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数字货币交易所 浅谈链上交易哪些数据需要引起重视?

以太坊中约有653万个区块,这当中的每一个区块都包含着有价值的交易数据。我们都知道,以太坊是去一个中心化应用平台,但是区块链技术并不能实现财富的去中心化。如果你认为,数字货币市场中,财富的分布比传统金融市场更加平等,那么你就大错特错了。

事实上,在以太坊中:余额排名前10的地址,持有12.54%的ETH。余额排名前10,000的地址,实际控制着全网83.46%的ETH。  按持有的ETH额度排序,截取了前10,000个地址的持币数据。第一部分(红色)代表前10个地址,然后是第11-100个地址,依此类推。截至10月17日,以太坊的总地址数为44,531,241。

尽管如此,经过数据验证我们发现,ETH仍然属于庄家控盘指数较低的币种。

一、为何要做地址分析和分类?

在以太坊上,万分之二的账户,实际控制着83.45%的ETH。这种极高的财富集中度,使追踪ETH头部地址变得更有价值。头部地址的持有方,通常是如下类型:

交易所:人们买卖加密货币的(中心化或去中心化的)数字交易中心;

矿池:独立矿场或挖矿联盟,通过网络共享计算能力并分割区块奖励;

项目方钱包:Token项目方持有的ETH,通常是众筹所得的;

投资机构:大量持有ETH,通常在项目早期就已入局,不参与市场化运作;

鲸鱼用户(庄家):拥有大量ETH(或其它Token)的市场推手,常被控故意摆弄价格和操纵市场。

上面这些持有方里,他们各自所拥有的财富,通常分布在许多个以太坊钱包里的。因为通常来说,人们总是倾向于让自己的资产更难被追踪。不过,通过跟踪链上转账数据,我们仍然可以从中捕捉些蛛丝马迹。

而想要追踪头部地址的链上转账,有很多原因:投资机构需要能预测价格波动的信号;项目方希望把自己空投到活跃的地址;政府要对某些可疑的区块链活动进行审查;分析研究人员(图表派)意图更好地了解区块链上发生的事情。

与传统金融市场不同,区块链本身是透明的,每一个动作都是可追溯的。在撰写本文时,以太坊中约有653万个区块,这当中的每一个区块都包含着有价值的交易数据,可用于帮助我们对不同的潜在地址群进行分类(例如:交易所、项目方、大庄…)。

智能地址标注,正是探索的方向之一。我们通过模型训练和机器学习,标记出交易所、项目方、大户等特殊钱包,并自动跟踪它们的链上交易动态,从而为用户提供更及时、准确、有效的信号。

二、如何用链上数据识别地址类型?

Consensys作为对以太坊研究最为深入的技术型社区,在几个月前曾经发布过自己的地址研究成果。他们选择了地址数据中的如下几个变量:

发出和接受的交易(横轴)

当前账户余额(纵轴)

所持不同代币(Token)数(色块)

该钱包地址里存有的不同类型的代币。例如,持有50个MANA和30个AE,会被算作持有2个不同代币(Token)。

这些变量代表着账户的资产和动向,其价值是非常重要的。

以太坊的头部ETH持有者中存在非常多样化的类型。频繁发起交易的,往往不是交易的接收者,反之亦然。大部分ETH的头部持有者,交易并不活跃。同时持有大量不同Token地址的人,更多在单方面地发起或接收交易。

然而,以上的研究,还不能呈现出数据与地址类型之间的关联性。于是,我们又抓取了在Etherscan等区块浏览器中,已经被标注为交易所、矿场和项目方的地址,观察和比对它们的数据表现。

这一次,我们找到了不同地址群之间的明显区别。

以太坊上的地址类型及特点

项目方:钱包里有更高的代币金额,但持有的Token种类较少;

交易所:发出和接收的交易都非常多,且大多持有许多不同的代币;

矿场:大量地发出交易,且每笔交易的金额都极小。

这三种账户类型间的独特性非常显著,又合乎逻辑。矿场获得了大量奖励并向矿工发送交易; 项目方持有着他们的资产; 大量的散户通过交易所来买卖ETH和各种其它数字货币。

我们可以将以上发现概括成由链上指标组合成的用户模型,这将使我们能够更容易地识别未标记的地址。 目前,在BTCBTC和ETH主网上,已经识别了150+家交易所的80+万个地址,和200+万个有关键交易行为的地址。通过对这些交易所地址的跟踪监测,实现了对高额BTC、ETH进出交易所行为的实时监测。

其中,大量主流币密集流入交易所的信号,尤其值得重视。通过该信号提醒预警,用户可以规避一定的投资风险。

三、更多的研究

除了以上数据,另一个有价值的方向是:不同类型的用户是如何调用合约的。

项目方、矿场、中心化交易所、去中心化交易所甚至投资机构,在调用合约的频次、使用方法等方面都有不同。

未来,基于链上数据的探索是无限的。 例如,通过查验交易所的互动指标,可以更好地跟踪“搬砖”账户;通过分析从创世区块和地址中的财富累积模式,来观察早期投资者活动;通过对活跃地址数的分析,研究项目的发展现状……对这些数据和信息的关联性研究,将允许我们进一步区分和确认不同的地址类型。

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