透露下coinbase公募币(在同一个比特币中信号似乎较少)

后一个问题依赖启发式方法可概括如下：

对接收到的币库输出的地址执行群集；

这些群体分为矿石、个体或未知三类；

跟踪比特币随时间推移或这些钱包和其他特定集群，例如比特币钱包中和外部的输入/输出流。

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乍看之下，这对矿商每月外汇流量和产出流量可能具有指导意义。

使用对数标度时，虽然使用了相同的图形，但似乎没有解释：

由于我们对评估矿工在一个月后对价格影响的可能性不感兴趣，我们将每天审查详细数据。

每年销售约27万比特币个数据集，通过交易所销售的数据集近8500比特币。

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通过将Slush的总映射输出流与其他估计比特币挖掘历史数据进行比较，可以推断出流动性不足的相似性。

Slush：截至目前，已开盘约80万比特币，自2014年底以来累计比特币。

尽管比特币比特币支出可能集中在早期，但我们假设只有矿井池实际流量的1%至5%。这似乎是我们跟踪的池总数的一个很好的近似值。

剩下的问题是：这些矿工是否有关于价格回报的有意义的信息

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相关图和ADF稳定比特币总流出和价格测试。

序列差分之后，在稳定之后，我们发现了缺失池移动与比特币价格之间的有意义的关系。在下面所示的相关分散图中，我们特别希望比特币的价格降低，输出流量增加。

类似的修改阿米巴虫或交叉分布表明关系的变化很弱，并且变量并不总是在另一个变量中描述。

我们选择Slush和TOPBTCBTC：1它们是数据集中最活跃的矿石；

2在同一个比特币中信号似乎较少。

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以上两个系列的相关系数表明，价格与收益之间没有显著的关系。

p值为0.062，表明产出流量与价格收益之间的最小负相关不是偶然的产品，概率在94%左右。TOPBTC由于p值太大，相关系数小，无法进行严重评价。

Slush：r\\u003d-0.044；p值\\u003d 0.0626 |TOPBTC：r\\u003d 0.004；p值\\u003d 0.8834。

严格地说，这些关系在统计中并不重要。

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这些峰可能显示出矿工的某些控制行为。然而，观测到的相关度仍然很小。

最后，比特币测试了输出流与价格回报之间的相关差异，但无论滞后，均未发现有效信号。

信息系数检验、条件分布等方法可以更全面地描述这些关系特征，但由于没有明显的相关性，因此不存在因果关系。因此，请不要进一步挖掘数据集。

实际上，在比特币销售力市场，矿工只占很少的比例。 根据证券日报的统计，至少20个省级行政区在2021年除了“区块链”之外，还提出正在审议的“十四五”计划纲要草案，“单设章中”区块链也是数字经济的重点产业。

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依赖的数据样本是完全观测不到的现象。在这个分析中，所有实际矿工的输出流量都达到1% 5%不被知道。我们到底有多少比特币最终进入了交易市场，不知道有多少比特币永远没有进入交易市场。

从矿工到交易所的出口流量和比特币价格之间，没有发现有意义的二元关系。但是，这并不意味着我们伪造了那些存在的假说。

我们的直觉是，不同的矿山特性可以分散对矿工行为的世界性模型的注意力。 在线购物中心和商店交易均采用区块

链技术，拥有良好的数字货币业务体验，不可避免地会受到在线虚拟开发商建设的影响

矿山用不同的方法处理支出。最简单的方法是，一次交易可以支付给所有矿工。大型矿山很少这样做。一些重复使用：支付给矿工，将余额移动到新地址，并重复此操作。在一次交易中，矿工随机选择支付，将余额移动到新的地址，然后在后续交易中再分配余额。

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基线跟踪可能使矿工和子实体所属的资金看起来更复杂。

2015年以前，虽然市场上的金融不是很发达，但是币圈的金融长期落后于以往的金融，最初没有交易所，之后也只进行一般货币交易的交易所在年以后，与以往的金融业进行着同样的期货交易。

现在，在全网算力130E前后，难易度16.79T比10月18日的难易度20T低，比特币这个月价格持续上升，对矿工来说一定减轻了枯水期的压力。

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