒着小红圈，第一反应是有些懵逼，接着便蹲了几十分钟来爬楼补课，一时之间甚至忘了去查自己拿了多少空投。
这里多提一嘴 Mandy 老师，她曾是被我忽悠上车了 mfers 的头号“冤种”，从高位进场到下跌清仓一路亏损了大概 50 个 ETH，却在昨夜靠着 mfercoin 扭亏为盈，虽然回血这事没我半分功劳，但还是让我良心稍安了……
回归正题，对我而言，昨夜发生的一切就像是有人在我起床的一瞬间蹦出来吼了一句“SURPRISE MUTHAFUCKA”！
一夜换新颜之后，mfers 最让我感怀的事情是多个曾经热闹非凡的 mfer 群聊的突然复活，但与 NFT 叙事正热时的群聊画像不太一样，这一次除了狂欢之外，还多了些重逢的惊喜。
这既是投资层面上 ETH 失而复得的重逢；也是许久未见的群友之间互道一声“卧槽，你 xx 还在啊”的重逢；对我来说更是在看到许多旧日破梗及表情包后，在死去的记忆攻击下与两年前的自己的精神重逢。
从两年前接触 mfers 至今，我站在记者岗位上看见了无数新的 meme 来了又去， 但 mfers 对我而言始终都有着独一无二的归属感，我也始终认为 mfers 就是最普适却又最独具个性的 meme 文化。
两年前的我曾着迷于 Sartoshi 在《what are mfers》中写下的“自由”宣言：
比如“mfers do what we want” —— 换不换头像、买还是卖都是大家的自由，谁都不应该拿自己的尺子去苛责他人；
再比如“我知道 mfers 有些非官方社群，但我就是不去” —— mfers 并不受 Sartoshi 的领导，每个 mfer 都是自己的主宰；
再比如“这玩意儿三岁小孩儿都能画？哈哈，干杯 mfer～” —— 谁不知道呢？但谁又在乎呢？
两年之后，我依旧觉得这说的太特么好了。
两年之前我曾写道“我并不是出于理性的逻辑而看好 mfers，而是出于感性的喜欢才选择了 mfers ”，时至今日这一感性依旧未变。
在参加圈内各种项目的 Twitter Space 时，我总是会特别留意到挂着 mfers 头像的人；
在遇到 Web2 的 mfers 家人时，天生社恐的我也会想着要不要多聊几句；
今年年初，我在缅北边临小城的正经洗头房曾看到一本以 mfers 作为封面的书，我当时心想这也太特么 mother fxxker 了……
在两年前的那篇文章中，我曾提过一句：“我确实没有经历过 mfers 之前暴跌至 0.1 ETH 以下的那段日子，对此我不知道究竟是该感到幸运还是遗憾，幸运的是我在社区氛围最欢快的阶段入了场，遗憾的是没办法直接观察在不同行情态势下的社区情绪，也没能见证 mfers 是如何走出谷底的。”
两年的 NFT 熊市啪啪教育了我：“没事儿别特么的瞎遗憾！”
回头过去看，你不得不承认不同的行情走势会对同一个社区的面貌造成截然不同的影响，mfers 也不会例外，但令我意外的是，随着 mfercoin 的意外降临，当社区内日渐平静的湖水被突然投下的石子激开涟漪，你会发现许多曾经熟悉的面貌仍然还在。
我不知道 mfercoin 的疯狂还会持续多久，但可以肯定上涨绝不是任何资产的唯一旋律，当 mfers 在更长远的周期内继续随着未知的原因或寂或兴，我仍然期望着能够与朋友及自己再次重逢。
很高兴再到见到你，mfers。
Odaily星球日报讯 Bitfinex 于 X 平台发文公告，Bitfinex 平台已恢复正常运行。据悉，今日凌晨 Bitfinex 一度出现性能故障，导致交易关闭。