作者：PengtaiXu
翻译：Sherrie
加密货币和监管的必要性
加密货币是一种存在于数字世界的交易媒介，依靠加密技术使交易安全。加密货币背后的技术允许用户直接向他人发送货币，而不需要通过第三方，如银行。为了进行这些交易，用户需要设置一个数字钱包，而不需要提供身份证号码或信用评分等个人细节，因此可以让用户伪匿名。
对于普通的加密货币用户来说，这种匿名性可以让他们放心，因为他们的个人信息或交易数据不会被黑客窃取。然而，这种交易匿名性的提高，也容易被犯罪分子滥用，进行、恐怖融资等非法活动。这种非法活动给区块链钱包用户以及加密货币实体都造成了巨大的损失。虽然金融行动特别工作组等监管机构已经在这些实体的监管中引入了标准化的指导方针，但由于每天都有大量的加密货币实体和交易发生，监控加密货币空间是一项具有挑战性的任务。
解决方案
谷燕西：比特币交易最终需要满足所有合规条件，机构投资者才能直接持有:12月25日，区块链和加密数字资产研究者谷燕西发表专栏文章称，目前同比特币交易相关的一些合规交易溢价表明依然有很大的资金量有待于直接进入比特币。他表示，比特币现在还没有成为一个主流金融交易产品。所以它依然没有在所有的合规的交易场所中进行交易。而机构的大部分资金只能在这些合规的交易场所中进行交易。它们为了在自己的持仓中持有比特币，只能通过间接的方式购买比特币。这就形成了比特币交易的一个间接的合规溢价。这样的一个溢价的形成，是因为很多机构投资者无法直接持有比特币，因此它们宁愿支付高度溢价来购买比特币信托份额，从而间接持有比特币。由此可见这些投资者对比特币未来走势的判断。谷燕西在最后指出，目前比特币的交易无法满足机构投资者所需的所有的合规条件，但机构投资者显然有非常迫切的需要现在就持有比特币，因此才产生了以上的合规溢价。这样的溢价显然是不会持久的。比特币的交易最终需要满足所有合规的条件，机构投资者才能开始持有。到那个时候，市场中就不会存在着这样的溢价。这也表明比特币价格会进一步地上升。[2020/12/25 16:28:01]
图片来源：?https://dribbble.com/shots/2723032-Needle-in-a-Haystack
谷燕西：BTC矿工可利用期权作为交易工具对冲市场风险，获得稳定收益:12月15日，区块链和加密数字资产研究者谷燕西发表专栏文章称，在应对比特币的市场风险方面，目前比较普遍采用的金融工具是期货。矿工可以采用期货来保证其在一个合适的价格将其能够生产的比特币卖出。他指出，期货作为一个对冲工具，有其优势。这些优势包括杠杆的特性，底层价格连续变化，能够支持的交易的数量巨大等等。但期货也有其局限性，包括功能比较单一和单边风险非常大。他在文中表示，同期货相比，期权对个体比特币矿工来说更加适合用来作为交易工具来对冲市场风险和获得稳定的收益。利用期权做多的交易方的下限风险只是为此支付的权利金。只有做空的一方才有巨大的风险。而且可以利用期权制定各种交易策略，以实现套利或保值的目的。对于比特币矿工来说，了解市场提供的比特币期权的特点，就有可能找到对自己更适合的交易工具。他们可以利用自己的比特币赚取稳定的收益，或防范下行风险。[2020/12/15 15:13:08]
因此，人们有兴趣利用开源信息，例如新闻网站或社交媒体平台，来识别可能的安全漏洞或非法活动。在与LynxAnalytics的合作中，我们已经致力于开发一个自动工具，以刮取开源信息，预测每篇新闻文章的风险分数，并标记出风险文章。这个工具将被整合到Cylynx平台中，这是LynxAnalytics开发的一个工具，用于帮助监管机构通过使用各种信息源监控区块链活动。
声音 | 谷燕西：Libra未来非常可能的调整就是基于单一法币首先推出:1月4日消息，CBX研究院院长谷燕西今日在社群中针对Libra发表了三个观点：1.Libra一开始就将项目目标变得过大，这是他遇到目前巨大阻力的主要原因；2.Libra从一开始概念酝酿，就一直在不停地调整。现在依然在调整的过程中。未来非常可能的调整就是基于单一法币首先推出，但同时会在技术底层方面支持发行基于其它法币的数字稳定币；3.作为一个技术底层，Libra区块链的推出不会有什么障碍。[2020/1/4]
开源信息的数据获取
我们确定了3类开源数据，这些数据可以提供有价值的信息，帮助检测加密货币领域的可疑活动。这些类别是：
传统的新闻网站，如谷歌新闻，它将报告重大的黑客事件。
加密货币专用新闻网站，如Cryptonews和Cointelegraph，它们更有可能报道小型实体和小型安全事件的新闻。
社交媒体网站，如Twitter和Reddit，在官方发布黑客新闻之前，加密货币所有者可能会在那里发布有关黑客的消息。
声音 | 谷燕西：未来的交易所模式一定是中心化撮合和分布式清算结算托管结合的模式:CBX研究院创始人和院长谷燕西认为，目前的交易所业务正面临着区块链和资产和货币数字化带来的巨大的挑战。未来的交易所模式一定是中心化撮合和分布式清算结算托管结合的模式；未来的交易服务会是一个基础设施服务，就如同现在的电信服务和支付服务一样；未来主导的交易所的组织形式一定是一个金融机构联合成立的模式；未来的交易所一定是全球范围内经营，不是现在的在各个监管辖区的范围内经营；DeFi会应用于交易相关的各项业务当中。[2019/11/26]
