Mô hình: Làm cách nào để sử dụng dữ liệu trên chuỗi cho nghiên cứu chiến lược?
Tiêu đề gốc: "Sử dụng dữ liệu trên chuỗi để nghiên cứu chính sách: Phần 1"
Tác giả gốc: Brendan Malone, Paradigm
Bản tổng hợp gốc: Kxp, BlockBeats
I.Giới thiệu
Các chính sách về tiền điện tử hiếm khi sử dụng dữ liệu thực tế và chi tiết khi xây dựng, chủ yếu vì ba lý do sau:
1. Hầu hết các chính sách liên quan trong lĩnh vực công nghệ mới nổi vẫn còn ở mức độ lý thuyết và phân tích định tính, dữ liệu hiếm khi được sử dụng trong giai đoạn đầu.
2. Mặc dù dữ liệu trên chuỗi đều công khai và minh bạch, nhưng để truy cập được dữ liệu này, mọi người cần phải hoàn thành rất nhiều công việc trong thời gian ngắn thời gian (nghĩa là trích xuất dữ liệu gốc trực tiếp từ dữ liệu blockchain), ngay cả đối với những người thực hành tiền điện tử bản địa.
3. Các công ty “điều tra” blockchain và nhà cung cấp dữ liệu có một số lượng nhỏ sản phẩm dữ liệu, nhưng không có sản phẩm nào trong số đó linh hoạt/có thể tùy chỉnh và cũng không thể đáp ứng nhu cầu của nhà nghiên cứu kinh tế/tài chính.
Nhiều nhà nghiên cứu tài chính và kinh tế hiện đại bỏ lỡ quan điểm áp dụng các công cụ vào cơ hội phân tích dữ liệu tiền điện tử. Theo thiết kế, Crypto có thể cung cấp dữ liệu chi tiết cho bất kỳ ai, nhưng hầu hết việc phát triển chính sách vẫn dựa vào các nguồn dữ liệu chuỗi thời gian được tổng hợp trước bên ngoài như CoinMarketCap, thay vì lấy dữ liệu trực tiếp từ nguồn dữ liệu.
Giống như các nhà hoạch định chính sách có thể truy vấn bảng cân đối kế toán của mọi ngân hàng lớn của Hoa Kỳ và xem từng giây một Họ có thể dễ dàng quan sát những thay đổi trong tiền gửi của người tiêu dùng, họ có thể xem việc phát hành Stablecoin trên toàn hệ sinh thái Ethereum, nhưng hầu hết các tài liệu chính sách phân tích Stablecoin đều áp dụng phương pháp phân tích khám phá các sự kiện giả định.
Tôi sẽ giải thích chi tiết những điểm sau trong bài viết này. Tôi hy vọng nó có thể giúp ích cho những người muốn sử dụng Các nhà nghiên cứu chính sách về dữ liệu trên chuỗi có thể hữu ích:
· Cách lấy dữ liệu trên chuỗi
· Cách lấy dữ liệu trên chuỗi
· Cấu trúc được sử dụng bởi dữ liệu trên chuỗi
· Một số công cụ cơ bản để trích xuất và sử dụng dữ liệu trên chuỗi
Trong các bài viết tiếp theo, tôi sẽ khám phá cách sử dụng dữ liệu được thu thập ở đây để xác định hướng đi của thị trường Tiền điện tử. Trong thời gian chờ đợi, tôi sẽ đăng dữ liệu và mã sử dụng miễn phí ở cuối. Bằng cách minh họa cách truy vấn dữ liệu trong chuỗi khối, tôi hy vọng cho thấy tính mở của tiền điện tử có thể mở ra những cách thức mới để đưa ra quyết định với dữ liệu như thế nào.
Nếu bạn làm việc cho một cơ quan quản lý hoặc tổ chức nghiên cứu và gặp phải vấn đề khi lấy dữ liệu về tiền điện tử. Khó khăn , vui lòng liên hệ với chúng tôi để chia sẻ suy nghĩ của bạn và tìm hiểu cách Paradigm có thể giúp bạn.
II.Phương pháp thu thập dữ liệu trên chuỗi
Nói chung, nỗ lực thu thập dữ liệu nên tập trung vào một blockchain (Ethereum) và một tập hợp con cụ thể của các dự án chủ yếu có mệnh giá bằng USD. Stablecoin được định giá và hỗ trợ bằng tiền hợp pháp, bao gồm USDC, Tether, Binance USD, Pax Dollar và Gemini Dollar. Cách tiếp cận này có thể áp dụng rộng rãi cho dữ liệu trên chuỗi, ngay cả khi bạn muốn tạo một tập dữ liệu khác.
