热门标签

登1登2登3代理:联博开奖(www.326681.com)_Paradigm:若何使用链上数据举行战略研究?

时间:3周前   阅读:10   评论:1

登1登2登3代理www.hg108.vip)实时更新发布最新最快最有效的登1登2登3代理网址,包括新2登1登2登3代理手机网址,新2登1登2登3代理备用网址,皇冠登1登2登3代理最新网址,新2登1登2登3代理足球网址,新2网址大全。

,

原文题目:《Using On-Chain Data for Policy Research: Part 1》

原文作者:Brendan Malone,Paradigm

原文编译:Kxp,BlockBeats

I. 弁言

Crypto 政策在制订时很少会用到真实且细化的数据,缘故原由主要有以下三点:

1. 新兴手艺领域的相关政策大多还停留在理论及定性剖析层面,早期阶段很少会使用到数据。

2. 只管链上数据所有开放透明,但要想接见这些数据人们需要在短期内完成大量事情(即直接从区块链提取原始数据),即便对于 Crypto 原生从业者来说也是云云。

3. 区块链「取证」公司和数据供应商有少量的数据产物,但它们都不具备天真性/可定制性,也不能知足经济/金融研究职员的需求。

许多现代经济学和金融学研究职员错过了将工具应用于 Crypto 数据剖析的时机。从设计上讲,Crypto 可以向任何人提供细化数据,但大部门政策在制订时仍依赖于 CoinMarketCap 等外部预聚适时间序列数据源,而不是直接从数据源获取数据,这又是什么缘故原由导致的呢?

正如政策制订者可以查询美国每家主要银行的资产欠债表,并逐秒考察消费者存款的转变一样,他们也可以绝不艰辛地查看整个 Ethereum 生态系统的 Stablecoin 刊行情形,但大多数剖析 Stablecoin 的政策文件却接纳了一种探讨假设事宜的剖析方式。

我将在本篇中详细阐释以下几点内容,希望可以对想要使用链上数据的政策研究职员有所辅助:

· 链上数据的获取方式

· 链上数据所接纳的结构

· 提取和使用链上数据的几个基本工具

在随后的文章中,我将探讨若何使用这里网络的数据来判断 Crypto 市场的走势。同时,我将在末尾宣布可供免费使用的数据和代码。通过说明若何在区块链中查询数据,我希望向人人展示 Crypto 的开放性可以为数据决议开拓的新方式。

若是您就职于一家羁系机构或研究机构,并在获取 Crypto 数据时遇到了难题,迎接与我们取得联系分享你的想法,领会 Paradigm 可以为您提供哪些辅助。

II. 链上数据获取方式

一样平常来讲,数据网络事情应集中在一个区块链(Ethereum)及特定项目的子集上,这些项目主要是以美元计价、法币支持的 Stablecoin,详细包罗 USDC、Tether、Binance USD、Pax Dollar 和 Gemini Dollar。该方式普遍适用于链上数据,即便你想确立一个差其余数据集。

Etherscan 这类区块浏览器异常适用于查看生意快照以及网络特定智能合约的信息,但凭证我的履历,它们却不太能用于天生大型数据集。在网络和处置原始数据时,你基本上有两个选择:(1)在内陆运行一个完整的节点,或(2)查询已经从链上直接写入原始数据的数据库。第一种方式对于专业手艺和盘算资源的要求对照高,而第二种方式则只需要基本的 SQL 和 Python 手艺就可以实现,以是这里我们将接纳第二种方式。

Dune 和谷歌云平台(GCP)的 BigQuery 有最新的链上数据,这些数据都以表格的形式存储在数据库中,研究职员可使用 SQL 下令对其举行查询。Dune 还提供免费的数据库,不外其速率较慢,而且另有些局限性,但它异常适合于 A/B 测试的数据查询,也有助于你熟悉数据库的运行模式,尤其是对于那些不善于使用 SQL 查询关联数据库的人。BigQuery 虽然加倍天真快捷,但谷歌会对盘算资源收费,以是其价钱也相对昂贵。我在第一次处置数据时,为了节约用度,我会先在 Dune 中测试查询语句,然后再将其输入 GCP 中运行。在大多数情形下,这种方式都能起到很好的效果(另有一点值得注重的是,Dune 的 Crypto 表格数目至少是 GCP 的 100 倍,包罗一些用户天生、预先整理过的高质量 Crypto 表格。相比之下,GCP 中的数据大多是原始区块或生意。Dune 也有一些异常利便的内置数据可视化工具,值得单独购置。)

III. 链上数据结构

要回覆这个问题,你首先需要搞清晰自己处置数据的目的。对于这个测试案例,我决议为主要的法定支持 Stablecoin 确立一个大型的时间序列数据集,并考察一些特定的行为: 铸币(即刊行 Stablecoin),销毁 (即住手流通 Stablecoin) 和转移。我之以是选择以这种方式举行研究,是由于政策制订者和学者现在最为关注法定支持的 Stablecoin,以是这些数据在短期内可能相当有用。

