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PYTHPyth Network快速链接
关键事实
本页每项实测数据,按其说明的内容分组,每项均附来源。
价格与市场数据
| 市值排名 | #106CoinGecko |
|---|---|
| 市值 | $574MCoinGecko |
| 完全稀释估值 | $728MCoinGecko |
| 历史最高价 | $1.20(2024-03-15),低于 94%CoinGecko |
| 历史最低价 | $0.0295(2026-06-06)CoinGecko |
代币经济学
| 流通供应量 | 7.87B PYTH(占最大供应量 78.7%)CoinGecko |
|---|---|
| 最大供应量 | 10.00B PYTHCoinGecko |
估值比率
| 市值 / 完全稀释估值 | 0.79(市值 ÷ 完全稀释估值)CoinGecko |
|---|
产品与其他
| 资产类型 | 在其他区块链上发行的代币CoinGecko (derived) |
|---|---|
| 波动率(30 日,年化) | 106%CoinGecko daily closes, standard deviation of log returns |
| 上架交易所 | 80 exchanges (124 pairs)CoinGecko |
| CoinUnited 产品 | 永续合约 —— 合成价格敞口;不托管代币,亦无链上、质押或治理权利。可用杠杆,附带爆仓风险。24/7 交易。CoinUnited 产品条款 |
什么是 Pyth Network (PYTH)?
TL;DR
Pyth Network 是一个去中心化的预言机协议,汇聚来自机构发布者的高频价格数据,并将其链上交付,通过企业数据订阅生成经常性收入,逐渐支撑 PYTH 的基础估值。
Pyth Network 是一个去中心化的预言机协议,提供实时价格数据给 DeFi、衍生品和企业市场的区块链应用。
其独特的架构选择是拉取模型:应用程序根据需求请求价格更新,而不是接收连续的推送广播,从而减少不必要的燃气费用支出,并缩短相对于早期推送预言机设计的确认延迟。
PYTH 代币治理该协议,并参与数据费用分配和质押,将网络使用与代币效用直接连接。
数据获取模型同样独特。价格信息来自机构第一方发布者、交易场所、做市商和交易所,它们贡献自己的观察价格,而不是从二级链上或网页抓取源进行聚合。
这种来源的区别对于延迟、操纵抵抗和低流动性或非正常交易时间的定价质量至关重要,二级聚合往往更容易降低第一手数据的质量。
Pyth 的企业野心变得日益具体。Pyth 数据市场明确瞄准当前由彭博社和路透社等老牌企业主导的约 500 亿美元的传统金融数据市场,且该协议获得了包括富达投资和美国商务部在内的七家机构发布者的支持——这为 Pyth 增加了一种信誉信号,与依赖匿名或假名数据贡献者的协议区分开来。Pyth Terminal 提供一个公共数据探索接口,降低开发者评估数据馈送覆盖范围的发现成本。
这些产品共同代表了一个 DeFi 和金融科技产品发布浪潮,将可寻址市场范围扩大到超越链上借贷和永续合约的机构数据基础设施。
在供应方面,PYTH 具有固定的最大供应量,这意味着代币的发行受协议设计的限制,而不是由治理决策来决定。任何嵌入在协议层面的销毁或分配机制都使得稀缺性成为程序化的——这是一个长期持有者可以模型化的可预测时间表。
市场对针对企业的催化剂在 2026 年 4 月显示出敏感性,当时数据市场公告推动了 PYTH 现货价格在单个交易会话中上涨超过 10%。
通过 Pyth 的永续合约头寸获取价格风险的交易者应注意,链上的供应时间表会影响现货市场的情绪和流动性,从而反过来影响永续合约市场的资金费率动态。
在 CoinUnited,PYTH 永续合约全天候交易——包括周末和市场假日——这在传统金融数据公告或 DeFi 协议更新在现金市场交易时间外出现时尤其相关。提供高达 2000 倍的杠杆,具体取决于产品、司法管辖区和账户资格,且在更高倍数下清算风险成比例增长。
这些 监管和产品催化剂 是否能转化为持续的需求是供应模型无法单独回答的问题。
最后更新: 2026-10-08
关键洞察
- Pyth 的收入模式已从纯粹的链上预言机费用转向基于订阅的企业层 Pyth Pro,2026年7月的年总收入超过 749 万美元,使得 PYTH 拥有了在预言机代币中不常见的更传统的SaaS估值支撑。
- Pyth 的发布者网络由 138 多家机构贡献者组成,包括 Tradeweb、Euronext FX 和 SGX FX 等知名场所,创造了一个数据质量护城河,而纯粹的加密原生预言机竞争对手无法仅通过增加更多节点运营商轻易复制。
- 2026 年 8 月,Pyth 的产品套件整体年总收入超过 1040 万美元,这意味着该协议现在拥有可测量的现金流代理,交易者的关注重点从投机性采用指标转向收入增长率和企业流失率。
- 在永续合约市场上的做多/做空账户比例超过 1.0,表明市场目前在持仓上偏向做多,使得拥挤的做多动态和资金费率成为 PYTH 交易者的关键风险管理变量。
重点摘要
最后更新: 2026-04-10- •Pyth Data Marketplace targets the $50B traditional financial data market (Bloomberg/Refinitiv), backed by seven institutional publishers including Fidelity Investments and the U.S. Department of Commerce.
