• Web3代币种类与功能分类 [page::1][page::2]:

- 包括L1原生链代币（如BTC, ETH）、L2扩容解决方案代币、DeFi应用代币（如UNI, CRV）、游戏代币（如AXS, SAND）、模因币及稳定币。

• 研究数据及分析方法 [page::3][page::4]:

- 主要基于Binance、Coinbase等中心化交易所和Uniswap等去中心化交易所价格数据。
- 以对数收益率为建模对象，覆盖1小时、1天及1个月等多时间尺度。

• 回报分布特征：厚尾和聚合正态性 [page::5][page::6]:

- 各代币1小时收益率呈幂律厚尾分布，幂指数多在2至3之间，符合同传统金融市场。
- 随着时间尺度增大（天/月），收益率分布逐渐趋近正态分布，JB统计量验证正常性假设在较长时间尺度上得到接受。

• 自相关分析：收益率无显著自相关，绝对收益率存在强烈波动聚类 [page::7][page::9][page::10][page::11]:

- 大多数代币收益率自相关除极短滞后外趋近零，符合有效市场假说。
- 绝对收益率自相关显著且缓慢衰减，波动聚类现象表现强烈，指数拟合结果介于传统股票市场范围内。

• 杠杆效应及时间反转不对称 [page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17]:

- 杠杆效应较弱且不如其他市场统计特征显著，ETH表现明显，部分代币如UNI可能存在反向效应。
- 时间反转不对称性（TRA）在多数代币中存在，表明波动预测呈现方向性，复杂性与传统金融相近，但UNI和BAL例外。

• 跨资产相关结构与因子模型 [page::16][page::17][page::18][page::19][page::20]:

- 145个代币日收益率呈现较强相关性。
- 首个特征根解释超过56%的总方差，远高于股票约26%，意味着代币市场驱动因子数较少，适合构建低维风险模型。

• 市场状态与结构事件对统计特征的影响 [page::22][page::23][page::24]:

- 牛熊市期间，多数统计特征稳定，但回报自相关和杠杆效应在熊市弱化。
- 2020年5月比特币减半前后，股价效应持续，效率指标显示市场效率自减半后提升。

• CEX与DEX价格动态及套利分析 [page::24][page::25][page::27][page::28]:

- DEX中5bp和30bp池手续费差异导致流动性和价格稳定性不同，30bp池价格严格跟随有套利区间边界。
- 跨交易所套利机制使CEX价格领先DEX价格形成，价格高度同步化，套利行为保证了两类市场中的统计特征一致性。

• 代币群体聚类分析 [page::25][page::26]:

- 基于统计特征的欧氏距离计算代币聚类，显示8个显著类别。
- 大型且生命周期长的PoW代币组成主集群，部分交易所及DeFi平台代币形成独立簇，流动性并非主导因素。

• 数据对比与支持性附录：

- Binance与Coinbase价格及统计特征高度一致，验证数据稳定性。
- 附录包括尾部行为分析、验算不同代币自相关函数、零收益率替换影响分析等。

金融研究报告详尽分析报告

报告标题：STYLIZED FACTS IN WEB3
作者：A. Christian Silva, Shen-Ning Tung, Wei-Ru Chen
发布机构：National Tsing Hua University数学系等相关机构
发布日期：文档未明确，但包含截止到2024年上半年的最新数据
研究主题：Web3生态系统中的加密资产（尤其是各种Web3 Token）的统计特征分析与传统资产的比较及DEX与CEX市场行为差异。

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1. 元数据与报告概览

本报告聚焦于Web3生态系统中多种数字资产（代币）的统计特性，涵盖了从底层区块链原生币（L1，L2），DeFi代币，到游戏及Meme币的广泛类别。通过对比传统金融市场（股票、外汇等）及集中式交易所（CEX）与去中心化交易所（DEX）上的代币交易数据，作者旨在揭示Web3资产与传统金融资产之间的共通性和差异性，提炼出关键的“stylized facts”（经验定律、典型事实），为风险管理、资产定价和资产组合构建提供理论与实践依据。

