比特幣交易是t0嗎

A. 23分析高頻交易訂單流

點過程基礎
假設你蹲在一個交通站台後面，看著人來人往。你覺得乘客的到達似乎存在某種數學規律， 於是你把每個人到達的時刻記錄了下來。有什麼辦法可以對這些人到達的時刻進行建模？你漸漸進入了沉思狀態。也許提煉這些點形成的集合所具有的特徵是一個好辦法。你想到乘客到來的速率肯定是一個重要特徵，如果是在一個偏僻的小公交站，可能半天也看不到一個人 ； 到了市中心的大車站，人潮湧動可能讓你難以計數。不同人到來的間隔是另外一個有意思的特徵，乘客不是從工廠出來的產品，肯定不會乖乖地等間隔的到來，那麼不同乘客到來的間隔有什麼規律呢？要回答這些問題，必須要藉助概率的語言，更確切地說，是點過程。

泊松過程
泊松過程有以下幾個性質：
不相交的時間段上到來的數量是相互獨立的；兩個點幾乎肯定不會同時到達；在某個給定的時間段到達的數量服從泊松分布，分布均值正比於時間段的長度。
從數學層面來描述具有這樣性質的過程，首先我們從第二個性質開始 ， 我們用 N(a,b] 表示 a < t <= b 這段時間發生的事件數。
對於一個趨近於0的 Δt , 我們聲明 , 對任意t
P(N(t, t + Δt]=1)=λΔt
由於 λ 的含義是單位時間內事件的數量 ， 所以可以定義為事件發生的強度。
由於兩個點不會同時到達 , 在小段時間里發生兩次的概率約等於0
P(N(t, t + Δt >= 2) → 0
那麼對於任意時間段 (a,b] , 我們可以先將其劃分為多個小時間段 ， 然後由不同時間段的 獨立性， 用二項分布來計算概率分布 ， 再用泊松分布近似：

可以看到 N(a,b] 近似服從參數為 λ(b-a) 的泊松分布。
現在我們來看一看兩個事件的間隔服從什麼分布 , 間隔為t0 意味著這t 0 時間段沒有事件發生， 那麼可以很容易的進行計算：

我們可以利用間隔服從指數分布的性質，模擬服從泊松過程的事件,第k個事件的時刻就是第 k-1 個事件時刻加參數為λ 的指數分布的隨機變數：
舉個例子， 我們可以模擬一個 λ 為 0.5 的泊松過程 ， 總共模擬 50 個事件， 可以畫出事件與時間的關系：

還可以畫出累積事件與時間的關系 ， 按照我們的估算 ， 發生 50 個 λ 為 0.5 的事件大約要用 100 的時間，我們可以從圖中進行驗證。

** Hawkes過程**
在泊松過程中，強度保持恆定，事件的發生遵循「無記憶性」的原則，在現實世界中，很多情況 都不符合這樣的假定,例如犯罪行為往往具有空間上的聚集性，這是由於罪犯在得手後傾向於在附近繼續作案；而在高頻交易中趨勢交易者會跟蹤大訂單,使得市場在短時間湧入大量訂單。在這些系統中，事件發生的速率都是不均勻的。如何描述這種空間上的聚集性，或者說是正反饋的機制呢？我們需要對模型進行擴展，不再把 λ 固定為一個確定的值，而是讓他成為一個關於時間的函數，即 λ(t) 。
比較精確的定義是當 Δt 趨近為 0 時：
P(N(t, t + Δt]=1)=λ(t)Δt
其餘的假設相似 ， 在小間隔內發生2次或以上事件的概率趨近為0 。
λ(t) 的定義則為：

的 λ0(t) 代表的是背景的強度 ， 而 v(t - ti) 則代表發生在 t 時刻之前的事件對時刻 t 產生的正向影響 ， v 函數就是核函數 ， 簡單來說 ， ti離t 越近 ， 對t時刻造成的影響就應更大。
先使用一個比較簡單的核函數：指數函數來看一看 Hawkes 過程究竟有什麼特性：可以定義

模擬了 100 個事件，可以把事件和對應的強度畫在一張圖上

可以通過數值驗算一下我們的結果是否合理：

強度的實際平均值為 Nt / t大約為 100/150 ,而我們可以推導理論的平均值：

圖片里的 λ0 是我們定義的 μ ， 而圖片里的 μ 代表我們要算來和實際對比的強度的平均值 E[λ(t)],注意從第一排到第二排的變換是根據 λ(t) 的定義。
可以計算出理論值
E[λ(t)] = μ / (1 - (α/β)) = 2/3
與實際的較為接近,說明模擬是正確的。

指數核Hawkes過程模擬優化
對指數核函數的 Hawkes 過程進行模擬 ， 當我們把 事件個數調大時，比如從 100 調到 1000 時，可以發現程序運行的時間大大增加了， 這是由於在算時刻對應的強度時需要調用前面所有的事件時刻，所以復雜度是 O(N^2).

