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在本期中，Presto Research深入研究了受到广泛监控的“鲸鱼警报”服务，检验了链上指标作为交易信号的有效性。
概括
- 鲸鱼警报之所以受欢迎，是因为大额链上交易通常被视为即将发生抛售活动的前兆和卖出信号。为了验证这些说法，我们分析了币安的 BTC、ETH 和 SOL 大额充值与其价格走势之间的关系。
- 我们的回归分析显示，大额交易所存款与后续价格走势之间的 R 平方值较低（0.0017 至 0.0537）。将数据范围缩小到虚拟货币 (VC) 和做市商 (MM) 的存款后，R 平方值略有改善，但其作为交易信号的实际效用仍然有限。研究结果强烈表明，巨鲸交易所存款缺乏作为可靠交易信号的预测能力。
- 链上指标在其他方面也同样有效，例如分析区块链基本面、追踪非法资金流向或事后解释价格变动。当投资者对其能力和局限性抱有切合实际的预期时，这些指标将更好地服务于行业。
1. 简介
加密资产区别于其他资产的关键特征之一是其交易记录的公开可用性，这些记录存储在分布式账本中。这种透明性促成了各种利用这一独特属性（统称为“链上数据”）的工具的开发。其中一种工具就是“鲸鱼警报”，这是一种自动化服务，用于通知链上大额加密交易。它们之所以受欢迎，是因为大额交易通常被解读为即将发生的抛售活动的前兆，因此被交易者视为“卖出信号”。
本报告评估了这些普遍持有的假设的有效性。在简要概述市场上流行的鲸鱼预警服务之后，我们将解释如何分析交易所大额存款与 BTC、ETH 和 SOL 价格之间的关系。之后，我们将展示分析结果，并总结关键要点和结论。
2. 鲸鱼警报概述
鲸鱼警报是指追踪并报告大额加密货币交易的服务。这类服务随着加密货币生态系统的发展而出现，凸显了市场参与者对区块链无需许可的特性所带来的透明度的认可。
2.1. 历史
“鲸鱼”一词随着早期比特币使用者、矿工和投资者（例如中本聪、文克莱沃斯兄弟、F2Pool、Mt. Gox）大量持有比特币而逐渐流行起来。最初，关注区块链浏览器（例如 Blockchain.info）的爱好者会注意到大额交易，并经常在 Bitcointalk 或 Reddit 等论坛上分享这些信息。这些数据经常被编入解释比特币价格重大波动的叙述中。
2017 年牛市期间，交易量和“鲸鱼”数量不断增加，自动化监控解决方案势在必行。2018 年，一个欧洲开发团队推出了一款名为“鲸鱼警报”（Whale Alert，首字母大写，以区别于类似服务的通用术语）的工具，该工具可实时跟踪跨多个区块链的大型加密货币交易，并通过 X、Telegram 和网页平台发送警报。这款工具迅速在寻求可操作交易信号的市场参与者中流行起来。
图1：留意重大波动
来源：鲸鱼警报（@whale_alert）
2.2. 基本假设
继 Whale Alert 取得成功之后，多年来涌现出众多提供类似服务的平台，如图 2 所示。虽然许多较新的平台增加了情境化警报功能，但最初的 Whale Alert 仍然专注于简单、实时通知，并且仍然是最受欢迎的服务，其在 X 上的大量追随者就是明证。所有这些服务的一个共同特点是，它们依赖于这样的假设：大型链上交易（尤其是交易所存款）预示着即将发生的抛售活动。
图2：热门的鲸鱼警报服务
资料来源：Whale Alert、Lookonchain、Glassnode、Santiment、X、Presto Research
3. 评估信号的有效性
特朗普就职前夕，有传言称他将在上任第一天发布多项与加密货币相关的行政命令。虽然特朗普让业界等了三天，但他还是签署了题为《加强美国在数字金融技术领域领导地位》的命令。该命令成立了总统数字资产市场工作组，负责制定联邦监管数字资产框架并评估建立国家战略数字资产储备。它进一步指示各部门和机构确定并建议撤销或修改现有的数字资产法规 / 行动，因为鲸鱼警报服务的倡导者认为，链上资产转移到交易所通常先于清算，这是一个有效的卖出信号。为了验证这一说法，我们分析了在大型存款进入大型交易所后加密资产价格的立即走势。分析的关键参数总结在图 3 中。我们的假设是，要使大额交易所存款成为可靠的交易信号，应该与相应的资产价格观察到有意义的关系。
图3：关键分析参数
资料来源：Presto Research
3.1. 资产、交易所、期限和存款门槛
我们的分析重点关注了三种主要加密资产——BTC、ETH 和 SOL——以及它们在币安平台上的 USDT 价格，时间跨度为 2021 年 1 月 1 日至 2024 年 12 月 27 日。选择此时间范围是为了与币安当前用于聚合存款的钱包地址的运行时间保持一致。
