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數字貨幣交易所 淺談鏈上交易哪些數據需要引起重視?

以太坊中約有653萬個區塊,這當中的每一個區塊都包含著有價值的交易數據。我們都知道,以太坊是去一個中心化應用平臺,但是區塊鏈技術并不能實現財富的去中心化。如果你認為,數字貨幣市場中,財富的分布比傳統金融市場更加平等,那么你就大錯特錯了。

事實上,在以太坊中:余額排名前10的地址,持有12.54%的ETH。余額排名前10,000的地址,實際控制著全網83.46%的ETH。??按持有的ETH額度排序,截取了前10,000個地址的持幣數據。第一部分(紅色)代表前10個地址,然后是第11-100個地址,依此類推。截至10月17日,以太坊的總地址數為44,531,241。

盡管如此,經過數據驗證我們發現,ETH仍然屬于莊家控盤指數較低的幣種。

一、為何要做地址分析和分類?

在以太坊上,萬分之二的賬戶,實際控制著83.45%的ETH。這種極高的財富集中度,使追蹤ETH頭部地址變得更有價值。頭部地址的持有方,通常是如下類型:

交易所:人們買賣加密貨幣的(中心化或去中心化的)數字交易中心;

礦池:獨立礦場或挖礦聯盟,通過網絡共享計算能力并分割區塊獎勵;

項目方錢包:Token項目方持有的ETH,通常是眾籌所得的;

投資機構:大量持有ETH,通常在項目早期就已入局,不參與市場化運作;

鯨魚用戶(莊家):擁有大量ETH(或其它Token)的市場推手,常被控故意擺弄價格和操縱市場。

上面這些持有方里,他們各自所擁有的財富,通常分布在許多個以太坊錢包里的。因為通常來說,人們總是傾向于讓自己的資產更難被追蹤。不過,通過跟蹤鏈上轉賬數據,我們仍然可以從中捕捉些蛛絲馬跡。

而想要追蹤頭部地址的鏈上轉賬,有很多原因:投資機構需要能預測價格波動的信號;項目方希望把自己空投到活躍的地址;政府要對某些可疑的區塊鏈活動進行審查;分析研究人員(圖表派)意圖更好地了解區塊鏈上發生的事情。

與傳統金融市場不同,區塊鏈本身是透明的,每一個動作都是可追溯的。在撰寫本文時,以太坊中約有653萬個區塊,這當中的每一個區塊都包含著有價值的交易數據,可用于幫助我們對不同的潛在地址群進行分類(例如:交易所、項目方、大莊…)。

智能地址標注,正是探索的方向之一。我們通過模型訓練和機器學習,標記出交易所、項目方、大戶等特殊錢包,并自動跟蹤它們的鏈上交易動態,從而為用戶提供更及時、準確、有效的信號。

二、如何用鏈上數據識別地址類型?

Consensys作為對以太坊研究最為深入的技術型社區,在幾個月前曾經發布過自己的地址研究成果。他們選擇了地址數據中的如下幾個變量:

發出和接受的交易(橫軸)

當前賬戶余額(縱軸)

所持不同代幣(Token)數(色塊)

該錢包地址里存有的不同類型的代幣。例如,持有50個MANA和30個AE,會被算作持有2個不同代幣(Token)。

這些變量代表著賬戶的資產和動向,其價值是非常重要的。

以太坊的頭部ETH持有者中存在非常多樣化的類型。頻繁發起交易的,往往不是交易的接收者,反之亦然。大部分ETH的頭部持有者,交易并不活躍。同時持有大量不同Token地址的人,更多在單方面地發起或接收交易。

然而,以上的研究,還不能呈現出數據與地址類型之間的關聯性。于是,我們又抓取了在Etherscan等區塊瀏覽器中,已經被標注為交易所、礦場和項目方的地址,觀察和比對它們的數據表現。

這一次,我們找到了不同地址群之間的明顯區別。

以太坊上的地址類型及特點

項目方:錢包里有更高的代幣金額,但持有的Token種類較少;

交易所:發出和接收的交易都非常多,且大多持有許多不同的代幣;

礦場:大量地發出交易,且每筆交易的金額都極小。

這三種賬戶類型間的獨特性非常顯著,又合乎邏輯。礦場獲得了大量獎勵并向礦工發送交易;?項目方持有著他們的資產;?大量的散戶通過交易所來買賣ETH和各種其它數字貨幣。

我們可以將以上發現概括成由鏈上指標組合成的用戶模型,這將使我們能夠更容易地識別未標記的地址。?目前,在BTCBTC和ETH主網上,已經識別了150+家交易所的80+萬個地址,和200+萬個有關鍵交易行為的地址。通過對這些交易所地址的跟蹤監測,實現了對高額BTC、ETH進出交易所行為的實時監測。

其中,大量主流幣密集流入交易所的信號,尤其值得重視。通過該信號提醒預警,用戶可以規避一定的投資風險。

三、更多的研究

除了以上數據,另一個有價值的方向是:不同類型的用戶是如何調用合約的。

項目方、礦場、中心化交易所、去中心化交易所甚至投資機構,在調用合約的頻次、使用方法等方面都有不同。

未來,基于鏈上數據的探索是無限的。?例如,通過查驗交易所的互動指標,可以更好地跟蹤“搬磚”賬戶;通過分析從創世區塊和地址中的財富累積模式,來觀察早期投資者活動;通過對活躍地址數的分析,研究項目的發展現狀……對這些數據和信息的關聯性研究,將允許我們進一步區分和確認不同的地址類型。

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