Fußabdruckanalytik

Früher benötigte diese Art von Daten viele Entwicklerressourcen, um sie zu indizieren und zu organisieren. Auch wenn wir wissen, dass BlockChain-Daten transparent sind, bedeutet das nicht, dass Sie die On-Chain-Daten einfach und korrekt erhalten und verstehen können.

Aber obwohl viele der kritischen Daten wie Transaktionen, Wallets und Preise transparent sind, ist es für die meisten Menschen kaum sinnvoll. Die Zeichenfolgen aus Zahlen und Buchstaben auf der Blockchain müssen indiziert werden, um verständlich zu sein, und Dutzende von Plattformen existieren, um der Öffentlichkeit zu helfen zu verstehen, was in Web3 passiert.

Aber woher beziehen diese Plattformen ihre Daten?

Was ist mit Unternehmen und Organisationen, die hochspezifische Daten für ihren internen Gebrauch benötigen, wie z.B. VCs und GameFi-Projekte?

Bis vor Kurzem würden die meisten Entwickler ihre SDKs für Daten-ETL erstellen, eine Strategie, die teuer und schwer zu pflegen ist. Jetzt gibt es mehrere DaaS (Database-as-a-Service)-Unternehmen, die es einfacher machen. Während Footprint Analytics eine solche Plattform ist, geht sie über das hinaus, was andere in Bezug auf Umfang und Anpassungsmöglichkeiten bieten.

Indem sie Zugang zu historischen Daten von 24 Chains einschließlich Spielchains (weit mehr als jeder andere Anbieter), 17 NFT-Märkten und fast 2.000 GameFi-Protokollen sowie deren In-Game-Vermögenswerten bieten, ist die Footprint Data API eine einheitliche API für Blockchain-Entwickler aller Art, quer durch die Branche.

Jetzt dauert es nur wenige Minuten, um eine Multi-Sektor-Datenanalyse der Blockchain zu realisieren.

Dieser Artikel wird erläutern, wie man den Cashflow mithilfe der Funktion Footprint-Analyse verfolgt, indem man den stabilen Coin als Beispiel nimmt.

Krypto-Welt vs. echte Welt

In der realen Welt werden verschiedene Arten von Geldmengen im Allgemeinen als M0, M1, M2, M3 klassifiziert. In der Kryptowelt, sobald Sie Fiatgeld über OTC oder etwas anderes umtauschen, sind all diese Kryptowährungen fast nachverfolgbar, wenn sie mit einer bestimmten Art von Brieftasche oder einem bestimmten Protokoll interagieren. Regierungen geben die Währung in der Regel über ihre Zentralbanken aus, während intelligente Verträge Kryptowährungen entweder über intelligente Verträge oder durch einen Belohnungsmechanismus ausgeben.

Einige Sekundärmärkte ermöglichen es Ihnen, Ihr Vermögen im Tausch gegen etwas anderes zu tauschen. Dies ist ähnlich wie bei Krypto, aber darüber hinaus stammt ein Teil des Volumens von DEX.

Also werden wir uns all diese Szenarien, die wir oben erwähnen, genauer ansehen und untersuchen, was mit Hilfe der On-Chain-Datenanalyseplattform passiert ist.

Token-Minting, Verbrennen und Übertragung

Zunächst einmal sprechen wir über die Verteilung von Stable Coins in letzter Zeit, Sie können diese Informationen verfolgen über diese GrafikWie Sie sehen können, haben USDT & USDC im letzten Jahr einen Großteil des Marktanteils ziemlich stabil eingenommen.

Was passiert, wenn Token geprägt und verbrannt werden, können Sie von hier aus verfolgenAbfrage (prägen)und dasAbfrage(burn)

Es gibt einige interessante Szenarien für Token-Burn,

• Eins ist normales Brennverhalten :

  Wählen Sie * aus
  Ethereum-Token-Transfers
  wo 1=1
  und to_address = ‘0x0000000000000000000000000000000000000000’
  und transaction_hash = '0x2953d30a67abf584f673561abe6879ef0ffde33af4577dd1eee043adac93a9da' — burn
  und block_timestamp >= date(‘2023-01-03’) und block_timestamp <= date(‘2023-01-06’)
  Limit 100

• Eine weitere Transaktion überbrückt verschiedene Blockchains:

Wählen Sie * aus
Ethereum-Token-Transfers
wo 1=1
und to_address = ‘0x0000000000000000000000000000000000000000’
und transaction_hash = '0x3e76dd4c4c2ca3e4662964ad936e90c5dc82fad8956cfcbd6f1d5191a013e1a1' —bridge
und block_timestamp >= date(‘2023-01-03’) und block_timestamp <= date(‘2023-01-06’)
Limit 100

• Was du verfolgen könntestetherscan

• Tokentransfer ist der häufigste Fall, also werde ich nicht viel erklären. Denken Sie daran, dass unser Fokus auf der Verfolgung von Stablecoins liegt. Wir werden diese Schlüsselinformation verwenden: token_address, um Stablecoins zu filtern.

Und in der Regel haben wir Transaktionsgebühren, aber wer bekommt diese Gebühr als Belohnung, das können Sie auf dieser [Abfrage](https://www.footprint.network/chart/miner-fee-fp-35761) nachverfolgen.

select * from "ethereum_blocks"
wo 1=1
und hash = ‘0x6579fc0e9adf0cb4eb8db8dcb49558357f9830bcca3d0e8f1a37f034fc98a8fb’
und Zeitstempel >= Datum(‘2023-01-03’) und Zeitstempel <= Datum(‘2023-01-06’)

- Verfolgung des Geldflusses von CEX und Stablecoin

Nachdem wir die grundlegende Übertragung kennen, müssen wir in diesem Szenario folgendes tun:

• haben Tags am Portemonnaie, um das CEX-Portemonnaie zu filtern

• Kennen Sie die Token-Adresse der Stablecoin
  Glücklicherweise wird dies von der Community und dem Footprint-Analyseteam erledigt. Sie könnten diese Tags von der entity_tag-Tabelle und der stabilen Münz-Token-Adresse finden.hier

Nachdem dieses Material fertig ist, müssen wir es in mehrere Schritte aufteilen:

• Der erste Schritt besteht darin, eine Stablecoin-Überweisung zu oder von CEX zu finden.hierDa der gesamte Prozess etwas komplex ist, haben wir das Funktion Fußabdruck-Analytik verwendet.ModellTabelle als temporäre Tabelle verwenden, um die Daten zu speichern, damit wir sie später aus einer anderen Abfrage abfragen können.
  Um Ihre Daten für Ihre Teams intuitiver zu gestalten, können Sie fragen,Frage, entweder im Abfrage-Generatoroder dieSQL-Editorum abgeleitete Tabellen in Metabase zu erstellen, genannt Modelle, die Daten aus verschiedenen Tabellen zusammenführen kann. Sie können benutzerdefinierte, berechnete Spalten hinzufügen und alle Spalten mit Metadaten versehen, damit Benutzer mit den Daten im Abfrage-Generator als Ausgangspunkt spielen können.

• Zweiter Schritt: Überprüfen Sie den Preis von Ethereum mit dieser Abfrage:

mit Preis_eth als (
AUSWÄHLEN
DATE_FORMAT( 'timestamp' ,' %Y-%m-%d %H') ALS ts_hr ,
avg("price") ALS "avg_price"
VON "token_price_5min"
WO (“chain” = ‘Ethereum’
UND "token_symbol" = 'ETH'
UND "Zeitstempel" >= Datum(DATE_ADD('Tag',-90,JETZT()))
UND "timestamp" < jetzt())
GRUPPIEREN NACH 1
BESTELLUNG NACH 1 ASC
)

• Drittens: Diese kombinieren, um die Beziehung zwischen der gleitenden Summe des Nettozuflusses und dem Preis von ETH zu überprüfen

• Dieses Ergebnis enthält den Nettomittelzufluss und die bewegte Summe des Nettomittelzuflusses in 4 Tick(stündlich) , Tricks in der roten Box des folgenden Diagramms verwenden die Footprint Analytics Funktion: Modeltabelle

• Vierte: Überprüfen Sie das Diagramm, ob Sie eine Beziehung zwischen dem Nettomittelzufluss und der Kursbewegung finden können

  Eine interessante Sache ist: Schauen Sie sich an, wann der Preis stark fällt, verursacht durch den Zusammenbruch von FTX um den 8. November 2022 herum, viele Netflow-Überweisungen an CEX versuchen, den Rückgang zu kaufen.

• Zu guter Letzt, wenn Sie kein Muster zwischen diesen Preisbewegungen und dem Nettozufluss finden konnten, ist es normal, dass der Handel normalerweise nicht so einfach ist und viele Faktoren enthält. Aber ich schlage vor, wenn Sie mehr graben möchten, könnten Sie die Daten herunterladen, mit Python für Details berechnen, auch verschiedene Parameter-Sets von SQL anpassen und verschiedene Parameter-Sets herunterladen und Python verwenden, um die Korrelation zu berechnen.
  Immerhin erfordert dies viel mathematische Arbeit, aber zumindest hilft Ihnen der Footprint sehr bei der Erledigung der entsprechenden Drecksarbeit.

Sie könnten mein Dashboard duplizieren hierund alle diese anpassen oder neu machen von Grund auf.

Das Verfolgen des Zuflusses und Abflusses von CEX ist nur ein Teil der Arbeit. Sie machen wahrscheinlich mehr, wie z. B. das Verfolgen, wie Geld mit dem DEX-Protokoll und anderen Protokollen interagiert. Sie könnten die Details aus dieser kleinen Abfrage überprüfen.DEX-Interaktionund Kreditvergabe-Interaktion.

Sobald Sie das Muster gefunden haben, das Sie benötigen, könnten Sie die Funktion zur Benachrichtigung über signifikante Schwankungen Ihrer Metriken in den Footprint-Analysen verwenden. Sie könnten sogar unsere REST-API und SQL-API verwenden, um Ihre eigene Anwendung zu erstellen.

• API

  Footprint Analytics verfügt über das umfassendste Lagerhaus an indizierten On-Chain-Daten, das 23 Chains, 14 NFT-Märkte, über 1.900 GameFi-Projekte und über 100.000 NFT-Sammlungen abdeckt.

Es ermöglicht Entwicklern, Anrufe aus einer Datenbank mit strukturierten Daten für all diese Protokolle mit einer einzigen Abfrage zu tätigen oder die Daten-API bei Bedarf einfach anzupassen. Da die API plattformübergreifend ist, können Benutzer über ein einziges Tool auf NFT-, GameFi- und Adressdaten zugreifen. Wash-Trading-Filter geben Benutzern die Möglichkeit, sinnlose und betrügerische Daten herauszufiltern.