03.03 「迅解區塊鏈」揭開加密貨幣世界「Coinbase 黑幫」的祕密

「迅解區塊鏈」揭開加密貨幣世界「Coinbase 黑幫」的秘密

在硅谷創投圈裡,「PayPal 黑幫」是一個繞不開的話題。這個說法最早出現在美國《財富》雜誌,描述了 PayPal 早期員工在美國互聯網行業的地位。自從 2002 年 PayPal 被 eBay 收購之後, PayPal 早期重要員工都選擇了自己創業,彼此之間保持著非常密切的聯繫,相互投資,相互支持,就像是黑手黨組織一樣控制這個美國科技行業。

在加密貨幣行業,同樣有這樣一個「黑幫」存在,這就是「Coinbase 黑幫」。

總部位於舊金山的 Coinbase 是加密貨幣行業最重要的企業之一,影響力巨大。該公司最近披露的估值達到了 80 億美元,不過從 Coinbase 派生出的員工和其估值一樣令人印象深刻。同 PayPal 類似,Coinbase 的早期僱員們不少選擇自立門戶在區塊鏈世界創業,他們推出了加密貨幣投資基金、各類底層協議、去中心化應用,活躍於區塊鏈行業的各個細分領域,並且,他們彼此相互照應,相互投資,已然是這個行業的中流砥柱。

「Coinbase 黑幫」的影響力不容忽視。基於此,我們決定藉助於 X-Order 和鏈聞的數據庫資源,利用 X-Order 的知識圖譜算法及機器學習模型,深度研究 Coinbase 的關係網,揭開 「Coinbase 黑幫」的秘密。

「迅解區塊鏈」揭開加密貨幣世界「Coinbase 黑幫」的秘密

研究「Coinbase 黑幫」有何意義?

我們認為,揭開「Coinbase 黑幫」的關係網,可以幫助行業更深入瞭解以下這些信息:

  • 依據 Coinbase 的人脈網和影響力,順藤摸瓜發掘優質項目

Coinbase 已經被證明是加密貨幣行業最成功的企業之一,其早期團隊更具經驗,Coinbase 前員工團隊在優質項目的辨識度上更具優勢,並且,其網絡也會聚集優質資源。所以,Coinbase 系的項目本身是優質項目的可能性更大,Coinbase 系的創業公司在未來取得成功的幾率更高。這點上,「PayPal 黑幫」創業公司在互聯網行業已經有過證明。

  • 已經與 Coinbase 系的關係疏密程度,推測加密貨幣未來在 Coinbase 平臺掛牌交易的可能

「Coinbase 效應」已然是加密貨幣市場眾所周知的秘密。所謂「Coinbase 效應」,是指一旦 Coinbase 宣佈某種加密貨幣宣佈將在 Coinbase 相關平臺掛牌交易,都引發該加密貨幣價格短暫上漲。這當然與 Coinbase 對於數字資產嚴苛的上架標準有關,同時,也因為 Coinbase 本身的流動性優勢。市場上一直不乏關於「誰將是 Coinbase 下一個上架代幣」的傳聞。與其盲從於傳聞和小道消息,不如通過某種代幣與 Coinbase 系的遠近關係,做一些更有邏輯的推測。

「Coinbase 含量」

Top 10

為了揭示與「Coinbase 黑幫」相關聯的區塊鏈創業項目與 Coinbase 的親疏關係,我們推出了一個「Coinbase 含量」榜單,通過這個榜單,篩選出與 Coinbase 關係最緊密的項目。

我們藉助於 X-Order 和鏈聞的數據庫資源,利用 X-Order 的知識圖譜算法及機器學習模型,分析了 Coinbase 的關係網。需要指出的是,我們分析的「關係」主要包括兩類:

  • 工作關係:在這層關係中,我們又分為為「普通員工」與「高管」兩個維度。為方便統計對比,這裡的「高管」包含開發者、顧問和投資者;
  • 投資關係:主要指某個項目投資來源與 Coinbase 之間的關聯關係。

通過知識圖譜關係網,我們找到了和 Coinbase 關係密切的眾多項目,以下,是最為密切的 10 個項目:

Coda

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dYdX

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Oasis Labs

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Filecoin

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0x

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Zcash

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Blockstack

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NEAR Protocol

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XRP

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注:圖中註明的投資金額為該輪融資的總金額,不一定全部由該機構貢獻。

預測 Coinbase 第四期上幣考察名單

我們還希望利用該知識圖譜預測未來哪些數字資產有可能在 Coinbase 平臺掛牌。

我們假設和 Coinbase 關係網越越密切的項目,越有可能進入考察名單。為此,我們設計一個預測模型,其中包括 11 個關係網特徵變量,並採用決策樹結合人工干預,選擇出 3 個主要特徵變量:

  • 二度關係包含人物高管連接路徑數;
  • 二度關係還包含了項目連接路徑數;
  • 三度連接路徑數為次要影響變量的模型。

到目前為止,Coinbase 已經宣佈了三批上幣考察名單,這給我們提供了回測模型的可能。我們對前三次上幣觀察名錄的項目建模,並以前兩期 Coinbase 考察名單做 k-means 聚類訓練 Logit 迴歸模型,使用我們設計的模型來模擬「預測」第三期考察名單,對該模型進行回測,結果驗證了我們的假設。

以下是 Coinbase 在 2019 年 9 月公佈的第三批上幣觀察名單中的 17 個項目在回測榜單中的結果:

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這個結果證明,我們找到的 Logit 模型具有一定置信度,符合我們的假設預期。然後我們用前三期的考察名單做訓練集訓練模型,對第四期考察名單做出了預測 :

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需要指出的是,這個預測名單中,我們剔除了一些未發幣的項目,也剔除了一些已經停止更新或者關注熱度已經退去的老項目。

Coinbase 作為行業門戶交易所,上幣謹慎,進入考察名的項目會有一定的概率上幣,從而會給項目帶來大量的流動性。希望我們這個模型和預測結果,對關注 Coinbase 上幣計劃、希望捕捉到「Coinbase 效應」中投資機會的投資者,帶來一些線索。


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