Kayla Juliet
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Apro以及爲什麼預言機正在成爲鏈上決策的法律證據
@APRO Oracle $AT #APRO
隨着DeFi系統的成熟，我越來越通過不同的視角看待預言機問題：不是工程效率，而是事後證明。在自動化市場中，損失很少被直接接受。它們會被審查、質疑和剖析。問題不再是協議是否按編碼工作，而是它是否能證明其行爲在其聲稱觀察到的市場狀態下是合理的。
這就是Apro的定位與傳統預言機模型在結構上不同的地方。
隨着DeFi系統的成熟，我越來越通過不同的視角看待預言機問題：不是工程效率，而是事後證明。在自動化市場中，損失很少被直接接受。它們會被審查、質疑和剖析。問題不再是協議是否按編碼工作，而是它是否能證明其行爲在其聲稱觀察到的市場狀態下是合理的。
這就是Apro的定位與傳統預言機模型在結構上不同的地方。
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醒來吧！市場將於今天交付價值$3.15億的期權炸彈——你能堅持住你的代幣嗎？
一場重大風暴即將來臨：超過價值$3.15億的BTC和ETH期權今天到期。這不是普通的小幅波動；它足以觸發價格的急劇上漲或崩潰。
今天標誌着牛市與熊市之間的決定性戰鬥，很可能會是一個“挖坑”市場。機構早已制定了他們的計劃，數據顯示他們最害怕的就是比特幣跌破$85,000——這是一把懸在市場上的劍。目前流動性極其稀薄，即使是小的交易量也能大幅波動價格。此時跳入的散戶投資者無疑是在將自己交給賣家。
影響與對策：
1. 短期清算風險上升：爲了最大化他們的合約利潤，市場製造商將推動價格朝向“最大痛苦”水平，急劇的漲跌很可能是陷阱。
2. 保持你的頭寸並等待：當方向不明確時，不作爲是最佳行動。不要盲目追逐突破或尋找底部。
3. 關注這個關鍵支撐位：$84,000是比特幣最近的關鍵防線。在此水平下方的量能破位將意味着短期麻煩。在那之前，將所有反彈視爲短期反彈——不要得意忘形。
核心風險規避規則：當大玩家爭鬥時，散戶投資者不應急於搶利；要避開，以免受傷。
年終交割市場帶來風險，但也爲明年的重大機會奠定基礎。
#BitcoinLiquidity $ETH #Bitcoin
一場重大風暴即將來臨：超過價值$3.15億的BTC和ETH期權今天到期。這不是普通的小幅波動；它足以觸發價格的急劇上漲或崩潰。
今天標誌着牛市與熊市之間的決定性戰鬥，很可能會是一個“挖坑”市場。機構早已制定了他們的計劃，數據顯示他們最害怕的就是比特幣跌破$85,000——這是一把懸在市場上的劍。目前流動性極其稀薄，即使是小的交易量也能大幅波動價格。此時跳入的散戶投資者無疑是在將自己交給賣家。
影響與對策：
1. 短期清算風險上升：爲了最大化他們的合約利潤，市場製造商將推動價格朝向“最大痛苦”水平，急劇的漲跌很可能是陷阱。
2. 保持你的頭寸並等待：當方向不明確時，不作爲是最佳行動。不要盲目追逐突破或尋找底部。
3. 關注這個關鍵支撐位：$84,000是比特幣最近的關鍵防線。在此水平下方的量能破位將意味着短期麻煩。在那之前，將所有反彈視爲短期反彈——不要得意忘形。
核心風險規避規則：當大玩家爭鬥時，散戶投資者不應急於搶利；要避開，以免受傷。
年終交割市場帶來風險，但也爲明年的重大機會奠定基礎。
#BitcoinLiquidity $ETH #Bitcoin
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Falcon Finance：協調是槓桿系統中的真正瓶頸
@Falcon Finance #FalconFinance $FF
Falcon Finance 通常被描述爲一種具有更好結構和自動化的槓桿協議。這個描述是不完整的。Falcon 實際上試圖做的是更狹窄且更困難的事情：解決導致槓桿系統在壓力下失敗的協調問題。
大多數槓桿協議並不是因爲它們的數學錯誤而崩潰。它們崩潰是因爲多個子系統在沒有協調的情況下同時失敗。Falcon 的架構是對此失敗模式的明確迴應。