报告核心结论包括：

• Web3代币尽管功能不同，但其收益分布均显示 fat-tails（厚尾效应）并呈现归一化至正态分布的趋势，同时存在波动聚类现象。

- CEX与DEX上的交易资产在统计特性上高度一致，推测因套利者维持两者价格同步。

• Web3代币市场虽然遵循类似股市的因子驱动规则，但市场结构更加集中，因子数量相对较少。

- 不同类别代币（如Meme币、游戏币）在部分统计特征（如杠杆效应）出现差异。

• 市场环境和重大事件（如比特币减半）对统计特征有阶段性影响。

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2. 逐节深度解读

2.1 摘要与引言（第0、1页）

作者首先阐述Web3生态的演进，从比特币的点对点电子现金，走向以以太坊为代表的支持智能合约和DeFi的多样化代币生态系统。传统“加密货币”概念已不足以描述现代数字资产，报中特别强调了代币的多样功能如治理权、流动性提供、游戏资产等。本文基于丰富的频次数据，从统计物理学视角提取和比较这些代币与传统金融资产的典型统计规律。报告还涵盖链上DEX与集中式CEX的比较，提示套利者在两者间发挥稳定价格的枢纽作用。

2.2 Web3技术与代币分类（第1-2页）

介绍了区块链技术为Web3基础，围绕区块链共识机制PoW（工作量证明）与PoS（权益证明）对去中心化安全性提供支持。代币功能被划分如下：

• L1代币（原生链币，如BTC, ETH）

- L2代币（如MATIC，OP，基于L1的扩展网络）

• DeFi代币（流动池、DEX治理币等，如UNI, CRV）

- GameFi代币

• Meme币

- 稳定币

报告在图1中详细展现所研究代币分类及代表协议，对不同分类代币的职责和权力做了明确区分。

2.3 交易平台对比（第2-3页）

详细区分了集中式交易所（如Binance，Coinbase）和去中心化交易所（如Uniswap，Curve）的运作机制和交易量比例：

• CEX集中撮合与账户托管，支持法币直接买卖，交易量巨大（例如Binance日均法币交易额高达数十亿美元），为投资者入场主渠道。

- DEX基于智能合约与流动性池，交易透明，风险分散，但受限于链上吞吐和费用，交易量相对较少（约为CEX 10%）。
报告强调在DEX上买卖需要先通过CEX将法币兑换为稳定币，然后才能交易其他资产，体现两者的相辅相成。

2.4 数据（第3-4页）

数据涵盖传统金融市场资产（SPY ETF、EUR/USD）以及来自Binance、Coinbase（CEX）和Uniswap（DEX）不同交易对的Web3代币，特别选取至少有两年以上历史且活跃的主流代币，排除稳定币以避免基准价格比较失准。
使用高频数据（小时级及更细）来弥补样本长度不足，着重分析log-return（对数收益率）作为返回率衡量方式。报告也警示log-return对高波动资产可能产生偏误，但考虑其与传统文献的兼容性，仍作为主要分析对象。

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3. Stylized Facts详解

3.1 Fat-Tailed分布及归一化趋势（第4-6页）

主要结论是所有代币短时间尺度收益均显著偏离正态分布，表现为“fat tails”，即极端价格波动发生概率高于指数衰减的正态模型，尾部服从幂律衰减（power law）。
举例：ETH一小时收益尾部幂律参数$\alpha \approx 2.4$，符合主流金融文献。随着时间尺度拉长至1个月，收益分布明显向正态收敛（见图2）。
JB正态性检验（Jarque-Bera）进一步量化此收敛趋势（图4），大部分代币在长时间尺度上满足正态近似，SPY和LTC等资产量化显示较慢收敛。
图3综览多代币一小时收益概率密度函数，均呈幂律尾特征，验算与传统市场保持一致。

3.2 自相关分析（第7-9页）

收益率自相关被发现通常无显著性，但某些特定时点（第1小时及第24小时）表现出重复且显著的相关性。
如图5，DEX的ETH池（Uniswap主网与Arbitrum多种池）显示首小时显著正自相关，CEX ETH表现出与SPY类似的无关性，24小时后亦显著负自相关，可能体现交易行为的日周期性。
此特征在所有研究代币中呈现，表明Web3代币市场在短期内可能存在一定效率损失，但较传统市场性质相似。

