该文为「Proof of Value」区块链数据解读系列文章之一，用数据科学解读区块链。本文由「X-Order × 链闻」 联合呈现。
X-Order 是一家关注加密货币投资、开放金融和数据科学等领域的创新型研究机构，曾和链闻联合推出「Proof of Value 区块链风投基金排行榜」。
在硅谷创投圈里，「PayPal 黑帮」是一个绕不开的话题。这个说法最早出现在美国《财富》杂志，描述了 PayPal 早期员工在美国互联网行业的地位。自从 2002 年 PayPal 被 eBay 收购之后， PayPal 早期重要员工都选择了自己创业，彼此之间保持着非常密切的联系，相互投资，相互支持，就像是黑手党组织一样控制这个美国科技行业。
在加密货币行业，同样有这样一个「黑帮」存在，这就是「Coinbase 黑帮」。
总部位于旧金山的 Coinbase 是加密货币行业最重要的企业之一，影响力巨大。该公司最近披露的估值达到了 80 亿美元，不过从 Coinbase 派生出的员工和其估值一样令人印象深刻。同 PayPal 类似，Coinbase 的早期雇员们不少选择自立门户在区块链世界创业，他们推出了加密货币投资基金、各类底层协议、去中心化应用，活跃于区块链行业的各个细分领域，并且，他们彼此相互照应，相互投资，已然是这个行业的中流砥柱。
「Coinbase 黑帮」的影响力不容忽视。基于此，我们决定借助于 X-Order 和链闻的数据库资源，利用 X-Order 的知识图谱算法及机器学习模型，深度研究 Coinbase 的关系网，揭开 「Coinbase 黑帮」的秘密。
我们认为，揭开「Coinbase 黑帮」的关系网，可以帮助行业更深入了解以下这些信息：
依据 Coinbase 的人脉网和影响力，顺藤摸瓜发掘优质项目
Coinbase 已经被证明是加密货币行业最成功的企业之一，其早期团队更具经验，Coinbase 前员工团队在优质项目的辨识度上更具优势，并且，其网络也会聚集优质资源。所以，Coinbase 系的项目本身是优质项目的可能性更大，Coinbase 系的创业公司在未来取得成功的几率更高。这点上，「PayPal 黑帮」创业公司在互联网行业已经有过证明。
美股区块链概念股普遍收跌:今日美股收盘，美股区块链概念股普遍收跌。柯达收涨4.84%，埃森哲收涨0.69%，Overstock.com收跌1.86%，Riot Blockchain收跌2.65%，Marathon Patent收跌8.33%，Square收跌0.94%。[2020/8/19]
已经与 Coinbase 系的关系疏密程度，推测加密货币未来在 Coinbase 平台挂牌交易的可能
「Coinbase 效应」已然是加密货币市场众所周知的秘密。所谓「Coinbase 效应」，是指一旦 Coinbase 宣布某种加密货币宣布将在 Coinbase 相关平台挂牌交易，都引发该加密货币价格短暂上涨。这当然与 Coinbase 对于数字资产严苛的上架标准有关，同时，也因为 Coinbase 本身的流动性优势。市场上一直不乏关于「谁将是 Coinbase 下一个上架代币」的传闻。与其盲从于传闻和小道消息，不如通过某种代币与 Coinbase 系的远近关系，做一些更有逻辑的推测。
为了揭示与「Coinbase 黑帮」相关联的区块链创业项目与 Coinbase 的亲疏关系，我们推出了一个「Coinbase 含量」榜单，通过这个榜单，筛选出与 Coinbase 关系最紧密的项目。
我们借助于 X-Order 和链闻的数据库资源，利用 X-Order 的知识图谱算法及机器学习模型，分析了 Coinbase 的关系网。需要指出的是，我们分析的「关系」主要包括两类：
工作关系：在这层关系中，我们又分为为「普通员工」与「高管」两个维度。为方便统计对比，这里的「高管」包含开发者、顾问和投资者；
投资关系：主要指某个项目投资来源与 Coinbase 之间的关联关系。
通过知识图谱关系网，我们找到了和 Coinbase 关系密切的众多项目，以下，是最为密切的 10 个项目：
Coda
dYdX
Oasis Labs
Filecoin
0x
Zcash
Blockstack
NEAR Protocol
XRP
注：图中注明的投资金额为该轮融资的总金额，不一定全部由该机构贡献。
我们还希望利用该知识图谱预测未来哪些数字资产有可能在 Coinbase 平台挂牌。
我们假设和 Coinbase 关系网越越密切的项目，越有可能进入考察名单。为此，我们设计一个预测模型，其中包括 11 个关系网特征变量，并采用决策树结合人工干预，选择出 3 个主要特征变量：
二度关系包含人物高管连接路径数；
二度关系还包含了项目连接路径数；
三度连接路径数为次要影响变量的模型。
到目前为止，Coinbase 已经宣布了三批上币考察名单，这给我们提供了回测模型的可能。我们对前三次上币观察名录的项目建模，并以前两期 Coinbase 考察名单做 k-means 聚类训练 Logit 回归模型，使用我们设计的模型来模拟「预测」第三期考察名单，对该模型进行回测，结果验证了我们的假设。
以下是 Coinbase 在 2019 年 9 月公布的第三批上币观察名单中的 17 个项目在回测榜单中的结果：
这个结果证明，我们找到的 Logit 模型具有一定置信度，符合我们的假设预期。然后我们用前三期的考察名单做训练集训练模型，对第四期考察名单做出了预测 :
需要指出的是，这个预测名单中，我们剔除了一些未发币的项目，也剔除了一些已经停止更新或者关注热度已经退去的老项目。
Coinbase 作为行业门户交易所，上币谨慎，进入考察名的项目会有一定的概率上币，从而会给项目带来大量的流动性。希望我们这个模型和预测结果，对关注 Coinbase 上币计划、希望捕捉到「Coinbase 效应」中投资机会的投资者，带来一些线索。
关于研究方：X-Order
X-Order 是关注加密货币投资、开放金融和数据科学等领域的创新型研究机构，开展与支持社会科学、技术发展的跨学科研究，如通证经济、复杂系统、人工智能、网络拓扑与认知神经科学。X-Order 与 NGC Ventures 共同建立了非盈利基金，以支持全球尖端社会技术研究与实验，目前的合作伙伴包括世界领先的投资公司、高等教育机构、科学社区、人工智能公司，如普渡大学（Purdue University）、Swarma Club、Neureality、Shannon Technology 等。
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