区块链金融

吴克坤

金融科技与金融科技项目

• Financial Stability Board (FSB) "Monitoring of FinTech"
  The FSB understands FinTech as technologically enabled innovation in financial services that could result in new business models, applications, processes or products with an associated material effect on financial markets and institutions and the provision of financial services.

• 中国人民银行《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》
  金融科技是技术驱动的金融创新（该定义由金融稳定理事会（FSB）于2016年提出，目前已成为全球共识），旨在运用现代科技成果改造或创新金融产品、经营模式、业务流程等，推动金融发展提质增效。

• Investopedia
  Financial technology (Fintech) is used to describe new tech that seeks to improve and automate the delivery and use of financial services.

• CFA ® Program Curriculum
  In its broadest sense, the term “fintech” generally refers to technology-driven innovation occurring in the financial services industry. For the purposes of this reading, fintech refers to technological innovation in the design and delivery of financial services and products.

• CCB
  Fintech=A(rtificial Intelligence)+B(igData)+C(loud Computing)+D(LT)+M(obile Internet)+I(oT)+X

Fintech应用领域：Investopedia

• Cryptocurrency and digital cash
• Blockchain technology, including Ethereum, a distributed ledger technology (DLT) that maintain records on a network of computers, but has no central ledger.
• Smart contracts, which utilize computer programs (often utilizing the blockchain) to automatically execute contracts between buyers and sellers.
• Open banking, a concept that leans on the blockchain and posits that third-parties should have access to bank data to build applications that create a connected network of financial institutions and third-party providers. An example is the all-in-one money management tool Mint.

• Insurtech, which seeks to use technology to simplify and streamline the insurance industry.
• Regtech, which seeks to help financial service firms meet industry compliance rules, especially those covering Anti-Money Laundering and Know Your Customer protocols which fight fraud.
• Robo-advisors, such as Betterment, utilize algorithms to automate investment advice to lower its cost and increase accessibility.
• Unbanked/underbanked, services that seek to serve disadvantaged or low-income individuals who are ignored or underserved by traditional banks or mainstream financial services companies.
• Cybersecurity, given the proliferation of cybercrime and the decentralized storage of data, cybersecurity and fintech are intertwined.

Fintech应用领域：CFA ® Program Curriculum

• Analysis of large datasets.
• Analytical tools. For extremely large datasets, techniques involving artificial intelligence (AI)。
• Automated trading.
• Automated advice (Robo-advisers)
• Financial record keeping (DLT)

大数据

• Volume: The amount of data collected in files, records, and tables is very large,
  representing many millions, or even billions, of data points.
• Velocity: The speed with which the data are communicated is extremely great. Real- time or near- real- time data have become the norm in many areas.
• Variety: The data are collected from many different sources and in a variety of formats, including structured data (e.g., SQL tables or CSV files), semi-structured data (e.g., HTML code), and unstructured data (e.g., video messages).
• Value

数据科学

• Capture（采集）—Data capture refers to how the data are collected and transformed into a format that can be used by the analytical process. Low-latency systems—systems that operate on networks that communicate high volumes of data with minimal delay (latency)—are essential for automated trading applications that make decisions based on real- time prices and market events. In contrast, high-latency systems do not require access to real- time data and calculations.

• Curation（整理）—Data curation refers to the process of ensuring data quality and accuracy through a data cleaning exercise. This process consists of reviewing all data to detect and uncover data errors—bad or inaccurate data—and making adjustments for missing data when appropriate.

• Storage（存储）—Data storage refers to how the data will be recorded, archived, and accessed and the underlying database design. An important consideration for data storage is whether the data are structured or unstructured and whether analytical needs require low-latency solutions.

• Search（检索）—Search refers to how to query data. Big Data has created the need for advanced applications capable of examining and reviewing large quantities of data to locate requested data content.

• Transfer（传输）—Transfer refers to how the data will move from the underlying data source or storage location to the underlying analytical tool. This could be through a direct data feed, such as a stock exchange’s price feed.

• Visualization（可视化）

一些应用：Text Analytics

• Text analytics involves the use of computer programs to analyze and derive meaning typically from large, unstructured text- or voice-based datasets, such as company filings, written reports, quarterly earnings calls, social media, email, internet postings, and surveys.

• Text analytics includes using computer programs to perform automated information retrieval from different, unrelated sources in order to aid the decision-making process.

• More analytical usage includes lexical analysis（词法分析）, or the analysis of word frequency in a document and pattern recognition based on key words and phrases.

• Text analytics may be used in predictive analysis to help identify indicators of future performance, such as consumer sentiment.

其他应用

• Natural Language Processing

  • Natural language processing (NLP) is a field of research at the intersection of computer science, artificial intelligence, and linguistics that focuses on developing computer programs to analyze and interpret human language.
  • Automated tasks using NLP include translation, speech recognition, text mining, sentiment analysis, and topic analysis.

• Robo-Advisory Services

• Risk Analysis

• Algorithmic Trading

Science, Technology, and Engineering

金融科技项目

• 培养目标

  • 理解金融业务逻辑
  • （略）懂信息技术
  • 会应用(新的技术、方法、模型)

• 毕业论文

  • 案例分析
  • 产品设计与金融实践问题解决方案
  • 调研报告（或基于实际问题分析的政策建议报告）等

金专论文：案例分析

金专论文：产品设计

金专论文：金融实践问题解决方案

金专论文：调研报告

区块链技术及其金融应用

LLMs与课程学习

1. 基础架构 Transformer架构 多头自注意力机制 编码器-解码器结构 位置编码 残差连接与层归一化 2. 核心技术原理 预训练过程 输入：大规模文本语料 → 词元化处理 → 注意力计算 → 上下文表示 → 输出：语言模型 推理过程 用户输入 → Token化 → 上下文编码 → 概率预测 → 文本生成

金融领域应用场景

金融工程专业应用案例

金融领域提示词工程示例

1. 上下文设定（Context Setting）

• 原理：提供清晰的背景和角色定义
• 示例：

 差："分析美团的财报。"
 好："作为一名专注互联网行业的金融分析师，请对美团2023年Q4财报进行详细分析，
重点关注营收增长、毛利率变化、现金流状况和外卖业务竞争格局，
并对比同期美股UBER的表现。"

2. 指令清晰度（Clear Instructions）

• 原理：使用明确、可执行的指令词
• 示例：

 差："讲讲量化投资。"
 好："请为金融工程专业的大三学生讲解量化投资策略中的动量因子，包括：
1. 动量因子的数学定义
2. 常见的实现方法（含Python代码片段）
3. 在A股和美股市场的表现差异
每个部分控制在150字以内，使用专业但易懂的语言。"

3. 结构与格式（Structure and Format）

• 原理：明确指定输出格式和结构
• 示例：

 差："比较CAPM和Fama-French三因子模型。"
 好："请使用markdown表格格式，从以下维度对比CAPM和Fama-French三因子模型：
- 理论基础
- 数学表达式
- 包含的风险因子
- 实证表现
- 主要局限性
- 适用场景
请确保表格简洁清晰，适合金融工程专业学生复习使用。"

金融应用最佳实践

1. Few-shot提示示例

任务：将以下金融新闻分类为利好、利空或中性

示例1：
新闻："央行宣布下调存款准备金率0.5个百分点"
分类：利好

示例2：
新闻："某科技公司季度营收符合市场预期，但利润率略有下滑"
分类：中性

现在分类：
新闻："监管部门对多家互联网金融平台启动反垄断调查，最高或面临年收入10%的罚款"