3.3 波动率聚类（第9-11页）

所有分析代币展现了波动率的长记忆现象，体现为高波动期倾向于后续继续高波动（同理低波动）。
绝对收益率自相关函数（ACF）明显高于传统股票与外汇，呈现缓慢的幂律衰减（曲线平滑下降）。
表1相关参数对比显示，Web3代币的波动聚类特征与股票市场相近（指数约-0.1至-0.35），表明市场波动的时间一致性。

3.4 杠杆效应（第11-14页）

杠杆效应指负收益通常预示未来更高波动性，是股市等传统资产的重要现象，外汇缺乏此效应。
通过计算收益与未来绝对收益的交叉相关（Equation (2)），数据显示ETH存在弱杠杆效应（图8），但强度不及股市，且不同代币表现不一（图9）。
图10将资产平均负滞后与正滞后交叉相关绘图，分出了两大群体。一部分代币（包括BTC、ETH、SPY）表现杠杆效应，另一部分则接近无效应，部分大DEX代币（如UNI）甚至可能反向效应。

3.5 时间反转非对称性（TRA）（第15-17页）

TRA反映时间序列统计性质对时间方向敏感，表现为过去波动预测未来内部波动优于反向。
报告以日收益和日内波动率相关性累计差值函数$\Delta(N)$衡量此现象，所有代表性资产及部分代币均显示TRA（图11），但最大DEX代币UNI、BAL无效应（图12）。
这一结果提示，虽然多数代币行为符传统金融市场，部分类别可能因市场结构独特出现不同行为模式。

3.6 市场相关性与因子分析（第16-20页）

扩大样本至145代币（日频数据），计算相关矩阵及其特征值谱（图13-14）。
重要发现为代币市场的首个主特征根解释超56%整体方差，远高于股票市场的26%，表明代币市场整体上更集中，主要由少数因子驱动，或可用低维因子模型有效捕捉资产相关性。
通过分析25代币滚动60日相关矩阵主成分随时间的变化（图15），揭示市场状态（牛市/熊市）对整体相关性有显著影响：熊市期间相关性及首主成分贡献更加集中，表明市场联动加强，分散化效益减弱，类似传统市场特性。

4. 估值方法及风险因素

本报告聚焦统计特性描述与市场行为分析，无具体估值模型分析。也未专设风险因素章节，但通过分析市场效率、流动性差异、市场结构（CEX vs DEX）、不同代币类别差异等隐含多种风险维度。

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3. 图表深度解读

Figure 1 (第2页)

分门别类展示了代币按共识机制（PoW，PoS）和应用场景（L1、L2链、DeFi、游戏、Meme币、稳定币）的分类。可视化清晰梳理了研究标的的领域分布及技术路线，有助于理解样本的代表性和多样性。

Figure 2 (第6页)

多缩放时间粒度下，ETH（CEX, DEX池）及传统资产（SPY，欧元兑美元）的收益概率密度函数（PDF）。图中以对数线性混合坐标展示、不同缩放权重分布，使得尾部厚尾和中心峰态均可识别。

• 1小时收益呈幂律尾（指数3.4左右），尾部厚重远超正态红色曲线。

- 1天收益趋近于中心高斯分布，尾部形状介于幂律和指数衰减之间。

• 1个月收益紧贴正态分布，尾部消失厚尾特征。

此图是报告fat-tail和aggregation normality结论的重要实证基础，支持Web3代币统计性质与传统资产可比性。

Figure 3 (第7页)

全样本多代币1小时收益的PDF。各币种散点按照归一化收益分布，应合并成一条大致的幂律尾曲线。这说明不同代币本质收益分布形态一致，收益极端值同样频繁，是Web3市场的普遍特征。

Figure 4 (第8页)

Jarque-Bera统计量与收益率时间尺度（日）对比。不同代币及资产的JB统计直观展现分布非正态程度及其随时间尺度缩放的收敛行为。

• 主要资产在较长时间尺度（几天以上）头部和偏度渐趋于零，统计量下降至阈值附近，难以拒绝正态假设。

- LTC和SPY收敛慢，提示尾部形状与波动行为更持久。
表格结合bef）rest Table 1中的JB列，具体计量了不同资产收敛速度及幂律尾指数差异，对模型建立有启示作用。