Falcon Finance 通常被描述爲一種具有更好結構和自動化的槓桿協議。這個描述是不完整的。Falcon 實際上試圖做的是更狹窄且更困難的事情：解決導致槓桿系統在壓力下失敗的協調問題。
大多數槓桿協議並不是因爲它們的數學錯誤而崩潰。它們崩潰是因爲多個子系統在沒有協調的情況下同時失敗。Falcon 的架構是對此失敗模式的明確迴應。
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Kite：測試其執行層在複雜性增長時是否能保持因果關係
@GoKiteAI $KITE #KITE
在通過代理、涌現、反身性和規模等視角審視Kite之後，下一個有意義的問題更加基礎：當系統變得真正複雜時，Kite能否保持因果關係？在先進的鏈上環境中，正確性不再僅僅關乎最終狀態。它關乎行動是否出於正確的原因、以正確的順序和在正確的時刻發生。一旦因果關係模糊，系統可能仍然運行，但它們將不再可解釋或可控。
在通過代理、涌現、反身性和規模等視角審視Kite之後，下一個有意義的問題更加基礎：當系統變得真正複雜時，Kite能否保持因果關係？在先進的鏈上環境中，正確性不再僅僅關乎最終狀態。它關乎行動是否出於正確的原因、以正確的順序和在正確的時刻發生。一旦因果關係模糊，系統可能仍然運行，但它們將不再可解釋或可控。
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洛倫佐協議：它是否更重視穩定性而非活動？
本分析的核心問題是，洛倫佐協議的設計是否更重視穩定性而非純粹的活動。在槓桿化的去中心化金融系統中，激勵通常偏向於交易量、週轉率和短期參與，即使這些行爲增加了系統性風險。一個聲稱具有結構性紀律的協議必須確保其激勵信號與長期穩定性而非交易強度對齊。
從技術上講，洛倫佐的自動化減少了對持續用戶互動的需求。維護、再融資和風險調整基於系統規則自動發生，而不是用戶觸發的行爲。這將協議的操作中心從活動驅動的機制轉移到狀態驅動的機制。從理論上講，用戶並不會因頻繁重新定位而獲得獎勵，而是因在可接受的風險邊界內維持頭寸而獲得獎勵。
從技術上講，洛倫佐的自動化減少了對持續用戶互動的需求。維護、再融資和風險調整基於系統規則自動發生，而不是用戶觸發的行爲。這將協議的操作中心從活動驅動的機制轉移到狀態驅動的機制。從理論上講，用戶並不會因頻繁重新定位而獲得獎勵，而是因在可接受的風險邊界內維持頭寸而獲得獎勵。
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Apro與從數據可用性到決策可辯護性的結構性轉變
@APRO Oracle $AT #APRO
隨着DeFi的自動化程度越來越高，一個結構性問題變得越來越明顯：數據可用性不再是瓶頸。決策的可辯護性纔是。協議可以從多個場所獲取價格，頻繁更新，並以低成本分發。但它們無法輕易證明某個特定的自動化行爲在發生的確切時刻是合理的。
這是Apro試圖佔據的層面。它將oracle視爲不僅僅是提供輸入的工具，而是作爲必須對結果負責的系統的一部分。在高度槓桿、機器驅動的市場中，這一區別很重要。
隨着DeFi的自動化程度越來越高，一個結構性問題變得越來越明顯：數據可用性不再是瓶頸。決策的可辯護性纔是。協議可以從多個場所獲取價格，頻繁更新，並以低成本分發。但它們無法輕易證明某個特定的自動化行爲在發生的確切時刻是合理的。
這是Apro試圖佔據的層面。它將oracle視爲不僅僅是提供輸入的工具，而是作爲必須對結果負責的系統的一部分。在高度槓桿、機器驅動的市場中，這一區別很重要。
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Kite：質疑其執行層是否能在不失去行爲完整性的情況下擴展
@GoKiteAI $KITE #KITE
在這一點上，關於Kite剩下的問題不是它的想法是否一致，而是它們是否能在擴展中存活。許多執行模型在交互密度較低時看起來優雅。當系統增長時，它們就會崩潰。對於圍繞自主代理、反饋循環和涌現行爲設計的基礎設施來說，規模不僅僅是關於吞吐量——而是關於當活動加劇時，系統的行爲完整性是否保持完好。
1. 核心問題：Kite能否在不崩潰時間保證和因果結構的情況下擴展交互密度？
