过去几个月的熊市环境里，一个问题反复被提起：binance 的领先优势是否被 okx 追近甚至反超？mica 生效后，bybit 和 bitget 是否出现了明显变化？在监管压力之下，hyperliquid 的交易量与 tvl 又有没有受到冲击？
大约三个月前，我们曾基于链上与公开披露数据，对多家中心化交易所（CEX）的交易量与未平仓合约进行了两轮观察：一轮关注交易量（Vol/PoR），另一轮关注未平仓合约（OI/PoR）。当时的结论更接近阶段性快照，能够提供方向，但不足以回答趋势是否持续。
因此，这次我们将时间拉长到 Q2，重新核对一次数据。单次快照可能会受到活动激励、费率调整或短期市场波动影响，而持续追踪更能看出比率究竟是在修复，还是在继续偏离。
这篇文章主要聚焦三件事：
- 用 Q2 数据重新计算 Vol/PoR；
- 重新审视 OI/PoR；
- 将 Q1 与 Q2 对照，观察各平台比率是趋于收敛，还是进一步恶化。
一、衡量标准不变，但基准本身发生了变化
本文延续此前的核心公式：
- Vol/Reserve = 30 天总交易量 ÷ 30 ÷ 核心储备资产（BTC+ETH+USDT+USDC）
- OI/PoR = 未平仓合约总额 ÷ 核心储备资产
基准仍然采用 Hyperliquid，原因与前文一致：其数据透明度与伪造成本相对更高，因此更适合作为横向比较的参照系。
不过，Q2 的 Hyperliquid 本身也在变化，而且表现并不弱。其 TVL 从 48.8 亿美元升至 61.1 亿美元，增幅约 25%；30 天合约交易量从 2,068 亿美元升至 2,377 亿美元，增幅约 15%。由于资金增长快于交易量增长，其基准比率从 1.44x 回落至 1.30x。若再加入 15% 的宽容区间，Q2 的阈值变为 1.49x，而 Q1 的阈值为 1.66x。
这也带来一个自然疑问：阈值下降后，是否会让部分异常平台显得“被高估”了？为避免这个问题，本文所有结论都同时进行了敏感性检验，既采用 Q2 的新阈值，也保留 Q1 的旧阈值 1.66x 进行对照。
二、先看分母：储备规模整体走弱
比率判断的基础是储备规模。以下数据均来自各交易所官网 PoR 页面，采用 2026 年 6 月快照，并统一按 BTC 63,001 美元、ETH 1,769 美元折算。整体可以归纳为三个观察。
第一，储备规模整体在收缩。Binance 下滑 17%，OKX 下滑 21%，Bybit 下滑 29%。这背后有两层因素叠加：一是 BTC 已回落至 63,000 美元区间，PoR 中的币本位资产折算成美元后自然缩小；二是真实资金流出。两者方向基本一致，说明行业整体资金池仍在退潮。
第二，Bitget 的超额储备明显回落。Q1 时，其 BTC 超额储备达到 237%；到 Q2，这一数字降至 156%。这意味着平台自有 BTC 从储备池中撤出了一部分。事件本身未必构成异常，但会直接影响比率分母，因此后续分析需要单独看待。
第三，MEXC 的超额储备基本未动。其 BTC 储备率为 269%，与 Q1 的 270% 几乎一致。但值得注意的是，MEXC 用户实际存入的 BTC 仅为 4,699 枚。对于一家月交易量接近 4,000 亿美元的平台来说，这个用户 BTC 存量并不高。当然，也有观点认为，MEXC 的交易结构更偏向山寨资产，这一现象并非完全无法解释。
数据周期：2026 年 6 月 6 日至 7 月 6 日（30 天）。来源包括各交易所官网 Proof of Reserves、CoinGlass、CoinGecko、DefiLlama。需要说明的是，本文仅对八家交易所进行抽样观察，不代表整个市场的完整份额，结论存在误差空间。
