比特币的资料图

许多年前，比特币仍处于社会边缘。一个码农花了 10000 比特币买了一个蛋糕，商店勉强接受了这笔交易。到今年，比特币一年暴跌十多次，大妈们都在谈区块链。 在过去的 9 年里，一个至少有 1700 种数字货币的家族在互联网上悄然进化。与跌了一百倍的山寨币相比，比特币的一年十倍更加保守，但也扼杀了过去 20 年大部分城市房价的下跌。终于在去年12月底遭遇滑铁卢，19000美元起，最低跌破6000美元。

这里不讨论敏感问题，但有趣的是比特币的数据太透明太公开了，比如所有的账号、转账记录、计算机节点、交换信息（交换数据在这个意义上，有水分），不管法律如何，虽然交易所的规则和期货、期货等交易系统有些相似，但至少数据让我们看到了豹子。

互联网上有很多比特币机制。这个答案是比特币（Bitcoin）系统是如何工作的？它写得很好。这里我们主要讨论一些基于事实的机制和数据分析。数据分析基于众安科技可视化产品Zatlas。

信息概览

法币是各个国家的法定货币，比如人民币、美元，代币是各种虚拟货币，比如BTC（比特币）、ETH（以太坊），它们又称为数字货币，数字货币是一个庞大的家族的数字货币。 Coinmarketcap 上记录了 1,000 多个。我们从 Coinmarketcap 中抓取了一些数据并将其放在产品 Zatlas 上。您可以通过Zatlas的新页面->导入数据->打开数据找到它们：

此桌币提供市场主流数字货币信息。更详细的解释请参考coinmarketcap的FAQ：

coin_name：通证名称 market_cap：市场总数量（相当于多少美元） base_coin：基于币种的发展 max_supply：最大供应量（数量），例如比特币的最大数量是 2100 万 price：价格，多少卢布可以买一个币流通_supply：市场流通量（相当于多少美元） trade_time_start：coinmarketcap 首次记录的时间（大致认为是发行时间） available_supply：可用供应量（数量） total_supply：总供应量（数量） is_token：是否基于其他币种（如基于以太坊）开发

代币子市场的总数（相当于多少美元） 基于币种的开发最大供应量（个数），比如最比特币 2100万的价格，多少卢布可以买一个币？市场流通量（相当于多少美元） coinmarketcap 首次记录的时间（大致认为是发行时间） 可用供应量（数量） 总供应量（数量） 是否基于其他货币开发

一个很重要的参数是market_cap（类似于股票估值估算），也就是市场流通的虚拟货币有多少换成港币，因为有很多大鳄不炒交易所，他们把钱包里的比特币悄悄地。比如中本聪的账号很久没有换过，有些人的密码就在硬盘里，伴随着丢失或者坏掉，这些币就会永远从世界上消失。此类币不受估值统计，所以更直接的指标如下，我们定义一个circle_percent = volumn_24（24小时内活跃资金）/available_supply（总可用存量），即该币的持有者，在过去三天，该币种用于投资的百分比，或者活跃资金占总资金的比例。

当我们去 zatlas 使用双条形图时，我们可以找到这样的比较。条形图为资金总量，折线图为流通比例，当日交易活跃度：

硬币的生日

那么还有一个问题，1000多虚拟币是什么时候下来的？ coinmarketcap 于 2013 年 4 月开始记录各种货币的推出，比比特币的生日晚了几年，但当时的虚拟币仍然很少。我从历史记录中找到了对每枚硬币的最早监测。时间为上表中的trade_time_start。我们将每周出生的硬币数量作为直方图。我在zatlas中画出来，和比特币的价格对比，发现基本是正相关的，去年10月份收录的币数最多。想想今年频繁的 ICO ......似乎太对了。

