[论文解读] Deciphering Bitcoin Blockchain Data by Cohort Analysis

Yulin Liu, Luyao Zhang+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 27, 2021

Blockchain Technology Applications and Security被引用 5

一句话总结

本文将队列分析方法引入比特币区块链数据，将未花费的交易输出（UTXO）视为'出生'，已花费的输出（STXO）视为'死亡'，以建模交易生命周期和年龄。通过分析每日队列，作者生成了计算高效的数据库，显示截至2020年底，超过1150万枚BTC已超过一年未被使用，表明其具有强烈的价值储存行为特征，而较年轻的UTXO则作为交换媒介发挥作用。

ABSTRACT

Bitcoin is a peer-to-peer electronic payment system that has rapidly grown in popularity in recent years. Usually, the complete history of Bitcoin blockchain data must be queried to acquire variables with economic meaning. This task has recently become increasingly difficult, as there are over 1.6 billion historical transactions on the Bitcoin blockchain. It is thus important to query Bitcoin transaction data in a way that is more efficient and provides economic insights. We apply cohort analysis that interprets Bitcoin blockchain data using methods developed for population data in the social sciences. Specifically, we query and process the Bitcoin transaction input and output data within each daily cohort. This enables us to create datasets and visualizations for some key Bitcoin transaction indicators, including the daily lifespan distributions of spent transaction output (STXO) and the daily age distributions of the cumulative unspent transaction output (UTXO). We provide a computationally feasible approach for characterizing Bitcoin transactions that paves the way for future economic studies of Bitcoin.

研究动机与目标

• 为解决查询完整比特币区块链（超过16亿笔交易）以获取经济指标的计算不可行性。
• 将原本用于社会科学的队列分析方法应用于比特币的UTXO和STXO数据，以提取有意义的经济洞察。
• 开发一种可扩展、高效的BTC持仓年龄与生命周期追踪方法，以评估其作为价值储存、交换媒介或记账单位的角色。
• 通过流通供应量和区块奖励数据验证该方法，确保与比特币白皮书及CoinMetrics等外部来源的一致性。
• 通过可重用、轻量级的数据集，为未来针对比特币及其他基于UTXO的加密货币的经济与金融研究提供支持。

提出的方法

• 将UTXO定义为在创建时（区块奖励或交易输出）即'出生'，STXO则在被花费时即'死亡'，从而实现基于出生与死亡日期的队列追踪。
• 构建每日的UTXO出生队列与每日的STXO死亡队列，利用带时间戳的区块链数据计算年龄与生命周期分布。
• 通过队列层面的聚合计算UTXO的累积年龄分布与STXO的生命周期分布，并以时间序列指标形式可视化。
• 应用队列框架计算流通供应量，即随时间推移的净新增UTXO总和，并与CoinMetrics数据进行验证。
• 通过Google Colab笔记本以Python实现该方法，代码在GitHub上公开，并通过Zenodo归档。
• 通过按队列处理数据而非整个区块链，确保计算效率，实现自动化与增量更新。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将队列分析应用于比特币区块链数据，以提取交易生命周期与持有时长等经济指标？
• RQ2 长期持有的UTXO（例如超过1年）在多大程度上能体现比特币作为价值储存手段的功能，且独立于投机或费用相关行为？
• RQ3 有多少比例的BTC处于活跃交易状态，又有多少处于长期持有状态？这一分布如何随时间演变？
• RQ4 基于队列的UTXO年龄与STXO生命周期指标能否可靠地反映作为交换媒介与记账单位的货币功能？
• RQ5 该队列分析方法如何扩展至其他基于UTXO的区块链（如莱特币、达世币或门罗币）？

主要发现

• 截至2020年底，约1150万枚BTC（约占流通供应量的61%）已超过一年未被交易，表明其具有强烈的长期价值储存行为特征。
• 超过200万枚BTC已闲置超过10年，另有200万枚BTC已闲置5至10年，凸显了早期铸造代币的深度锁定状态。
• UTXO的累积年龄分布显示，200万枚BTC被持有1至2年，450万枚被持有2至5年，200万枚被持有5至10年，形成稳定的长期持有基础。
• 约500万枚BTC被持有1个月至1年，类似于活期存款；另有200万枚BTC在1至30天内被交易，作为交换媒介发挥作用。
• 该方法准确重现了流通供应量（本研究中为1890万枚BTC）与区块奖励，与CoinMetrics数据完全一致，验证了数据完整性。
• 生成的STXO生命周期与UTXO年龄数据集均小于1MB，实现了高效存储、计算与自动化更新，使该方法可扩展用于未来研究。