Понедельник , 24 января 2022
Home / Аналитика / Моделирование метрик кошелька

Моделирование метрик кошелька

Адресок (либо «учётная запись») — это самая близкая вещь к понятию физического лица в общественном блокчейне. Он похож на банковский счёт: на нём хранятся криптоактивы, он может принадлежать одному либо нескольким людям, и люди могут обладать несколькими из их. В криптотранзакции несколько адресов ведут взаимодействие вместе, переводя средства меж собой.

Сначала базисная аналитика, таковая как подсчёт количества адресов, активных за один денек, либо количество неповторимых адресов, на которых находятся криптоактивы, были лучшими доступными показателями для оценки использования сети. Но недочеты этого обычного способа были стремительно увидены: он переоценивает активность, исходящую от больших сервисов, таковых как биржи, сервисы азартных игр и остальных больших юзеров общественных блокчейнов. Это в особенности видно на блокчейне Биткойна и остальных биткойноподобных активов, которые не стимулируют юзеров повторно применять один и этот же адресок: одна биржа может применять миллионы адресов.

Эвристика была разработана для того, чтоб попробовать сгруппировать адреса, принадлежащие одному и тому же субъекту сети, совместно. Адреса, принадлежащие одному и тому же субъекту сети, образуют так именуемый «кошелёк». Физические лица всё ещё могут обладать несколькими кошельками, но это еще наименее возможно, чем владение несколькими адресами.

Самая мощная эвристика кластеризации адресов для Биткойна именуется эвристикой с общими входами. Это было понятно Сатоши Накамото, так как он упоминает о этом в Белоснежной книжке Биткойна: «Некие связи как и раньше неминуемы при транзакциях с несколькими входами, которые непременно демонстрируют, что их входы принадлежали одному и тому же обладателю». Эту эвристику также время от времени именуют эвристикой на основании общих входов либо совместного расходования.

Биткойн-транзакция создаёт выходы и растрачивает прошлые выходы (также именуемые входами):

В этом примере транзакции расходуются 2 входа и создаются 2 выхода. Эвристика с общими входами гласит нам о том, что все адреса, которые употребляются в качестве входов одной транзакции, контролируются одним и этим же субъектом сети и принадлежат одному и тому же кошельку. В случае данной для нас транзакции адреса 3MgkQfN… и 3FqqSuB…, возможно, принадлежат одному и тому же кошельку (либо, иными словами, принадлежат одному и тому же физическому лицу либо субъекту сети).

Есть много остальных эвристик, которые были придуманы за эти годы, но эвристика с общими входами остаётся самой мощной. Как и в случае хоть какой эвристики, снижающей конфиденциальность, было придумано огромное количество способов, чтоб обойти этот вид анализа. Более известным из их является CoinJoin, где несколько юзеров делают транзакцию с входами, принадлежащими любому из их (подробнее о ограничениях метрик кошелька ниже).

Техники кластеризации кошельков также делают новейший набор заморочек для вычисления метрик сетевых данных. Одно из правил, которые мы применяем к нашим метрикам, состоит в том, что ни одна метрика не обязана включать познания, которые были известны опосля того денька, для которого она была рассчитана.

Это в особенности проблематично для кошельков, в особенности в BTC, так как информация о том, что несколько адресов принадлежат одному кошельку, обычно раскрывается, когда с адресов снимаются средства, спустя длительное время опосля того, как они были зачислены впервой.

Потому, когда мы вычисляем количество кошельков на определённый денек, мы используем лишь ту информацию, которая была бы известна в то время. Это приводит к завышению фактического количества кошельков, но с течением времени делает подсчёт наиболее понятным и прогнозируемым.

Этот эффект отражён на приведённом ниже графике. Подсчёт количества кошельков с будущими познаниями для прошедших данных даёт четкие числа в прошедшем, но также даёт схожие данные в качестве нашей методологии при ежедневных вычислениях.