2. 金融角色提示示范

 差："讲解期权定价。"

 好："你是华尔街一位资深期权交易员，正在向金融工程专业实习生讲解期权定价。请：
1. 用通俗的类比解释Black-Scholes模型的核心假设
2. 分析波动率微笑现象产生的原因
3. 提供一个使用Python实现二叉树期权定价的简化代码示例
4. 解释期权希腊字母Delta和Gamma的实际交易应用
请确保内容既有理论深度，又便于理解应用。"

3. 金融分析迭代优化示例

"分析比特币价格"

"分析2024年比特币价格走势及影响因素"

"请以量化分析师的身份，撰写一份关于2024年比特币价格的技术分析报告，需要包含：
1. 主要价格支撑位和阻力位（基于斐波那契回调和历史价格点位）
2. 10日、50日和200日移动平均线的交叉信号分析
3. 市场情绪指标（RSI、MACD）解读
4. ETF批准后的资金流动分析
5. 减半周期对价格的潜在影响

请使用Python代码片段展示关键技术指标的计算方法，并附上一段风险提示。"

金融应用关键提示：

金融行业人才能力新要求

大模型技术特点及金融应用价值

大模型核心局限性

金融工程应用场景详析：大学生学习场景

金融工程应用场景详析：专业人士工作场景

金融工程应用场景详析：学术研究场景

应对大模型局限的策略：幻觉问题

• 多源验证法

  • 交叉检查原则：通过多个独立来源验证模型提供的金融信息
  • 一级文献优先：直接参考原始学术论文、监管文件核实关键结论
  • 权威来源确认：使用官方金融机构网站、数据库验证数据和法规

• 批判性接收策略

  • 零信任原则：对模型提供的所有金融数据和公式持怀疑态度
  • 假设性采用：将模型输出视为假设而非结论
  • 一致性测试：通过重复和变形问题测试回答一致性

应对大模型局限的策略：时效性问题

• 信息更新机制

  • 时间标记意识：明确识别模型知识的截止日期
  • 增量信息补充：向模型提供训练截止日后的关键金融事件
  • 差异化分析：对比模型输出与最新情况的差异

• 实时数据融合

  • 工具链接合机制：结合实时金融数据API与模型使用
  • 最新数据引导：在提示中包含最新的关键数据点
  • 数据时效性标记：明确区分历史数据与最新数据

应对大模型局限的策略：数值和计算能力

• 专业工具协同

  • 计算任务分离：复杂金融计算交给专业软件(MATLAB、R、Python)
  • 结果验证机制：使用多种工具交叉验证计算结果
  • 模块化处理：将数值处理与概念分析任务分离

• 精度控制框架

  • 精度要求前置：明确指定所需的计算精度
  • 单位一致性检查：验证金融计算中的单位一致性
  • 边界条件测试：测试模型在边界条件下的计算可靠性

应对大模型局限的策略：专业深度问题

• 专业知识补充

  • 专业背景提供：向模型提供具体金融细分领域的专业背景
  • 术语精确定义：明确定义专业金融术语的使用范围
  • 最新研究引入：引入最新研究成果作为参考点

• 人机协作体系

  • 专家审核环节：建立专业人员审核模型输出的固定环节
  • 互补能力分工：明确人类专家与模型各自负责的领域
  • 决策责任明确：保持人类对关键金融决策的最终责任

最佳实践建议：大学生

• 学习增强策略

  • 概念递进学习法：先基础解释，再逐步深入复杂内容
  • 主动提问训练：培养提出高质量问题的能力
  • 知识验证习惯：交叉验证模型提供的金融知识点
  • 幻觉识别训练：学习识别模型输出中的不准确内容

• 技能构建方法

  • 代码解释先于复制：要求模型解释生成的金融算法代码
  • 项目迭代法：利用模型反馈多次优化学习项目
  • 混合资源学习：结合教材、模型指导和实践的多维度学习
  • 错误分析能力：培养识别和纠正模型错误的能力

最佳实践建议：专业人士

• 工作流优化

  • 任务分解策略：将复杂金融分析任务分解为模型可处理单元
  • 人机协作流程：明确划分人类判断与AI辅助环节
  • 专业提示词库：构建金融专业领域的高效提示词集
  • 风险控制体系：制定AI辅助决策的风险防范措施

• 专业能力提升

  • 工具互补原则：结合专业金融软件与大模型各自优势
  • 定制化使用模式：根据具体金融业务场景调整使用方式
  • 局限性映射：明确识别模型在特定金融任务中的局限

最佳实践建议：学术研究

• 研究辅助策略

  • 创意激发技术：使用模型进行研究思路头脑风暴
  • 多角度分析法：获取对研究问题的多维度解读
  • 文献整合框架：构建研究领域知识图谱
  • 幻觉防控机制：系统化检验模型生成的研究内容

• 学术伦理实践

  • 贡献明确区分：清晰区分AI与研究者贡献
  • 透明使用原则：在论文方法部分明确说明AI辅助情况
  • 人类主导决策：保持研究方向和关键判断的人类主导性
  • 研究诚信维护：确保AI辅助不影响学术诚信标准

金融工程领域AI伦理

未来展望与挑战

货币数字化的早期尝试

通过信用创造电子货币 First Virtue (1994) SET (mid 1990s): Visa, Master, etc -> CyberCash/CyberCoin -> PayPal DigiCash (1989): David Chaum (1983) 的“盲签”设想 -> 线下电子货币 (David Chaum, Amos Fiat, Moni Naor, 1988) -> DigiCash (1989) 通过解决数学计算来赋予虚拟货币价值 Cynthia Dwork and Moni Naor (1992) HashCash (Adam Back, 1997) 账本技术 b-money (Wei Dai, 1998) bitgold (Nathaniel Popper, 2005) BitCoin (Satoshi Nakamoto, 2008)

SET (Secure Electronic Transaction)

• 案例介绍

发展历程	主要特点	影响与意义
- 1990年代中期开发	- 标准化的安全电子交易协议	- 为在线支付奠定技术基础
- 由Visa和MasterCard等主导开发	- 多方参与的支付确认机制	- 推动了电子支付标准化发展
- 演化出CyberCash/CyberCoin系统	- 建立了完整的支付验证流程	- 影响了PayPal等后续支付系统的发展
- 最终影响了PayPal的诞生	- 引入了多层安全保护机制	- 为电子商务发展提供基础设施

经验与教训 经验 教训 - 标准化对支付系统发展重要 - 过于复杂的协议影响推广 - 需要主流金融机构支持 - 技术标准需要考虑实用性 - 多方参与的共识机制很重要 - 用户体验要简单易用 - 安全性和可靠性是关键 - 需要平衡安全性和便利性

DigiCash/eCash

• 案例介绍

发展历程	主要特点	影响与意义
- 1983年David Chaum提出"盲签名"概念	- 首创盲签名技术	- 为比特币的匿名交易提供技术基础
- 1988年发展出线下电子货币理论	- 注重交易隐私保护	- 开创了密码学在数字货币中的应用
- 1989年成立DigiCash公司	- 可验证的电子货币体系	- 推动了电子支付系统的发展
- 1990年推出eCash系统	- 引入密码学技术保护隐私	- 为后续数字货币提供重要参考

