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中文 (Chinese) / BTS要死透了吗?
« on: September 15, 2020, 02:38:54 pm »
现在要价格没价格,要人气没人气,做事的团队都没有了,以前的大户都出完货了吧,社区和盘面都如死水一般。唉!

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如题
求教:解冻余额里的CNY、USD等资产如何提取?

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    智能货币是以bts价值为背书,喂价能够反应bts真实价格才是保证锚定,市场情绪会使价格短暂偏离价值,但市场总会使其回归。然而喂价偏离市场价格导致的将是智能货币价值的偏离,因为每一个智能货币的产生都由bts估价抵押的。我认为如果喂价运行在内盘价格与外盘价格之间才是真实喂价应该运行的价格区间!这样反应的才是真实的市场价格,智能货币的价值才不至于偏离过大。
   

    最近讨论的动态喂价调整和充提费率反馈机制,抛开被操控的方面不说,这种逆周期调控在短期波动行情下可能看似能够达到舒服的目的,但一旦发生持续上行或下行趋势行情,恐怕会使智能币价值偏离更大!下面就两种趋势做下分析:由于深度等原因内盘价格往往会比外盘反映更多一些
1.上行趋势,这种行情下一般会形成内盘价格高于外盘,而在负反馈机制下的喂价,将是三者中最低的,这就会出现智能货币本该提高的供应和流动性上不去,反而发起清算卖出bts的循环成了内盘不错的套利手段。结果是价值提升难度较大。
2.下行趋势,这种行情下喂价是三者中最高,喂价>外盘价>内盘价,会出现的情形是因为价值被高估,市场不会认可这个价格,抵押被强平的单子成交不了,这就使该释放的风险释放不掉,风险积累导致最终释放难度更大更痛苦甚至触发黑天鹅。
   
    综上我认为加上反馈因子的喂价(逆周期调控)不是最好的,真实反映市场价格的喂价才是安全可靠的。

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    最近随着熊市的发展以及bts内盘频繁爆仓,很多人开始讨论喂价和爆仓等参数的合理性。比特股是一个很棒的区块链金融系统,因为它的复杂性让很多人望而止步、也令很多深入它的人更加痴迷深爱这个系统。
    喂价改革的讨论让社区的成员们认识到喂价作为指导价应该更真实更友善,这样才能让锚定运行在安全边际内,但我想说的是喂价不是万能的,他实际也是由市场产生的而且必须真实反映市场交易价格,一味地提高喂价改变不了现在流动性紧缺的状况,也拯救不了高杠杆被套牢的交易者,如果靠虚脱的高喂价提高cny等锚定的产出导致的只会是金融的空转,纯杠杆堆出来的高价格只是泡沫。泡沫越大最后的伤害和损失越大!像委内瑞拉那样脱实的经济印了很多钞票,带来了流动性吗?带来的只是灾难,恶性通胀,法币难兑付!
    那么话又回来,比特股价值的根本在哪里?其实答案一直就摆在眼前,那就是需求,大众对bts的了解与需求,这才是提高bts价值的根本,而不是什么改改参数拉拉价格,人们对bts的接受度才是真实的需求,而不是cny、usd的溢价,缺货,锚定的流动性差是核心货币价值下降的表现,核心货币bts的需求下降才是价格下跌,锚定流动性差的根本原因。
    所以想让bts价格上涨的根本手段还是发展比特股生态和推广(推广锚定的使用也是发展bts价值的途径),像国安在做的‘’百城百店‘’,巨蟹的各种基金等的探索,以及现在社区的各种改善内盘交易环境的讨论,都是在提升bts价值,价格终会回归价值。相反,急功近利的拉升价格(尤其是单纯靠增加抵押产出拉升)只会催生泡沫,损害实际价值!

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喂价依靠中心化交易所的交易数据产生,真是可笑,谁都知道中心化交易所数据造假严重。现在的喂价模式简直就是某些主力最趁手的操纵工具,通过与中心化交易所狼狈为奸操纵bts价格,一波一波的收割市场参与者。

为什么内盘的喂价不能以内盘的交易数据产生,1小时均价,半小时均价不都可以作为参考么?

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抵押者用增加自己风险的方式推动市场,不要因为行情的下跌就把原因归结到抵押爆仓上,行情上涨时怎么不见有谁为抵押者点赞?没有抵押哪来这么多流动性!惩罚爆仓行为更是私欲的发泄,完全有失公平,如果真的提高爆仓惩罚,那我选择离开这个市场,太儿戏了!

当然我不否认目前的抵押规则有待完善,我认为系统只是给用户提供了做多bts杠杆(借入锚定币)的功能,而制约手段只能通过强清强平,那么空头只好利用这些了,而后果就是大家把矛头都指向了抵押者。
那么既然提供了做多bts工具,也应该同时存在做空工具,比如可以反向抵押,例如CNY持有者可以抵押CNY借到BTS(BTS的总量并不会增加,因为CNY来自冻结的BTS,借来的BTS在总账上为负,完全可以冲正),有了双向的力量就可以通过市场自行寻求平衡点,而不是靠系统规则来极端调控。
 

修正一下,可能由于bts属于核心货币,技术上没法做到以债务方式借出,那么我认为对于强清就有必要降低补偿率了,否则当bts持续上涨时会积累很大的风险,一但释放风险力度就会很大,像这次险些触发黑天鹅一样。而清算价又取决于见证人发布喂价,那么如何提高喂价发布的及时性和准确性就需要更深刻的探讨了。

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