Các trình khám phá khối như Etherscan rất lý tưởng để xem ảnh chụp nhanh giao dịch và thu thập thông tin về các hợp đồng thông minh cụ thể. , nhưng theo kinh nghiệm của tôi, chúng ít hữu ích hơn trong việc tạo các tập dữ liệu lớn. Khi thu thập và xử lý dữ liệu thô, về cơ bản, bạn có hai tùy chọn: (1) chạy toàn bộ nút cục bộ hoặc (2) truy vấn cơ sở dữ liệu trong đó dữ liệu thô được ghi trực tiếp từ chuỗi. Phương pháp đầu tiên yêu cầu kỹ năng chuyên môn và tài nguyên máy tính tương đối cao, trong khi phương pháp thứ hai chỉ yêu cầu các kỹ năng SQL và Python cơ bản để thực hiện, vì vậy ở đây chúng ta sẽ sử dụng phương pháp thứ hai.
Dune và BigQuery của Google Cloud Platform (GCP) có dữ liệu trực tuyến mới nhất. Họ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu dưới dạng bảng và các nhà nghiên cứu có thể truy vấn chúng bằng các lệnh SQL. Dune cũng cung cấp một cơ sở dữ liệu miễn phí, tuy nhiên tốc độ chậm hơn và một số hạn chế, tuy nhiên nó rất phù hợp cho việc truy vấn dữ liệu của thử nghiệm A/B và cũng sẽ giúp bạn làm quen với chế độ hoạt động của cơ sở dữ liệu, đặc biệt với những ai đang làm quen với cơ sở dữ liệu. không giỏi sử dụng SQL. Người truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ. Mặc dù BigQuery linh hoạt hơn và nhanh hơn nhưng Google lại tính phí tài nguyên máy tính nên giá của nó tương đối đắt. Lần đầu tiên tôi xử lý dữ liệu, để tiết kiệm tiền, tôi kiểm tra truy vấn trong Dune trước khi chạy nó vào GCP. Cách tiếp cận này hoạt động tốt trong hầu hết các trường hợp (cũng cần lưu ý rằng Dune có số lượng bảng Crypto ít nhất gấp 100 lần so với GCP, bao gồm một số bảng Crypto chất lượng cao do người dùng tạo, được dọn dẹp trước. Ngược lại, dữ liệu trong GCP chủ yếu là các khối hoặc giao dịch thô. Dune cũng có một số công cụ trực quan hóa dữ liệu tích hợp rất tiện dụng đáng để mua riêng.)
III.Cấu trúc dữ liệu trên chuỗi
Để trả lời câu hỏi này, trước tiên bạn cần hiểu mục đích của việc xử lý dữ liệu. Đối với trường hợp thử nghiệm này, tôi quyết định xây dựng một tập dữ liệu chuỗi thời gian lớn cho Stablecoin chính được hỗ trợ bằng tiền pháp định và quan sát một số hành vi cụ thể: đúc tiền (tức là phát hành Stablecoin), đốt (tức là đưa Stablecoin ra khỏi lưu thông) và chuyển khoản. Tôi chọn tiến hành nghiên cứu của mình theo cách này vì các nhà hoạch định chính sách và học giả hiện đang tập trung nhiều nhất vào các Stablecoin được hỗ trợ bằng tiền pháp định, vì vậy dữ liệu này có thể khá hữu ích trong ngắn hạn.
Một số stablecoin lớn có mệnh giá bằng đô la Mỹ đã áp dụng tiêu chuẩn ERC-20Token. Đúng như tên gọi, ERC-20 là một cách tiêu chuẩn hóa để tạo mã thông báo trên Ethereum bằng hợp đồng thông minh. Nếu bạn coi blockchain như một bảng tính Excel phi tập trung khổng lồ thì hợp đồng thông minh cũng tương tự như các chức năng của Excel. Sau khi nhập tham số vào hàm, nó sẽ sử dụng logic có sẵn để đưa ra kết quả đầu ra cụ thể (ví dụ hàm MAX dùng để xuất giá trị lớn nhất của tham số đầu vào).
Chúng tôi có thể định vị các hợp đồng thông minh bằng cách sử dụng địa chỉ Ethereum của chúng, là các khối Mã nhận dạng duy nhất trong dữ liệu chuỗi cấu trúc:
· USDC
Tương tự như API, hợp đồng thông minh cũng là những chương trình có thể tái sử dụng. Mỗi khi hợp đồng thông minh nhận được hướng dẫn tương tác, bản ghi tương tác sẽ được tạo và ghi lại trên blockchain dưới dạng nhật ký theo giao thức Ethereum và những nhật ký này tạo thành nguồn thông tin đáng tin cậy cho các hoạt động hợp đồng thông minh.
Khi hợp đồng thông minh thực hiện một chức năng cụ thể, chẳng hạn như đốt Stablecoin ERC-20 để loại bỏ nó khỏi bị loại khỏi lưu thông, chức năng và các thông số của nó sẽ được ghi lại trên blockchain dưới dạng nhật ký giao dịch.
Trong giao dịch bên dưới, Circle, nhà phát hành USDC Stablecoin, đã đốt số USDC trị giá 1.056,92 USD.
Nếu chuyển sang tab "Nhật ký", bạn có thể xem nhật ký sự kiện giao dịch, trường tương ứng là
· Địa chỉ: Địa chỉ hợp đồng của hợp đồng thông minh. Địa chỉ hợp đồng của USDC Stablecoin là 0xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48.