以美元计价的几大 Stablecoin 都接纳了 ERC-20Token 尺度。顾名思义,ERC-20 是一种在 Ethereum 上使用智能合约确立 Token 的尺度化方式。若是你把区块链明白为一个伟大的去中央化 Excel 表格,那么智能合约就类似于 Excel 函数。在函数中输入参数之后,它将使用其内置逻辑发生一个特定的输出效果(例如,MAX 函数就是用来输出所输入参数中的最大值)。

我们可以使用智能合约的 Ethereum 地址来对它们举行定位,这些地址是区块链数据结构中的唯一标识符:

· USDC

· Tether USD

· Binance USD

· Pax Dollar

· Gemini Dollar

与 API 类似,智能合约也是可以重复使用的程序。每次智能合约获得互动指令时,都市发生该互动的纪录,并由 Ethereum 协议以日志的形式纪录在区块链上,而这些日志则组成了智能合约流动的可靠信息泉源。

当智能条约执行一个特定函数时,例如销毁 ERC-20 Stablecoin 以将其从流通中移除,该函数及其参数将作为生意日志纪录在区块链上。

在下面的生意中,USDC Stablecoin 的刊行商 Circle 销毁了价值 1056.92 美元的 USDC。

,

以太坊高度数据

www.326681.com采用以太坊区块链高度哈希值作为统计数据,联博以太坊统计数据开源、公平、无任何作弊可能性。联博统计免费提供API接口,支持多语言接入。

,

若是你切换到「日志」标签,你就可以查看生意事宜日志,响应的字段为

· 地址:智能合约的合约地址。USDC Stablecoin 的合约地址是0xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48

· 名称:智能合约执行的函数,以及该函数中的参数。在这里,智能合约正在挪用销毁函数,该函数吸收的参数指定了所销毁币的发送地址(例如燃烧池,必须是 Ethereum 地址)和销毁币的数目(其金额必须是小于 256 位的无符号整数)。

Etherscan 的输出效果还会显示主题和数据字段,这些字段包罗了我们在剖析生意时需要剖析的大部门相关信息。

· Topic0 是函数署名的哈希值。从本质上讲,它会将函数及其参数经由单向算法获得一个唯一的函数哈希值。Ethereum 使用的是 Keccak-256 哈希函数,当你通过 Keccak-256 算法输入函数署名时,它总是会发生相同的哈希值,以是任何时刻该哈希值泛起在日志中,你都能确信是挪用了统一个函数。

· Topic1 是销毁函数的一个索引参数。在这里,Topic1 是销毁的 Token 被发往的地址。(注重:若是销毁函数有更多的参数,这些参数将作为分外的主题泛起)

· 这里的数据字段示意所销毁 Token 的数目。

既然我们已经领会了链上数据的基本结构,就可以最先从 Dune 和 GCP 中提取数据了。

IV. 提取并处置链上数据的基本工具

如前所述,在这个例子中,我选择从现有数据库中提取链上数据,而不是接见 Ethereum 网络上的流动节点。为了便于明白,我使用 SQL 从 GCP 提取了大量原始数据表格,然后在 Python 中使用 pandas 库对其举行整理。

当我们从 GCP 提取表格时,我们将使用 BigQuery,它储存有许多 Ethereum 的数据表,如下图左边一栏所示。当你点击一个表格时,响应的数据库模式就会泛起,就如下图中的 ethereum.logs 表。与此同时,其中涉及的地址、数据和主题都市纪录到日志数据中去。

下图中的查询语句将用于提取日志表中涉及与 USDC、Tether USD、Binance USD、Pax Dollar 或 Gemini Dollar 合约互动的所有纪录。除了 ethereum.logs 中的信息外,一些分外的信息也很有用,以是我还合并了 ethereum.block 表中的数据,其中涵盖了 Gas 费等信息。

获得的表格可以直接由 Python 读取,并借助 pandas 数据框架细分为以下字段:

· log_index

· transaction_hash

· transaction_index

· address

· data

· topics

· block_timestamp

· block_number

· block_hash

· number

· miner

· size

· gas_limit

· gas_used

· base_fee_per_gas

这些字段中的大多数都可以直接使用,不外第三节中讨论的主题字段需要用 Python 举行一些分外的整理,以便将其分成多列。

V. 结语

这篇文章使用的是 Ethereum 的日志数据,同样的方式也可以用来接见链上的种种数据。Python 和 SQL 是大多数经济学家和政策制订者所熟悉的工具,它们可以施展很大作用。与传统金融相比,Crypto 更具透明度。这样一来,研究职员就可以行使实时数据来说明金融系统的运作方式,并实时控制住可能泛起的风险。

查看更多

上一篇:Computex 2022 :高通预告 Nuvia 设计的运算平台 2022 年开始提供样品,终端装置 2023 年问世 #chrome os (177686)

下一篇:京城 迎宾私窦

网友评论

  • 2022-11-08 00:02:44

    KUALA LUMPUR: Earnings of plantation companies will likely have peaked in the first half of this year (1H22) due to record high crude palm oil (CPO) spot average selling prices.发现一篇宝贝文!