追踪区块链网络表现的组合指标

相对于其他数字平台，区块链网络的一个主要优势是，托管在区块链上的资产和交易数据是公开可用的。这使得可以接近实时地跟踪不同网络在各种指标上的比较情况。评估特定区块链使用情况最可靠的方法是关注单个指标，理想情况下是在特定应用程序或用户组的层面上。然而，这并非总是可行。随着网络数量和数据量的增长，需要各种形式的聚合来简化跟踪过程，同时又不失识别何时以及何处需要更仔细地查看底层数据的能力。本文概述了对指标聚合的一种尝试。

广义上讲，区块链（更具体地说是智能合约）网络可以通过四种类型的数据进行比较：开发者指标、网络指标、使用指标和财务指标。下表1提供了这四个类别的示例。该列表并非详尽无遗，突出了同时跟踪多个指标的日益增长的需求。

表1：区块链指标的非详尽列表

提高区块链比较效率的方法之一是结合多个数据点，例如通过比率或综合（指数）指标。作为如何构建此类组合指标的一个例子，让我们重点关注一些最受欢迎的以美元计价的财务指标，用于跟踪智能合约网络：总价值锁定（TVL；有时也称为总价值担保）、费用、稳定币市值、DEX交易量和净跨链桥流动（即，通过跨区块链桥的资产流入和流出之间的差额）。但首先，一个重要的免责声明：

任何组合指标，顾名思义，都是一种抽象，仅应在完全理解其目的和局限性的情况下使用。在这种特殊情况下，将多个指标合并为一个的目的不是完全取代对各个指标的跟踪，而仅仅是为了简化检测网络与同行相比在“经济脉搏”和市场份额方面的重大变化，而无需不断查看底层数据。所提出的方法的具体局限性将在下面的最后一节中更详细地讨论。

方法和结果

鉴于所有相关指标（TVL、费用、稳定币市值、DEX交易量、桥流动）在每日基础上都可能非常不稳定，因此在一段较长时间内比较它们是合理的，同时考虑到绝对值和增长率。时间段的长度应根据目标是评估长期趋势还是在较短的时间范围内比较网络来选择。在本例中，重点是后者。下表2显示了前四个指标的30天平均值和第五个指标的30天净流动；下表3显示了前四个指标的周环比（WoW）增长率（使用7天平均值）和第五个指标的14天净流动（参见脚注[1]关于不对后者使用WoW增长率的原因）。所有基础数据均为每日数据，截至2025-04-07，来源于Artemis或DeFiLlama（参见脚注[2]关于源数据的重要注意事项）。

表2：以美元计价的区块链指标，30天平均值（截至2025-04-07；按TVL排序）

表3：WoW增长（使用7天平均值）& 14天净流动（截至2025-04-07；按TVL排序）

如上所述，在这种特殊情况下，将多个指标合并为一个的目的在于获得一个代理指标，用于比较不同网络在所有纳入指标中的表现，从而允许识别底层数据中的重大短期（30天，WoW）变化，而无需查看数据本身。为了实现这一点，必须以允许快速轻松解释的方式聚合和转换各个数据点。

下表4和表5分别显示了截至2025-01-13和2025-04-07的三组组合分数。之所以显示两个单独日期的分数，是为了说明30天规模排名（可以粗略地解释为“市场份额”）相对稳定，而WoW增长分数可能会因底层指标的短期波动而大幅波动（参见脚注[3]关于可能导致增长率出现此类WoW波动的原因示例）。分数的计算方式如下：