存款门槛的设定是为了反映出，出于实际原因，本分析仅基于一家交易所的数据。具体而言，我们以 Whale Alert 针对 BTC/ETH/SOL 鲸鱼的 5000 万美元/5000 万美元/2000 万美元限额为基准，将存款门槛下调至 2000 万美元/2000 万美元/800 万美元，并考虑到币安在全球现货交易量中所占的 40% 份额。
3.2. 实体类型
我们还分离了已知实体的存款，并对更窄的数据样本进行了相同的分析，以检验特定类型实体的存款是否与价格变动呈现出更强的关联性。这些实体由 Arkham Intelligence 识别，并由我们自己的调查进行了补充（图 4）。
图 4：已知地址的实体
资料来源：Arkham Intelligence、Presto Research
3.3. 衡量市场影响
为了评估鲸鱼存款带来的潜在抛售压力，我们做出了以下假设：
- 抛售压力会在链上确认超过阈值的存款后的特定时间段内显现。我们分析了两个时间段：1 小时和 6 小时。
- 指定间隔内的最大回撤（MDD）作为捕捉存款价格影响（如果有）的指标，可有效滤除该期间的噪音。
3.4. 结果
分析结果如图5至图10所示。
图 5：BTC 鲸鱼存款影响（全部）
资料来源：币安、Dune Analytics、Presto Research
图 6：BTC 鲸鱼存款影响（仅限 VC 和 MM）
资料来源：币安、Dune Analytics、Presto Research
图 7：ETH 鲸鱼存款影响（全部）
资料来源：币安、Dune Analytics、Presto Research
图 8：ETH 鲸鱼存款影响（仅限 VC 和 MM）
资料来源：币安、Dune Analytics、Presto Research
图 9：SOL 鲸鱼存款影响（全部）
资料来源：币安、Dune Analytics、Presto Research
图 10：SOL 鲸鱼存款影响（仅限 VC 和 MM）
资料来源：币安、Dune Analytics、Presto Research
4. 要点
图 11 总结了结果，得出三个关键结论。
首先，大额外汇存款对价格下跌的预测能力较弱。在所分析的12种情景中，没有一种显示出有意义的R平方值，其范围从0.0017到0.0537。
其次，风险投资公司和做市商的存款可能具有略微更好的预测效果，这从该子群体的R平方值改善可见一斑。即便如此，这种改善可能仅仅反映了样本特定噪声的降低，而非与因变量之间关系的增强。此外，绝对值仍然较低，表明其作为交易信号的实际效用有限。
第三，风险投资机构和做市商在 ETH 鲸鱼存款中占据主导地位。它们占 ETH 存款总额的 61%（879 笔存款中的 538 笔），而 BTC 和 SOL 的存款比例分别为 13% 和 32%。这可能反映了两种资产的不同特征：ETH 凭借其多功能的 Web3 实用程序（例如 Gas 费、质押、DeFi 抵押品和交换媒介）是一种高周转率资产，而 BTC 作为价值存储手段则较为稳定。
图 11：结果摘要
资料来源：币安、Dune Analytics、Presto Research
5. 结论
诚然，我们的分析并非毫无保留。虽然我们选择了我们认为最能反映现实的参数，但它们可能仍然显得武断。回归分析本身存在局限性，仅仅依靠R平方值来得出确切的结论有时会产生误导。
尽管如此，基于背景和轶事观察的分析有力地表明，鲸鱼交易所的存款缺乏足够的预测能力，无法成为可靠的交易信号。这也为链上指标的更广泛应用提供了重要的见解。
链上指标无疑是宝贵的工具，尤其是在分析区块链基本面或追踪非法资金流动时。它们在事后解释价格变动时也可能有用。然而，用它们来事前预测短期价格变化则完全是另一回事。价格是供求关系的函数，而交易所存款只是众多影响供给侧的因素之一（如果有的话）。价格发现是一个复杂的过程，受基本面、市场结构、行为因素（例如情绪、预期）和随机噪声的影响。
在动荡的加密货币市场中，参与者不断寻求难以捉摸的“万无一失”的交易策略，总有一部分人被链上指标的“魔力”所吸引。当一些过度热衷的数据供应商急于夸大其平台的潜力时，链上指标作为交易信号的有效性往往会被夸大。当投资者对链上指标的功能和局限性形成切合实际的预期时，它们将更好地服务于行业。
作者：
Peter Chung，领英 研究主管 | X
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