经验与教训 经验 教训 - 率先将密码学应用于电子支付 - 过早的技术创新难以推广 - 重视用户隐私保护 - 需要平衡隐私与监管需求 - 建立了可验证的支付体系 - 商业模式要切实可行 - 开创性地解决了交易匿名问题 - 中心化运营模式存在局限性

HashCash

b-money

• 案例介绍

发展历程	主要特点	影响与意义
- 1998年由Wei Dai提出	- 去中心化货币发行机制	- 为比特币提供理论基础
- 提出去中心化电子货币概念	- 集体维护的交易记录	- 中本聪在比特币白皮书中直接引用
- 探索无需信任第三方的货币系统	- 工作量证明创造货币	- 影响比特币的网络架构设计
- 作为早期数字货币重要探索	- 去中心化共识机制	- 推动了去中心化货币理念发展

经验与教训 经验 教训 - 首创去中心化货币发行理念 - 需要有效的共识机制 - 提出集体维护交易记录的创新方案 - 系统设计要考虑可扩展性 - 探索了工作量证明与货币创造的结合 - 去中心化程度需要平衡 - 为后续数字货币提供理论基础 - 需要考虑实际应用可行性

bitgold

E-gold

• 案例介绍

发展历程	主要特点	影响与意义
1996年由Douglas Jackson和Barry Downey创立	以实物黄金作为价值支撑	开创了数字黄金支付系统先河
成为全球首个成功运营的数字货币系统之一	允许用户进行全球范围内的黄金支付	证明了数字货币的商业可行性
2006年达到peak时期，用户超过500万	资产完全由实物黄金储备支持	为后续数字货币发展提供经验
2007年因法律问题被迫关闭	支持跨境快速支付转账	推动了数字支付系统的发展

经验与教训 经验 教训 - 实物资产背书增加信任度 - 需要完善的法律合规体系 - 建立了有效的支付清算系统 - 要加强反洗钱监管 - 提供全球化支付解决方案 - 中心化运营存在监管风险 - 证明了数字货币商业价值 - 需要平衡隐私与监管需求

Liberty Reserve的教训

• 案例介绍

发展历程	主要特点	影响与意义
- 2006年由Arthur Budovsky在哥斯达黎加创立	- 自身发行数字货币LR	- 成为最大的地下数字货币交易平台
- 注册用户超过100万，日交易量数百万美元	- 完全匿名的交易系统	- 暴露了数字货币监管的重要性
- 2013年5月被美国政府查封	- 低手续费(1%以下)	- 推动了数字货币反洗钱立法
- 创始人被判处20年监禁	- 不验证用户身份	- 影响了后续数字货币交易所的合规制度
- 涉及60亿美元的非法交易	- 全球即时转账功能	- 成为数字货币监管的重要案例

经验与教训 经验 教训 - 建立高效的清算系统 - 必须重视合规监管要求 - 提供便捷的支付服务 - 需要建立完善的KYC制度 - 全球化运营策略 - 过度匿名会带来监管风险 - 低成本运营模式 - 要平衡隐私与监管需求

Second Life虚拟货币经济系统（林登币，Linden Dollar）

• 案例介绍

发展历程	主要特点	影响与意义
- 2003年由Linden Lab推出	- 使用Linden Dollars(L$)作为虚拟货币	- 开创了虚拟世界经济系统的先河
- 2006年用户数量激增，经济规模扩大	- L$可与真实货币自由兑换	- 为元宇宙经济系统提供范例
- 2007年达到高峰，月活跃用户超百万	- 用户可创造和交易虚拟物品	- 证明了虚拟经济的商业可行性
- 2010年后进入平稳发展期	- 完整的虚拟经济生态系统	- 推动虚拟货币研究和发展
- 至今仍在运营，月交易额数百万美元	- 支持用户自主创业和盈利	- 影响后续虚拟世界设计理念

经验与教训 经验 教训 - 建立完整的虚拟经济体系 - 需要防范投机和泡沫风险 - 实现虚拟与现实货币的转换 - 要加强市场监管和控制 - 鼓励用户创造和参与 - 平衡自由度与风险管理 - 构建多元化的商业模式 - 需要可持续的经济发展模式

比特币的诞生与技术基础

不同形态的比特币

比特币本质上是 帐簿上的（一条）记录 一串代码 实体比特币 由Casascius公司发行 内置含有密钥的芯片 比特币借记卡 由Xapo有限公司发行 被认为是全球第一张比特币借记卡 与普通借记卡类似的用户体验

比特币的价值：历史走势

比特币的价值：Laszlo Hanyecz与两块披萨的故事

BTC/USD $(百万) USD/CNY ￥(千万) 2010 0.0025 0.000025 6.8298 0.000017 2013 123.89 1.2 6.1312 0.76 2014 524.58 5.2 6.2352 3.27 2015 240.35 2.4 6.1974 1.49 2016 439.32 4.4 6.5490 2.88 2017 2,173.40 21.7 6.8863 14.97 2018 8,041.78 80.4 6.3661 51.20 2019 7,680.07 76.8 6.9061 53.04 2020 6,452.69 64.5 7.0900 45.75 2021 37,536.63 375.37 6.4300 241.36 2022 30,323.72 303.24 6.7487 204.48 2023 26,851.28 268.51 7.0157 188.38 2024 69,122.34 691.22 7.1077 491.29

2024年12月5日，比特币价格达到103,900.47（美元）。按此价格计算，两块pizza的价格折合10.39亿美元，约等于74.68亿人民币。

丝绸之路（Silk Road）黑市案件分析

案件细节与调查过程

影响分析与启示

经验总结与未来展望

关于比特币非法交易的研究

Foley, Sean, Jonathan R. Karlsen, and Tālis J. Putniņš. "Sex, drugs, and bitcoin: How much illegal activity is financed through cryptocurrencies?." The Review of Financial Studies 32.5 (2019): 1798-1853.

方法 识别非法用户的样本 First approach: 执法部门没收的比特币 Second approach: 非法“暗网市场”及其用户 Third approach: “暗网”论坛识别的用户 量化和描述所有非法活动 Method 1: Network cluster analysis (smart local moving algorithm, SLM) Method 2: Detection-controlled estimation (DCE) 发现 大约每年有760亿美元的非法活动涉及比特币（占据比特币交易的46%） 接近美国和欧洲的非法毒品市场的规模

• 结果：非法活动如何随时间变化？

• Results: How does illegal activity vary through time?

• 比特币与非法活动（Foley等, 2019）
  • 大约每年有760亿美元的非法活动涉及比特币（占据比特币交易的46%）
  • 接近美国和欧洲的非法毒品市场的规模
• 加密货币价格操纵（Griffin和Shams, 2020）
  • 价格操纵可能对加密货币产生重大扭曲影响： Bitfinex 上的一位大玩家在价格下跌和 Tether 印制后使用 Tether 购买大量比特币
  • 旨在绕过传统银行系统的创新技术并没有像加密货币领域的许多人所认为的那样消除对外部监视、监控和监管框架的需求
  • 可疑活动与泡沫有关，并可能导致进一步的价格扭曲

比特币的问题：有限接受

Hinzen, Franz J., Kose John, and Fahad Saleh. "Bitcoin’s limited adoption problem." Journal of Financial Economics 144.2 (2022): 347-369.