· Tên: hàm được thực thi bởi hợp đồng thông minh và các tham số trong hàm. Ở đây, hợp đồng thông minh đang gọi hàm đốt, hàm này nhận các tham số chỉ định vị trí gửi của các đồng tiền đã đốt (chẳng hạn như nhóm đốt, phải là địa chỉ Ethereum) và số lượng tiền đã đốt (số tiền phải là một số không dấu). số nguyên nhỏ hơn 256 bit) ).
Đầu ra từ Etherscan cũng hiển thị các trường chủ đề và dữ liệu chứa Hầu hết các thông tin liên quan cần được phân tích cú pháp khi giao dịch.
· Topic0 là giá trị băm của chữ ký hàm. Về cơ bản, nó chạy một hàm và các tham số của nó thông qua thuật toán một chiều để có được hàm băm duy nhất của hàm. Ethereum sử dụng hàm băm Keccak-256. Khi bạn nhập chữ ký hàm thông qua thuật toán Keccak-256, nó sẽ luôn tạo ra cùng một giá trị băm, vì vậy bất cứ khi nào giá trị băm xuất hiện trong nhật ký, bạn có thể chắc chắn rằng hàm tương tự là gọi điện.
· Topic1 là tham số chỉ mục của hàm ghi. Ở đây, Topic1 là địa chỉ gửi Token đã đốt. (Lưu ý: Nếu hàm ghi có nhiều tham số hơn, các tham số này sẽ xuất hiện dưới dạng chủ đề bổ sung)
· Tại đây Trường dữ liệu cho biết số lượng Token bị đốt cháy.
Bây giờ chúng ta đã hiểu cấu trúc cơ bản của dữ liệu trên chuỗi, chúng ta có thể bắt đầu với Dune và GCP Trích xuất dữ liệu từ .
IV. Các công cụ cơ bản để trích xuất và xử lý dữ liệu trên chuỗi
Như đã đề cập trước đó, trong ví dụ này, tôi đã chọn lấy dữ liệu trên chuỗi từ cơ sở dữ liệu hiện có thay vì truy cập mạng Ethereum nút hoạt động trên. Để dễ hiểu hơn, tôi đã trích xuất một bảng lớn dữ liệu thô từ GCP bằng SQL và sau đó làm sạch nó bằng thư viện pandas trong Python.
Khi kéo bảng khỏi GCP, chúng tôi sẽ sử dụng BigQuery, nơi lưu trữ rất nhiều Ethereum Bảng dữ liệu được thể hiện ở cột bên trái của hình bên dưới. Khi bạn nhấp vào một bảng, lược đồ cơ sở dữ liệu tương ứng sẽ xuất hiện, giống như bảng ethereum.logs trong hình ảnh bên dưới. Đồng thời, các địa chỉ, dữ liệu và chủ đề liên quan sẽ được ghi lại vào dữ liệu nhật ký.
Câu lệnh truy vấn trong hình bên dưới sẽ dùng để trích xuất dữ liệu từ bảng log liên quan đến USDC, Tether USD, Binance USD , Pax Dollar hoặc Gemini Tất cả hồ sơ về tương tác hợp đồng Dollar. Ngoài thông tin trong ethereum.logs, một số thông tin bổ sung sẽ hữu ích, vì vậy tôi cũng hợp nhất dữ liệu từ bảng ethereum.block, bao gồm các thông tin như phí gas.
Bảng kết quả có thể được Python đọc trực tiếp và chia thành các trường sau với sự trợ giúp của khung dữ liệu gấu trúc:
· log_index
· transaction_hash
· transaction_index
· địa chỉ
· dữ liệu
· chủ đề
· block_timestamp
· block_number
· block_hash
· số
· công cụ khai thác
· kích thước
· gas_limit
· gas_used
· base_fee_per_gas
Hầu hết các trường này có thể được sử dụng ngay lập tức, mặc dù trường chủ đề được thảo luận trong Phần 3 yêu cầu một số thao tác dọn dẹp bổ sung trong Python để chia nó thành nhiều cột.
V. Kết luận
Bài viết này sử dụng dữ liệu nhật ký của Ethereum. Phương pháp tương tự cũng có thể được sử dụng để truy cập các dữ liệu khác nhau trên chuỗi. Python và SQL là những công cụ quen thuộc với hầu hết các nhà kinh tế và nhà hoạch định chính sách và chúng có thể phát huy tác dụng lâu dài. Tiền điện tử minh bạch hơn tài chính truyền thống. Bằng cách này, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực để làm sáng tỏ cách thức hoạt động của hệ thống tài chính và kiểm soát kịp thời những rủi ro có thể xảy ra.
Trong bài viết tiếp theo, tôi sẽ tập trung phân tích việc đúc và đốt Stablecoin được hỗ trợ bởi các loại tiền tệ fiat và chuẩn bị trước các bộ dữ liệu tương ứng. Trong bài viết thứ ba, tôi sẽ chỉ cho bạn dưới dạng sơ đồ những vấn đề có thể được sử dụng để nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi đã được tinh chỉnh.
Liên kết gốc
Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:
Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats
Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App
Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia
Bài viết liên quan