在這一點上，關於Kite剩下的問題不是它的想法是否一致，而是它們是否能在擴展中存活。許多執行模型在交互密度較低時看起來優雅。當系統增長時，它們就會崩潰。對於圍繞自主代理、反饋循環和涌現行爲設計的基礎設施來說，規模不僅僅是關於吞吐量——而是關於當活動加劇時，系統的行爲完整性是否保持完好。
1. 核心問題：Kite能否在不崩潰時間保證和因果結構的情況下擴展交互密度？
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獵鷹金融：分解槓桿風險只有在系統保持完整時纔有用
@Falcon Finance #獵鷹金融 $FF
獵鷹金融建立在一個信念上：大多數槓桿協議失敗是由於相同的原因：它們將複雜的風險壓縮成過於簡單的觸發器。清算比例、預言機價格和固定閾值易於實現，但在壓力下會崩潰。獵鷹的做法是將槓桿風險分解爲多個可控組件，讓自動化管理它們之間的相互作用。
未解決的問題是，這種分解是否真的減少了系統性失敗，或者只是將相同的脆弱性分散到更多的運動部件中。
獵鷹金融建立在一個信念上：大多數槓桿協議失敗是由於相同的原因：它們將複雜的風險壓縮成過於簡單的觸發器。清算比例、預言機價格和固定閾值易於實現，但在壓力下會崩潰。獵鷹的做法是將槓桿風險分解爲多個可控組件，讓自動化管理它們之間的相互作用。
未解決的問題是，這種分解是否真的減少了系統性失敗，或者只是將相同的脆弱性分散到更多的運動部件中。
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洛倫佐協議：它能否在沒有緊急措施的情況下承受流動性衝擊？
本分析的核心問題是洛倫佐協議是否能夠吸收突發的流動性衝擊，而不訴諸於干擾正常系統行爲的緊急措施。在槓桿系統中，對臨時干預的需求常常表明自動防禦機制是針對平均條件而非不利條件進行校準的。
從技術角度來看，洛倫佐被設計爲持續運行而非間歇性運行。抵押品比率、收益輸入和波動性指標實時監控，允許系統逐步調整槓桿，而不是突然反應。這種設計降低了流動性壓力迫使立即採取系統性行動的可能性。該協議試圖將大幅調整分解爲較小的、可控的步驟。
從技術角度來看，洛倫佐被設計爲持續運行而非間歇性運行。抵押品比率、收益輸入和波動性指標實時監控，允許系統逐步調整槓桿，而不是突然反應。這種設計降低了流動性壓力迫使立即採取系統性行動的可能性。該協議試圖將大幅調整分解爲較小的、可控的步驟。
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SOL最近異常安靜，這讓我更加警覺。
在今晚分析圖表後，我對SOL的下一步行動有了一些感覺。當更廣泛的市場穩步整合時，SOL一直徘徊在$123.69左右，來回磨蹭——就像在等待信號。RSI徘徊在44.9，既不強也不弱，仔細觀察時沒有明確的方向。在過去的這種回調中，它要麼在積累動能，要麼是資金悄然流出；現在很難判斷哪種情況占主導地位。
一種情景：這種橫盤動作正在消化最近小幅反彈帶來的壓力。停滯的交易量意味着沒有人急於交易，使得修正更加健康。如果它在$123附近保持適度的交易量擴張，它可能會再次測試更高的水平。沒有最近的看跌消息，偶爾的生態更新和穩定的持有者情緒，我不認爲它會直接崩潰——更可能是逐漸恢復動能。
但我們不能忽視另一個風險：如果市場降溫，即使是溫和的低交易量下跌，也可能讓SOL（缺乏近期催化劑）被忽視。RSI離超賣不遠；一旦跌破支撐而沒有買入，可能會觸發強制賣出。最近的蠟燭圖顯示短期多頭和長期空頭，牛市動能疲弱——盲目底部捕捉風險很高。
我現在的策略：保持核心頭寸，不增加或出售。只有當RSI回升至50以上或價格有力突破整合區間時我纔會採取行動。老練的交易者比錯過機會更害怕衝動的交易。SOL的基本面穩固，但趨勢由價格行爲證明，而不是猜測。$123水平是關鍵——暫時保持關注。$SOL #solana
在今晚分析圖表後，我對SOL的下一步行動有了一些感覺。當更廣泛的市場穩步整合時，SOL一直徘徊在$123.69左右，來回磨蹭——就像在等待信號。RSI徘徊在44.9，既不強也不弱，仔細觀察時沒有明確的方向。在過去的這種回調中，它要麼在積累動能，要麼是資金悄然流出；現在很難判斷哪種情況占主導地位。