比特币的问题：扩容

Malik, Nikhil, et al. "Why Bitcoin will Fail to Scale?." Management Science (2022).

扩容问题 比特币吞吐量受到其区块容量的限制 每10分钟确认约2200笔交易 BTC社区正在考虑增加区块容量 论文证明它不起作用 方法 分析矿工和用户策略互动的博弈论模型 结果 吞吐量拥堵的缓解有利于大矿工默契串通 通过战略性部分填充区块来人为地降低实际吞吐量，以获得更高的交易费用 技术干预（例如禁止大型矿商） 可以消除串通 使系统不太安全

比特币的问题：去中心化交易结算

Csóka, Péter, and P. Jean-Jacques Herings. "Decentralized clearing in financial networks." Management Science 64.10 (2018): 4681-4699.	Chiu, Jonathan, and Thorsten V. Koeppl. "Blockchain-based settlement for asset trading." The Review of Financial Studies 32.5 (2019): 1716-1753.
当记账单位足够小，所有去中心化清算流程本质上都会产生相同的价值股权作为集中清算程序。 从政策含义来看，没有必要同时收集和处理所有代理的所有敏感数据并运行集中清算程序。	更大的交易量、更高的时间紧迫性和更低的违约风险使得区块链上的结算更具吸引力。

数字加密货币的价值：Buffett的观点

"In terms of cryptocurrencies generally, I can say almost with certainty that they will come to a bad ending," Buffett said in an interview with CNBC in January 2018. "Now, when it happens or how or anything else, I don't know."

He added: "If I could buy a five-year put on every one of the cryptocurrencies, I'd be glad to do it, but I would never short a dime's worth."

2018 2019 2020 2021 14,973.30 3,678.92 8,166.55 38,356.44 2022 2023 low high 41,821.26 41,821.26 17,446.29 3,191.30

数字加密货币的价值是由基本面驱动的吗？

Bhambhwani, Siddharth, Stefanos Delikouras, and George M. Korniotis. "Do fundamentals drive cryptocurrency prices?". Centre for Economic Policy Research (2019).

两种数字加密货币 可开采的加密货币是通过称为挖矿的过程解决加密算法的奖励 不可开采的加密货币（NMC） 的分配和创建是事前决定的，并且通常基于其创始人的协议。 本文重点关注可开采的加密货币

两类重要的因子

• 算力(Computing Power, CP)

  • 它促进了交易的快速和安全记录
  • 以hash rate来衡量
  • 与矿工在区块链中创建块所消耗的资源直接相关

• 网络(Network)

  • 网络测量每天在区块链上交易加密货币的唯一地址的数量
  • 大量的区块链用户也暗示了各自加密货币的流动性增强
  • 大型网络吸引了开发人员为该加密货币的区块链构建应用程序，从而提高了该货币的可用性。

研究假说

• 在单个加密货币水平上，加密货币价格应该平均来说与计算能力和网络大小有正的相关关系
• 在加密货币市场层面上，我们研究了区块链基本面的总体衡量指标是否捕获了系统风险的来源

变量

Common Risk Factors in Cryptocurrency (JF2022)

发现 风险因子类型 主要发现 意义 Size 存在显著规模效应 可通过规模因子获取投资回报 Momentum 存在显著的动量效应 动量策略能够产生显著回报 Volume 交易量是重要的定价因素 交易量因子能产生投资收益 Volatility 波动率对回报有显著影响 波动率因子具有解释力 启示 发现 市场特征 加密货币市场存在类似传统金融市场的共同风险因子 定价机制 这些因子能够解释加密货币的收益率差异 投资策略 基于这些因子可以构建投资策略获取回报 研究局限 由于市场仍在发展中，因子的稳定性和持续性需要进一步验证

Mt.Gox交易所事件分析

影响分析与变革

经验教训与解决方案

行业启示与未来展望

萨尔瓦多比特币法币化实践分析

实施过程与主要措施

实施效果与挑战

影响与意义

经验教训与启示

特斯拉比特币投资与支付实验分析

决策分析与影响评估

多维度影响分析

经验教训与未来展望

加密货币市场：2022-2024年发展与变革

加密货币市场重大事件时间线 (2022-2024)

数据来源: CoinMarketCap历史数据、Messari加密事件数据库

FTX崩溃事件分析：加密货币市场的雷曼时刻

事件概述

• 2022年11月，曾估值320亿美元的交易所FTX突然崩溃
• FTX创始人SBF将客户资金转移至关联对冲基金Alameda Research
• 超过100万客户和投资者受损，损失超过200亿美元

市场影响

• 比特币价格急剧下跌，从21,000美元跌至15,500美元
• 加密生态系统信任危机，引发大规模提款潮
• 多家依赖FTX的加密企业连锁倒闭

硅谷银行危机与加密生态系统

危机概述

• 2023年3月，硅谷银行(SVB)因存款挤兑和国债损失突然倒闭
• SVB是美国第16大银行，也是科技创业公司和加密企业的重要银行服务提供商
• 超过50%的美国风投支持的创业公司在SVB有账户

对加密生态的影响

• Circle (USDC发行方) 在SVB存有35亿美元储备，导致USDC短暂失去锚定
• 加密初创公司资金链紧张，融资环境恶化
• 强化了去中心化货币和稳定币的价值主张

比特币现货ETF获批：制度认可的里程碑

加密货币市场最新数据与趋势(2024年5月)

比特币区块链的原理

交易

交易

BTC区块链的密码学基础

• Hash
• Hash指针
• Merkel树
• 数字签名

哈希（Hash）

import hashlib  

def double_sha256(data):  
    """计算双重SHA-256哈希"""  
    # 首先编码为字节类型  
    data_bytes = data.encode('utf-8')  
    # 进行第一次SHA-256哈希  
    first_hash = hashlib.sha256(data_bytes).digest()  
    # 进行第二次SHA-256哈希  
    second_hash = hashlib.sha256(first_hash).hexdigest()  
    return second_hash  

# 示例数据  
data = "Hello, Bitcoin Blockchain!"  
hashed_value = double_sha256(data)  

print("Input Data:", data)  
print("Double SHA-256 Hash:", hashed_value)

哈希指针（Hash pointer）

• 哈希指针是：

  • 指向存储某些信息的位置的指针，以及
  • 信息的（加密）哈希值

• 如果我们有一个哈希指针，我们可以

  • 要求取回信息，并且
  • 验证它没有改变

Merkel树

数字签名

• 生成公钥、私钥

  • (s𝑘,𝑝𝑘):=𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒𝐾𝑒𝑦𝑠(𝑘𝑒𝑦𝑠𝑖𝑧𝑒)

• 签名

  • 𝑠𝑖𝑔≔𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑠𝑘, 𝑚𝑒𝑠𝑠𝑎𝑔𝑒)

• 验证

  • 𝑖𝑠𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑≔𝑣𝑒𝑟𝑖𝑓𝑦(𝑝𝑘,𝑚𝑒𝑠𝑠𝑎𝑔𝑒,𝑠𝑖𝑔)

• 通过验证

  • 𝑣𝑒𝑟𝑖𝑓𝑦(𝑝𝑘,𝑚𝑒𝑠𝑠𝑎𝑔𝑒,𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑠𝑘, 𝑚𝑒𝑠𝑠𝑎𝑔𝑒))==𝑇𝑟𝑢𝑒!

