要点：
自3.12“黑色星期四”以来，稳定币的总市值几乎翻了一番。但具体的爆发原因，目前仍不清晰。为了说明不同的稳定币是如何被使用的，我们分析了稳定币被转移的时间，并制作了热图来显示每天的使用模式；UTC2:00到16:00，USDT-ETH的交易存在一个明显的大量使用模式，这与亚洲和欧洲股市开放的时间相对应；在3月12日之前，PAX稳定币的转移，也大多集中在UTC时间2:00-16:00之间。但截至今年4月份，PAX稳定币的转移时间明显变得更加分散；在3月12日之前，USDC稳定币的转移，则在美国时间段稍显密集。但在3月12日之后，它在UTC时间1:00-8:00之间的使用量出现了大幅上升，这与亚洲的市场时间相对应。DAI稳定币的转移，主要集中在美国工作时间；
简介
自312黑色星期四以来，尽管大多数非稳定币资产的市值有所下降，但稳定币的市值却几乎翻了一番。截至5月7日，稳定币的总市值已超过了100亿美元。
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来源：CoinMetrics社区数据
关于是什么原因导致了这种戏剧性的增长，有很多理论。
有人猜测，这一增长是由于投资者预计会有新一轮牛市行情，因此将稳定币作为“弹药”持有所致。也有人提出，这是对美元短缺的反应，或是逃离至稳定资产所致。另一种理论认为，亚洲场外交易交易员正将资金投入到稳定币当中，作为进入加密市场的一个入口。
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虽然稳定币市值上涨的确切原因尚不清楚，但链上数据可以帮助我们指明正确的方向。在本周的网络数据报告中，我们深入研究了链上转移数据，分析不同稳定币的使用模式，以揭示有关市值增长原因的一些不同理论。
稳定币传输热图
为了阐明稳定币的使用模式，我们按时间对稳定币的转移进行了分解。
下面的热图显示了不同以太坊稳定币的转移情况。其中x轴是日期，y轴是一天中0-23之间的小时。颜色表示在一个小时内发生的转移量。例如，3月1日在x轴上的横截面和y轴上的横截面分别表示3月1日12:00到1:00之间发生的转移量。
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1、Tether
我们首先调查了Tether在以太坊上发行的稳定币。结果显示，UTC时间2:00到16:00，有一个明显的大量使用模式，这与亚洲和欧洲股市开放的时间相对应。而在一天快结束的时候，转移量就变少了，在20:00之后，转移量明显降低。
自3月中旬以来，转移支付额也大幅增长。在4月底前，出现了深红况，这似乎与亚洲市场开放的时间相对应。
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上面的热图显示了每小时转移量的总数，而下面的热图，则显示了在该小时内发生的每日传输总数的百分比。
例如，如果每天有10万USDT_ETH转移量，并且有6000单位发生在UTC时间8:00-9:00之间，则该小时内的转账总额占每日总额的6%，并将显示为黄色/橙色。这让我们对每天的使用模式有了更清晰的了解，而不管传输的总数是多少。
下面的热图还显示，USDT-ETH大多在亚洲和欧洲时段转移，亚洲市场接近尾声时出现了一系列活动。这支持了亚洲交易者正在使用USDT-ETH的理论。
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2、Paxos
自3月12日以来，Paxos的使用量也急剧增加。事实上，自3月12日以来，每天的PAX转移量增加了2倍，并在5月5日创下了2.44万的历史新高。
因此，在每日转账数方面，PAX已经超过了USDC和DAI。
在3月12日之前，PAX的转账似乎也大多集中在UTC时间2:00-16:00之间。
但截至今年4月，PAX的转账明显变得更加分散。链上转移数据可能表明，PAX越来越多地得到非机构的全球用户使用。
3、USDCoin
USDCoin(USDC)在3月12日和接下来的一周内有大量的活动，但从那以后，是处于一个下跌的状态。值得注意的是，MakerDAO在3月17日选择将USDC作为了DAI稳定币的抵押品，这很可能是导致大量转移的原因。
3月12日之前，USDC在美国时间段的活动稍显密集。但在3月12日之后，USDC在UTC时间1:00到8:00之间的使用量出现了大幅上升，这与亚洲市场的时间相对应。
有趣的是，USDC在4月份连续有几天，每天近20%的转账发生在一个小时内。在我们研究的其他稳定币中，并没有出现单小时集中12%以上的日转移量的情况。
4、DAI
与USDC类似，DAI在3月12日和随后几天的转账量也有大幅增长，但此后就有所下降。
DAI的转移时间主要集中在美国工作时间。然而，DAI转移相对分散，而且不像USDT-ETH那样集中。
总结
稳定币的转移模式表明，不同的稳定币可能被用于不同的用途，并在世界各地受到不同人群的青睐。
USDT-ETH转账集中在亚洲和欧洲市场时段。USDC的转移也集中在亚洲市场时段，但没有USDT-ETH那么密集，PAX的转移更加分散，这可能表明它被用于非机构目的，而DAI的转移则大多发生在美国时间。
稳定币是加密货币生态系统的重要组成部分，并且随着时间的推移，这个市场的市值将会持续增长。我们将继续关注稳定币，并跟踪它们的使用情况和增长情况。
一周网络数据洞察
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