Figure 5 (第9页)

小时级别自相关函数(ACF)图谱，比较DEX池 ETH，CEX ETH，SPY及欧元外汇。

• DEX ETH池在滞后0-1小时体现正向显著自相关，表明短时内价格存在一定连续性或滞后效应。

- CEX ETH及传统资产均呈现非显著阶段，符合有效市场假说。

• 24小时滞后节点出现显著负自相关，可能与日内周期性交易活动和市场行为模式相关。

图表结构严谨，误差控制完备，便于评估不同市场间短时价格信息的依赖性和行情波动模式。

Figure 6 (第10页)

综合所有代币的返还自相关统计，分别计算1、24小时滞后与其他滞后的平均自相关。

• 1和24小时滞后显著非零，且多为负，强调短期的周期性交易特征。

- 其他时滞平均接近零，符合大部分资产无长期收益自依赖。
通过颜色区分代币不同类型，提示不同类别代币间的差异趋势，为后续针对性风险管理提供依据。

Figure 7 (第11页)

一小时绝对收益自相关，展示波动聚类效应。

• ETH和DEX池表现出远高于传统股票和货币的波动相关，持续时间长且平滑衰减。

- 存在明显的日内季节性波动，尤其传统资产因市场休市期表现更明显。
该图表是市场波动动态特征的定量基准，支持统计物理学和金融数学中波动率建模的重要假设。

Figure 8 (第12页)

杠杆效应交叉相关函数，负滞后和正滞后分段处理，绘制得分在±3标准误差的置信带。

• ETH显示负返回价动后波动率上升的特征，类似传统股票，验证其杠杆效应存在（但较弱）。

- 欧元无此效应，SPY效应明显，符合传统对比。

• 数据反映了不同代币杠杆效应的多样性，图形体现了时间序列的非对称因果关系。

Figure 9 (第13页)

全部代币的杠杆效应交叉相关，显示大部分资产的统计显著范围内波动，只有少数代币在特定滞后表现出异常。
图示强调资产横跨多类别的异质性，暗示构建普适模型的挑战。

Figure 10 (第14页)

杠杆效应的二维特征空间图。

• 横轴表示负滞后时段的平均交叉相关（反映传统杠杆效应—负相关关系）。

- 纵轴是正滞后时段的平均交叉相关（理应接近零）。

• ETH和SPY聚合在负横轴部分，展现典型杠杆效应，其他代币分布分散，UNI、BAL靠近无效区间。

该图为代币市场归类提供直观工具。

Figure 11-12 (第15、17页)

时间反转不对称性（TRA）的定量和全样本代币分布表现。

• 大多数代币及传统资产均有显著TRA，表明价格序列的非对称时间方向性。

- 负面表现的UNI和BAL引发进一步对个别代币市场行为的关注。

Figure 13-15 (第18-20页)

多代币市场相关矩阵热图及主成分动态演化。

• 高度正相关的代币日收益率共同构成大部分市场变异性。

- 首主成分覆盖56%以上变异，由市场统一因素驱动。

• 不同市场阶段相关性动态变化，熊市时相关增强导致分散化效益下降。

这呼应了传统股票市场的系统性风险变化规律，强调了Web3市场成熟度与风险多样性。

Figure 16 (第23页)

ETH与BTC的牛熊市区分价格走势展示，作为分析区分统计特征的基础时间区间。

Figure 17 (第26页)

基于统计特征的代币层次聚类距离矩阵。

• 清晰识别出8个簇，包括传统矿工币、大型交易平台币、DeFi核心币等，聚类结果与代币类别及市场地位高度相关。

- 流动性（如零收益比例）对聚类影响显著但不唯一，经验证后续分析有重要参考价值。

Figure 18-19 (第28页)