Hawkes 過程參數估計

因為後面的函數 nlminb 所做的是使函數的值最小化 ， 上面的似然函數中我們輸入的是負的似然函數。

經過優化得到的參數非常接近我們的真實參數(0.5,0.3,1.2) , 這說明極大似然估計非常有效。
Hawkes 過程的核函數可以指定多種形式 ， 除了指數核函數以外 ， 還可以使用冪律核函數 ，甚至不指定核函數的具體形式， 使用非參數的方法求取核函數 。

訂單流數據表示
在金融市場上做交易時 ， 可以看到一個委託單簿，上面陳列著買價和賣價以及它們對應的量 ， 舉個例子，比特幣市場的訂單簿：

action_itme 的含義是訂單類型 ， 其中 「M」 代表對 order book 的改變 ， 換句話說就是限價單；而 「T」 代表的是 trade ,也可以說是市價單。 ask price 和 ask vol 分別代表最優賣價和量 ， bid price 和 bid vol 分別代表最優買價和量 。 price 和 vol 分別代表訂單對應的價格和量。 time 是以 1970 年開始計算的秒數。

時間的精度 ， 達到了10的負7次方 ， 也就是達到了微秒級。

用函數將其轉化為 R 語言中的時間格式 ， 發現首個數據的時間是下午 5 點。

由於美國標普 500 的交易時間是上午 8 點半到下午 3 點 ， 我們用一個二分搜索把交易時間內 的數據提取出來，並命名為 trade
訂單間隔分析

75 分位數和均值大約 0.02s , 這可以說明標普 500 期貨的交易非常頻繁，流動性非常好。

上面是訂單間隔的分布圖，由於大於 0.01s 的間隔較少，我們選取小於 0.01s 的間隔進行可視化，可以觀察到分布是高度有偏的，絕大多數間隔都非常小。

用指數分布去擬合小於 0.04 的訂單間隔，發現實際數據衰減的速度遠遠高於對應最優參數模擬指數分布衰減的速度。由於指數分布的衰減速度是非常快的，這更說明小間隔的比例有多麼大，可以說這是實實在在的「高頻」交易。
高頻交易中有一類交易者叫做做市商，它們在市場中掛買單和賣單，如果都成交了就可以賺取 其中的價差。它們一般下限價單，為市場提供流動性，當然它們也會有一些自己的策略，例如在市場上出現市價單時做市商一般會調整自己的訂單，所以他們會馬上下跟蹤的限價單，我們從統計來看一看市場有沒有這樣的現象。

我們選取的是 1s 和 0.01s ， 如果是平穩的那麼 0.01s 對應的分位數應該是 1s 的百分之一左右。但是實際上在越高的分位數上這個規律就越不成立 ，在 99.99 分位和 99.999 分位上甚至超過了十分之一。
這說明事件的到來有高度聚集的特徵，不能簡單地用泊松過程來刻畫 。
流動性研究
流動性的含義是當你想交易時，你是否有能力快速地進行大規模交易。它由三個要素組成，速度，深度和寬度。
深度主要與訂單量有關，兩方的訂單量越多，能夠承受的買壓或賣壓就更大，流動性就更好
而寬度主要與價格有關，在市場中我們可以看到一些交易量小的標的，它的 bid 和 ask 的距離非常之大，這樣如果我們用市價單一買一賣，會有較大的損失，而對於一些交易量大的標的，bid 和 ask 的距離可能非常小，可以放心下市價單進行即時交易。
由於我們的數據里只有最優買價和最優賣價，沒法對深度進行分析，我們只能通過分析 bid 和 ask 的距離（這個距離被稱作 spread）來分析一下寬度。