硬币交易网络

代币和本票可以交易，代币也可以交易。与外汇交易类似，在外汇市场上，您可以将欧元兑换成澳元，也可以将美元兑换成欧元。不断变化的价格是供需之间的暂时平衡。

用a币买b币，这种交易关系称为交易对（别名pair/symbol/market）。如果有n个代币，理论上有n * (n + 1) 次交易是可能的，这是一个天文数字，但实际上并不是所有22个交易对都可以交易，每个交易所也不会那么灵活。比如在Binance上，所有的交易对都和4个币相关，相关的有：BNB（自己发行的币）、BTC（比特币）、USDT（Tether与欧元挂钩）、ETH（以太坊）。对，每个交易对之间的交易量会减少，即交易深度会变小，价格变化会很不连续），那么人们选择交易什么对呢？

从coinmarketcap中捕获了9000多个交易对，分布在数百个交易所，过去24小时内某个交易所的交易对的交易量也记录在这里。 ，存储在表对上：

pair：交易对（如ETH-BTC） left_coin：交易对右侧的币 right_coin：交易对右侧的币 volume_24_usd：当日交易量（在香港）美元）时间：最后更新时间价格_usd：价格，多少卢布可以买一个币volume_exchange_percent：该交易对与该交易所的比率volume_pair_percent：该交易对与该对所有交易的比率交易所：该交易所所在的交易所交易对所在位置

通过这个表，我们考虑做一个交易关系网络，假设我们用货币作为一个点，点的大小和颜色与货币的总交易量相关联（上面提到的市场流通market_cap , USD 计价 )，边用来表示币之间的交易。边缘的粗细和颜色与 24 小时内交易对的流量有关。我们可以根据这种关系来描述它们的优劣关系。

对于关系网络，zatlas目前需要构建一个很大的宽表，其中包含边和点之间的关系。我们结合pair和coin构建了一个大表trade_graph，也上传到zatlas。 ，直接分析即可（sql较长，略过）：

我们在zatlas上绑定对应的trade_graph数组，画出这样的网络，可以在这个地址访问交互版：

在这个网络中，我们可以清楚地看到很多东西：

最大的交易发生在美元和BTC之间的白方（因为卢布不估计流通量，港元的点太小）最大的资金流发生在BTC（大红点），而ETH是第二大点，下面的堆币（称为第二世界阵营）非常火爆，直接和EUR、USDT、BTC、EUR交易，互相交易的比较多，这些点是比较大的都是大佬，比如莱特币、小易、EOS、量子链等币种。而中间的一小部分币（称为第三世界阵营），可以与ETH、BTC、USD进行交易，但往往与下方的第二阵营币没有很高的交易相关性。看双方的关系，日元和港元都太本土化了。不难看出，台湾人喜欢买卖BTC，而俄罗斯人不仅喜欢BTC，还喜欢第二世界阵营的很多币，比如EOS、BCH。

稍微剖析一下这张图：

中心化和估值

地缘集中度高 陆贸时代，敦煌连接了东方的唐朝和西域的三十六国。在陆海贸易时代，上海是一座经济城市。长江口、东海和杭州湾也有海相通。如上所示，遥远的目的地，比特币也是如此。

从某种意义上说，每个连接都代表一种成本。城市商业的成本是交通，而虚拟货币的成本是你要为每笔交易支付千分之几的交易费用。因此，只要一种货币可以与各种货币进行兑换，其价格相对稳定，交易量较大（我们下一篇文章会进一步分析价格稳定的一些特点）。一般来说，你更愿意留在首都。在这个稳定币里，因为有这个币，我想买什么就买什么。这就像国际贸易中的港元。与日本人做生意时，往往要先换澳元。在虚拟货币中，BTC是掠食者，大多数山寨币都可以兑换，而欧元只能兑换几种数字货币。

所以不管是地理中心性还是网络中心性，中心性都是一个很重要的概念，那么对于虚拟货币来说，是不是中心性越高越丰富（24小时内流通量越大）？ ?