Используя познания с середины марта 2014 года, сделалось ясно, что почти все адреса из ранешней истории Vertcoin принадлежали ограниченному кругу юзеров, но в то время это было нереально выяснить, потому наша метрика не учитывает это.

Кандидатурой было бы пересчитывать все метрики кошелька любой денек, чтоб включить все доступные познания. Но в связи с требуемым объёмом вычислений это пока не вариант.

Этот эффект более приметен для метрик, учитывающих баланс (к примеру, кошельки, содержащие >= 100 BTC), но на метрики активных кошельков он влияет меньше.

Исследование метрик кошелька для того, чтоб лучше осознавать внедрение и владение BTC

Как дискуссировалось выше, активные адреса будут иметь тенденцию к превышению числа неповторимых юзеров Биткойна, так как физические лица, обычно, контролируют несколько адресов. На приведённой ниже диаграмме представлены каждодневные активные адреса в сопоставлении с каждодневными активными кошельками. Как и ожидалось, количество активных адресов, обычно, превосходит количество каждодневных активных кошельков приблизительно в 2 раза. На прошлой недельке в среднем раз в день насчитывалось приблизительно полмиллиона активных кошельков по сопоставлению с приблизительно миллионом активных адресов любой денек.

Раз в день активные биткойн-кошельки и адреса. : Coin Metrics Network Data Charts

Метрики кошелька обеспечивают наилучшее представление о количестве неповторимых юзеров Биткойнов, но не непременно должны интерпретироваться как неповторимые юзеры. Кластеры адресов как и раньше могут принадлежать таковым субъектам сети, как биржи, которые раз в день упрощают работу огромному количеству различных юзеров.

Читайте также:  Раз в день около 2 000 биткойнов покидают централизованные биржи

Метрики кошелька также предоставляют ещё один объект для исследования распределения владения BTC, которое мы не так давно уже обсуждали. На приведённых ниже графиках показана толика от общего объёма предложения Биткойна, принадлежащего кошелькам и адресам разных размеров.

Распределение предложения Биткойна по балансам кошельков. : Coin Metrics Formula Builder

Распределение предложения Биткойна по балансам адресов. : Coin Metrics Formula Builder

Соотношение меж размером адреса и размером кошелька аналогично, но большие кошельки, удерживающие наиболее 10 тыс. BTC, контролируют несколько огромную долю предложения по сопоставлению с адресами с наиболее 10 тыс. BTC. Возможно, это отражает то, что адреса больших субъектов сети, таковых как биржи, объединены в кошельки. Принципиально отметить, что эвристика кластеризации быть может подвержена свёртыванию в так именуемые «суперкластеры», возникающие в итоге слияния нескольких больших кошельков. Это одна из обстоятельств, по которой очень принципиально осознавать ограничения метрик кошелька.

Ограничения и предстоящее исследование

Эвристика с общими входами является отлично зарекомендовавшим себя способом кластеризации адресов, и прошлые исследования данной для нас методологии демонстрируют её очень высшую эффективность (PDF, англ.). Но, как и в хоть какой эвристике, существует определённая степень неопределённости, которую нужно осознавать.

Для начала, существует возможность неверных срабатываний, возникающих в итоге микширования монет. Как описано ранее, транзакции CoinJoin разрешают отдельным сторонам проводить транзакции совместно, используя общие входы. Для постороннего наблюдающего нереально найти принадлежность микшированных монет нескольким сторонам. В итоге блокчейн-обозреватели, такие как Coin Metrics, обманываются, думая, что все эти юзеры образуют единый кошелёк. Тем не наименее принятие мер по борьбе с кластеризацией кошельков, таковых как CoinJoin, остаётся незначимым, и по неким оценкам составляет около 5% каждодневных транзакций.