• 30天规模（平均值；中位数）：首先，对于前四个指标（TVL、费用、稳定币市值、DEX交易量），计算30天平均值，并将其标准化为所有网络30天平均值总和中的份额；其次，对于第五个指标（净桥流动），计算30天净流动，并将正值标准化为所有正流动总和中的份额，而每个负值均分配一个0分；第三，计算每个网络的五个结果分数的平均值和中位数，并将结果从0标准化为1。（参见脚注[4]关于为所有负30天净桥流动分配0分以及使用平均值和中位数计算组合30天规模分数的原因。）
• WoW增长最小值-最大值（中位数）：首先，对于前四个指标（TVL、费用、稳定币市值、DEX交易量），使用7天平均值计算WoW增长率；其次，对于第五个指标（净桥流动），计算14天净流动；第三，将五个结果序列中的每一个从-1到1进行最小值-最大值标准化（即，所有负值均分配一个负分，所有正值均分配一个正分，最低值和最高值分别得分为-1和1），从而为每个网络生成五个分数；第三，计算每个网络的五个分数的中位数。（参见脚注[5]关于最小值-最大值标准化以及仅使用中位数计算组合WoW增长最小值-最大值分数的原因。）
• WoW增长Z-评分（平均值；中位数）：首先，计算每个WoW增长率和14天净流动的Z-评分，从而为每个网络生成五个Z-评分（即，每个值都根据其与数据集平均值的标准差数量进行评分，定义为0）；其次，计算每个网络的五个分数的平均值和中位数。（参见脚注[6]关于使用平均值和中位数来聚合Z-评分的原因。）

表4：聚合的30天规模和WoW增长分数（截至2025-01-13；按30天规模（平均值）排序）

表5：聚合的30天规模和WoW增长分数（截至2025-04-07；按30天规模（平均值）排序）

分数解释

鉴于30天规模分数基于每个网络在五个指标的30天平均值总和中的份额（参见脚注[4]关于净桥流动情况下计算方式略有不同的情况），因此可以将组合的30天规模（平均值）分数粗略地解释为每个网络在所有五个指标中的平均“市场份额”。30天规模（平均值）分数为1意味着，在分析中包括的网络中，该网络在每个指标下的总份额为100%；相反，30天规模（平均值）分数为0意味着该网络在每个指标下的总份额为0%。

就前四个指标（TVL、费用、稳定币市值、DEX交易量）而言，相同的3-5个网络始终占总市场的90%以上：以太坊、Solana、Base、BNB和Tron。然而，每个网络在净桥流动方面的表现往往每周波动很大，主要网络经常出现大量净流出。因此，组合的30天规模（平均值）分数对任何给定时间吸引最多流入的网络很敏感。例如，在2025年第一季度，以太坊在TVL和稳定币市值方面的优势（在这两种情况下均超过总量的50%）通常会被其在费用方面，特别是净桥流动方面的较弱表现所抵消（以太坊经常出现净流出，从而拉低了其组合的30天规模分数）。与此同时，由于流动性激励或围绕新出现的生态系统的普遍兴奋，TVL和稳定币市值相对较低的网络经常会出现净桥流动的大幅初始飙升，从而不成比例地提高了其30天规模分数（在2025年第一季度，Berachain和Sonic就是这种情况）。

在比较30天规模分数时，需要记住的另一个重要因素是每个网络的代币价格。虽然代币价格不直接参与分数的计算，但大多数底层指标对价格变化高度敏感。这是因为，在每个网络上，原生代币往往是主要的抵押品和交易资产，因此其价格会影响TVL、费用等的以美元计价的值。这通常会因大多数加密资产价格之间的强相关性而减弱对30天规模排名的影响。但是，如果特定代币的表现明显优于或低于其他代币，这将不成比例地影响网络的30天规模分数。这种影响是否被认为是可取的，取决于人们对相对价格表现与网络相对于同行的经济健康之间的关系的看法。在实践中，这两者可能相关，也可能不相关，具体取决于具体情况。但是，人们普遍认为，持续表现不佳会对网络吸引新资本和用户的能力产生负面影响，而持续表现出色则可以被视为经济实力的标志。

通过每周拍摄组合的30天规模分数的快照，可以跟踪每个网络在所有五个指标中的平均“市场份额”随时间的变化。下图1显示了自2025年初以来主要L1和L2的每周30天规模（平均值）分数。对于高级比较，组合平均值优于中位数，因为它对异常值更敏感（因此可以捕获网络在所有五个指标中的相对表现），而中位数主要是一个有用的补充，用于高亮显示此类异常值的影响特别强烈的情况。在2025年第一季度，前3名网络（以太坊、Solana、Base）的平均市场份额有所下降，这部分是由于该季度下半年市场活动整体下降（尤其是在Solana上），部分是由于像BNB这样的网络增加了其相对市场份额，部分是由于最近推出的Sonic和Berachain表现出了强劲的早期吸引力（即使后者在该季度末其指标显着下降）。