三、Vol/PoR：从交易量维度重新检验
30 天交易量采用 CoinGecko 逐日序列，并按当日 BTC 价格折算。本文使用的基准为 1.30x，对应阈值为 1.49x。
Binance 依旧处在相对稳健的位置。总比率为 0.59x，意味着每 1 美元储备对应约 0.59 美元的日均交易量；合约维度为 0.51x，仍明显低于基准的一半。虽然较 Q1 的 0.44x 有所抬升，但主要是分母缩小 17% 所致，并非交易量本身失控。其现货比率 0.078x，与 Q1 的 0.081x 基本重合，显示平台上仍存在大量沉淀资金，这更符合成熟交易所的常见形态。
OKX 的数据仍然相对干净。其合约比率为 0.93x，总比率为 1.01x，即每 1 美元储备大致对应 1 美元日均交易量。更关键的是，在交叉验证中，其偏差为 0%，是八家平台中一致性最好的一组数据。储备下降 21%，交易量同步回落，分子与分母一同收缩，因此整体比率维持稳定。
HTX 的交易量表现相对健康，总比率为 1.07x，低于阈值。需要补充的是，其自报交易量在交叉验证中高出约五成，但即便下修，比率只会进一步改善，因此不影响交易量维度的判断。HTX 的主要观察点并不在 Vol，而在 OI。
Bybit 目前仍处在线内，总比率为 1.42x，距离阈值仅一步之遥。其储备在本季度下降 29%，是八家中回落幅度最大的之一。当前比率上行，主要是因为分母缩小，而不是分子显著放大。因此，Bybit 更值得关注的是“分母风险”：若储备继续流出，而交易量维持当前水平，下一季度的比率可能会进一步抬升。
KuCoin 在本季度出现了较明显修复。其月度现货交易量从 Q1 的 650 亿美元降至 324 亿美元，接近腰斩；现货比率从 0.98x 回落至 0.536x，合约比率也从 1.27x 降至 0.98x，已经低于链上基准。总比率为 1.52x，仅比阈值高出 0.03，意味着可疑交易量空间大幅收缩。若将 Q1 的现货异常与交易激励活动关联，那么 Q2 数据的回落，确实与此前判断形成呼应。
Bitget 从健康区间滑入灰色地带，但需要拆分原因看。其合约比率由 Q1 的 1.33x 升至 1.68x，总比率达到 1.90x，表面上确实呈恶化趋势。但同时，其 BTC 超额储备从 237% 回落至 156%，说明分母被明显压缩。换言之，比率上升未必完全来自交易量膨胀，也可能部分来自自有资金撤出。交叉验证显示，其交易量可能偏高约三成；若按下修口径重算，合约比率大致可回落至 1.2x 附近，仍在均值区间内。
Gate 在 Q2 的比率上行更为明显。Q1 总比率为 2.03x，Q2 升至 3.25x；合约比率则从 1.75x 提高到 2.77x。更关键的是，平台储备下降了 19%，而交易量并未同步明显回落，这使得比率偏离进一步扩大。
MEXC 的情况则更值得持续观察。Q1 时，其 2.95x 的合约比率可以部分归因于交易激励与零费率活动；到了 Q2，合约比率升至 3.73x，接近基准的三倍。与此同时，其现货比率从 0.81x 降至 0.447x，说明现货端激励的影响可能确实减弱，但高活跃度并未消失，而是更多集中到了合约端。基于现有数据，Q2 的特征已不太像短期活动，而更接近平台自身的交易结构。考虑到用户 BTC 存量仅 4,699 枚，而月度合约交易量达到 3,544 亿美元，这一对比仍然十分突出。
四、OI/PoR：从存量维度再看一遍
交易量反映的是流水，OI 反映的是存量。未平仓合约意味着保证金持续占用，因此相比交易量更难通过短期手段修饰。由于 CoinGlass 的 Q2 季报尚未发布，本文 OI 部分采用 2026-07-04 的实时快照，与 Q1 的季度均值口径并不完全一致，这一点需要提前说明。