- •PYTH token gained +10.65% to $0.0477 on the announcement; 24h high reached $0.0502 per live market data.
- •Pull-based oracle model and retained data ownership differentiate Pyth structurally from both legacy vendors and competitor Chainlink.
- •Datasets covering spot FX, precious metals, and crude oil swaps bring on-chain pricing to commodity and forex markets, expanding Pyth's addressable market beyond DeFi.
- •With 600+ integrations and 60% DeFi derivatives market share, Pyth's institutional pivot could accelerate TradFi/DeFi convergence as a multi-month narrative catalyst.
价格与市场结构
今日讯号
实时读取| 指标 | 数值 | 来源 |
|---|---|---|
| 24 小时变化 | +0.75% | OKX USDT-margined perpetual |
| 7d change | -11.39% | CoinGecko |
| 30d change | +3.82% | CoinGecko |
| 1y change | -39.13% | CoinGecko |
| 24 小时区间 | $0.06688 - $0.0714 | OKX USDT-margined perpetual |
| 距历史高位 | -94.2% | OKX USDT-margined perpetual / CoinGecko |
| 资金费率(8 小时) | +0.0011% | OKX USDT-margined perpetual |
| 未平仓合约 | $2M | OKX USDT-margined perpetual |
| 多空比 | 1.34 | OKX USDT-margined perpetual |
于请求时实时读取第三方永续合约市场数据,并非 CoinUnited 自身的订单簿。
衍生品制度状态
永续合约数据: OKX USDT-margined perpetual
同类币种比较
以价格看不出的几项属性,比较本币与其他大市值加密资产。
| 资产 | 市值排名 | 市值 | 共识机制 |
|---|---|---|---|
| Celestia · TIA | #104 | $581M | — |
| Janus Henderson Anemoy AAA CLO Fund · JAAA | #105 | $580M | — |
| Pyth Network · PYTH | #106 | $570M | — |
| VeChain · VET | #107 | $559M | — |
| Quack AI · Q | #108 | $554M | — |
Third-party market data shown for comparison. Not a CoinUnited valuation and not investment advice.
术语表
关键加密货币与永续合约词汇,每个一句 —— 让页面对读者和 AI 引擎都清晰无歧义。
| 永续合约 | 一种追踪资产价格、无到期日的衍生工具 —— 只提供价格敞口,并不持有或托管相关代币。 |
|---|---|
| 资金费率 | 多空双方之间定期互相支付的费用,用以让永续合约价格贴近现货;这是「持仓」的主要成本,与交易手续费分开计算。 |
| 强制平仓 | 当保证金跌破维持保证金要求时,杠杆仓位被强制平掉;杠杆越高,触发所需的不利波动越小。 |
| 流通供应量 | 目前已发行并可交易的代币数量 —— 不是永远可存在的上限,也是市值的计算基础。 |
| 完全稀释估值 | 假设所有可存在的代币今日已全部流通,市值会是多少;对没有供应上限的代币而言此数并不适用。 |
| 共识机制 | 区块链用来就交易历史达成一致的规则 —— 例如工作量证明(矿工消耗能源)或权益证明(验证者抵押资产)。 |
交易风险
| 风险 | 代表什么 |
|---|---|
| 波动性 | 加密货币的价格波动幅度与速度都高于股票,既无涨跌停亦无熔断机制。在股票市场算得上显著的单日波动,在这里属于平常。 |