代码实现

import hashlib  
import ecdsa  
import base58  
import binascii  

class BitcoinWallet:  
    def __init__(self):  
        # 生成私钥  
        self.signing_key = ecdsa.SigningKey.generate(curve=ecdsa.SECP256k1)  
        # 从私钥导出公钥  
        self.verifying_key = self.signing_key.get_verifying_key()  
        # 获取私钥的十六进制表示  
        self.private_key_hex = self.signing_key.to_string().hex()  
        # 获取公钥的十六进制表示  
        self.public_key_hex = self.verifying_key.to_string().hex()  
        # 生成比特币地址  
        self.address = self.generate_address()  

    def generate_address(self):  
        # 1. 对公钥进行SHA-256哈希  
        public_key_bytes = self.verifying_key.to_string()  
        sha256_hash = hashlib.sha256(public_key_bytes).digest()         
        # 2. 对结果进行RIPEMD160哈希  
        ripemd160_hash = hashlib.new('ripemd160')  
        ripemd160_hash.update(sha256_hash)  
        hash160 = ripemd160_hash.digest()         
        # 3. 添加版本号前缀（0x00表示主网地址）  
        version_hash160 = b'\x00' + hash160  
        # 4. 对结果进行双重SHA-256哈希  
        double_sha256 = hashlib.sha256(hashlib.sha256(version_hash160).digest()).digest()  
        # 5. 取前4个字节作为校验和  
        checksum = double_sha256[:4]  
        # 6. 将版本号+hash160+校验和转换为base58格式  
        binary_address = version_hash160 + checksum  
        address = base58.b58encode(binary_address).decode('utf-8')  
        return address  

    def sign_message(self, message):  
        """对消息进行签名"""  
        # 计算消息的哈希  
        message_hash = hashlib.sha256(message.encode('utf-8')).digest()  
        # 使用私钥对消息哈希进行签名  
        signature = self.signing_key.sign(message_hash)  
        return signature  

    def verify_signature(self, message, signature):  
        """验证签名"""  
        try:  
            # 计算消息的哈希  
            message_hash = hashlib.sha256(message.encode('utf-8')).digest()  
            # 使用公钥验证签名  
            self.verifying_key.verify(signature, message_hash)  
            return True  
        except:  
            return False  

def main():  
    # 创建钱包  
    wallet = BitcoinWallet()  
    
    # 打印钱包信息  
    print("=== 钱包信息 ===")  
    print(f"私钥: {wallet.private_key_hex}")  
    print(f"公钥: {wallet.public_key_hex}")  
    print(f"地址: {wallet.address}")  
    
    # 测试签名和验证  
    print("\n=== 签名验证测试 ===")  
    message = "Hello, Bitcoin!"  
    print(f"原始消息: {message}")  
    
    # 签名  
    signature = wallet.sign_message(message)  
    print(f"签名: {binascii.hexlify(signature).decode('utf-8')}")  
    
    # 验证签名  
    is_valid = wallet.verify_signature(message, signature)  
    print(f"签名验证结果: {is_valid}")  
    
    # 测试篡改消息  
    print("\n=== 篡改测试 ===")  
    tampered_message = "Hello, Bitcoin!!"  
    is_valid = wallet.verify_signature(tampered_message, signature)  
    print(f"篡改消息: {tampered_message}")  
    print(f"篡改后签名验证结果: {is_valid}")  

if __name__ == "__main__":  
    main()  

模拟测试结果

比特币区块链协议算法

该算法假设能够以不易受到女巫攻击（Sybil attack）的方式选择随机节点：

• 新交易被广播到所有节点。
• 每个节点将新交易收集到一个块中。
• 在每一轮中，随机节点开始广播其区块。
• 仅当块中的所有交易均有效（未花费、有效签名）时，其他节点才会接受该块。
• 节点通过将哈希值包含在它们创建的下一个块中来表达对块的接受。

比特币网络是如何实现的？

• 是否可以通过产生大量节点进行攻击（女巫攻击, Sybil attack）？
• 是否可以窃取比特币（STEALING BITCOINS）？
• 如何应对拒绝服务攻击（DENIAL-OF-SERVICE ATTACK）？
• 如何应对双花攻击（DOUBLE-SPEND ATTACK）？

BTC区块链扩容方案与发展趋势

1. 用Bitcoin Core同步区块数据+区块解析

BTC区块结构（source: arcblock.io）

解析工具

• https://github.com/alecalve/python-bitcoin-blockchain-parser
• https://github.com/alecalve/python-bitcoin-blockchain-parser/tree/master/blockchain_parser
• https://github.com/tenthirtyone/blocktools
• https://github.com/ragestack/blockchain-parser
• https://github.com/bitcoin-abe/bitcoin-abe
• https://github.com/huangsuoyuan/btc_parser

网络爬虫基本原理：HTTP请求方法（本页参考W3Cschool相关内容）

网络爬虫基本原理：HTTP状态码分类（本页参考W3Cschool相关内容）

HTTP状态码由三个十进制数字组成，第一个十进制数字定义了状态码的类型，后两个数字没有分类的作用。HTTP状态码共分为5种类型：

HTTP状态码的详细描述请参考：HTTP状态码列表

网络爬虫基本原理: 采集网络数据的步骤

• 采集网络数据：手动采集vs计算机程序采集
• 学习网络爬虫：上帝视角vs探索者视角

Python爬虫工具：BeautifulSoup

Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间.

BTC爬取区块数据

• 数据来源：区块链浏览器（Blockchain.info）
• 获取数据的方式/链接：

  • https://blockchain.info/rawblock/$block_hash

  • https://blockchain.info/rawblock/$block_hash?format=hex

  • https://blockchain.info/block-height/$block_height?format=json

import requests
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

url='https://blockchain.info/block-height/00000?format=json'
r=requests.get(url)

#print(r.text)
j=r.json()
j

{'blocks': [{'hash': '000000000019d6689c085ae165831e934ff763ae46a2a6c172b3f1b60a8ce26f',
   'ver': 1,
   'prev_block': '0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000',
   'mrkl_root': '4a5e1e4baab89f3a32518a88c31bc87f618f76673e2cc77ab2127b7afdeda33b',
   'time': 1231006505,
   'bits': 486604799,
   'next_block': ['00000000839a8e6886ab5951d76f411475428afc90947ee320161bbf18eb6048'],
   'fee': 0,
   'nonce': 2083236893,
   'n_tx': 1,
...
       'spending_outpoints': [],
       'n': 0,
       'tx_index': 2098408272645986,
       'script': '4104678afdb0fe5548271967f1a67130b7105cd6a828e03909a67962e0ea1f61d
       eb649f6bc3f4cef38c4f35504e51ec112de5c384df7ba0b8d578a4c702b6bf11d5fac',
       'addr': '1A1zP1eP5QGefi2DMPTfTL5SLmv7DivfNa'}]}]}]}

Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. 
Adjust cell output settings...

print("dtype: %s, length: %d" %(type(j),len(j)))

dtype: <class 'dict'>, length: 1

blocks=j['blocks'][0]
print(type(blocks))
blocks.keys() 

<class 'dict'>
dict_keys(['hash', 'ver', 'prev_block', 'mrkl_root', 'time', 'bits', 'next_block', 'fee', 'nonce', 'n_tx', 'size', 'block_index', 'main_chain', 'height', 'weight', 'tx'])

爬取前10个BTC区块的信息

待爬取信息

1. 区块高度：height
2. 区块hash：hash
3. 交易数量: n_tx
4. 时间：time

信息来源

https://blockchain.info/block-height/$block_height?format=json

存储格式

• csv

import requests
import csv

with open('./btc_block_info.csv','w',newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['height','hash','n_tx','time'])
    for i in range(10):
        r=requests.get('https://blockchain.info/block-height/0000'+str(i)+'?format=json')
        blocks=r.json()['blocks'][0]
        writer.writerow([i,blocks['hash'],blocks['n_tx'],blocks['time']]) 
        print('i=',i,' completed')

i= 0 completed
i= 1 completed
...
i= 8 completed
i= 9 completed

[i,blocks['hash'],blocks['n_tx'],blocks['time']]

[9,
'000000008d9dc510f23c2657fc4f67bea30078cc05a90eb89e84cc475c080805',
1,
1231473279]

3. 使用API

1. get_block

Get a single block based on a block hash. Returns a Block object.

