原文作者：zelos

TL;DR：本文将从 PEOPLE 入手，探索 PEOPLE 的历史交易，分析交易者的行为和交易网络特征。我们还尝试提出几个因子来解释 Meme 币的价格。

Meme 币通常是指那些没有实际使用场景或应用价值的加密货币。这些货币主要由社区驱动，相比于主流加密货币有很高的波动。当 Meme 币获得社区认可，激起 fomo 情绪时，它可能在一夜之间价格飞涨，带来千倍的收益率。少数投资人因此发财，但很多投资人因为市场波动和一些诈骗亏损。

与多数由互联网 Meme 文化产生的 Meme 币（如PEPE：悲伤蛙，DOGE：柴犬）不同，PEOPLE 的产生有特定使用场景。ConstitutionDAO 在2021年11月发起了一次众筹，尝试竞拍一份与美国宪法的手稿。参与人捐赠以太坊，并获得 PEOPLE 代币作为日后宪法用途的决策。在拍卖失败后，所有参与人都可以将 PEOPLE 按原比例 1000000：1 兑换回以太坊。因此 PEOPLE 是通缩的，它的数量在持续减少，并且它有理论最低价。这让它与其他 Meme 币不同。本文将从 PEOPLE 入手，探索 PEOPLE 的历史交易，分析交易者的行为和交易网络特征。我们还尝试提出几个因子来解释 Meme 币的价格。

数据介绍

原始数据来自以太坊链上的交易信息与日志数据，通过抓取 EVENT 和对它进行解析转换，我们获取了总共 157597 条从 2021-11-15 到 2023-05-22 以太坊涉及 PEOPLE 代币的交易转账，记录其的交易时间戳、发送方、接收方与交易金额，这些交易记录一共涉及 46847 个交易地址。我们清洗过滤掉了交易中间路径上的重复节点，以及其对应的交易数据。

交易类型

通过分析交易数据字段，我们能够对每一笔交易进行分类，以便区分其行为。其中 transfer 指的是代币转账交易，是用户钱包之间的 PEOPLE 币转移；DEX_xxx 指的是用户通过去中心化交易所进行的 PEOPLE 币交易，如，通过 Uniswap、1inch、DODO 等去中心化交易所；mint与burn是指用户铸造与销毁 PEOPLE 代币；uni_burn与uni_mint 是用户参与提供流动性的交易；batch_transfer 是批量代币转账交易，一次性向多个地址转移代币；MEVBot 指机器人或程序执行的交易。

通过交易类型统计，我们可以看见用户钱包之间的 PEOPLE 代币转移（transfer）占交易网络的绝大多数，其次是用户在 Uniswap 上的进行的 PEOPLE 交易。

地址类型

为了探究 PEOPLE 交易在图数据库上的性质，我们整合了交易中涉及到的地址作为 graphFrame 中的 node，并通过查看地址是否有代码来区分它是合约地址还是用户地址。合约地址包含 solidity 智能合约代码；反之，该地址为 EOA。

地址收益率

我们将每个地址参与的交易汇总，确定该地址 PEOPLE 变化，并计算每一笔交易对应的 ΔETH。MINT 10 个 PEOPLE，对应的 ΔETH 为 -10*1/1000000 个。transfer 10个 PEOPLE， 对应的 ΔETH 则由交易所在区块结束时的 PEOPLE-ETH 价格来计算。我们将 ΔETH 按交易顺序累加，累加 ETH 序列的最低值即为总成本。接下来在地址最后一次交易时进行清算，计算 ETH 和 PEOPLE 余额，并按清算时价格将 PEOPLE 转化为 ETH。结余/成本则为该地址在 PEOPLE 交易中的收益率。

该计算方法中我们认为用户优先使用卖出 PEOPLE 所得，对 PEOPLE 进行再投资。我们并没有考虑流动性挖矿的手续费收益。收益计算是基于 ETH 本位，为了直观统计收益情况，我们没有做年化收益的转换。