| 没有收市 | 本工具全天候交易,包括周末。持仓在每一个小时都有曝险,包括你没有在看的时间,亦没有收市让你重新评估。 |
| 杠杆与强制平仓 | 在最高可用杠杆 2000x 下,小幅逆向波动即可耗尽保证金并触发自动平仓。亏损的上限不是你预期的波幅,而是你投入的保证金。 |
| 监管变化 | 各地监管规则不一,且仍在制定当中。规则变动可能在短时间内改变哪些产品可交易、谁可以交易、以及交易条件。 |
| 市场结构 | 报价是衍生品参考价,并非现货市场本身。价格与流动性可能与现货有落差,而这个落差往往在最需要它收窄的急速行情中扩大。 |
| 资金费率作为持仓成本 | 永续合约会定期在多空之间收取资金费率。持仓时间够长,它会成为仓位的主要成本,超过开仓与平仓的手续费总和。 |
以上并非完整清单,亦非投资建议。杠杆交易可能导致损失全部保证金。
为什么交易 PYTH?关键价格驱动因素和风险因素
PYTH 的需求基于一个分层的理论:随着更多协议查询 Pyth 信息,预言机的收费收入将增长,PYTH 代币通过质押和治理捕获这部分收入,并且来自 Pyth Pro 的企业订阅收入为纯链上预言机代币所缺乏的重复收入提供了稳定支撑。
这一区别很重要,因为 DeFi 收费收入是周期性的,在熊市中交易量崩溃时会压缩,而企业年度经常性收入(ARR)则有合同底线。随着 Pyth Pro 扩展其数据源目录至股票、外汇和衍生品,该底线将独立于加密货币市场情绪而上升。
交易者应关注订阅者增长和目录扩展作为收入结构转向更可防御性收入的领先指标。
Pyth 数据市场代表了这一企业雄心的最清晰阐述。针对 500 亿美元的传统金融数据市场——目前由彭博社和路透社主导——该市场以包括富达投资和美国商务部在内的七个机构出版商启动。
这份机构名册既展示了 Pyth 企业策略的潜力,也显示了其结构脆弱性。链上的规范数据源吸引了需要可审计、持牌价格信息的 DeFi 协议;这些协议吸引了更多寻求分发的一方出版商;更多出版商提高了信息质量并吸引了进一步的整合。
市场的初步反应是可衡量的:PYTH 在公告后上涨超过 10%,代币达到日内高点 $0.0502。
这个飞轮是现实的,但它取决于监管机构是否容忍持牌金融数据的链上重新分配。一项监管裁决如果限制这样的重新分配,可能会在源头切断企业数据管道,移除将 Pyth 与普通聚合器区分开的机构级来源。
竞争和结构风险同样重要。Chainlink 在 EVM 链上的深度集成历史创造了转换成本,这不仅仅是技术上的——将大型借贷协议迁移到新的预言机需要审计、治理投票和集成工作。
如果有单个大型 DeFi 协议离开 Pyth 的网络,将减少收费吞吐量,并削弱一方出版商的激励结构,因为出版商奖励部分是与信息使用量相关的。
此外,Pyth 的链上交易量仍集中在 Solana;Solana 的网络中断或持续失去开发者活动将不成比例地影响 Pyth 的活动指标,相比于链无关的竞争者。
这种集中风险不是理论上的——Solana 在之前的周期中经历过网络中断,每一次事件都暂时减少了 Pyth 的查询量。
最后,代币级的供应动态可能与协议基本面分歧。解锁计划按独立于收入表现的时间表将之前限制的代币释放到市场,创造出定期的供应压力,无论企业数据策略的增长情况如何。
关于费用分配的治理决策——多少费用收入流向质押者、国库和回购——可能会改变代币收益预期,并影响收入导向持有者的需求。
在 CoinUnited 进行 PYTH 永续合约交易的交易者应关注治理论坛和解锁日历,以及收入报告,CoinUnited 的市场持续运作,每天 24 小时,包含周末和市场假期。
周末的新闻流或非工作时间的机构公告——正是那种在 4 月份大幅波动 PYTH 的数据合作披露——可能会在传统交易场所关闭时重新定价代币。
CoinUnited 对 PYTH 永续合约支持高达 2000 倍的杠杆,尽管可用杠杆和最大限制取决于产品、管辖区和账户资格,且较高的杠杆显著增加了清算风险。交易费用按 30 天合约交易量分层,VIP 9 的费率达到 0.000%。
DeFi 和金融科技产品发布浪潮为整体预言机需求创造了顺风,但 PYTH 在 2026 年 10 月的具体风险回报取决于飞轮的一方——企业数据收入增长还是竞争替代——哪个先加速。
Pyth 网络在预言机领域的定位
Pyth 网络在预言机领域占据着一个特定的细分市场:它直接从机构发布者、交易场所、做市商和受监管交易所获取第一方价格数据,而不是从二级链上或网络抓取源聚合价格。这一架构选择也是其竞争优势。
引入一个机构发布者需要合规关系、法律协议和数据许可安排,这些都是需要数月时间建立的。一个竞争的预言机协议无法通过复制 Pyth 的代码来重建该发布者基础;它必须从头开始重建这些关系。