Микширование монет — это единственный метод, в каком неверные срабатывания употребляют эвристику с общими входами, но вызывают беспокойство ложноотрицательные результаты, т. е. кластеры адресов, которые методология не может идентифицировать. На самом базисном уровне юзеры, которые просто избегают совместного расходования с наиболее чем одним адресом, которым они управляют, не будут группировать свои адреса в кошельке из-за отсутствия ончейн-информации.

На метрики кошелька также может воздействовать относительная распространённость повторного использования адресов. В Белоснежной книжке Биткойна Сатоши не советует повторно применять адреса, советуя, что “в качестве доп брандмауэра для каждой транзакции следует применять новейшую пару ключей, чтоб они не были соединены с общим обладателем”. Невзирая на это, ончейн-данные демонстрируют, что почти все юзеры Биткойна в истинное время нередко повторно употребляют адреса, причём, по недавнешним оценкам, до 35% неповторимых биткойн-адресов в денек использовались ранее. Повторное внедрение адресов увеличивает эффективность эвристики общих входов за счёт сохранения инфы о кошельке по мере появления новейших транзакций.

Но даже если новейшие адреса будут употребляться почаще, внедрение доборной эвристики может привести к постепенному улучшению метрик биткойн-кошелька. Некие исследователи предложили группировать вновь сгенерированные адреса конфигураций (PDF, англ.) с входным адресом (адресами). Эта эвристика подразумевает, что новейший адресок связан с группой входов как адресом разового конфигурации. Но выгоды следует сопоставлять с затратами, так как это может привести к возникновению ещё 1-го вектора неверных срабатываний. Если ложноположительный показатель будет очень высочайшим, с течением времени все кошельки соединятся вместе. Внедрение эвристики с наиболее высочайшими показателями неверных срабатываний также просит внедрения новейших эвристик для противодействия сиим случайным слияниям, что существенно наращивает сложность методологии.

В конце концов, метрики кошелька могут быть расширены до блокчейнов на базе учётных записей с внедрением других эвристик (эвристика с общими входами имеет смысл лишь блокчейна на базе UTXO). В недавнешнем исследовании о кластеризации адресов Эфириума (PDF, англ.)  предлагалась эвристика, основанная на биржевых адресах депозитов и эйрдропах токенов.

Когда юзеры желают завести токены ETH либо ERC-20 на биржу, биржа нередко просит юзера выслать свои средства на “адресок депозита”, который она контролирует. Адреса депозитов обычно создаются для всякого клиента, потому несколько адресов, отправленных на один и этот же адресок депозита, быстрее всего, контролируются одним и этим же юзером. Это показано на рисунке ниже:

: F. Viktor, «Эвристика кластеризации адресов для Эфириума», 2020 г.

Иная эвристика быть может базирована на эйрдропах токенов. Эвристика подразумевает, что юзеры, которые контролируют несколько пригодных адресов, будут соединять воединыжды свои эйрдроп-токены в один адресок для удобства управления.

: F. Viktor, «Эвристика кластеризации адресов для Эфириума», 2020 г.

Но это активные области исследовательских работ с разной степенью эффективности.

В конечном счёте, метрики кошелька употребляют сильную эвристику, чтоб обеспечить наиболее чёткое представление о настоящем количестве субъектов сети, использующих блокчейн. Но принципиально осознавать структуру этих метрик и их ограничения. Метрики кошелька могут иметь принципиальные экономические и социальные последствия, так как могут быть применены для наилучшего осознания распределения предложения монет. Но любые результаты должны учесть аспекты ончейн-данных, в особенности по мере того, как юзеры динамически приспосабливаются к способам кластеризации.

ПОНРАВИЛАСЬ НОВОСТЬ: Моделирование метрик кошелька — поделись ссылкой на НАШ веб-сайт

About Adminer

Check Also

Дежавю | ончейн-прогноз

Вилли Ву опять тут! Оценка ситуации на рынках BTC и ETH и прогноз по ним …

Добавить комментарий