可以看到絕大多數時候 spread 都是 25（1 個 tick） ，說明標普 500 期貨 的流動性非常之好。
限價單相對價格分析
當在准備下限價單時，我們有很多選擇，可以當一個保守的人，下一個離最優價格很遠的單子，也可以下離最優價格很近的單子，這樣很大概率能夠快速成交。
我們把相對價格定義為
bid_relative_price = (best bid - 下單價格) / tick
ask_relative_price = (下單價格 - best ask) / tick
這樣可以做一個統計，來看一看限價單相對價格的統計分布。

從圖中我們可以看到 ， 買單和賣單的相對價格在0之前分布基本相同

指數核 hawkes 過程擬合
形象地來看，限價單組建起了買方和賣方的堡壘，而市價單則對對手的堡壘發起沖擊。 那麼作為進攻部隊，市價單對買方賣方力量的博弈是非常關鍵的。

把時間相同的訂單進行合並,並把所有時間減去初始值

擬合得到的 beta 的值非常大，說明前面事件對後面事件的影響衰減得非常快。注意 1/beta 被定義為 Hawkes 過程的記憶時間 ， 超過這個時間的後續事件基本不受這個事件的影響 。 這里我們可以看到影響周期小於一毫秒 ， 說明頻率確實非常快。
正反饋強度分析
索羅斯在他的「金融煉金術」中提出了一種叫做 reflexity（自反性）的理論 ， 這個理論說的是投資者和交易者的認知偏差會改變標的的基本面。例如一支股票持續上漲，會使得投資者對提高對它基本面的認知 ，又反過來推動股價的進一步上升， 從而形成正反饋。
但是如何量化地對正反饋進行分析一直是一個問題。在 Hawkes 過程中，根據 lambda 的表達式我們可以把事件發生的強度分為兩部分 ， 一部分是背景的強度 ， 一部分則是由前面事件激發而得到的強度，這部分「衍生」的強度的平均值可以被認為是正反饋的強度。
例如在指數核中，我們可以通過積分計算出正反饋機制的比例是 alpha / beta , 下面我們把一天的時間按照30分鍾的間隔分為13段 ， 看看每一段的背景強度和 reflexity 分別是多少。

然後我們可以開始嘗試建模，將量的因素考慮進去：

訂單數量的冪指數
前面我們假設訂單量的影響是線性的，可真實是這樣的嗎，我們嘗試在訂單數量上加入一個冪指數，那麼強度的表達式變為

從參數我們可以看到k的值大約是 0.5 ， 說明訂單的影響大約是數量的根號，並不是線性增長的。 這是非常有趣的一個現象 ， 說明訂單量的沖擊是邊際遞減的。

B. 血污8比特幣武器哪個強

路哈維爾，T0級武器攻擊速度不是最快的但傷害是排名最高，可以在移動的時候進行攻擊，可以對斜下方進行判定范圍手感盯御更好，無法在背後凱搭岩進行判定而且用法單一無法進行招式搭配，藍玫瑰，T1級武器攻擊傷害也是前幾名沒有什麼短板攻防都是非常的不錯，爆發傷害很高而且可以發射冰彈進行遠程攻擊，可以說是最全面的武器。

加密蘭花，是玩家口中的一個梗但實用性可以，擁有三段雷電傷害普通傷害也是前幾名爆發枝念傷害也不錯，雷電傷害擁有穿透效果並且效果炫酷，女武神劍，是一個沒有藍玫瑰全面但也有優點比如反傷驚人，擁有超大的攻擊范圍可以攻擊范圍內的任何敵人，沒有前搖打起來更加的順暢並且後搖有無敵效果，傷害並不算高這也是一個缺點。

強盜之刃，特技可以對距離內的敵人自動鎖定並發動背刺兩次，爆發傷害是所有武器中最高的實用性很強但普通攻擊傷害比較低，沒什麼華麗的地方，盾牌武器，攻擊時可以抵擋判定傷害也並不低可以說是將防禦和攻擊完美的結合在一起，武器攻擊距離太短而且用處單一。

