三项基本指标初探区块链项目：代码开发、社区媒体与链上数据

项目开发数据反应团队的勤奋程度，社区媒体能够帮助项目更好传播，而链上数据更多是反映深度用户情况。

原文标题：《用好三大基本数据，抓住项目基本面中的确定性》
撰文：SHOU

在区块链领域，我们说「code is law」。那在分析一个项目的基本面时，我们有没有一些比较确定的，理性的参考标准呢？这篇文章就和大家聊聊分析项目基本面的三种基本数据：

代码开发数据

项目开发数据可以在一定程度上反应开发团队的勤奋程度，是否在技术上下功夫，是否在践行项目的路线图。

commits(提交次数) 和 release （发布版本）：代表了核心团队的开发活跃程度；里面有很多信息，包含发布了哪些功能，解决了哪些问题，代码最后一次提交的日期等等。

contributors(开发者数量)：有多少人在写代码并做出了贡献；一些项目如果是一两个人贡献了绝大多数代码，那这一两个人如果离开团队可能对项目造成重大影响。

insights （洞察统计）和 issues （问题）：可以查看近期文件情况，以及技术维护的数据。open 代表没解决，close 代表解决了。如果啥问题都没有，可能是无人维护，也可能是拷贝的。如果问题在这里几个月都没有回复，这也是项目出现问题的表现，要么开发者不关心，要么项目可能已经被放弃了。

watch、star 和 fork：订阅、好评和引用数体现了代码的关注度；以及被拷贝与被研究的情况，数量越大说明认可度越高。

当然还有支持语言数量，注释率，活跃开发者数量等开发数据可以参考。在 coincodecap 上可以查询各个加密货币项目代码更新情况和排名。之前大家会调侃，拿住团队在做事，的确，一个项目开发的很勤奋，币价可能也不太行。即使基本 fork 合成的代码，市值也有可能很高。开发数据的意义更多是在于让大家辨别出空气项目，勤奋开发的项目不一定行，开发甚至 fork 都懒得做的项目一定不行。

社区媒体数据

官方 Twitter：首先是官推的关注人数有多少，基本上可以体现项目的名气。其次是可以关注每条推特的点赞数，回复数等互动情况，这些反应了项目的粉丝质量和社区活跃程度。可能存在一些项目有刷粉丝数量的行为，如果粉丝数量很多但是基本没有互动的话，粉丝的质量是有待考量的。当然推特的活跃程度也和项目方发的内容有关，如果都是偏技术性的那自然互动较少。再往深处探究可以看看关注这个项目以及参与互动的有哪些投资人，kol，开发者，他们各占多少比例。

官方社群：一般可以参考 Telegram 官方群的新增人数，每天的聊天数量以及活跃人数。创始人以及官方团队成员能在社群中多多发言对于活跃度很有帮助。除了技术方面的对话，项目科普分析以及同类竞品对比这种社区向的文章数量，也能体现出团队对于社区的用心程度。

搜索指数 & 媒体热度：媒体热度可以理解为项目的曝光度，有些是项目团队主动去做的 pr，有些是社区自发的一些分析讨论内容。一些成熟的，有长期持有价值的项目应该会保持一个基本的媒体热度。谷歌热度，百度指数等受短期价格影响，每次搜索指数的波动一般都伴随着价格的大幅波动。

Reddit、官网、论坛等渠道的访问人数，讨论数量也是重要的参考指标。活跃的社区对于一个项目来说真的很重要。一个繁荣的项目社区，社区成员会自发的做很多事情帮助项目传播，比如 meme、翻译、写文章等，同时也有助于稳定代币价格。很多备受投资机构青睐的项目，在社区这方面有所欠缺，最终导致价格表现不尽如人意。

链上数据

链上交易数量 & 智能合约调用次数：对于公链来说，看这个网络里一天到晚在折腾啥，应该要看合约调用分布，因为链上每一笔交易都牵涉智能合约。其中比较活跃的 Dapp 数量也可以反映出整个公链生态的发展情况和方向。当然，某些项目的链上交易数据看起来挺活跃，但其实可能是刷的，对于大多数项目方来说刷交易数据的成本非常低。

筹码分布数据：大户持币占比反应整个项目的筹码集中程度。筹码比较集中可能会方便拉盘，筹码比较分散的话一定程度上说明项目参与度广。不过一些大户可能会把筹码分散到多个地址，所以即使筹码分布较为分散，我们也很难去判断其真实情况。在持币占比中我们也可以关注下项目代币的解锁释放情况，代币流通量较低的项目可能面临着长期的解锁抛售压力。

新增持币地址 & 休眠地址数量：新增持币地址可以反映出代币持有者的持续积累情况。休眠地址数量，反应较长时间没有进行交易的地址，可以反应筹码的囤积情况。当然长期没有交易也有可能是秘钥已经丢了。

其实现在很多朋友直接把币储存在交易所，所以链上数据只能反映部分真实情况，更多是反映加密深度用户的情况。一个代币的上所情况，交易对数量，交易量，流动性等交易所数据对我们评估一个项目也有很大参考价值。

项目基本面分析还有很多我们可以关注的数据，比如一些项目会披露财报，我们可以了解其持续运营能力的情况。我们并不能依据某一两类数据就做出准确的基本面分析。参考更多数据主要是为了比较和排雷，帮助我们规避掉很多风险。总之，无论去参考哪类数据，梳理出数据背后的逻辑应该是我们始终要做的事。