Params:

block_id : str - block hash

Usage:

from blockchain import blockexplorer

block = blockexplorer.get_block('000000000000000016f9a2c3e0f4c1245ff24856a79
c34806969f5084f410680')

from blockchain import blockexplorer
block = blockexplorer.get_block('000000000000000016f9a2c3e0f4c1245ff24856a79
c34806969f5084f410680')

block.n_tx

345

2. get_block_height

Get an array of blocks at the specified height. Returns an array of Block objects.

Params:

height : int - block height

Usage:

blocks = blockexplorer.get_block_height(2570)

blocks = blockexplorer.get_block_height(2570)

print(blocks[0].merkle_root)
blocks[0].n_tx

115f940a1363ca9ab303fdd3fdddb8d6d0d98fbfc013419fc66917b2bded5208
1

3. get_blocks

Get a list of blocks for a specific day or mining pool. Returns an array of SimpleBlock objects.

Params:

time : int - unix time in ms (optional)
pool_name : str - pool name (optional)

At least one parameter is required.

Usage:

blocks = blockexplorer.get_blocks(pool_name = 'Discus Fish')

Response object field definitions

Block

hash : str
version : int
previous_block : str
merkle_root : str
time : int
bits : int
fee : int
nonce int
n_tx : int
size : int
block_index : int
main_chain : bool
height : int
received_time : int
relayed_by : string
transactions : array of Transaction objects

Transaction

double_spend : bool
block_height : int (if -1, the tx is unconfirmed)
time : int
relayed_by : str
hash : str
tx_index : int
version : int
size : int
inputs : array of Input objects
outputs: array of Output objects

Address

hash160 : str
address : str
n_tx : int
total_received : int
total_sent : int
final_balance : int
transactions : array of Transaction objects

MultiAddress

n_tx : int
n_tx_filtered : int
total_received : int
total_sent : int
final_balance : int
addresses : array of SimpleAddress objects
transactions : array of Transaction objects

Balance

n_tx : int
total_received : int
final_balance : int

UnspentOutput

tx_hash : str
tx_index : int
tx_output_n : int
script : str
value : int
value_hex : str
confirmations : int

LatestBlock

hash : str
time : int
block_index : int
height : int
tx_indexes : array of TX indexes (integers)

SimpleBlock

height : int
hash : str
time : int
main_chain : bool

比特币“平台”

• 比特币作为记录平台：比特币不仅是货币，还可以作为其他应用的核心组成部分，有些应用直接利用比特币的当前特性，而其他应用则需要一些调整。

• 只能被添加的记录：比特币的数据结构只能添加新数据，一旦添加则不可修改，永久保存，提供了时间顺序的功能。

• 安全时间戳系统：利用比特币的不可改记录特性，可以建立安全时间戳系统，证明某个数据点在特定时间已被知晓而不泄露具体内容。

• 时间戳的实际应用：时间戳可以用于证明创意的优先权或证明信息的接收，通过在区块链上发布文档或信息的哈希值，并在后续提供原始数据来验证。

• 对未来预测的攻击：讨论了使用时间戳预测未来事件的局限性，指出了通过发布所有可能结果然后只披露正确结果的方法来攻击安全时间戳系统。

• 过时的安全时间戳：介绍了一种低科技含量的安全时间戳方案，通过在报纸上刊登预测结果的哈希函数值来提供证明。

• 比特币中的时间戳：讨论了在比特币中实现时间戳的不同方法，包括直接将数据哈希值作为交易对象，以及使用OP_RETURN指令来嵌入数据。

• 非法内容问题：比特币区块链可能被用于封装非法内容，如儿童色情或侵犯版权的材料，但目前没有有效的方法来阻止这种行为。

• 附着币：比特币可以作为底层架构，在其上建立全新的货币系统，即附着币，利用比特币的区块链来记录新货币的数据。

• 智能资产：比特币的可追溯性可以用来创建智能资产，如将加密签名与货币价值结合，增加货币的用途。

• 染色币：通过给比特币添加特殊元数据（染色）来追踪其所有权和价值，即使经过多次交易。

• 开放资产：2015年流行的染色币应用方案，允许用户发行带有特定颜色的比特币，代表不同的资产。

• 多方参与的安全博彩系统：探讨了如何在比特币平台上实现安全的多方博彩系统，确保公平性和资金的控制。

• 比特币作为公共随机源：讨论了使用比特币区块链作为公共随机数生成器的可能性和安全性。

• 预测市场和真实世界数据源：描述了如何利用加密数字货币实现去中心化的预测市场，并将真实世界的数据导入比特币系统。

• 去中心化的预测市场：讨论了建立去中心化预测市场所需的组件，包括资金的收集和发放、执行正确金额的资金发放的机制、去中心化的仲裁机构和下单登记系统。

• 未来币（Futurecoin）：一个假想的另类币，用于实现去中心化的预测市场，包括创建市场、支付和清算、仲裁等交易类型。

• 实时数据供给：扩展虚拟货币功能以宣告现实社会里的事实，如选举结果或商品价格。

• 交易委托：讨论了去中心化交易委托的概念，包括市价委托和限价委托，以及如何通过矿工撮合交易来避免预先交易的问题。

• 比特币作为应用平台的局限性：虽然比特币可以作为多种应用的平台，但对于某些应用，如安全的去中心化预测市场或交易委托系统，比特币并未提供所要求的全部特性。

另类币与加密货币生态系统

• 另类币的历史和诱因：
  • 比特币诞生于2009年，随后出现了多个基于比特币的衍生货币，如域名币。
  • 2013年，另类币数量爆炸式增长，但难以给出确切数字，因为存在挖矿和使用活跃度的问题。
• 另类币与比特币的区别：
  • 另类币通常借用比特币的概念，有的仅对比特币做出微小改动，有的则采用完全不同的技术。
  • 所有另类币都有自己独特的交易历史，不是从比特币的分叉演化而来。
• 发行另类币的原因：
  • 另类币存在是因为它们具有与众不同的特点，如修改比特币的参数或采用不同的挖矿和共识算法。

