Hier sind 10 Tools für maschinelles Lernen, die On-Chain-Daten wie ein Profi im Jahr 2025 dekodieren:
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Top-Tools
Nansen*: Verwendet ML-gesteuerte Wallet-Clustering, um Blockchain-Adressen in identifizierbare Einheiten und Verhaltenskategorien zu gruppieren.
Glassnode*: Setzt ML für entity-adjustierte Versorgung, Wallet-Segmentierung, Analyse von Langzeitinhabern und Modellierung der Liquiditätsstruktur ein.
Arkham Intelligence*: Nutzt graphbasierte neuronale Netze und benutzerdefinierte ML-Modelle, um Transaktionen zu deanonymisieren und zu kartieren.
Chainalysis Reactor*: Klassifiziert Risikoniveaus, bewertet Transaktionen und erkennt verdächtige Muster mithilfe von überwachten Lernmodellen.
TRM Labs*: Identifiziert ungewöhnliche Geldflussstrukturen und Mehrfach-Routing mithilfe von ML-Clustering-Modellen.
IntoTheBlock*: Bietet KI-gesteuerte Preisprognosen und Unterstützung/Widerstandscluster-Identifikation.
Sentora*: Kombiniert On-Chain-, Off-Chain- und Marktdaten durch ML-gesteuerte Indikatoren.
Footprint Analytics*: Reinigt, normalisiert und standardisiert Rohblockchain-Daten mithilfe von ML-Modellen.
Moralis*: Bietet ML-verbesserte Datenströme für Echtzeit-Einblicke.
Messari Cortex*: Analysiert On-Chain-, soziale und Nachrichten-Daten, um Berichte zu erstellen und Narrative zu identifizieren.
Diese Tools helfen fortgeschrittenen Benutzern, komplexe Blockchain-Aktivitäten zu dekodieren, versteckte Muster aufzudecken und umsetzbare Einblicke zu gewinnen.