一種情景：這種橫盤動作正在消化最近小幅反彈帶來的壓力。停滯的交易量意味着沒有人急於交易，使得修正更加健康。如果它在$123附近保持適度的交易量擴張，它可能會再次測試更高的水平。沒有最近的看跌消息，偶爾的生態更新和穩定的持有者情緒，我不認爲它會直接崩潰——更可能是逐漸恢復動能。
但我們不能忽視另一個風險：如果市場降溫，即使是溫和的低交易量下跌，也可能讓SOL（缺乏近期催化劑）被忽視。RSI離超賣不遠；一旦跌破支撐而沒有買入，可能會觸發強制賣出。最近的蠟燭圖顯示短期多頭和長期空頭，牛市動能疲弱——盲目底部捕捉風險很高。
我現在的策略：保持核心頭寸，不增加或出售。只有當RSI回升至50以上或價格有力突破整合區間時我纔會採取行動。老練的交易者比錯過機會更害怕衝動的交易。SOL的基本面穩固，但趨勢由價格行爲證明，而不是猜測。$123水平是關鍵——暫時保持關注。$SOL #solana
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我全格現在還剩17u哈哈哈哈
Jeonlees
--
$THQ 別跌了好嗎
獎勵還沒給我發呢 😭
格局這個的人估計又踩到shit了
希望今天發獎勵發獎勵
不然跌麻了 到手沒多少嗚嗚
獎勵還沒給我發呢 😭
格局這個的人估計又踩到shit了
希望今天發獎勵發獎勵
不然跌麻了 到手沒多少嗚嗚
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Apro和鏈上金融中無法驗證的決策的隱藏價格
@APRO Oracle $AT #APRO
當我退後一步，從操作的角度看Apro時，模式變得清晰：自動化DeFi系統中的大多數故障並不是由於缺失數據，而是由於發生後無法令人信服地證明的決策。市場通常關注價格是否正確，但更深層次的問題在於協議是否能證明其行動是在真實市場條件下遵循有效、確定性過程的。
這是Apro試圖解決的差距。它將oracle視爲決策基礎設施的一部分，而不是被動的數據供應者，這決定了槓桿化、自動化系統中的結果。
當我退後一步，從操作的角度看Apro時，模式變得清晰：自動化DeFi系統中的大多數故障並不是由於缺失數據，而是由於發生後無法令人信服地證明的決策。市場通常關注價格是否正確，但更深層次的問題在於協議是否能證明其行動是在真實市場條件下遵循有效、確定性過程的。
這是Apro試圖解決的差距。它將oracle視爲決策基礎設施的一部分，而不是被動的數據供應者，這決定了槓桿化、自動化系統中的結果。
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獵鷹金融：針對失敗模式的工程設計，而非優化理想市場
@Falcon Finance #FalconFinance $FF
獵鷹金融如果被評估為典型的槓桿協議，最容易被誤解。它並不是試圖在最大槓桿、最低費用或最快執行等頭條指標上取勝。它真正的賭注更狹窄且要求更高：大多數槓桿系統失敗的原因是因為它們是為正常條件而優化，而不是為失敗模式。
因此，相關的問題不是獵鷹在市場平靜時是否高效，而是當市場崩潰時它是否更不脆弱。
獵鷹金融如果被評估為典型的槓桿協議，最容易被誤解。它並不是試圖在最大槓桿、最低費用或最快執行等頭條指標上取勝。它真正的賭注更狹窄且要求更高：大多數槓桿系統失敗的原因是因為它們是為正常條件而優化，而不是為失敗模式。
因此，相關的問題不是獵鷹在市場平靜時是否高效，而是當市場崩潰時它是否更不脆弱。
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Kite：評估其執行層在複雜系統動態下能否保持中立
@GoKiteAI $KITE #KITE
在從多個角度觀察Kite之後，作爲研究者，我心中仍然有一個懸而未決的問題：當系統動態變得複雜時，執行層是否能夠保持中立？隨着鏈上系統變得更加自主、互動和適應，鏈本身不再是一個被動的基底。它的執行特徵積極地塑造結果。Kite的承諾不僅僅是性能，還有中立性。這個承諾是否能夠實現至關重要。
1. 核心問題：Kite能否避免在複雜系統內部成爲一個隱形的“政策制定者”？
在從多個角度觀察Kite之後，作爲研究者，我心中仍然有一個懸而未決的問題：當系統動態變得複雜時，執行層是否能夠保持中立？隨着鏈上系統變得更加自主、互動和適應，鏈本身不再是一個被動的基底。它的執行特徵積極地塑造結果。Kite的承諾不僅僅是性能，還有中立性。這個承諾是否能夠實現至關重要。