• 如何创造一个另类币：
  • 创建另类币涉及复制和修改现有的比特币或另类币代码，添加技术特性或修改参数。
  • 一个网站coingen.io曾提供自动生成另类币的服务，用户可以自定义参数。
• 另类币的推广和接受：
  • 另类币的难点在于吸引用户和矿工，建立一个活跃的社区和市场。
  • 矿工对于另类币的安全至关重要，没有足够的哈希算力支持，另类币容易受到攻击。
• 拉高出货骗术：
  • 描述了一种常见的骗局，其中创始人或投资者通过夸大宣传和市场操纵提高货币价值，然后抛售获利。

• 初始分配：

  • 除了挖矿，开发者可能预先分配货币或通过预售方式分配，以激励开发者和早期投资者。

• 几种另类币：

  • 域名币：尝试提供一个去中心化的域名系统DNS。
  • 莱特币：设计目标是允许CPU挖矿，但最终也转向了ASIC挖矿。
  • 狗币：以社区价值和小费文化著称。

• 比特币和另类币的关系：

  • 通过资本市值、挖矿能力和其他指标比较另类币。
  • 比特币与另类币在网络效应、转换成本和功能互补方面存在复杂的关系。

• 另类币的夭折与共同挖矿：
  • 描述了另类币可能因为比特币矿工的攻击而夭折的情况。
  • 共同挖矿允许矿工同时在比特币和另类币上挖矿，提高了另类币的安全性。
• 不可分割的交叉链互换：
  • 讨论了如何在不同区块链间进行货币或资产的交易。
• 侧链——基于比特币的另类币：
  • 链旨在避免另类币价格波动过大，通过固定汇率盯住比特币。

比特币和比特币区块链的实际应用

习近平在中央政治局第十八次集体学习时强调
把区块链作为核心技术自主创新重要突破口 加快推动区块链技术和产业创新发展

2019-10-25 18:14:26 来源： 新华网

        新华社北京10月25日电 中共中央政治局10月24日下午就区块链技术发展现状和趋势进行第十八次集体学习。中共中央总书记习近平在主持学习时强调，区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用。我们要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，明确主攻方向，加大投入力度，着力攻克一批关键核心技术，加快推动区块链技术和产业创新发展。

        浙江大学教授、中国工程院院士陈纯就这个问题作了讲解，并谈了意见和建议。

        中共中央政治局各位同志认真听取了讲解，并进行了讨论。

        习近平在主持学习时发表了讲话。他指出，区块链技术应用已延伸到数字金融、物联网、智能制造、供应链管理、数字资产交易等多个领域。目前，全球主要国家都在加快布局区块链技术发展。我国在区块链领域拥有良好基础，要加快推动区块链技术和产业创新发展，积极推进区块链和经济社会融合发展。

        习近平强调，要强化基础研究，提升原始创新能力，努力让我国在区块链这个新兴领域走在理论最前沿、占据创新制高点、取得产业新优势。要推动协同攻关，加快推进核心技术突破，为区块链应用发展提供安全可控的技术支撑。要加强区块链标准化研究，提升国际话语权和规则制定权。要加快产业发展，发挥好市场优势，进一步打通创新链、应用链、价值链。要构建区块链产业生态，加快区块链和人工智能、大数据、物联网等前沿信息技术的深度融合，推动集成创新和融合应用。要加强人才队伍建设，建立完善人才培养体系，打造多种形式的高层次人才培养平台，培育一批领军人物和高水平创新团队。

        习近平指出，要抓住区块链技术融合、功能拓展、产业细分的契机，发挥区块链在促进数据共享、优化业务流程、降低运营成本、提升协同效率、建设可信体系等方面的作用。要推动区块链和实体经济深度融合，解决中小企业贷款融资难、银行风控难、部门监管难等问题。要利用区块链技术探索数字经济模式创新，为打造便捷高效、公平竞争、稳定透明的营商环境提供动力，为推进供给侧结构性改革、实现各行业供需有效对接提供服务，为加快新旧动能接续转换、推动经济高质量发展提供支撑。要探索“区块链+”在民生领域的运用，积极推动区块链技术在教育、就业、养老、精准脱贫、医疗健康、商品防伪、食品安全、公益、社会救助等领域的应用，为人民群众提供更加智能、更加便捷、更加优质的公共服务。要推动区块链底层技术服务和新型智慧城市建设相结合，探索在信息基础设施、智慧交通、能源电力等领域的推广应用，提升城市管理的智能化、精准化水平。要利用区块链技术促进城市间在信息、资金、人才、征信等方面更大规模的互联互通，保障生产要素在区域内有序高效流动。要探索利用区块链数据共享模式，实现政务数据跨部门、跨区域共同维护和利用*，促进业务协同办理，深化“最多跑一次”改革，为人民群众带来更好的政务服务体验。

        习近平强调，要加强对区块链技术的引导和规范，加强对区块链安全风险的研究和分析，密切跟踪发展动态，积极探索发展规律。要探索建立适应区块链技术机制的安全保障体系，引导和推动区块链开发者、平台运营者加强行业自律、落实安全责任。要把依法治网落实到区块链管理中，推动区块链安全有序发展。

        习近平指出，相关部门及其负责领导同志要注意区块链技术发展现状和趋势，提高运用和管理区块链技术能力，使区块链技术在建设网络强国、发展数字经济、助力经济社会发展等方面发挥更大作用。

《高等学校区块链技术创新计划》

• 背景与目的：强调了区块链技术在全球科技创新中的重要性，以及其在技术革命和产业变革中的作用。

• 总体目标：到2025年，高校将布局建设区块链技术创新基地，培养技术攻关团队，形成高水平创新人才和高质量科技成果，支撑区块链技术和产业的创新发展。

• 重点任务：包括区块链核心技术攻关、技术攻关能力提升、技术示范应用等三个方面。

  • 核心技术攻关：涉及区块链体系结构、网络理论、共识理论、安全体系、监管体系等基础理论和核心技术的研究。
  • 技术攻关能力提升：加快创新基地建设，支持高水平人才队伍的培养，提升区块链技术创新能力。
  • 技术示范应用：推动区块链技术在教育、司法、金融、能源、知识产权、医疗健康、社会治理、公益慈善等领域的应用。

• 组织实施：高校需深入学习区块链技术，提高创造和运用能力，教育部将提供经费支持，并引导高校围绕区块链理论和技术进行研究攻关。

• 产学研合作：教育部将支持高校与行业企业合作，共建研究院，推动区块链技术转化为实际生产力。

DLT平台

Hyperledger Projects & Timeline

BaaS

以太坊（Ethereum）是什么?