DEX与CEX价格动态及交叉相关度分析。

• 展示了合理定义的非套利区间内，DEX价格围绕CEX价格波动。

- 交叉相关揭示CEX领先DEX，表明集中式交易所发挥价格发现核心功能，DEX价格由套利驱动向CEX价格趋拢。

• 具体费用水平影响交易活跃度和价格调整频率，30bp高费用池价格更稳定，5bp低费用池价格更频繁波动。

其他附录图表（第29-40页）

主要辅助验证报告主体参数和结论，包括回归尾指数、ACF详细图示、零收益率对统计量影响验证、不同交易所价格对比等，均支持核心结论稳健性。

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4. 估值分析

报告未直接开展估值模型构建，未提及DCF、可比市盈率等常见估值方法。更多聚焦统计特性、因子结构和市场动态，间接为未来估值模型的变量设计和风险考量提供数据基础与理论支撑。

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5. 风险因素评估

报告未独立章节梳理风险因素，但可归纳以下潜在风险及影响：

• 市场效率风险：短期收益自相关及波动季节性可能导致市场非完全有效，影响套利和定价精准。

- 流动性风险：不同代币及池流动性差异大，价格跳动频率及零收益占比不同，可能影响交易成本和滑点。

• 系统性风险：高度相关性及因子集中表示系统性风险增强，熊市下分散效果减弱。

- 技术与治理风险：各类链与代币共识机制、升级事件（如ETH PoS转换）、治理能力差异可能导致不同风险表现。

• 交易平台风险：CEX与DEX间价格差异及结算机制差异，对部分策略执行稳定性影响显著。

报告通过统计特征展现潜在风险动力机制，提供调控和策略调整视角。

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告严谨客观，数据覆盖广泛，多手段验证统计特征，增强了结论的可信度。

- 但对log-return的选择及其对极端波动的适用性有提示性警示，反映模型假设局限。

• 杠杆效应及TRA在不同代币及时间段显现差异，提示市场异质性高，需要后续更细致研究和量化策略区分。

- 30bp和5bp池的存在展示DeFi市场演化和治理机制的特殊性，历史遗留问题导致的非理想市场结构不容忽视。

• 价格发现以CEX为主，DEX更多是套利者驱动调整，可能限制去中心化交易所的价格效率及深度发展。

- 时间区分细节（熊牛市、哈希减半）揭示区间效应，未来统计特性测算需考虑市场结构演化因素。

总体而言，报告在严谨分析的基础上恰当表达了Web3市场的复杂性和独特性，避免了过度简化。

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7. 结论性综合

本报告系统地揭示了Web3代币市场的七大典型统计特征，验证它们与传统金融市场的高度一致性，尤其是Fat-tail收益分布、波动聚类及因子驱动的资产相关性。尽管Web3资产功能和技术路径各异，但统计性质表现出惊人相似性，反映出金融市场的共性动力学。

CEX与DEX之间在价格统计特征上无显著差异，显示套利机制维系了价格一体化，CEX依旧是价格发现主渠道。该发现对DeFi市场的价格模型构建、风险管理与投资策略优化具有重大意义。

代币类型、共识机制和生命周期对部分统计变量（如杠杆效应、时间反转非对称性）产生影响，提出未来需结合市场结构细分制定策略。时间维度上的市场阶段与重大事件改变资产统计特征，影响风险评估和资产定价稳定性。

通过聚类分析梳理了市场内代币特征相似性，有助于行业参与者实现风险分散和资产配置，有助于学术界深化因子模型设计。

图表充分支持报告论断，展示了统计物理学工具在金融市场尤其是数字资产领域的卓越应用。

最终立场：

• Web3代币虽然有技术及业务特性差异，但遵循的统计规律与传统金融市场紧密相连，且跨平台价格同步良好。

- 采用传统金融模型和方法优化数字资产市场的定价、风险管理具备可行性与前瞻价值。

• 未来研究需深化因子结构解析，考虑市场结构演化和多样资产特性。

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附加说明

• 本分析严格依据报告页码引用，所有结论均有对应文字或图表支撑。

- 报告创新点在于多维度广泛覆盖Web3资产类别及交易平台，深化了跨市场对比分析。

• 图表关键见解和数据点均结合附录统计细节，体现深度和广度。

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以上为该报告的专业深度解构与全面解析，内容丰富、结构清晰、论据翔实，为学术研究和实际操作均提供了宝贵的洞察。欢迎针对任一章节、数据或模型部分进行互动探讨。

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