1. 核心問題：Kite能否避免在複雜系統內部成爲一個隱形的“政策制定者”？
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洛倫佐協議：治理是否可以在不破壞系統的情況下干預？
本分析的核心問題是洛倫佐協議的治理框架是否可以在壓力期間干預，而不會引入額外的不穩定性。治理通常被視爲一種優勢，但在槓桿系統中，如果幹預的時間、範圍或激勵與市場動態不一致，它可能會變成一種負擔。
從技術角度來看，洛倫佐的核心操作是故意自動化的。槓桿管理、再平衡和去槓桿化是通過預定義的邏輯執行的，而不是依靠自由裁量控制。這最小化了對實時人類決策的需求，而實時人類決策通常是緩慢且情感偏見的。因此，治理位於系統之上，而不是內部——負責參數設置，而不是日常執行。
從技術角度來看，洛倫佐的核心操作是故意自動化的。槓桿管理、再平衡和去槓桿化是通過預定義的邏輯執行的，而不是依靠自由裁量控制。這最小化了對實時人類決策的需求，而實時人類決策通常是緩慢且情感偏見的。因此，治理位於系統之上，而不是內部——負責參數設置，而不是日常執行。
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幣安Alpha空投規則又一次改變了！
這個新舉措絕對瘋狂——這是一種非常抽象的機制調整。
起初是“在您的積分達到閾值後立即領取”，然後轉變爲“動態扣除5點，高分者優先”，現在變成了一場全面的賭博遊戲——任何空投領取都需要30點！現在沒有人敢衝動行事；您必須在行動之前檢查空投的實際價值。根據過去的數據，如果一個空投的價值低於60U，那麼花30點去領取完全是一個騙局。
但總有一些用戶在他們積分足夠的瞬間跳進去。如果您想像以前一樣輕鬆領取空投，您必須等待15分鐘。請記住，幣安Alpha有200,000到500,000個用戶——空投一上線就會被搶光。我原本以爲這個週期會有最後一次令人興奮的運行，但規則的改變突然結束了這個時代。
現在領取空投的最佳策略是：如果您有足夠的積分，就盯着頁面瘋狂刷新，然後在僅剩10%的空投時出手。這真是個巨大的時間消耗——這個規則簡直荒謬！#BinanceABCs $BNB
這個新舉措絕對瘋狂——這是一種非常抽象的機制調整。
起初是“在您的積分達到閾值後立即領取”，然後轉變爲“動態扣除5點，高分者優先”，現在變成了一場全面的賭博遊戲——任何空投領取都需要30點！現在沒有人敢衝動行事；您必須在行動之前檢查空投的實際價值。根據過去的數據，如果一個空投的價值低於60U，那麼花30點去領取完全是一個騙局。
但總有一些用戶在他們積分足夠的瞬間跳進去。如果您想像以前一樣輕鬆領取空投，您必須等待15分鐘。請記住，幣安Alpha有200,000到500,000個用戶——空投一上線就會被搶光。我原本以爲這個週期會有最後一次令人興奮的運行，但規則的改變突然結束了這個時代。
現在領取空投的最佳策略是：如果您有足夠的積分，就盯着頁面瘋狂刷新，然後在僅剩10%的空投時出手。這真是個巨大的時間消耗——這個規則簡直荒謬！#BinanceABCs $BNB
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Apro與完全自動化DeFi系統中的模糊成本
@APRO Oracle $AT #APRO
在這一點上，我對Apro的看法不再主要受到預言機理論的影響，而是受到我在DeFi中反覆看到的操作失敗模式的影響。大多數協議的崩潰並不是由於明顯錯誤的價格引起的，而是由於模糊的執行：系統無法令人信服地解釋爲什麼在某個時刻採取了自動化行動。
隨着DeFi向完全自動化決策的轉變，模糊性本身變成了一種成本。而這種成本隨着槓桿、速度和資本密度的增加而加重。Apro專門設計用於降低這種成本。
在這一點上，我對Apro的看法不再主要受到預言機理論的影響，而是受到我在DeFi中反覆看到的操作失敗模式的影響。大多數協議的崩潰並不是由於明顯錯誤的價格引起的，而是由於模糊的執行：系統無法令人信服地解釋爲什麼在某個時刻採取了自動化行動。