C. ETSC是什麼東西

是空氣幣

密碼貨幣

介紹

密碼貨幣指不依託任何實物，使用密碼演算法的數字貨幣，現指代英文Cryptocurrency（意指比特幣類數字貨幣，且包括比特幣）。

比如比特幣、萊特幣、比特股等，是一種依靠密碼技術和校驗技術來創建，分發和維持的數字貨幣。密碼貨幣的特點在其運用了點對點技術且每個人都可以發行它。

密碼貨幣分為開放式采礦型密碼數字貨幣（以比特幣為代表）和發行式密碼數字貨幣

2019-03-28

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D. 狗狗幣大漲，這種虛擬的東西為什麼會有那麼多的商機

狗狗幣又再次大漲，狗狗幣是類似於比特幣的虛擬貨幣，在2021年，各種虛擬貨幣都面臨一輪大漲。主要原因是由於去年的新冠疫情加上美國以及世界主要國家的貨幣超發導致的。在狗狗幣最近幾年，他已經漲了超過百倍。是一個很誇張的數字，特別是今年狗狗幣的漲幅非常巨大。甚至超過了比特幣，主要是在特斯拉的老闆馬斯克代言之後就出現了一個很大的漲幅。讓大多數人以為在上一輪漲幅已經到達了最大點，但是最近又出現了新一輪的漲幅，是非常令人驚訝的事情。這種虛擬貨幣有著上機的原因主要有以下幾點，

一，全球交易

虛擬貨幣可以在全球都進行交易，只要進行登陸交易所，那麼交易將十分按便捷，網上交易所在全天都可以運行，那也就是說在所有的時間段都可以進行交易，這就加大了投資以及投機的風險，有風險的地方就會有收益。所以說很多的投機收益里有很多的，大老闆都會進行這種比較有賭博行為的虛擬貨幣交易。

E. 區塊鏈高度怎麼查詢(區塊鏈地址查詢怎麼查)

區塊高度越高說明什麼

區塊高度(Blockheight)是指一個區塊的高度是指在區塊鏈中它和創世區塊之間的塊數。區塊高度是可以通過該區塊在區塊鏈中的位置識別區塊的另一種方式。第一個區塊，其高度為0，每一個隨後被存儲在第一個區塊之上的區塊在區塊鏈中都比前一區塊「高」出一個位置，就像箱子一個接一個堆疊在其他箱子之上。

和區塊頭哈希值不同的是，區塊高度並不是唯一的標識符，在區塊鏈的增長過程中可能會出現兩個或兩個以上的區塊有同樣的高度，這種情況叫做「區塊鏈分叉」。

區塊鏈是blockchain翻譯而來的，看見「鏈」人們聯想到的是長長的鏈條，它有長度的概念。但在區塊鏈中，並不叫區塊長度，而是區塊高度，你可以把區塊鏈理解為區塊堆。

創世區塊，即第0塊，位於最底層，然後每一塊都疊在前一塊之上，這樣就比較好理解區塊高度了。我們查詢某個區塊信息時，除了通過它的哈希，還可以通過它的區塊高度進行查詢。

區塊高度的作用

區塊高度是區塊的標示符，區塊有兩個標示符，一是區塊頭的哈希值，二是區塊高度。區塊頭的哈希值是通過SHA256演算法對區塊頭進行二次哈希計算而得到的數字。區塊哈希值可以唯一、明確地「標識」一個區塊，並且任何節點通過簡單地對區塊頭進行哈希計算都可以獨立地獲取該區塊哈希值。區塊高度是指該區塊在區塊鏈中的位置。區塊高度並不是唯一的「標識」符。雖然一個單一的區塊總是會有一個明確的、固定的區塊高度，但反過來卻並不成立，一個區塊高度並不總是識別一個單一的區塊。兩個或兩個以上的區塊可能有相同的區塊高度，在區塊鏈里爭奪同一位置。

如何檢測區塊鏈智能合約的風險等級高低

隨著上海城市數字化轉型腳步的加快，區塊鏈技術在政務、金融、物流、司法等眾多領域得到深入應用。在應用過程中，不僅催生了新的業務形態和商業模式，也產生了很多安全問題，因而安全監管顯得尤為重要。安全測評作為監管重要手段之一，成為很多區塊鏈研發廠商和應用企業的關注熱點。本文就大家關心的區塊鏈合規性安全測評談談我們做的一點探索和實踐。

一、區塊鏈技術測評

區塊鏈技術測評一般分為功能測試、性能測試和安全測評。

1、功能測試

功能測試是對底層區塊鏈系統支持的基礎功能的測試，目的是衡量底層區塊鏈系統的能力范圍。

區塊鏈功能測試主要依據GB/T25000.10-2016《系統與軟體質量要求和評價（SQuaRE）第10部分：系統與軟體質量模型》、GB/T25000.51-2016《系統與軟體質量要求和評價（SQuaRE）第51部分：就緒可用軟體產品（RUSP）的質量要求和測試細則》等標准，驗證被測軟體是否滿足相關測試標准要求。