检索文章和社交媒体帖子的内容，然后建立情绪分析模型。该模型为文章中提到的实体分配了一个风险活动的概率。
情绪分析模型
我们尝试了四种不同的自然语言处理工具进行情绪分析，即VADER、Word2Vec、fastText和BERT模型。在通过选定的关键指标对这些模型进行评估后，RoBERTa模型表现最佳，被选为最终模型。
声音 | 罗玫：金融机构非常重视如何对加密货币进行计量:据数字金融资产研究中心微信公众号消息，清华经管数字金融资产研究中心主任罗玫称如何对加密数字货币进行计量是国际国内证券监管机构、税务和会计准则制定机构都非常重视的领域，国际会计准则和美国GAAP都没有对加密数字货币的会计计量和确认制定单独准则。建立新的财务报告规范需要会计准则制定委员会的参与，也需要和正在经历变化的加密数字货币的证券规范、以及税务规范同时融合更新。[2018/11/27]
图片来源：?https://www.codemotion.com/magazine/dev-hub/machine-learning-dev/bert-how-google-changed-nlp-and-how-to-benefit-from-this/
RoBERTa模型对新闻文章或社交媒体帖子的文本进行处理，并为特定文本分配一个风险分数。由于该文本在数据收集过程中已经被标记为实体，我们现在已经有了加密实体的相关风险指标。在后期，我们将多个文本的风险分数结合起来，给出一个实体的整体风险分数。
RoBERTa原本是一个使用神经网络结构建立的情感分析模型，我们将最后一层与我们标注的风险分数进行映射，以适应风险评分的环境。为了提高模型在未来文本数据上的通用性，我们进行了几种文本处理方法，即替换实体、删除url和替换hash。然后我们使用这个表现最好的模型进行风险评分。
风险评分
现在，每篇文章都有一个相关的来源，一个风险概率和一个计数，指的是文章被转发、分享或转发的次数。为了将这些风险概率转换为加密货币实体的单一风险得分，我们首先将文章的概率值缩放到0到100的范围内，并获得每个来源的加权平均值，结合文章的风险得分和计数。加权平均数用于对计数较高的文章给予更大的重视，因为份额数量很可能表明文章的相关性或重要性。
在计算出各来源的风险得分后，我们对各来源的风险得分进行加权求和，得到综合得分，公式如下：
传统的新闻来源被赋予了更高的权重，因为这些来源更有可能报道重大的安全漏洞。
该解决方案的有效性
我们在2020年1月1日至2020年10月30日的174个加密货币实体的名单上测试了我们的解决方案，并将结果与该时间段内的已知黑客案例进行了比较。我们发现，我们的风险评分方法表现相当出色，在37个已知的黑客案例中识别了32个。我们还分析了我们的解决方案对单个实体的有效性。下图显示了Binance从2020年1月1日至2020年10月30日的风险评分。虚线红线代表已知的黑客案例。从图中我们观察到，我们的解决方案报告了5个已知黑客中的4个黑客的风险得分增加。也有几个峰值与已知黑客案例不一致。然而，这并不构成一个主要问题，因为对我们的模型来说，更重要的是识别尽可能多的黑客，减少未识别的黑客数量。
有趣的发现
在风险评分过程中，我们注意到，与规模较小的实体相比，规模较大的实体的风险评分往往有较大比例的假阳性记录。这是因为大型实体被谈论得更多，因此会有更多的负面帖子和虚假谣言，从而导致更高的不准确率。
另一个值得强调的有趣趋势是，围绕着黑客攻击通常有几个明显的高峰。这是由于不同数据源的反应时间不同。社交媒体网站Twitter和Reddit通常是第一个看到高风险事件发生时的高峰，因为用户会发帖提出他们观察到的异常情况，比如一个实体的网站在没有事先通知用户的情况下宕机。官方消息一般是在官方声明之后，稍后才会发布。
局限性
我们发现，我们的解决方案有两个潜在的局限性，首先是需要不断地维护收集器。网站设计可能会随着时间的推移而改变，这些网站的刮擦器需要更新，以确保相关信息仍能被检索到，从而达到风险评分的目的。
第二个限制是，验证一篇文章是否已被正确地标记为加密货币实体是具有挑战性的。例如，一篇报道Bancor可疑活动的文章可能也会因为一个不相关的事件提到Binance。我们的解决方案会错误地将新闻标记为两个实体，并将Binance标记为风险，即使它不是文本中的关键主题。然而，这并不是一个主要的限制，因为我们只使用新闻文章的标题和摘录来进行风险评分，这通常只包含文章的关键信息。
结语
我们的项目让监管机构可以轻松挖掘开源信息，更好地识别加密货币领域发生的风险事件。我们提供了一个分析文章并预测风险分数的语言模型，以及根据实体和来源信息汇总这些分数的方法。这些方法都被编织成一个可以端到端运行的自动化流水线。将该项目整合到Cylynx平台中，将对其现有功能进行补充，并为监管机构识别高风险加密货币实体提供巨大的帮助。
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