后者的问题依赖性启发式方法如下概括。

接收到的币库将输出地址集群化。

这些组分为三类：矿物、个体或未知；

跟踪比特币这些钱包随着时间或时间与其他特定集群例如交换机流入和流出这些比特币钱包。

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乍一看，直接说明矿工每月在交易所流动的产出流量有指导意义。

用对数尺表示的时候，尽管使用了相同的图形，但是好像没有说明。 另外，随着记账数的增加，中本设计的机制对算法的要求也越来越高，解决问题的难度越来越大，矿工鼓励的比特币数量越来越少和越来越难开采金钱的事实相似。

我们没有兴趣评估矿工一个月后可能影响价格，所以每天都会审查详细数据。

每年发掘的约27万比特币中，2019年通过交易所销售的8500比特币附近的数据集。

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Slush通过将向交易所的总映射生成流量与其他估计比特币挖掘历史数据进行比较，能够推测流动性不足的类似性。

Slush：迄今为止已挖掘了约80万比特币，2014年末以后发送到交易所的累计比特币为6000。 2017年11月26日，比特币价格急剧上升，美元对金币的价格首次突破9000美元，比8000美元短的7天内比上个月增加了50%，今年上升了8~10倍。

比特币的比特币支出可能会提前集中，但为了安全，我把矿山实际流量的1%当做垃圾处理 假定只覆盖了5%。这似乎是我们追踪的游泳池总覆盖率很好的近似值。

剩下的问题是这些矿工的生产流量是否告诉我们有关价格收益的有意义的信息。

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相关图及ADF稳定比特币总流出及价格测试。 另外，5月初，迈阿密还成立了自己的加密货币工作组，向居民提出使用比特币、光硬币、以太网等加密货币支付税金和服务的可能性。

在对序列差分的稳定性进行调查后，发现任何映射池的移动与比特币价格之间存在明显的关系。在以下所示的相关散点图中，特别想看比特币输出流量增加时的价格降低。 根据西班牙的“日报”网站最近日报，很多密码学者和计算机开发者不需要银行等中介机构去中心化制作支付系统这种电子版的货币。

同样的变形阿米巴虫或十字分布表示关系弱的变量的变化不一定记述其他变量的变化。 以太坊的定义是点对点的非中心化虚拟机，可以理解为使用硬币实现价值分配，吸引各方面的共同建设生态的平台。

这里选择Slush和TOPBTC有两个理由。1数据集中最活跃的矿物。2相同比特币总输出流程图中信号较少。

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以上两个序列的相关系数表明，价格收益率之间没有明显的关系。

p值为0.062，Slush产出流量与价格收益之间的极小负面关系不是偶然的产品，其概率约为94%。TOP比BTC小的相关系数p值太大，无法进行重大评价。

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

严格说来，这些关系在统计学上并不显著。

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这些高峰有可能显示矿工的某种形式的节制行为。然而，观察到的相关性仍然太小。

最后，比特币试验了输出流的合计与价格收益之间的相关差，但是不管选择的滞后情况如何都没有找到有效的信号。

可以用于更全面地描述这些关系特性的方法有很多，例如信息系数测试、条件分布等。但是，由于没有明显的关联，所以不可能存在任何因果关系。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。

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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，不能知道所有实际矿工的输出流量的1%-5%。我们不知道到底有多少比特币最终进入了交易市场，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人们对矿工行为的世界性模型的注意力。

矿山用不同的方法处理支出。最简单的方法可能是在一次交易中支付给所有矿工。大型矿山很少这样做。一些重复使用：支付给矿工，将余额移动到新的地址，并重复此操作。在一次交易中随机选择矿工支付，将余额移动到新的地址，在后续交易中再分配余额。

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基线跟踪可能会使矿工和属于子实体的资金看起来更复杂。

以太坊和公链生态出现后，1CO的热潮和DApp的热潮过去几乎所有业界的欢喜都不是比特币主导而是比特币丢弃solo舞蹈的倾向，但是到这次DeFi热潮为止BTC没有缺席。

意见指出，利用5G、大数据、云计算、人工智能、区块链等下一代信息技术，大力发展智能制造，实现供需准确高效匹配，促进制造业发展模式和企业形态的根本变革

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