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后者的问题依赖性启发式方法总结如下。
接收到的币库输出地址集群。
这些成分分为三种：矿物、个体或未知；
这些钱包随着诸如开关之类的其他特定集群的流入和流出以及时间或时间的流逝而被跟踪比特币。
乍一看，这直接显示了每月在交易所流动的矿工的生产流量，具有指导意义。
用对数尺表示的话，虽然使用的是相同的图形，但是好像没有任何说明。
我们不想在一个月内评价矿工对价格的影响，所以每天都会审查详细的数据。
每年发掘的约27万比特币个数据中，2019年通过交易所销售的8500比特币个数据集。
Slush通过将所生成的总流量映射到交易所并与其他推定比特币挖掘历史数据进行比较，能够推定流动性不足的类似性。
Slush：迄今为止已经挖掘了约80万比特币，2014年末以来累计比特币被发送到了交易所6000。 最重要的是，主要经营者区块链电子票证的控股子公司东港瑞宏去年12月实施增资，引进了完全子公司上海云鑫蚂蚁集团。
比特币比特币的比特币支出可能会提前集中，但是为了安全，假设矿山实际流量的1%被视为垃圾，只覆盖5%。这似乎是我们追踪的池覆盖率的良好近似值。
剩下的问题是这些
相关图及ADF稳定比特币总流出及价格测试。
对序列差分的稳定性的研究表明，任何映射池的运动与比特币的价格之间存在明显的关系。在以下所示的相关色散图中，特别是当输出流量增加时，价格下降比特币。
相同的变形阿米巴虫或交叉分布表明，关系较弱的变量的变化不一定描述其他变量的变化。
选择Slush和TOPBTC有两个理由。1数据集中最活跃的矿物。2相同比特币总输出流程图中信号较少。
以上两个系列的相关系数表明价格和收益之间没有明显的关系。
p值为0.062，Slush产出流量与价格收益之间最小负关系不是偶然的产品，其概率约为94%。TOP小于BTC的相关系数p值过大，无法进行有效评价。
Slush：r=-0.044；p值=0.0626|TOPBTC：r=0.004；p值=0.8834。 根据公开数据，作为东南亚地区的顶尖银行机构，星展银行现在管理着约1700亿美元的资产，继续对数字货币领域的季度报告的更新。
严格说来，这些关系在统计上并不显著。
这些高峰可能表明矿工们有某种形式的禁欲。然而，观察到的相关性仍然很小。
最后，比特币调查了总输出流和价格收益之间的相关性差，但是不管选择的延迟如何都没有找到有效信号。
可以用于更全面地描述这些关系特性的方法有很多，例如信息系数测试、条件分布等。但是，由于没有明显的关联，所以不可能存在任何因果关系。因此，请不要进一步挖掘数据集。 容许误差是什么，例如在现在的信号中，如果50%以上的人认为能走红信号，则红信号可以走，少数服从多数，但是区块链的节点很多，很难背叛一半以上的节点。
实际上，在比特币销售力市场，矿工只占很少的比例。 华夏时报根据5月8日的新闻，赵东一案、北京德恒律师事务所顾问、执业律师刘扬说，现在币圈OTC作为从事金币和数字货币交易的一部分，处于全部事件的打击前端。
依赖的数据样本是完全观测不到的现象。在这个分析中，不知道所有实际矿工的输出流量都达到了1%和5%。我们到底有多少比特币最终进入了交易市场，不知道有多少比特币永远没有进入交易市场。
从矿工到交易所的出口流量和比特币价格之间，没有发现有意义的二元关系。但是，这并不意味着我们伪造了那些存在的假说。 更何况当时的市场热情是Chia、狗狗币焦点是，很多人用高价增加仓库，购买超过市场收益率100倍的动物货币拥抱1美元，很多人可能把仓库都填满。
我们的直觉是不同的矿山特性可以分散世界模型对矿工行为的注意力。
矿山用不同的方法处理支出。最简单的方法是，一次交易可以支付给所有矿工。大型矿山很少这样做。一些重复使用：支付给矿工，将余额转移到新地址，并重复此操作。在一次交易中，矿工随机选择支付，将余额移动到新的地址，然后在后续交易中重新分配余额。
基线跟踪可能使矿工和子实体所属的资金看起来更复杂。
开放需求增加的最好征兆之一是Paul Tudor Jones在芝加哥商品交易所的一部分，芝加哥商品交易所现在是比特币的第二个期货市场。
简单地说，挖矿山是一个长期的过程，
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