隨着DeFi向完全自動化決策的轉變，模糊性本身變成了一種成本。而這種成本隨着槓桿、速度和資本密度的增加而加重。Apro專門設計用於降低這種成本。
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Falcon Finance：當槓桿設計遇上市場反射性的現實
@Falcon Finance #FalconFinance $FF
Falcon Finance 建立在一個許多槓桿協議隱含迴避的前提上：市場是反射性的，而不是機械的。價格的變動不僅僅是由於外部信息，而是由於系統如何對自身的壓力做出反應。
Falcon 的架構聲稱通過引入結構、模塊化風險邏輯和自動執行來解決這個問題。
未解決的問題是，這種設計是否能夠減緩反射螺旋，或者它是否只是對這些螺旋反應得更爲高效。
Falcon Finance 建立在一個許多槓桿協議隱含迴避的前提上：市場是反射性的，而不是機械的。價格的變動不僅僅是由於外部信息，而是由於系統如何對自身的壓力做出反應。
Falcon 的架構聲稱通過引入結構、模塊化風險邏輯和自動執行來解決這個問題。
未解決的問題是，這種設計是否能夠減緩反射螺旋，或者它是否只是對這些螺旋反應得更爲高效。
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Kite：評估其託管行爲從互動而非設計中涌現的系統的能力
@GoKiteAI $KITE #KITE
在分析Kite的這個階段，最相關的框架是涌現。不是完全事先規定的系統，而是其行爲隨着時間的互動而涌現的系統。這些包括適應性協調網絡、算法政策引擎、演變中的市場結構和無法從任何單一組件預測結果的代理集體。涌現系統對執行層施加了獨特的負擔。問題是Kite是否能夠託管涌現而不扭曲它。
在分析Kite的這個階段，最相關的框架是涌現。不是完全事先規定的系統，而是其行爲隨着時間的互動而涌現的系統。這些包括適應性協調網絡、算法政策引擎、演變中的市場結構和無法從任何單一組件預測結果的代理集體。涌現系統對執行層施加了獨特的負擔。問題是Kite是否能夠託管涌現而不扭曲它。
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洛倫佐協議：它是否過於依賴可預測的行爲？
本分析的核心問題是洛倫佐協議是否隱含依賴可預測的市場和用戶行爲以順利運作。許多自動化系統看起來很穩健，因爲它們是圍繞“典型”條件進行校準的——穩定的流動性訪問、逐步的收益變化和理性的用戶反應。當行爲偏離這些預期時，真正的風險就會出現。
從技術的角度來看，洛倫佐的自動化是確定性的。它對定義的信號做出反應——抵押品比例、波動性閾值、收益輸入——並執行預定義的動作。這消除了槓桿管理中的自由裁量權和情感，這是對手動系統的明顯改進。然而，確定性也意味着該系統假設信號保持可解釋，並且反應與基礎風險成比例。
從技術的角度來看，洛倫佐的自動化是確定性的。它對定義的信號做出反應——抵押品比例、波動性閾值、收益輸入——並執行預定義的動作。這消除了槓桿管理中的自由裁量權和情感，這是對手動系統的明顯改進。然而，確定性也意味着該系統假設信號保持可解釋，並且反應與基礎風險成比例。
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如果你覺得8.8w的比特幣貴，可以看一組數據——
表面上看，BTC已經挖出來1968萬枚，只有132萬枚沒有挖出，但事實是，鏈上數據表明，挖出來的比特幣數量裏，三分之一都是丟失的，也就是很多人雖然早期買了，但助記詞估計已經全部丟失，相當於這部分就被動銷燬了
大概就500w-600w枚了，還有大概100w➕分別來着各國政府持有，還有100w➕是ETF的存量，還有兩大持有巨頭貝萊德，70多W，微策略60多w個，中本聰手上有100多w，還有一些大戶、曠工他們長期不賣，大概也有200多w，加起來已經差不多1500多w了。
市面上能買到的也就400w個左右，如果他們都不賣，價格能夠砸到哪裏？
囤比特幣要思考的是，你佔據存量裏的比例，太過於糾結價格，反而容易最後被甩出加密的歷史長河裏。#比特币流动性
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