基准为 Hyperliquid 的 OI/TVL，即 1.16x（70.9 亿美元 / 61.1 亿美元）。
MEXC 的 OI 已经与 Bybit 接近。其未平仓合约为 96.9 亿美元，Bybit 为 96.4 亿美元；但前者储备约 32 亿美元，后者储备约 99 亿美元。由此算得，MEXC 的 OI/PoR 达到 3.06x，为样本中最高。Q1 时我们曾指出，交易量可以通过低成本方式放大，但 OI 的形成通常需要更真实的保证金支撑。Q2 的数据依然没有缓和这一现象。
Gate 的 OI/PoR 为 2.33x，高于 Q1 的 2.25x，不仅没有收敛，反而继续上升。90.7 亿美元的 OI 对应 39 亿美元核心储备，这意味着平台在极端行情下的压力承受能力仍然值得关注。此前对其清算系统可能面临压力的提醒，在当前数据下依然成立。
KuCoin 与 HTX 则呈现出另一个共同特征：持仓/成交比显著偏高。KuCoin 为 3.74，HTX 为 4.44，即平台上的未平仓合约，需要三到四天的全部成交量才能轮换一遍。对照来看，Binance 为 0.81，Hyperliquid 为 2.35。通常情况下，持仓远高于流水，可能意味着大量长期停留的头寸，也可能意味着 OI 披露口径存在被美化的空间。尤其是 KuCoin，其 OI 维度仍然维持在 2.76x，说明即便交易量端有所回落，存量端压力仍未明显改善。
五、季度对比：Q1 到 Q2 的变化
如果将两个季度放在一起，趋势会更清楚。
可疑交易量环比变化如下：
有人可能会认为，可疑总量从 2,950 亿美元升至 5,190 亿美元，是否主要是因为阈值从 1.66x 降到了 1.49x。答案并不完全如此。即便继续沿用 Q1 的旧阈值 1.66x，MEXC 与 Gate 的可疑量仍分别处于 2,400 亿美元和 1,800 亿美元量级。真正推动这一变化的，更可能是熊市背景下分母持续收缩，而报告交易量并未同步收缩，甚至还有上升迹象。资金在退潮，报表没有同步退潮，比率偏离也因此更清楚地暴露出来。
市场份额三期对比如下：
调整后，前三名平台的真实份额从 75.6% 升至 79.3%。在熊市阶段，市场集中度抬升并不意外。资金通常会优先流向流动性更深、风险认知更稳定的平台，这也是市场退潮期常见的结构变化。
六、RWA 插曲：美股与传统资产热度，能否解释比率上升？
本季度，代币化美股与 RWA 交易在加密交易所中的热度明显上升。MEXC 首页展示的不只是新 meme 资产，还包括 SKHYNIX、KIOXIA、SAMSUNG 等芯片股；Bybit 上线了 TradFi 板块，将黄金、原油、纳指等产品放在显眼位置；Gate 的导航中也出现了 Stocks，与 Polymarket 并列。对于用户而言，在加密交易所交易股票永续、指数或大宗商品，相关成交量都会计入衍生品交易量。
因此，一个合理的疑问是：如果分母只统计 BTC、ETH、USDT、USDC，而分子里混入了美股、黄金等 RWA/TradFi 资产交易量，那么 MEXC 与 Gate 的高比率，是否可能只是受到了资产类别扩张的影响？
为此，我们对两家平台的全部合约行情做了拆分，将股票、指数、贵金属、原油等标的从加密合约中单独区分出来。
可以得到三个观察。
第一，RWA 交易确实存在，但当前规模不足以解释整体偏离。MEXC 确实在推动这条业务线，约有 200 张 RWA 合约，包括美光、闪迪、SK 海力士、爱德万、铠侠，甚至还有 SpaceX 的 Pre-IPO 合约。但全部加总后，仅占其衍生品总量的 4.6%。即便做最极端处理，将这部分交易量完全剔除，其合约比率也只是从 3.73x 降至 3.56x，仍明显高于基准。
