02.26 結合疫情,談談EOS的通脹率下調

想繼續用疫情作為線索貫穿,講講EOS通脹率下調

的話題。


眼看著每天的確診各項指標都在往好的一面發展,但對於各個領域來講,還遠沒有到結束的時候。在學校以及工廠等這些人員密集的場所,相關政策也繼續保持著審慎。


久憋家中的網友們,在嚴格的疫情管控之下,儼然成了被關在小區裡的囚徒。時不時打開消息頁面,盼望著真正拐點的到來。


“重磅!天津大學實驗室宣佈已研發出新冠病毒口服疫苗!”


躺在床上的小張立馬蹦了起來,配合著倆月未剪的髮型,像極了那位送巴菲特比特幣,人家不要,還強行公開地址的孫宇晨的遠房親戚——孫大聖


結合疫情,談談EOS的通脹率下調 || 合約勿碰


小張在激動之餘,不忘通過互聯網,打探這個消息是否屬實。於是,他先打開了抖音。


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看著85萬條評論都在歡呼雀躍,小張的情緒也跟著興奮起來。


再打開那個,用戶個個都是年入百萬的科學家的知乎,看著那一條條少說幾個字都覺得難受的嚴謹分析,小張又突然平靜了下來。


原來,真相是這樣的:


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小張黯然失色,關掉抖音和知乎,炕上一躺,深深懷念起他的御用髮型師Tony。


故事告一段落,再將視線從現實轉移到虛擬世界。


EOS成了這兩天熱議的話題,有新的提案通過了表決,並順利實行。


一是EOS的通脹率從5%改為1%,用於節點激勵;二是銷燬 eosio.saving 賬戶內 3400 萬餘枚 EOS。


看著是滿滿的利好,但是配合著BM疫情言論這個未講完的故事,EOS沒怎麼漲,還跟著大盤一起下跌。整個價格走勢邏輯,倒也成了順理成章。


那到底是不是利好呢?


原先EOS的5%通脹率,事實上其中1%同樣是用於節點獎勵;另外的4%,一直鎖定在eosio.saving 賬號中,這部分屬於未流通,保持凍結狀態。


EOS Nation這次順水推舟,希望把這凍結的部分,直接銷燬掉。沒想到立馬獲得15個節點的投票通過。看來這時節適宜提案,通過率賊高。


目前,eosio.saving 賬戶中 3400 萬餘枚 EOS 已經轉出到 eosio 賬號,並銷燬。


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經過一番推敲,這裡外裡的一頓操作,看似複雜。


實際上真正的有效操作,是銷燬了凍結的3400萬EOS。但原本就從未流通,實際效果再打折扣。畢竟,節點的激勵一直都是1%,這部分沒有改變。而從始至終的那4%通脹從未流通,並不參與供給側,可以忽略。


這也否定了,有人認為跟OKex的銷燬7億未發行代幣,本質上一樣的這種說法。


還有媒體稱EOS減產80%,同樣很容易讓人產生歧義,誤以為EOS總量從10億變為2億。但事實上還是在通脹率上做文章——沒了4%的額外釋放,相比原來的5%,被看做是減少80%的釋放。


而這4%即便依然存在,也處在凍結,是否被偷偷拿去利用是唯一的不確定因素。


所以,整個利好過程,總結下來,就是排雷,排除eosio.saving 中從未流通的3400萬EOS,這個雷。排雷可以看做是利好,畢竟賬戶中的EOS也完成了銷燬。


但遠沒有輿論裡,反響的那麼大。


關於價格和通脹率的問題,很多人都存在誤解。往往簡單的認為通脹率低,就意味著價格要高。這裡的通脹率隻影響代幣供給速度,不會影響總量,更不影響長期層面的供給量。


這方面直接引用Nervos聯合創始人呂國寧的科普:


“價格並不是由通脹決定的,而是供需關係。市場上有人願意一塊錢賣,有人願意一塊錢買。市場會發出信號,一塊錢是市場價格。而當價格變化,就說明有人願意以比如0.99或1.01元去購買,是供需變化。我們說價格時,是要看供需關係的變化,要麼是供給發生變化,要麼是需求發生變化,要麼是兩者一起發生變化。


通脹從定義上只是一種可以被觀察到的現象,錢不值錢了,東西變貴了。引起通脹現象背後可能的原因有可能是供給也有可能是需求,但單純從供給層面是不可能推導出任何和價格有關的結論的。


需求上升,無論供給是多少,只要需求大於供給通脹率就不會高,甚至會出現通縮。“


所以,務必不要被通脹率給誤導。


EOS現在通脹率是1%,比特幣還是3.6%,如果通脹率與價格強相關,EOS超越比特幣不就指日可待了。


包括這兩天,比特幣增發的謠言被散發。發現幣圈這個世界,跟處在疫情之下的現實世界高度相似。


當感受到疫情一天,人間十年的時候。也才發現,原來幣圈裡的每一天,都是疫情,所有的情緒都在不斷被真真假假的消息所聚集和放大。


熬了這麼多年,果真都是漢子。


可惜的是,幣圈世界裡,闢謠的人太少,或許我們也都還被矇在鼓裡而不自知。


總之,幣圈離錢很近,決策會影響人與錢的距離,這是與疫情世界的差別。還是希望多些“知乎”那樣理性的聲音。而不是憑著所謂的信仰,淪為莊家收割機下的一具傀儡。


暴富誰不想呢?莊家也想。


在謠言四起的世界裡,合約還是儘量少碰。任何短期策略在並不屬實的信息前提下,可參考性極低。


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多找一些概率性更高更穩定的決策,比如走走長線;又比如收費帶帶單


反正後者我是幹不出來。


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