与 Chainlink 的比较表明,预言机竞争的竞争关系并不如表面上看起来那样零和。Chainlink 的优势在于其在 EVM 兼容链上的集成深度,以及大量智能合约查询其数据源,但这些合约无法在没有显著重开发成本的情况下迁移。
Pyth 的优势在于数据的新鲜度和发布者的质量,特别是在流动性较低或非交易时间定价易于在二级聚合中退化的资产上。
结果是市场的部分细分:敏感于延迟的永续合约协议和跨链 DeFi 应用倾向于偏好 Pyth 的拉取架构,而已建立的 EVM 贷款协议则更可能停留在 Chainlink 的基础设施上。由于可寻址市场扩张的速度超出了任何现有协议的服务能力,因此这两个协议可以同时增长。
API 密钥认证访问模型为企业层增加了一层转换成本。围绕 Pyth 的 Hermes 接口构建数据管道、风险系统或结算工作流程的客户,目前拥有的集成深度使得被竞争对手取代的成本逐渐增加。
这反映了传统金融数据供应商的运作模式,在这种模式下,工作流程嵌入,而非单纯的价格或数据质量,才是主要的留存机制。
Pyth 数据市场代表了抢占历史上由现有供应商主导的估计 500 亿美元传统金融数据市场的一项具体努力。已有包括富达投资在内的七家机构发布者承诺加入 — 美国商务部也在其中 — 该发布者名单具备难以被新进者快速复制的信誉。扩展到股票和外汇数据源,目录中包含超过 1900 个股票数据源,打开了预言机竞争在加密 DeFi 中尚未深入的可寻址市场。
评估链上结算基础设施的传统金融数据消费者代表了现有预言机协议尚未完全捕获的需求池。
这种融合是更广泛的 DeFi 和金融科技产品发布浪潮 的一部分,正在重塑机构级数据如何流入区块链原生应用。
这一市场成熟的速度在某种程度上将取决于对链上金融基础设施的 监管清晰度,这是一个现有发布者关系或产品目录无法完全对冲的变量。
截至 2026 年 10 月,这种不确定性继续影响着在传统金融与链上结算交汇处定位的协议所面临的机会与时间风险。
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PYTH 永续合约头寸是通过没有到期的合约对 Pyth Network 的价格敞口,而非对基础代币的拥有。主要的持续成本是资金费率:每大约八小时在多头和空头持有者之间进行的定期支付,这将合约价格锚定至现货价格。根据市场定位,您可能需要支付或收到该转账。
杠杆示例
在 2000 倍杠杆下,0.05 USDT 的保证金控制 100 USDT 的名义敞口。1% 的不利波动会产生 1 USDT 的损失,相当于最初保证金的二十倍。在该完全波动完成之前,维持保证金会触发清算。可达 2000 倍杠杆的可用性依赖于产品、司法管辖区和账户资格。
| 保证金 (USDT) | 杠杆 | 名义 (USDT) | 1% 波动损失 | 相对于保证金 |
|---|---|---|---|---|
| 0.05 | 2000x | 100 | 1.00 | 2000% |
| 1.00 | 2000x | 2,000 | 20.00 | 2000% |
| 10.00 | 500x | 5,000 | 50.00 | 500% |
PYTH 波动性与交易时机
PYTH 对预言机行业的催化剂、集成公告和 DeFi 活动的变化非常敏感,这些通常在周末和常规市场时间之外发生。最近的一例:Pyth 数据市场的消息瞄准 500 亿美元的传统金融数据市场—由包括富达投资和美国商务部在内的机构出版商支持—推动 PYTH 在日内上涨超过 10%,在实时市场数据中记录的 24 小时高点为 $0.0502。这种波动发生在许多传统场所关闭的情况下。
由于 CoinUnited 全天候交易 PYTH 永续合约,每周七天—包括周末和市场假期—因此在 Pyth Pro ARR 披露或机构伙伴关系公告等催化剂周围的定位无需等待现金市场重新开放。亚洲时段的波动性和周末新闻流都可以从同一界面全面访问。
围绕 产品发布催化剂 在 DeFi 基础设施领域 的交易者应将会话连续性视为运营相关。交易费用根据 30 天合约交易量分为九个 VIP 级别,VIP 9 的费用最低可达 0.000%;标准级别并非免费。
在确定头寸大小之前,请查看完整时间表:https://coinunited.io/en/account/trading-fees。
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常见问题
Pyth Network 是一个去中心化的预言机协议,旨在将高保真、低延迟的金融市场数据上链。与从公共来源汇总数据的综合预言机网络不同,Pyth 直接从第一方数据提供者、交易所、做市商及交易公司获取价格信息,这些机构直接将其观察到的价格和置信区间发布到网络上。 该协议使用加权中位数计算将这些个别价格提交汇总为单一的复合价格源。每个发布者的贡献都有权重,最终的汇总不仅反映了价格,还量化了提交的分散程度。 这种设计使得智能合约不仅能消费价格,还能获得不确定性的度量,这在借贷协议和衍生品平台等风险敏感的应用中非常有用。 CoinUnited 上的 PYTH 永续合约工具全天候跟踪这一基础市场的价格,包括周末,这与基础资产的交易时间表不同。
