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算力战10个月后的BCH与BSV怎么样了?

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算力战10个月后的BCH与BSV怎么样了?
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2018年11月注定是加密货币行业的另一个关键时刻。比特币Satoshi Vision(即BSV)诞生,并迅速上升成为市值排名前10的加密货币。这种新的加密资产是比特币现金(BCH)社区两个派系之间技术及意识形态激烈斗争的结果,最终带来了加密货币市场历史上最激进的硬分叉之一。在这场“战争”里,这两个派别都有大量热情高涨并声势浩大的追随者,毫无疑问,BSV这一新生力量也由此引起了一番不小的震动。然而,在这次硬分叉10个月后,区块链数据揭示出了一些关于BCH和BSV非常有趣的变化。区块链分析公司IntoTheBlock最近增加了对BSV的全面支持,我觉得此时将其数据与BCH进行一番比较应该很有意思。

BSV的起源

BCH于2017年8月成立,起因于围绕比特币网络区块大小的一场争论。BCH成立仅一年多时间,就经历了同样的挑战,正是这些挑战引发了BCH的分叉,当时社区因网络的一些拟议变化而分裂为两派。2018年8月20日,比特币现金(即BCH ABC,当时是区块链最大的软件客户)宣布将于2018年11月15日启动一次硬分叉。当时公告的部分内容如下:

“一个名为OP_CHECKDATASIG的新操作码改进了BCH脚本语言,并允许验证来自区块链外部的消息。交易排序规范(CTOR)的引入。以及几次小的技术修正和改进。”

由Craig Wright和Calvin Ayre领导的比特币现金社区内部的一个派别,对这些拟议中的技术更新提出了强烈反对。Wright尤其反对签订智能合约,而Ayre则认为矿工并不会支持交易排序规范。他们提出通过改变BCH结构来恢复“原始的Satoshi协议”。具体来讲,该计划包括完全覆盖BCH ABC的原始网络脚本,并将BCH的块大小从32MB增加到最大128MB,以提高网络容量和规模。这一改动的结果便是2018年11月15日的硬分叉和BSV的创建。

在此之后,发生了一件加密货币历史上最为疯狂的事。双方(即BCH与BSV)都在各自的区块链中竞相创建区块,并且都将其在比特币网络中的部分矿力转移到了区块链上,这无疑对比特币的价值施加了人为的压力。虽然BCH ABC最终取得了成功,并获得了几家交易所的支持,但BSV仍然得以幸存,并也被几个加密市场采用。

过去是这样,那它们现在过得怎么样呢?

区块链数据面前的BCH和BSV

我们可以从财务到网络构成所涉及的几个方面对BCH和BSV进行比较。我们先来看看BCH和BSV的区块链数据给我们带来的最具启发意义的几个方面。

两个网络均以相似的速度增长

IntoTheBlock的地址分析显示,BCH和BSV的增长模式都是较为相似的,具体比较看来,BSV的增速稍微快一些。

 

BSV处理的交易更多

 让人较为惊讶的是,IntoTheBlock的交易分析显示,BSV处理的交易要比BCH多得多。

 

两个网络在地域均匀分布态势

IntoTheBlock的东西方位对比分析显示,BCH和BSV在亚洲和世界其他地区均得到了较好的应用。BSV在两地区的分布几乎是一半对一半。

作为一项投资,BCH和BSV都获得了极为丰厚的利润,但BSV目前占据主导地位

其实这并不意外,BSV在这短短的历史发展期实现了最近如此的价格飙升,这使其不可能不赚钱。不过BCH也不差。 IntoTheBlock的In-Out Money分析显示,这两种加密资产都为投资者带来了难以置信的利润。

交易在BCH上更为常见

大宗交易(超过10万美元)可能是价格上涨的迹象。IntoTheBlock的大交易分析表明,虽然BSV网络有更多的交易活动,但BCH的大宗交易数量更高,这两个参数并不成正比。

 

BCH与BTC的相关性更大

BCH和BSV的起源都是比特币,所以评估哪种加密资产在价格方面与BTC更为相关便显得很有意义。IntoTheBlock的BTC相关分析表明,BCH与BTC的相关程度远远高于BSV。

 

资金正在这两种加密资产投资,但BSV的增长速度似乎更快

新的投资者往往是未来价格上涨的有力指标,因为一般来说,他/她们更为活跃。IntoTheBlock的交易员分析跟踪了这两种加密资产的新资金流入情况。结果表明,尽管这两个网络都呈现出相当程度的新资金引力,但流入BSV的资金一直保持着增长,而BCH的资金却一直在下降。不过,BCH的新资金总量似乎高于BSV,这使得整个形势非常有趣。

 

 

BCH和BSV在加密领域都是相对较新的资产,二者都拥有大批狂热的追随者。难免地,有许多新闻和社交媒体就BCH和BSV表达过比较偏颇的观点,这当然也会在某种程度上影响投资者的判断。从这些数据中,你会发现,有些事实并非像你通常从主流媒体那里了解到的那样。我希望这个分析能帮助你更好地理解BCH和BSV,从不同的角度了解数据点之间的关联,以便在这些资产上做出正确的投资决策。

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