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谁在监管加密货币？各国数字货币政策情况概览
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选自arXiv作者：Shuqing Bian等机器之心编译随着区块链的热潮，加密正吸引着越来越多人的注意。然而，面对层出不穷的新「币种」，我们很难判断其投资价值，甚至会面临很大的欺诈风险。近日，香侬科技、李纪为联合、共同提出了一种基于的加密数字货币垃圾 项目鉴别系统 ，试图帮助解决这一问题。这种新方法评估了市面上绝大部分加密货币的生命周期、价值变化与其 ICO信息（包括白皮书、库、信息）之间的关联，去预测并实现了很高的准确率。引言加密货币（如 BTC、ETH、等）正吸引着越来越多人的关注。与中心化电子货币和中心化银行系统相反，大多数数字代币不需要任何授权。这些去中心化系统通过区块链运转，区块链是一个开放、持续增长的分布式账本。加密货币的市场资本化在过去的三年中取得了显著增长，如图 1所示。根据 CoinMarketCap.com提供的数据，加密货币日最高交易量接近 2017年纽约证券交易所的日均交易量。因其去中心化的本质，加密货币不需要满足的必要条件，而是经过 ICO。在 ICO中，投资者用法定货币（如美元、人民币）或其他加密货币（BTC、ETH）来获得众筹的加密货币。ICO后，这些众筹的加密货币成为具备货币功能的货币单元。新型加密货币发行前一般会先准备一个白皮书，详细介绍这个币的商业、技术和财政细节。如图 2所示，ICO项目的数量从 2013年 7月到 2017年 1月稳定增长，而 2017年突飞猛进。图 1：市场资本化 v.s.时间图 2：新 ICO项目的数量 v.s.时间尽管 ICO项目可以提供公平的投资机会，众筹的便捷性给肆无忌惮的企业创造了使用 ICO进行「拉高出货」的机会。也就是说 ICO的发起人抬高了众筹加密货币的价格（「俗称拉盘」），然后迅速出售加密货币来获利（「俗称砸盘」）。此外，加密货币的去中心化本质对政府监管带来了极大的挑战。根据 Engadget的数据，2017年，902个基于众筹的数字货币中 46%都失败了。图 3和图 4展示了一个更严重的问题。图 3和图 4中 x轴上每一个间隔（bucket）表示价格改变范围，y轴上对应的值表示 ICO项目的百分比。可以看到的，4.56%现有 ICO项目在发行半年后都遭受了价格下跌，下跌程度超过令人发指的 99.9%，一年后该比例甚至上升到了 6.89%。大约 29%的项目在半年后价格下降超过 80%，一年后这一比例上升到了 39.6%。虽然说每一个价格骤跌的 ICO项目都是诈骗是不确切的，但构建一个可靠的 ICO信用评级系统在 ICO之前对数字货币进行评估是必要且紧迫的。图 3： ICO项目百分比 vs半年后价格变化图 4：ICO项目百分比 vs一年后价格变化本论文提出 IcoRating，一种基于机器学习的 ICO评级系统。通过分析 2251个 ICO项目，研究者关联了数字货币的生命周期和价格变化与不同级别的 ICO信息，包括白皮书、创始团队、GitHub库、网站等。通过整合不同种类的信息，该模型能够以 0.83的准确率和 0.80的 F1分数预测一个 ICO项目能够在 ICO半年以后依然存活。IcoRating是一个基于机器学习的系统。与人类评级系统相比，IcoRating有两大强项：（1）客观性：机器学习模型包含更少的先验知识，可以从数据中学习因果关系，这与需要大量人类专家的人类评级系统相反，且人类专家不可避免会引入错误。（2）不会被肆无忌惮的人随意篡改：该信用评级结果是机器学习模型通过黑箱训练得到的输出。该过程涉及极少的人为操作。希望这个工作可以鼓励大家更多地分析和评估 ICO项目的质量，并且可以潜在地帮助投资者识别哪些是 ICO垃圾项目。本论文其余部分的结构如下：第二部分简要概述加密货币、区块链和 ICO。第三部分介绍了 ICO项目数据集的构建过程，并且提供了一些基本的。第四章介绍了论文提出的机器学习模型，第五部分是简短总结。加密货币、区块链和 ICO加密货币加密货币是「一种数字资产，旨在作为交换媒介，使用加密技术来保护其交易。」大多数加密货币使用去中心化控制。第一个去中心化的加密货币是比特币（简称 BTC）（Nakamoto, 2008），由一个或一群不明身份的人用 Satoshi Nakamoto（中本聪）的名字于 2009年创建。自 BTC出现后，多种加密货币被创造出来，最著名的包括 Ethereum、Ripple、EOS和 NEO。区块链加密货币的交易由区块链进行验证。