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| # | 服务提供商 | 收益类型 | 净 APY | DeFi/CeFi |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 质押 | 8.81% | CeFi | |
| 2 | 理财(活期) | 0.50%-2.00%Est. | CeFi | |
| 3 | 理财(活期) | 1.00%-3.00%Est. | CeFi | |
| 4 | 理财(活期) | 0.30%-8.00%Est. | CeFi | |
| 5 | 理财(活期) | 0.50%-2.50%Est. | CeFi | |
| 6 | 质押 | 1.00%-5.00%Est. | CeFi | |
| 7 | 质押 | 0.25%-20.00%Est. | CeFi | |
| 8 | 理财(活期) | 2.00%-4.00%Est. | CeFi |
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出处对照
本页每项数据均可追溯至一手或具名第三方来源。「资料截至」指来源本身的日期,「最后查核」指我们最近一次重新读取的日期。
本表每项数据亦以机器可读格式发布,并定期自动重新核对,过期会标示出来。 查看原始数据
| 字段 | 数值 | 来源 | 资料截至 | 最后查核 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Market cap rank | #106 | CoinGecko | 2026-10-18 | 2026-10-18 | 查看 |
| Market cap | $574M | CoinGecko | 2026-10-18 | 2026-10-18 | 查看 |
| Fully diluted valuation | $728M | CoinGecko | 2026-10-18 | 2026-10-18 | 查看 |
| All-time high | $1.20 (2024-03-15), 94% below | CoinGecko | 2026-10-18 | 2026-10-18 | 查看 |
| All-time low | $0.0295 (2026-06-06) | CoinGecko | 2026-10-18 | 2026-10-18 | 查看 |
| Circulating supply | 7.87B PYTH (78.7% of max supply) | CoinGecko | 2026-10-18 | 2026-10-18 | 查看 |
| Maximum supply | 10.00B PYTH | CoinGecko | 2026-10-18 | 2026-10-18 | 查看 |
| CoinUnited product | Perpetual Futures - synthetic price exposure; no coin custody and no on-chain, staking or governance rights. Leverage available, with liquidation risk. Trades 24/7. | CoinUnited product terms | — | — | — |
免责声明与参考资料
重要风险提示
本平台所提供的所有 Pyth Network 价格预测与分析内容,均仅供参考与教育用途, 不构成任何形式的财务建议、投资推荐或操作指导。
加密货币市场波动剧烈、难以预测,过往表现不代表未来结果。所展示的预测基于数学模型、历史数据分析与多项技术指标,但无法涵盖突发市场事件、监管变化或其他外部因素。
用户在做出任何投资决策前,应自行进行充分研究,并咨询具有专业资质的金融顾问。平台开发方与运营方不对因依赖所提供信息而造成的任何财务损失或其他后果承担责任。
加密资产投资风险极高,可能导致全部本金损失。
方法论概览
我们的 Pyth Network 价格预测采用多因子分析方法,结合以下核心模块:
- 技术分析(移动平均线、振荡指标、图表形态)
- 机器学习模型(LSTM 神经网络、回归模型)
- 链上数据指标(交易量、活跃地址、交易所流量)
- 情绪分析(社交媒体、新闻动态、大众情绪)
- 宏观因素(通胀、利率、与传统市场的相关性)
上次方法论审阅时间: