基于网络的比特币泡沫指标

避免误报。请注意，这些技术不允许复制完美的用户网络，因为真正的用户可以使用不同的钱包，而这些钱包不一定通过交易链接在一起；因此，读者不应将获得的网络视为真实用户网络的完美表示，而应将其视为一种近似值，即集群可以最大限度地减少误报的存在。注明发生的交易数量和传输的比特币总量。网络的结构如图5所示。空模型为了验证我们的结果的统计意义，我们将其与正确定义的空模型进行了比较。受启发地说，我们解决了以下问题maxp（S[P]-∑iθi“∑AP（A）X（A）-Xi（1）~ C（A）={~kout，kin}C=hCi=1概率分布。上述问题的解决方案为readsP（A）=e-H（A，~θ）Z（~θ）（2），其中H（A，~θ）=~θ·~c总结适当的拓扑约束。在DRGM的情况下，我们的哈密顿量读数为h（A，θ）≡ θL a导致概率函数p（a）=pL（1）的位置- p） N（N-1)-L（3）8/10图6。13种可能的三元基序，涉及三个相连的顶点。带PE-θ1+e-θ≡x1+x。通过使用z得分指数（定义为ZX=NX），对整体的观察和预期特性进行了比较-(R)XσX；（4） 在我们的案例中，X代表了图6所示的丰富的三元基序。z得分是一个标准化变量，以标准偏差为单位衡量观察值和预期值之间的差异。如果X为正态，则z=±1z=±2z=±399%概率。

如果X的观测值对应于zx的一个大的正（负）值，那么数量X在数据中表示为大于（小于），并且没有用空模型解释。通过考虑指数^Nm=NmN，即通过将给定基序m的丰度除以特定快照中的节点总数，可以获得一个更简单的分析，从而不考虑网络容量的增加。主题检测在第一次比特币泡沫期间，在减少的17个时间点上，对重建的交易网络中存在的网络主题进行了精确计数。分析的13个三节点网络基序与Squartini等人描述的相同，如图6所示。使用程序“XσXus”为每个时间点建立空模型，以计算z分数（方程式4）。确认进行本研究的72小时。C、 J.T.感谢苏黎世大学通过社交网络大学研究优先项目提供的财政支持。五、 R.由美国陆军研究实验室和美国陆军研究实验室、美国政府、英国国防部或英国政府赞助。此处的版权标记。参考文献1。Nakamoto，S.《比特币：点对点电子现金系统》（2008）。2、Halaburda，H.和Sarvarie，M.Beyond bitcoin。经济。数字货币（2016年）。3、Antonopoulos，A.M.《掌握比特币：编程开放区块链》（O\'Reilly Media，Inc.，2017）。4、Glaser，F.《数字基础设施的普遍分散：基于区块链的系统和用例分析框架》。夏威夷国际会议系统。Sci。2017（HICSS-50）（2017）。5、Gandal，N.、Hamrick，J.、Moore，T.&Oberman，T.《比特币生态系统中的价格操纵》。J、 莫奈。经济。(2018).6、Chu，J.、Nadarajah，S.和Chan，S.比特币汇率统计分析。

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