图1：30天规模（“市场份额”）（平均值）（截至2025-04-07）

使用两种单独的方法来聚合增长指标。第一个方法——最小值-最大值标准化WoW增长分数（上表4和表5中的中间列）——背后的主要目的是快速识别在大多数指标中具有负或正WoW增长率的网络（参见脚注[1]关于净桥流动情况下计算方式略有不同的情况）。WoW增长最小值-最大值（中位数）分数为1意味着该网络在大多数五个指标中表现最佳；相反，WoW增长最小值-最大值分数为-1意味着该网络在大多数五个指标中表现最差。正分数表示大多数底层值都是正的，因此网络上的经济活动可以大致描述为每周都在扩张。负分数表示大多数底层值都是负的，因此网络上的经济活动可以大致描述为每周都在收缩。尽管聚合的最小值-最大值分数的符号使其易于识别增长的总体方向，并且每个分数与两个极端值（-1，1）的接近程度使其易于识别显着的表现优异或不足，但组合的最小值-最大值分数在反映底层数据的分布和方差方面做得不好。为此，聚合Z-评分是一种更合适的方法。

上表4和表5中的最后两列显示了聚合的WoW Z-评分。与30天规模类似，组合平均值可用于衡量每个网络在所有五个指标中的相对表现，而中位数有助于高亮显示底层Z-评分中是否存在极端异常值。接近0的WoW增长Z-评分（平均值）意味着，平均而言，网络的WoW增长率（或净桥流动的14天流动）接近底层数据集的平均值。分数与0的距离越远，网络相对于平均值的平均表现优异或不足就越大。通常，高于1或低于-1的平均Z-评分足以将网络排在WoW表现最佳或最差的网络中。在2025年第一季度，高于1.5或低于-1.5的分数很少见，因此可以归类为表明WoW的显着表现优异或不足。单个Z-评分（最常见的是14天净桥流动）不成比例地影响组合平均值也很常见。换句话说，如果网络在任何底层指标中记录到特别大的WoW变化，这会反映在组合的WoW增长Z-评分（平均值）中。

局限性和未来工作

上述方法和结果存在一些主要局限性和注意事项。最重要的是，重申一下：任何组合指标，顾名思义，都是对底层数据更抽象，因此也是更不准确的表示。虽然组合指标肯定可以提供信息，并且在这种情况下，可以简化不同网络之间快速的高级比较，但不应将其作为完全替代跟踪单个指标的替代方法。此外，以下是上述方法的一些更具体的局限性以及改进的潜在方法：

• 在计算组合分数时，五个指标（TVL、费用、稳定币市值、DEX交易量、净桥流动）中的每一个都具有相等的权重。但是，可以认为，在确定网络的长期经济实力和可持续性方面，某些指标比其他指标更重要。如果是这样，则可以为这些指标分配更高的权重。
• 组合增长分数基于周环比增长率和14天桥流动。因此，由于基本效应或底层指标（尤其是费用和DEX交易量）或代币价格的显着短期变动，这些分数可能会非常不稳定。上述增长分数提供了相对于每个网络在前一周表现的有意义的比较，但它们不包含有关长期趋势的信息。例如，仅仅几个底层指标突然但短暂的WoW下降可能会导致一个原本充满活力且不断增长的网络暂时记录较低的平均Z-评分，反之亦然。在这种情况下，可以公平地说，该网络确实在相对WoW基础上表现优于或低于其同行。但是，从单个每周分数中几乎无法了解到该网络的长期健康状况和前景。为此，应比较多个星期的组合WoW分数，或者应在更长的时间段内计算底层增长分数。
• 30天规模（“市场份额”）和WoW增长分数都是相对于分析中包括的网络计算的，这些网络的选择基于源数据提供商对它们的覆盖程度。根据定义，如果添加额外的网络，聚合分数将有所不同；例如，30天规模分数将按比例全面降低到新添加的网络（或多个网络）的“市场份额”。理想情况下，分析应包括所有值得注意的智能合约网络，以便聚合分数尽可能多地捕获整个智能合约平台市场。
• 分析中包含的五个指标是根据其受欢迎程度选择的，并最大限度地扩大了覆盖的网络数量。但是，可以添加其他指标，尤其是与当前选择无关的指标。潜在的可加性以美元计价的指标包括稳定币转移量、协议外给验证者的提示以及通胀代币奖励。相反，通过比较组合分数的变化与底层指标的变化，以及两者与代币价格和市值随时间的变化的关系（从长远来看，至少应与每个网络的竞争力相关），可以测试是否只有几个指标，如果适当地加权和组合，可以提供足够准确的衡量标准来比较不同网络的整体经济健康状况。