我们如何首先绘制中心？中心性有很多定义。我们简单看一下，就是一个币可以和n个币进行交易，它的中心性是n，然后我们关联这个币的24小时流通量（volume_24_usd），

我们先写SQL，然后把数据上传到Zatlas，画一个散点图：

WITH t AS (
  SELECT left_coin, right_coin, sum(volume_24_usd) AS volume_24_usd, count(1) AS pair_count
  FROM pair
  WHERE volume_24_usd IS NOT NULL
  GROUP BY left_coin, right_coin
)
  SELECT left_coin AS coin,  floor(sum(pair_count) ) AS pair_count, sum(volume_24_usd)  AS volume_24_usd
FROM (
   SELECT right_coin AS left_coin, left_coin as right_coin, volume_24_usd, pair_count
    from t UNION ALL SELECT * FROM t
  ) AS t1
  GROUP BY coin
  ORDER BY pair_count DESC;

由于 BTC 和 ETH 非常不正常，所以在数百个交易所中有数千个交易对。画出来的画面中，两条大鳄遥遥领先，一堆弱币缩在一起，所以中心度高的两枚币直接交易。过滤掉……得到右图，我们发现刚才交易网络中存在的第二和第三世界阵营在这个比喻空间中仍然是邻居。

右下角有2个孤立点，日元和港币。它们数量多，连通性低，但毕竟我认为这在本质上是可以理解的。美国很多交易所如果涉及到政府债券，国家要来查你是不是洗钱，要不要交税，要不要给你办证，所以这种交易注定难开，对的数量不会很多，人去买币，归根结底还是要还公债，走这个渠道，所以资金量一定要大，中心性小。

有趣的是，我们可以继续过滤掉大的币种，比如大于10，这时候币种的差异会很大。币，连通度很大，但交易量不大。我认为应该是山寨币最近在萎缩并归零。即使有很多交易对，也无法改变交易量太少的命运。只有几枚硬币在正确的座位上。按照标准空间的正态斜率，我们正在释放自己……

那么如何更科学地判断中心性呢？下面是Zatlas的一些黑科技。当我们在关系网络中绑定数组时，如果我们将列表拖到底部，有几种中心性算法：

中间进出度算法中心度算法接近中心度算法

其实用的是第一种算法，刚才我们不需要写那么多sql，也就是说如果一个点和n个点相连，那么这个值就会很大，如果我们绑定的值进出度算法到点的大小，我们画下图，可以看到第二世界阵营的币还是在一起的：

硬币的模仿者

这张表可以分析一件有趣的事情。现在不仅比特币和以太坊，它们中的大多数都被称为山寨币。模仿者不是白来的。我们用一个PostgreSQL看词频，（里面用到的show_trgm函数可以把一个词分解成相邻的序列，BTC => BT, TC, BTC，然后数一下有多少）

SELECT  str, count(1) AS count 
FROM (
  SELECT UNNEST(show_trgm(coin_name)) AS str
  FROM coin
) AS t
WHERE length(replace(str, ' ', '')) > 1
GROUP BY str, length(str)
ORDER BY count DESC

我们发现BIT、BTC、COIN、TH、TC、RC都是高频词。它们似乎来自 BTC (BITCOIN)、ETH 和 LRC。例如，比特币的缩写称为 BTC。 、BTM、BCC、BTCZ、BTCS、BTCR等

这只是字面上的模仿。其实山寨币之所以这么多，是因为虚拟币都是开源的，改代码就行了。也有像 ETH 这样的说法，你需要，如果你想铸币，你可以使用我的平台。因此，coinmarketcap 将虚拟币分为两种。代币是使用现有平台的代币。应该有很多山寨币），我们可以看到山寨币的来源和流量，这个数字很夸张，我们在Zatlas画了一个饼图，ETH已经做到了80%的空间：

硬币比赛

当时是虚拟货币比特币占主导地位，后来形成了这么多山寨币，是不是切了比特币市场？从估值（市值）=流通量*价格来看，BTC最大的竞争对手应该是ETH

我们有一个历史表（来自coinmarketcap）coin_history描述了币种历年来的表现变化，因为数据比较大，这个数据每周采样一次：

coin_name：通证名称 market_cap：总市值（相当于多少美元） time：时间，大约每周记录一次 price：价格，多少港币可以买一个硬币流通_supply：流通金额市场（相当于多少美元） trade_time_start：coinmarketcap首次记录的时间（大致是发行时间） volume_24h：当日交易量