人们可以将区块链视为分布式账本，它不断增长并永久记录两方之间的所有交易。每条记录叫作一个块，包含链接到前一个块、时间戳和交易数据的加密哈希指针。账本以分布形式被所有参与者拥有，且记录只能在改变所有后续网络块的情况下得到更改。交易被广播给网络中的所有节点。区块链使用多种时间戳方案，例如工作量证明或股权证明。区块链概念消除了数据集中储存的风险：它没有中心故障点，数据对每个参与者都是透明的。ICOICO是以加密货币为中心的众筹手段。在 ICO中，众筹加密货币（主要以代币形式）被转移给投资者，以换取法定货币或其他加密货币。当 ICO的目标达到时，这些代币就成为具备货币功能的货币单元，可用于交易货物或者其他加密货币。ICO为早期项目提供机会，以逃避风险投资家、银行和证券交易所的规定。它们还提供了超越或私募股权投资的投资机会，二者是早期投资机会的主导。另一方面，由于缺乏监管，ICO给投资者带来了重大风险。不同的国家对 ICO和加密货币有不同的规定。例如，中华人民共和国政府禁止所有 ICO，而（SEC）则表示它有权对 ICO应用联邦证券法，而委内瑞拉政府则推出了自己的加密货币 petromoneda。数据集构建、处理和分析研究者收集了 2251个 ICO项目的信息，包括白皮书、网站信息、ICO时的 GitHub库，以及创始团队。我们从多个提供商处获取数据，提供商包括 CryptoCompare、CoinMarketCap和 CoinCheckup。研究者在收集到的白皮书上运行了一个潜在狄利克雷分布（LDA）模型（Blei et al., 2003）。LDA是一个生成统计模型，解释了具备基于词共现的词丛（即「topic」）的文本文档。每个文档以潜在主题的概率分布形式呈现，每个潜在主题都是词的概率分布。LDA的生成过程如图 5所示，过程图示见图 6。图 5：在收集到的白皮书上运行 LDA模型。图 6：LDA模型概览。假设我们有 M个白皮书、K个主题、V个不同单词。每个白皮书 m ∈ M都有文档-主题分布 θ（M × K矩阵）。每个主题 k ∈ K都有主题-单词分布 φ（K × V矩阵）。ICO评级模型IcoRating是一个基于机器学习的评级模型。这里使用的模型是监督学习模型。在标准监督学习设置中，研究者希望找到模型 F，可使输入 x映射至输出 y：输入输入 x是 ICO项目，包括其公开可获取的各方面信息。表 2：不同 主题的 top word，以及分配至该主题的加密货币。输出输出 y ∈ {0, 1}是一个二分变量，表示输入 ICO x是否为垃圾项目。这里的关键问题是如何确定 ICO项目是垃圾项目。本文认为如果数字货币在其 ICO一年后下跌 80%，则该 ICO项目是垃圾项目。换言之，通过检查数字货币的历史价格，如果数字货币一年后的价格不到初始价格的 20%，则我们认为该 ICO项目比较垃圾。在收集到的 2251个项目中，研究者收集了 1482个项目的历史价格，且这些 ICO项目都实施至少一年（截止到本研究进行时）。结果实验结果展示了使用不同的特征组合识别垃圾 ICO项目的结果。随着 m值从 0.01逐渐提升至 1，垃圾项目的比例也逐渐增加，查准率不断提升，召回率逐渐降低。实验显示，白皮书和 GitHub库是最重要的两类特征，在 m值分别为 0.1和 0.5时 F1分数都达到了 0.7。研究者考虑了更多特征，能够逐渐获得更好的查准率和召回率。研究者使用所有类型的特征，在 m=1时预测垃圾 ICO项目达到了 0.83的查准率、0.77的召回率和 0.80的 F1分数。表 5：识别 ICO垃圾项目的结果。论文：IcoRating: A Deep-Learning System for Scam ICO Identification论文链接：摘要：加密货币（或数字代币、数字货币，如比特币、以太币、 XRP和 ）近年来在公众使用、看重程度和理解方面增长迅速，为投资者带来了惊人的利润。与其他货币或银行系统不同，大多数数字代币无需中央授权。这种去中心化的方式对信用评级构成了重大挑战，大多数 ICO项目目前不受政府监管，这意味着我们急需一种值得信赖的 ICO评级系统。本论文介绍了 ，第一个基于机器学习的加密货币评级系统：我们分析了目前 2251种，并评估了货币的生命周期、价格变化与其 ICO信息之间的关联，ICO信息包括白皮书内容、创始团队、库和网站。该系统预测垃圾 ICO项目的准确率达到了 0.85。我们希望该研究可以帮助投资者识别垃圾 ICO项目，同时引出更多对 项目的分析与评估研究。
内容来源：http://www.yidianzixun.com/channel/m867056
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