分析

网络结构

为了探究PEOPLE代币链上交易的网络结构，我们研究了PEOPLE网络的度分布。通过观察无向图的度频率分布，我们发现度数小的占度频率分布的绝大多数。因此，我们采用幂律分布拟合来探究PEOPLE网络的无标度性质（图2）。“无标度”是指“缺少内在标度”，这是网络中度相差很大的节点同时存在的结果[引]。PEOPLE网络的度分布可以近似为：。其中k是节点的度数，是节点度数为k的频率。

取对数log后，通过线性拟合可以估计得到无向图的λ值：5.5563；用户与用户交易网络的λ值：5.4054；用户与合约交互网络的λ值：4.8768。根据无标度网络划分，PEOPLE网络并没有显著的无标度性质（），属于小世界[引]的网络结构（）。

PEOPLE 网络具有高度聚集的特点，存在许多节点之间的紧密连接；通过一小部分枢纽节点（如，uniswap，空地址），用户节点之间的平均路径长度很短。在不符合无标度的情况下，枢纽节点虽然存在，但是没有大到能够显著影响节点间平均距离的程度。也就是说，绝大多数用户会与特定的地址交互进行 PEOPLE 币的转移，不存在对用户交易选择影响特别大的交易地址。

我们使用接近中心性（Closeness Centrality）来计算 PEOPLE 网络的中心紧密程度，中心性平均值为 0.21（连通的无向网络中心性=1）。相比起其他真实网络，这说明 PEOPLE 网络中大部分用户地址不会只选择一个地址进行交易，网络的鲁棒性较强。

不同类别交易的度分布散点图，以及度指数λ的回归拟合，λ=5.5563

接近中心性频率分布图，mean=0.21

我们探究了网络结构在时间窗口上的动态变化，取 216000 个 time block 为一个时间窗口，此时间窗口大概是以太坊上一个月的时间，我们计算这一个月内交易组成的网络，然后取步移为 10000，将时间窗口在时间轴上移动，观察用户出度、入度的变化。下图是 PEOPLE 价格与链上交易的走势图，以及 PEOPLE 交易网的平均度（入度+出度）和节点数量变化。

地址特征及收益

我们首先统计了各地址在 PEOPLE 交易网中的生命周期和最大持币量。start block 是用户最早交易 PEOPLE 所在的区块数（block number）。

50% 地址持有 PEOPLE 时间不超过2天。持有时长超过 200 天的用户有 7%，这部分包含了交易所的地址和钱包。从首次购买时间来看，越早持有 PEOPLE 的地址，持有周期越长。显然对早期购买者而言, PEOPLE 除了是投资品，更多是纪念品。EOA 地址的持有时长和最大持币量没有明显关系。合约地址持币周期与最大持币量呈正相关。

定义计算平均交易间隔=EOA 地址寿命/总交易数。我们将前25百分位的地址称为paper hand，最大的 25% 称为为 diamond hand。diamond hand 地址交易间隔周期更长。我们按照活跃度，是否在 uniswap 中提供流动性，是否为 PEOPLE 的早期参与者（Minter）进行分类，分别统计了不同用户的收益率：

结果显示早期参与者获得了相当可观的收益。即便没有考虑 LP 的手续费收益，参与 LP 的地址平均收益也更高。参与 ConstitutionDAO 的用户，作为 minter 均为其共识收益颇丰：平均获得了 14.01% 的收益率。交易间隔大，深思熟虑的老手们也获得更高回报。

社区划分

我们将 PEOPLE 交易网络变成有向、允许多重链接图，根据 Meme 币通过社交网络高强度传播的特性，我们使用标签传播算法来划分社区。首先为网络中每个节点随机分配不同的标签，然后根据当前标签与其相邻节点的交易出入方向与交易金额给其相邻节点赋予权重，权重大的标签会覆盖小的标签，不断更新迭代后，得到标签相同的节点划分为一个社区。

经过 10 次更新迭代后，我们得到了 11454 个社区，社区结果并未收敛，但其中有两个社区人数非常大，分别是 22665 人与 15727 人，其余的社区平均人数是 1.2 人左右。我们将两个大社区之外的地址划分为第三类。在使用 neo4j 的 neovis.js 可视化的过程中，我们将两个地址之间的多重链接合并成一条，并将金额数相加。图中节点的大小表示 page rank 值，颜色代表社区类型，线条粗细代表金额数目。