第二，RWA 交易中真正贡献量级的并非美股，而是黄金。MEXC 的 RWA 交易量中，黄金类标的（XAU+XAUT）占比超过四成，SPX500 指数位列其后。因此，当前市场上所谓“美股代币化交易火热”，从数据看更接近“贵金属避险交易活跃”。
第三，分母口径确实值得关注，但暂时还不足以颠覆结论。股票永续通常以 USDT 作为保证金，因此它对核心储备的消耗方式与普通合约并无本质区别，现有公式对这类产品并不失真。真正的缺口主要在现货端：例如用户持有的代币化股票，并不会计入 BTC、ETH、USDT、USDC 这四类核心储备。以 Gate 为例，其全口径总储备为 81.8 亿美元，核心口径为 38.8 亿美元，两者差额中包含 GT、山寨币以及部分代币化股票。即便采用更宽松的全口径分母，其总比率仍有 1.55x。
结论：三个关键数字
3.73x——这是 MEXC 在 Q2 的合约交易量/储备比率，Q1 为 2.95x。现货端激励影响减弱，但高活跃度集中到了合约端，平台交易结构的特征更加明显。
3.25x——这是 Gate 在 Q2 的总比率，Q1 为 2.03x。储备下降 19%，而报告交易量未见同步回落，OI 仍明显高于储备规模。
79.3%——这是调整后前三名平台（Binance、OKX、Bybit）的合计真实市场份额，Q1 为 75.6%。在市场退潮阶段，资金集中度进一步提高，头部平台优势仍在强化。
需要强调的是，本文讨论的是公开数据口径下的结构性比较，不构成任何投资或交易建议。对于交易所数据的观察，更适合作为市场风险识别的一部分，而不是单一判断依据。
附录：方法与局限性
数据源调整：Q1 现货采用 Newhedge，衍生品使用 CoinGlass 快照推算；Q2 则统一改为 CoinGecko 的 30 天逐日成交序列，并按当日 BTC 价格折算美元。逐日序列通常比“单日快照 × 30”更平滑，但季度之间的绝对值环比仍需谨慎解读。所有衍生品数据均与 CoinGlass 做了归一化交叉验证：六家平台偏差在 12% 以内，Bitget（+28%）和 HTX（+53%）偏高，正文中已按敏感性原则降低结论强度。
OI 为实时快照：由于 CoinGlass Q2 季报尚未发布，本文 OI 数据采用 2026-07-04 快照，非季度均值，与 Q1 的统计口径存在差异。
PoR 折算价格统一：各家快照日期分布在 6 月 1 日至 30 日之间，本文统一按 BTC 63,001 美元、ETH 1,769 美元折算，不同快照日之间的价格波动会带来一定误差。
披露口径差异：HTX 将稳定币合并为“USDs”口径披露；Gate 的 USDC 位于资产列表第二页，金额为 1.17 亿美元，本文已计入。
基准漂移：Hyperliquid 基准从 1.44x 降至 1.30x，所有超线判断均已使用 Q1 的 1.66x 旧阈值做过敏感性检验。其 30 天数据以 7 月 4 日为准，与交易量窗口存在两日偏差，属于相对保守处理。
RWA/TradFi 分类方法：股票、指数、贵金属、原油类合约依据标的符号规则进行识别，例如 STOCK 后缀及 XAU、SPX、NAS 等，从 CoinGecko 合约行情中分离得到。该分类基于 2026-07-04 单日快照，占比会随行情变化而波动。
储备数据来自平台自我披露：若储备数据存在高估，那么计算得到的比率会偏低，可疑交易量也会被低估。因此，本文估算口径整体偏保守。
