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10张图表全面解读LRT赛道发展情况

2024.02.20

原文作者:Crypto Koryo

原文编译:Frank,Foresight News

流动性再质押代币(LRT)的 TVL 已达 36 亿美元,这无疑是 2024 年最有前途的叙事之一。

那么,再质押地址们究竟在做什么?他们如何配置资金?在哪里 Farming?最常使用哪些 LRT 协议?

针对这些问题,本文将结合 10 张关于再质押地址行为的独家图表,进行全景式介绍与分析(注:所有数据都来自 Dune 上的「LRT whales」仪表板)。 

10张图表全面解读LRT赛道发展情况

1.首次存入 LRT 协议的地址类别

如果我们查看所有相关协议中的 LRT 存款地址,并查看他们的第一笔 LRT 存款的大规模集中趋势,我们会看到 3 波人:

  • 有远见的人(Visionaries)—— 2023 年 12 月;

  • 早期采用人群(Early Majority)—— 2024 年 1 月下旬;

  • 保守接受人群(Late Majority)—— 2024 年 1 月上旬;

  • 顺便说一句,这是一种非常常见的模式,可以在许多协议 / 叙事的发展早期都可以看到。

    10张图表全面解读LRT赛道发展情况

    2.LRT 总存款地址数及存款策略

    迄今为止,已有约 14 万个钱包地址向 LRT 协议存入资金。

    他们存入了多少个协议,以及平均(中位数)存入了多少?绝大多数人已在 1 个以上协议进行了存款,且存款金额少于 1 枚 ETH。

    10张图表全面解读LRT赛道发展情况

    一些埋伏空投的 Farmer 正在尽可能多地向 LRT 协议进行存款——尽管这只是少数群体,且不是最受欢迎的耕种策略。

    其中,某个 0x d 6 d 3 开头的地址已经在所有 11 个 LRT 协议中进行了存款。

    3.再质押地址的存款金额

    再质押地址存入了多少资金?

    如果我们排除存入金额排名前 5% 的巨鲸,会发现绝大多数钱包地址的存入金额少于 2 枚 ETH——这些钱包正在埋伏 EigenLayer 相关空投并最大化提升他们的积分数。

    10张图表全面解读LRT赛道发展情况

    4.每个存入金额区间的地址数

    其中,向 LRT 协议存入超 1000 枚 ETH 的钱包地址为 147 个,其中某些是个别协议的相关钱包,还有像 analytico.eth 这样的地址将资金拆分存入多个 LRT 协议。

    10张图表全面解读LRT赛道发展情况

    5.再质押地址的 ENS 词云

    如果对 LRT 叙事关注,应该会熟悉其中一些 LRT 巨鲸的 ENS 名称(大小与总存款金额成正比):

  • analytico.eth

  • vladilena 2.eth

  • Christian 2022 

  • luggis.eth

  • czsamsunsb.eth

  • 58 bro.eth

  • 10张图表全面解读LRT赛道发展情况

    6.按存款金额排名的地址研究 

    我们可以根据存款总额对 LRT 存款地址进行排名,然后根据排名定义不同的群体。

    我们观察到,排名 > 1000 的钱包地址通常会存款到更多协议中,而排名 < 100 的钱包地址中有 94% 会存款到 3 个或更少的协议中。

    10张图表全面解读LRT赛道发展情况

    7.协议忠诚度

    平均而言,存入 ether.fi 和 Puffer 的用户(平均)仅在 1.41 个协议上进行再质押,这表明他们对这两个协议的信心。

    然而,存入 Bedrock、Genesis 和 Inception 等较小协议的用户确实是在分布式 Farming 和分散押注。

    10张图表全面解读LRT赛道发展情况

    8.巨鲸的贡献度

    这是很有趣的地方,我们可以研究每个 LST 协议的总 TVL 有多少来自前 30 名存款地址——这个比例越低,对应的 LST 协议的流动性就越健康和去中心化。

    而 TVL 最大的 LRT 协议 ether.fi,在用该数据衡量的去中心化程度中排名第一!

    10张图表全面解读LRT赛道发展情况

    9.LRT 协议们的关联度矩阵

    某个 LST 协议的储户常用的其它 LST 协议有哪些?

    数据表明,ether.fi 的存款人也倾向于向 Kelp 和 Puffer 存款(反之亦然),这里有一些有趣的关联度。

    10张图表全面解读LRT赛道发展情况

    10.不同存款地址的 LRT 协议关联矩阵

    我们可以定义不同的群体并进行更深入的分析。

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