第一个社区的中心节点（binance 14地址），以及相对其中心距离为4的部分地址

第二个社区的中心节点，以及相对其中心距离为4的部分地址

我们以交易频次与金额作为依据计算了各个社区节点的 pagerank 值，得到社区前十的中心者。第一个社区以几个交易所的跨链交易地址为中心，比如，binance、okex、gate.io；第二个社区主要以链上的交易为中心，比如，uniswap、0x、1inch；第三类则更多是零散的用户地址。

第一个社区中心点突出，其中 binance 14 地址的交互频次有 13130 次，从交易日均散点图来看（图四），其地址长期保持活跃，并不像总体交易波动那么明显。前三的交易所中，gate.io 的交易次数最少，单次交易的数额最大。平均回报率为 2.2546，Minter 百分比为 9.1687%，流动性提供者占据 0.3353%。

第二个社区以链上 DEX 交易为主，前几名是分别在 Uniswap v3、Uniswap v2等 DEX 上活跃的交易机器人，其中第一个地址交易频次超过五万次。平均回报率为 9.0938，Minter 百分比为 64.8076%，流动性提供者占据 2.9062%。

从统计量上观测，标签传播算法相对成功地划分了偏向于与交易所相关钱包交互的用户以及偏向于链上交互的用户的两类社群。而且，第二个社区的 minter 含量远高于第一个社区，收益率也比第一个社区高，这符合我们之前的计算与观测。因此，这两类在网络结构上很可能是有显著差别的，存在可观测的不同交易模式。

社区1中前三名重要度地址的交易日均值散点图

不同社区中持币周期的百分比分布

估值

Meme 币的价值主要来自其社交属性和投机机会和价值存贮。对于有其他商业运作的 Meme 币。其价值还有商业溢价，如 DOGE.。

value = 社交属性+投机机会 (+商业溢价) (+价值存储)

我们引入齐普夫定律来度量 PEOPLE 的社交属性，以持有 PEOPLE 币的地址数作为有效用户数。持币用户越多，共识越强，交易网络就更有价值。投机机会体现在市场 FOMO 情绪的变化，本次分析中，我们使用链上的交易及币安 PEOPLE-USDT 交易对来度量市场 FOMO 情绪。

valuation = NlogN(1+emo)

emo = (当日交易量-过去五日平均交易量)/总发行量

结果显示该模型可以预测市场价格的大趋势，并捕获价格上涨的时机。模型的局限在于，主要使用链上数据，当 PEOPLE 上交易所之后，交易从链上转移到交易所，增加了衍生品。因此模型获得的信息不全。该模型也没有度量持有 PEOPLE 作为一种纪念品的价值，即单纯长期持有 PEOPLE 的地址对价格的影响。模型对 PEOPLE 交易量依赖比较大，后期 PEOPLE 交易不活跃，流动性底时，较难估计其价值。

总结

PEOPLE 的链上交易网络并没有明显的无标度性质，但是仍然符合小世界的网络结构：高度聚集，但重要中心节点（如，交易所、pool）对transfer用户的影响小。此外，社区划分结果表明，常与交易所地址进行 PEOPLE 交互的用户、与仅通过链上地址交易 PEOPLE 的用户二者存在网络结构上的行为区别。

以 Minter 身份参与 PEOPLE 的用户获得了可观的平均收益。未参与 Mint 的地址仅有早期参与才能获得收益。一半的地址持有 PEOPLE 仅两天。PEOPLE 交易仅在早期活跃，之后一直呈下跌趋势。显然 PEOPLE 已经过了交易活跃，投机价值高的阶段，走到了其作为 Meme 币的后期。现在的持有人，大多是将 PEOPLE 当作纪念品，并不追求收益。

PEOPLE 是一个比较纯粹的 M 项目，其初始参与者不完全以投机为目的，项目的发展周期也很完整。将在 PEOPLE 的基础上，后续我们分析其他的 Meme 项目，并完善估值模型。