在硅谷創(chuàng)投圈里，「PayPal 黑幫」是一個繞不開的話題。這個說法最早出現在美國《財富》雜志，描述了PayPal早期員工在美國互聯網行業(yè)的地位。自從 2002 年?PayPal 被?eBay?收購之后， PayPal早期重要員工都選擇了自己創(chuàng)業(yè)，彼此之間保持著非常密切的聯系，相互投資，相互支持，就像是黑手黨組織一樣控制這個美國科技行業(yè)。
在加密貨幣行業(yè)，同樣有這樣一個「黑幫」存在，這就是「Coinbase 黑幫」。
總部位于舊金山的Coinbase是加密貨幣行業(yè)最重要的企業(yè)之一，影響力巨大。該公司最近披露的估值達到了 80 億美元，不過從 Coinbase 派生出的員工和其估值一樣令人印象深刻。同 PayPal 類似，Coinbase 的早期雇員們不少選擇自立門戶在區(qū)塊鏈世界創(chuàng)業(yè)，他們推出了加密貨幣投資基金、各類底層協議、去中心化應用，活躍于區(qū)塊鏈行業(yè)的各個細分領域，并且，他們彼此相互照應，相互投資，已然是這個行業(yè)的中流砥柱。
「Coinbase 黑幫」的影響力不容忽視。基于此，我們決定借助于?X-Order 和鏈聞的數據庫資源，利用 X-Order 的知識圖譜算法及機器學習模型，深度研究 Coinbase 的關系網，揭開 「Coinbase 黑幫」的秘密。
研究「Coinbase 黑幫」有何意義？
我們認為，揭開「Coinbase 黑幫」的關系網，可以幫助行業(yè)更深入了解以下這些信息：
依據 Coinbase 的人脈網和影響力，順藤摸瓜發(fā)掘優(yōu)質項目
Coinbase?已經被證明是加密貨幣行業(yè)最成功的企業(yè)之一，其早期團隊更具經驗，Coinbase 前員工團隊在優(yōu)質項目的辨識度上更具優(yōu)勢，并且，其網絡也會聚集優(yōu)質資源。所以，Coinbase 系的項目本身是優(yōu)質項目的可能性更大，Coinbase 系的創(chuàng)業(yè)公司在未來取得成功的幾率更高。這點上，「PayPal 黑幫」創(chuàng)業(yè)公司在互聯網行業(yè)已經有過證明。
已經與 Coinbase 系的關系疏密程度，推測加密貨幣未來在 Coinbase 平臺掛牌交易的可能
「Coinbase 效應」已然是加密貨幣市場眾所周知的秘密。所謂「Coinbase 效應」，是指一旦 Coinbase 宣布某種加密貨幣宣布將在 Coinbase 相關平臺掛牌交易，都引發(fā)該加密貨幣價格短暫上漲。這當然與 Coinbase 對于數字資產嚴苛的上架標準有關，同時，也因為 Coinbase 本身的流動性優(yōu)勢。市場上一直不乏關于「誰將是 Coinbase 下一個上架代幣」的傳聞。與其盲從于傳聞和小道消息，不如通過某種代幣與 Coinbase 系的遠近關系，做一些更有邏輯的推測。
「Coinbase 含量」
Top 10
為了揭示與「Coinbase 黑幫」相關聯的區(qū)塊鏈創(chuàng)業(yè)項目與 Coinbase 的親疏關系，我們推出了一個「Coinbase 含量」榜單，通過這個榜單，篩選出與 Coinbase?關系最緊密的項目。
我們借助于 X-Order 和鏈聞的數據庫資源，利用 X-Order 的知識圖譜算法及機器學習模型，分析了 Coinbase 的關系網。需要指出的是，我們分析的「關系」主要包括兩類：
工作關系：在這層關系中，我們又分為為「普通員工」與「高管」兩個維度。為方便統(tǒng)計對比，這里的「高管」包含開發(fā)者、顧問和投資者；
投資關系：主要指某個項目投資來源與 Coinbase 之間的關聯關系。
通過知識圖譜關系網，我們找到了和?Coinbase?關系密切的眾多項目，以下，是最為密切的 10 個項目：
Coda
dYdX
Oasis Labs
Filecoin
0x
Zcash
Blockstack
NEAR Protocol
XRP
注：圖中注明的投資金額為該輪融資的總金額，不一定全部由該機構貢獻。
預測 Coinbase 第四期上幣考察名單
我們還希望利用該知識圖譜預測未來哪些數字資產有可能在 Coinbase 平臺掛牌。
我們假設和 Coinbase 關系網越越密切的項目，越有可能進入考察名單。為此，我們設計一個預測模型，其中包括?11 個關系網特征變量，并采用決策樹結合人工干預，選擇出 3 個主要特征變量：
二度關系包含人物高管連接路徑數；
二度關系還包含了項目連接路徑數；
三度連接路徑數為次要影響變量的模型。
到目前為止，Coinbase 已經宣布了三批上幣考察名單，這給我們提供了回測模型的可能。我們對前三次上幣觀察名錄的項目建模，并以前兩期 Coinbase 考察名單做?k-means?聚類訓練?Logit?回歸模型，使用我們設計的模型來模擬「預測」第三期考察名單，對該模型進行回測，結果驗證了我們的假設。
以下是?Coinbase?在?2019 年 9 月公布的第三批上幣觀察名單中的?17 個項目在回測榜單中的結果：
這個結果證明，我們找到的 Logit 模型具有一定置信度，符合我們的假設預期。然后我們用前三期的考察名單做訓練集訓練模型，對第四期考察名單做出了預測 :
需要指出的是，這個預測名單中，我們剔除了一些未發(fā)幣的項目，也剔除了一些已經停止更新或者關注熱度已經退去的老項目。
Coinbase 作為行業(yè)門戶交易所，上幣謹慎，進入考察名的項目會有一定的概率上幣，從而會給項目帶來大量的流動性。希望我們這個模型和預測結果，對關注 Coinbase 上幣計劃、希望捕捉到「Coinbase 效應」中投資機會的投資者，帶來一些線索。
下載文檔
