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6张拓扑图揭秘中心化交易所的5种行为

来源 | Hackernoon

编译 | 火火酱

责编 | Carol

出品 | 区块链大本营(blockchain_camp)

中心化交易所可以说是加密资产市场中最难分析的部分之一。虽然加密领域中很多参与者的行为都被透明地记录在分布式账本中,但中心化交易所仍然在很大程度上是脱链操作的,只是将活动的子集发布到相应的区块链上。

毫无疑问,中心化交易所会带来一定程度的不透明性,甚至会对最复杂的分析技术造成挑战。

不过,对中心化交易所行为的分析,可以为加密投资者和交易者带来许多有意思的好处

想象一下,如果你能追踪交易间的大型密码传输,能够预测特定密码资产的大量位置,岂不美哉?然而,所有的这一切都需要了解中心化交易所中的基本模型。

本文作者一直在积极研究真正先进的机器学习模型,帮助我们了解加密领域中包括中心化交易所在内的已知参与者的行为。

尽管机器学习模型已经相当成熟了,但很多时候,我们还是需要依赖以人为中心的数据探索来验证一些结果。

为了应对这一挑战, IntoTheBlock的技术主管 Pablo Biancotto领导实现了一个内部图表浏览器工具,该工具能够将可视化地址交易所以及区块链内的其他已知实体之间的关系行程拓扑图。

让初学者生动且直观地了解中心化交易所中每天都在发生的优雅的模型。

中心化交易初探

要了解中心化加密交易所行为,需要单独或成组地分析一些关键组件,并且在较高层次上概括一些概念。以下是几个有关中心化密码交易所行为的关键组件:

热钱包:热钱包通常是指外部各方参与者和交易所之间的主要沟通方式,可以使用这种钱包来交易加密货币资产。

冷钱包:冷钱包被看作是一种加密资产安全储存的手段。这类钱包通常会持有大量不打算频繁交易的资产。

存款地址:通常是指临时的、用于将资金转入交易所的区块链上地址。这类地址主要用途是方便用户兑换现金流。

取款地址:通常是指临时的、用于从主交易钱包中转移资金的区块链上地址。有时取款地址也可以扮演存款地址的双重角色。

虽然这四个组件代表了中心化交易所链上体系结构的核心,但是要识别它们则需要相当复杂的启发法或机器学习方法。其中有一部分挑战在于这些组件之间的交互模型可能是任意且复杂的,并且不是很好理解。

IntoTheBlock的交易机器学习分类器的帮助下,区块链数据集的可视化探索揭示了一些十分优雅迷人的模型。

可视化区块链中的密码交易

为了更好地理解中心化密码交易所关键组件的行为,我们首先说明一些突出了它们关键交互模式的可视化组件。

1、存款地址将资金转入交易主钱包

密码交换中的主要模型之一,是将资金从存款地址转移到交易主钱包中。下图清楚地说明了该模型,蓝色圆圈表示存款地址,绿色圆圈表示主钱包。需要注意的是,许多个存款地址是如何在单次交易中绑定到主钱包的。

下图表示的是更大范围中的同一模型:

2、主钱包将资金分配到取款地址

中心化交易所中的另一传统模型是将交易发送到取款地址。下图可视化演示了这一模型,橙色圆圈表示取款地址,蓝色圆圈表示主交易钱包。

3、取款地址同时充当存款地址

在某些情况下,取款地址也会充当其他交易的存款地址。该模式的可视化模型如下图。蓝色圆圈表示存款地址,绿色圆圈表示取款地址。

4、交易所间交易

下图表示的是发生在在Poloniex交易所和Binance交易所之间的交易模型:

5、用于提款的共同消费交易

未消费交易输出(UTXO)是存在于比特币、Litecoin或比特币现金等加密货币中的一种重要的模式。从交易所的角度来看,许多交易使用未消费交易输出作为特定交易的输入。

在下面的图中,粉色的小圆圈表示一个未消费输出,与主交易钱包中的资金相结合,以便将资金分配到取款地址。需要注意的是,另一个未消费交易输出(粉红色的大圆圈)会被分配到一个不同的地址。

正如你看到的那样,机器学习高级数据可视化的结合解释了中心化交易所行为中有趣的模型。有时候,聪明的数据可视化会激发人类直觉的魔力,来识别机器学习模型所遗漏的场景。

中心化交易所仍然是加密生态系统的黑匣子之一,但是,机器学习和数据可视化技术将会一点点地帮助我们揭开它们的秘密。

本文分享自微信公众号 - 区块链大本营(blockchain_camp),作者:CSDN App

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-09-20

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