以太坊是新互联网时代的基础设施： 内置货币和支付的互联网。 用户可以拥有自己数据的互联网，应用程序不会监视和窃取用户的数据。 每个人都可以访问开放金融系统的互联网。 建立在中立、开放访问基础设施之上、不受任何公司或个人控制的互联网。

source: https://ethereum.org/en/

Ethereum发展的时间线

Ethereum’s Four Stages of Development

四个主要发展阶段的代号分别为“Frontier”、“Homestead”、“Metropolis”和“Serenity”。 迄今为止已经发生（或计划）的中间硬分叉的代号为 Ice Age、DAO、Tangerine Whistle、Spurious Dragon、Byzantium 和 Constantinople。

Ethereum生态系统

Ethereum’s Components

Ethereum账户

以太坊有两种类型的账户： 外部账户(EOA) 合约账户 每个账户包含以下字段： nonce: 交易计数器 balance: 账户余额 storageRoot: 存储根哈希 codeHash: 合约代码哈希(如果是合约账户)

source: https://ethereum.org/en/

Ethereum Virtual Machine (EVM)

共识机制 (PoW vs. PoS)

DApps and Token Economy

contract token {
    // 存储账户余额的映射
    mapping (address => uint) public coinBalanceOf;
    
    // 转账事件
    event CoinTransfer(address sender, address receiver, uint amount);

    /* 初始化合约，设置代币初始供应量 */
    function token(uint supply) {
        if (supply == 0) supply = 10000;
        coinBalanceOf[msg.sender] = supply;
    }

    /* 代币转账函数 */
    function sendCoin(address receiver, uint amount) returns(bool sufficient) {
        // 检查发送者余额是否充足
        if (coinBalanceOf[msg.sender] < amount) return false;
        
        // 更新余额
        coinBalanceOf[msg.sender] -= amount;
        coinBalanceOf[receiver] += amount;
        
        // 触发转账事件
        CoinTransfer(msg.sender, receiver, amount);
        return true;
    }
}

智能合约与去中心化应用

DApp 一个DApp至少由以下部分组成： 区块链上的智能合约 网络前端用户界面 此外，许多 DApp 还包含其他去中心化组件，例如： 去中心化（P2P）存储协议和平台 去中心化（P2P）消息传递协议和平台

智能合约的用途

区块链的组成

DLT平台

BaaS

专题：Hyperledger在供应链中的应用分析

应用领域 具体案例 实施效果 创新点 ✓ 食品溯源 沃尔玛+IBM Food Trust - 追踪时间从7天减至2.2秒 - 参与方超过150个 - 记录产品超过百万件 - 全程追踪 - 实时监控 - 智能合约自动化 ✗跨境贸易 TradeLens平台 - 减少40%文档处理时间 - 参与组织>300家 - 覆盖全球60%集装箱运输 - 数字化单据 - 实时信息共享 - 自动化结算 ✓ 供应链金融 we.trade平台 - 融资效率提升70% - 成本降低30% - 风险显著降低 - 智能交易 - 自动融资 - 风险控制

实施效果与经验总结

R3 Corda在银行业的实践分析：项目背景与概述

实施过程与应用场景

实施效果与价值分析

经验总结与未来展望

JPM Coin项目分析：项目概述与背景分析

实施过程与关键里程碑

应用场景与价值分析

影响分析与行业启示

经验总结与发展展望

Distributed Autonomous Organization (DAO)

案例：The DAO及其攻击事件分析

攻击事件经过

时间 关键事件 技术细节 2016.6.17 - 黑客发现漏洞 - 开始攻击行动 - 资金大量流失 - 利用递归调用漏洞 - 重复提取资金 - 绕过余额检查 攻击影响 - 约5000万美元ETH被盗 - 占DAO总资产约1/3 - 以太坊价格暴跌 - 智能合约缺陷暴露 - 系统安全性受质疑 - 市场信心受挫 应急响应 - 社区紧急讨论 - 提出硬分叉方案 - 暂停交易活动 - 冻结被盗资金 - 准备技术补救 - 寻求共识解决

解决方案与结果

影响与启示

ICO流程

Tokensales

ICO融资规模

不同类的代币/通证

专题： ICO欺诈案例TOP5典型分析

OneCoin：完美诈骗的巅峰之作

核心诈骗要素 虚假技术：声称拥有专有区块链 教育包装：通过培训课程传销 品牌营销：自称"比特币杀手" 全球扩张：遍布100多个国家 创新手法 结合传统传销与区块链概念 利用教育平台掩护传销本质 "Crypto Queen"个人魅力营销 精心设计的退出机制

PlusToken：亚洲最大资金盘

特色手法 技术包装：钱包+交易所 营销方式：线上线下结合 收益承诺：月收益6-18% 社群运营：精细化管理 影响范围 200万用户 27亿美元资金 多国执法联动 重要骨干落网

BitConnect：借贷骗局的代表

运作模式解析 借贷平台 最低投资100美元 承诺每日1%收益 分层级推广奖励 崩盘过程 监管警告 投资者恐慌 平台关闭 币值归零

EminiFX：族群定向诈骗

创新特点 目标群体：海地裔美国人 投资组合：加密货币+外汇 技术假象：虚构交易机器人 社区营销：族群信任纽带 运作手法 承诺周收益5% 虚假交易界面 社区领袖背书 高度社交化运营

Forsage：智能合约骗局

独特性 基于以太坊智能合约 自动化矩阵营销系统 去中心化运作特征 跨境传播扩散 创新点 智能合约自动执行 多层矩阵收益结构 去中心化掩护 监管难以干预

区块链技术创新：2022-2024年重要进展

以太坊从PoW到PoS转变：The Merge

事件概述

• 2022年9月15日，以太坊完成"合并"(The Merge)升级
• 网络共识机制从工作量证明(PoW)转变为权益证明(PoS)
• 保持区块链历史完整性的情况下完成"发动机更换"

主要影响

• 能源消耗：降低约99.95%，从每年相当于芬兰国家能耗到极少
• 安全模型：从硬件+能源保障变为经济激励+罚没机制
• 验证者参与：超过90万验证者参与网络共识
• 经济模型：ETH通胀率从~4%降至<0.5%，部分情况下出现通缩

Layer 2扩容方案最新进展

跨链技术与互操作性解决方案

模块化区块链架构：分层设计的未来

资料来源: Celestia文档、Ethereum研究论坛、Fuel Labs白皮书

专题：DeFi (去中心化金融) 发展分析

DeFi主要应用领域

重要项目分析：Uniswap

重要项目分析：Compound

DeFi 2.0：流动性与效率的新范式

资料来源: DefiLlama、Olympus DAO文档、DeFi Pulse研究报告

DeFi总锁仓价值(TVL)数据与趋势

数据来源: DefiLlama、Dune Analytics、Messari DeFi指数

主要DeFi协议创新与演进

主要DeFi协议创新与演进(续)

Real World Assets(RWA)上链趋势分析

专题：NFT (非同质化代币) 发展分析

NFT发展历程

典型项目分析

应用场景与价值分析

挑战与展望

数字货币的分类

CryptoKitties拥堵事件分析

影响分析与启示

经验教训与建议

稳定币分类

Libra & Libra协会

案例：USDT争议事件分析

重大争议事件时间线

争议核心问题分析

影响分析与行业启示

专家观点与建议

比特币价格操纵的研究

Griffin, John M., and Amin Shams. “Is Bitcoin really untethered?.” The Journal of Finance 75.4 (2020): 1913-1964.

泰达币：拉动型vs推动型 “推动”的动机 泰达币的创造者通过（推动导致的）通货膨胀（比特币价格上涨）获利 BTC泰达币供应购入BTCBTC购入美元补充泰达币（美元）储备 加密货币价格暴跌，创始人基本上可以选择违约赎回Tether 加密货币价格操纵（Griffin和Shams, 2020） 价格操纵可能对加密货币产生重大扭曲影响： Bitfinex 上的一位大玩家在价格下跌和 Tether 印制后使用 Tether 购买大量比特币 旨在绕过传统银行系统的创新技术并没有像加密货币领域的许多人所认为的那样消除对外部监视、监控和监管框架的需求 可疑活动与泡沫有关，并可能导致进一步的价格扭曲

案例：UST/LUNA崩溃事件分析