上面介绍的组合30天规模和WoW增长分数主要用作示例和起点。如果你有兴趣讨论改进方法，尤其是可以将智能合约平台市场份额和增长率组合成单个衡量标准的方式，请联系。同时，你可以在此处跟踪每周分数。

脚注

[1] 每当净桥流动为负时，比较WoW增长率可能会产生误导（如果前一周的流出量更大，则大的负流出量可能会导致高的正WoW增长率）。为避免这种情况，使用14天净流动作为WoW增长的代理，因为每周都会删除前一周的数据并添加最新一周的数据。

[2] 所有数据均来自Artemis，稳定币市值除外，后者来自DeFiLlama。数据按原样处理，未尝试使用其他来源来补充这些提供商报告的数字。因此，底层数据中的任何差距也会反映在计算的分数中。这在Artemis提供的净桥流动数据的背景下最为相关，该数据可能仅包括所有支持桥梁的子集，尤其是在最近启动的网络的情况下。只有在至少有5个数据点中的4个可用时才计算聚合分数。在整个覆盖期间，只有两个数据点始终缺失：Toncoin和Tron的净桥流动。因此，根据这些流动在任何给定时间的值，这两个网络的每周聚合分数可能会略有高估或低估。

[3] 由于前四个指标（TVL、费用、稳定币市值、DEX交易量）的WoW增长率是通过比较前一周的7天平均值与最新一周的7天平均值来计算的，因此组合的WoW增长分数对基本效应敏感，并且每周可能会大幅波动。换句话说，每当一个网络具有异常差的每周指标时，它更有可能在之后的一周中记录高于寻常的WoW增长分数，反之亦然。底层指标的显着短期峰值最通常是由围绕新启动网络、各种网络范围或特定于应用程序的激励活动或新应用程序和资产的启动引起的。例如，在2025年初，ZKSync运行了一项名为“Ignite”的去中心化金融（DeFi）激励活动，该活动触发了其大多数以美元计价的指标的急剧增加，因此也增加了其WoW增长分数。当该活动在2025年第一季度下半年关闭时，它也对ZKSync的WoW增长分数产生了负面影响。同样，由于memecoin相关活动，Solana在2025年第一季度上半年经历了大多数指标的非常急剧的增长，因此很难在该季度下半年维持同样高的WoW增长率，从而降低了其聚合的增长分数。

[4] 仅将正分数限制为正30天净桥流动的好处是，结果遵循与所有其他单个30天规模分数类似的逻辑，这些分数可以粗略地解释为每个网络在给定指标下的“市场份额”。为所有负流出分配0分确实引入了惩罚（即，它拉低了组合平均值），但该效果并未加权到流出的大小。当然可以对更高的流出分配更高的惩罚，但为了使聚合五个30天规模分数和解释组合分数更容易而将其排除在外。平均值和中位数都用于指示底层数据是否偏向于一个或两个异常值。但是，为了快速估算网络在所有五个指标中的“市场份额”，首选组合平均值。

[5] 最小值-最大值标准化是对Z-评分的有用补充，因为它保留了每个底层值的符号。使用中位数而不是平均值可以很容易地识别大多数底层值是正的还是负的，因此可以大致将网络的经济描述为扩张或收缩。最小值-最大值标准化的缺点是，虽然分数之间的距离可用于检测极端异常值，但它在反映底层数据的总体分布和方差方面做得不好。

[6] 与组合的30天规模分数类似，平均值和中位数都用于聚合Z-评分，以指示五个底层值（WoW增长率和14天净桥流动的Z-评分）是否偏向于一个或两个异常值。但是，为了快速估算网络在所有五个指标中的WoW增长，首选组合平均值。

• 原文链接： placeholder.vc/blog/2025...
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～