揭示并使用CEX链上数据 解读@ETHCC上@hildobby来自@dragonfly_xyz的演讲，亦即@Dune上可用的数据集和仪表板的主要来源📊 关键见解 *以及* 线程末尾的一个奖励🎁🧶

为什么要进行这次演讲？CEX 数据在链上被隐藏。从链上的角度来看，很难知道或判断 CEX 中发生了什么，因为一切都应该是可访问和开放的。Hildobby 将尝试连接点（地址和代币）并维护数据集。

除了安全性、储备证明等，CEX 链上数据实际上是许多其他数据集的核心。值得注意的是，质押和 ETF 流动非常有价值，尤其是在重大市场波动中。

Hildobby 没有使用报告的地址，而是通过标记和自动检测地址直接跟踪链上数据。一些启发式方法，如“@BlackRock将使用@CoinbaseInsto作为保管人”，允许我们对谁在做什么进行三角测量。

标记方法是多倍。首先要了解 CEX 如何在链上工作。Gas 资金或地址之间的来回允许在链上地址图之上进行行为预测。

例如，让我们聚焦于代币：当中心化交易所（CEX）没有使用专用智能账户来管理合并时，它们需要向存款地址提供燃料资金。

CEX 地址可以分为 4 个主要类别（相当自解释） - 热钱包、冷钱包、燃气供应商、过剩燃气接收者。 还有一些其他类别出现在更复杂的行为中。当然，这并不完美，因为随机交互或自愿/非自愿的欺骗尝试，比如一些（太小了？）存款从未被合并。

因此，地址列表是通过模式检测、多重匹配以及来自多个来源的额外验证而生成的，例如 @herd_eco、@nansen_ai 和 @arkham。

维护是由社区主导的，即使大部分贡献（99%？）来自 @hildobby_

好的，现在我们有了CEX地址，我们可以用它做什么？ 让我们将这些数据推导到其他几个数据集中，比如流动性、跨层等。

当然，🪡区块链大海捞针中的针是存款地址。找到它们的方法包括 8 个步骤：

总的来说，截至2025年6月，已经发现超过350个中心化交易所（CEX）和9200万个存款地址。 缺失的数量当然是一个"未知的未知"，但至少这给了我们一个下限。

将它们放在背景中可以看到几个很酷的故事，比如@Poloniex 时代、@FTX_Official 的崩溃、@coinbase 的崛起、@HTX_Global，当然还有@binance 吞并了市场的很大一部分。

CEX活动占链上活动的相当大一部分。 大约~25%的所有#Ethereum L1交易涉及CEX地址。

这转化为支付给网络的费用。 CEX 占以太坊 L1 支付总费用的 ~10%......

…而他们的用户占以太坊 L1 总费用的 ~5%。 因此，进出 CEX 活动占主网上费用的 ~15%。💰

资金地址：85.5% 的以太坊地址由来自 CEX 的初始转账提供资金。 对于其余的，资金来自已经资助的地址，最终从 PoS 之前进行桥接、质押或挖矿。在我看来，在采用方面这一点至关重要，网络的入口点是 CEX。我们已经结束了任何拥有 GPU 的人都可以通过挖矿获得一部分 ETH 的日子。CEX 在采用方面发挥着关键作用。

关于再采用，dApp可以从这些数据集中获得很多信息。 对用户进行分类，例如“我的大多数用户是否来自Kraken？”可以帮助更好地针对获取活动和CEX合作。

EXchange 生态系统的另一面 - DEX。 @BNBCHAIN 最近通过将交易量路由到 BNB 上的 DEX，击败了 DEX 的市场份额。这个操作被称为 CEX 上的 DEX，我们可以期待其他参与者很快也会这样做（嘿 @base ? @inkonchain ?）。

这一趋势创造了大量的套利活动，这反过来又进一步提高了 BNBchain 的市场份额（数量）。

你想玩玩吗？请查看下面的数据集：

要查看所有CEX图表，请前往： 您可以特别关注在@ethcc后$ETH价格上涨后的CEX近期活动。

如需反馈和建议，请联系 @hildobby_ 的私信。重点主要是 EVM，因为这是链上活动的事实标准。 在不久的将来，数据集扩展是一个很好的 AI 用例。感谢 @Dune、@arkham 和 @KaikoData 在 2019 年让 hildobby 体验 CEX 数据。

@EthCC @hildobby_ @Dune @arkham @KaikoData 接下来是什么？桥接和互操作性数据。 这是 @hildobby_ 的下一个热门话题，他正在寻找帮助。给他发私信！他现在正在忙。

@EthCC @hildobby_ @Dune @arkham @KaikoData 立即🎁获得奖金 如果 CEX 中的 $ETH 净流量和 #Ethereum 原生资产的 AUM 跟踪，那就太酷了。 这正是这个新的@Dune查询正在做的事情（仍在运行🤖）：

@EthCC @hildobby_ @Dune @arkham @KaikoData 在此处观看整个演示：