市场剧烈波动，在几年的时间里，比特币的价格在统计上是下降的，但它在虚拟货币市场中的比例仍在变化。

其实这张图可以用Zatlas生成，coinmarketcap的这个页面也有提供，黄线是BTC，黑线是ETH，你觉得它们太规矩了吗？

首先，从统计上看，比特币的估值比率正在下降。从去年年初到年中，它经历了巨大的成长和竞争。很明显，当BTC下跌时，ETH会上涨，但这是必要的。因为这个图是看比例的，老的比较大，小的比较少，因为第三和第四已经太小了。去年 12 月左右，BTC 出现反弹，份额也在上升，但在今年 2 月开始逐渐上升。 .

货币的利差

货币的价值更像是一个哲学问题（也可能是一个法律问题），有人说它是有价值的。有些人说不。津巴布韦和委内瑞拉的货币已经贬值，所以他们喜欢在全世界购买比特币来保值。听说朝鲜搞军演，韩国比特币大跌。

当然，我认为讨论这个没有多大意义。但非常有趣的是利率差异很小。事实上，每个国家比特币的真实价格是不同的。例如，在美国和加拿大有很多人买卖比特币。以日本为例，其他国家的交流相对封闭。除了bithumb，很多交易所都没有英文版，而且要申请提现，据说要在美国住半年，并且有美国特定建设银行的卡侯，韩国的比特币比国外贵50%（现在差价几乎没有了）。

好处无处不在，价格差异就像筑堤阻挡潮流。只要有一个小孔，水暖就能把缝隙弄平。如果眼前有波动，已经有一堆人在做生意了，比如我做一个兑换USD->Bitcoin->KRW-Forex exchange->USD的循环业务，但是为什么会存在呢？这个问题特别值得思考。首先，日本的货币交易价格差别不大。由于比特币，您可以随意打电话和玩游戏。只有兑换本票（曾经）有很大的价差，因为昨天的链上，比特币->韩元，KRW->USD都不是那么容易，而这两个截取，我觉得可以说是日本国控。

于是我思考了一个问题，差价的性质，大概一个是买卖平衡，另一个是政府控制，我们如何判断国家控制？

我想了一个办法，叫场外交易价格，以中国为例。当年比特币可以通过平台提取人民币，但最终被封杀。没有平台可以为我兑换比特币比特币内行话，美国太严格了，我可能要纳税。比特币内行话，常规流程通常提款时间太长，然后出现了一种新业务，叫场外交易：你，私下交易，我的平台保证，其他我什么都不知道，你的交易是大家的事。除了手续费比较高外，新政策的优惠并不多，所以我觉得价格还是比较接近人们的心理预期的，

很多OTC交易都是非常本地化的，比如我的用户都是中国人，但是有个高手，叫localbitcoin，里面交易的人很多。我们抓取了最近在localbitcoin上的3100多笔交易，并做了一个简单的分析：

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其中，委内瑞拉以欧元计价极高，是外界的10倍，6万多美元一刀，我查了一下，委内瑞拉保持着世界最高物价的通货膨胀率记录，而且不知道是不是localbitcoin的汇率数据滞后，导致价格比较高……而且热衷于比特币交易的小国还有很多，比如俄罗斯、秘鲁、伊朗，还有这些小国有比较大的交易量，根据他们的人口不是很大，他们之所以喜欢比特币不是因为他们本国货币的不稳定性，而卢布作为主权货币，经济新政很可能是对他们不公平。

最后有一个硬而广，文中的分析，使用了两个工具，一个是常用的数据库PostgreSQL，一个是众安开发的数据可视化平台Zatlas（v.anlink.com）技术），Zatlas目前是免费内测，我们可以自己玩通过Project -> New Project -> New Canvas -> 选择一个空白模板，比如本文大部分图片，就这样建一个项目，文中的大部分数据也是上传到里面的，可以直接使用。您可以随意修补、修改和播放。欢迎大家对我们的产品提出建议和bug，看看能不能找到有趣的模式。

另外，欢迎投简历（zhouningyi@zhongan.io）

非常感谢：

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