區塊鏈功能測試具體包括組網方式和通信、數據存儲和傳輸、加密模塊可用性、共識功能和容錯、智能合約功能、系統管理穩定性、鏈穩定性、隱私保護、互操作能力、賬戶和交易類型、私鑰管理方案、審計管理等模塊。

2、性能測試

性能測試是為描述測試對象與性能相關的特徵並對其進行評價而實施和執行的一類測試，大多在項目驗收測評中，用來驗證既定的技術指標是否完成。

區塊鏈性能測試具體包括高並發壓力測試場景、尖峰沖擊測試場景、長時間穩定運行測試場景、查詢測試場景等模塊。

3、安全測評

區塊鏈安全測評主要是對賬戶數據、密碼學機制、共識機制、智能合約等進行安全測試和評價。

區塊鏈安全測評的主要依據是《DB31/T1331-2021區塊鏈技術安全通用要求》。也可根據實際測試需求參考《JR/T0193-2020區塊鏈技術金融應用評估規則》、《JR/T0184—2020金融分布式賬本技術安全規范》等標准。

區塊鏈安全測評具體包括存儲、網路、計算、共識機制、密碼學機制、時序機制、個人信息保護、組網機制、智能合約、服務與訪問等內容。

二、區塊鏈合規性安全測評

區塊鏈合規性安全測評一般包括「區塊鏈信息服務安全評估」、「網路安全等級保護測評」和「專項資金項目驗收測評」三類。

1、區塊鏈信息服務安全評估

區塊鏈信息服務安全評估主要依據國家互聯網信息辦公室2019年1月10日發布的《區塊鏈信息服務管理規定》（以下簡稱「《規定》」）和參考區塊鏈國家標准《區塊鏈信息服務安全規范（徵求意見稿）》進行。

《規定》旨在明確區塊鏈信息服務提供者的信息安全管理責任，規范和促進區塊鏈技術及相關服務的健康發展，規避區塊鏈信息服務安全風險，為區塊鏈信息服務的提供、使用、管理等提供有效的法律依據。《規定》第九條指出：區塊鏈信息服務提供者開發上線新產品、新應用、新功能的，應當按照有關規定報國家和省、自治區、直轄市互聯網信息辦公室進行安全評估。

《區塊鏈信息服務安全規范》是由中國科學院信息工程研究所牽頭，浙江大學、中國電子技術標准化研究院、上海市信息安全測評認證中心等單位共同參與編寫的一項建設和評估區塊鏈信息服務安全能力的國家標准。《區塊鏈信息服務安全規范》規定了聯盟鏈和私有鏈的區塊鏈信息服務提供者應滿足的安全要求，包括安全技術要求和安全保障要求以及相應的測試評估方法，適用於指導區塊鏈信息服務安全評估和區塊鏈信息服務安全建設。標准提出的安全技術要求、保障要求框架如下：

圖1區塊鏈信息服務安全要求模型

2、網路安全等級保護測評

網路安全等級保護測評的主要依據包括《GB/T22239-2019網路安全等級保護基本要求》、《GB/T28448-2019網路安全等級保護測評要求》。

區塊鏈作為一種新興信息技術，構建的應用系統同樣屬於等級保護對象，需要按照規定開展等級保護測評。等級保護安全測評通用要求適用於評估區塊鏈的基礎設施部分，但目前並沒有提出區塊鏈特有的安全要求。因此，區塊鏈安全測評擴展要求還有待進一步探索和研究。

3、專項資金項目驗收測評

根據市經信委有關規定，信息化專項資金項目在項目驗收時需出具安全測評報告。區塊鏈應用項目的驗收測評將依據上海市最新發布的區塊鏈地方標准《DB31/T1331-2021區塊鏈技術安全通用要求》開展。

三、區塊鏈安全測評探索與實踐

1、標准編制

上海測評中心積極參與區塊鏈標准編制工作。由上海測評中心牽頭，蘇州同濟區塊鏈研究院有限公司、上海七印信息科技有限公司、上海墨珩網路科技有限公司、電信科學技術第一研究所等單位參加編寫的區塊鏈地方標准《DB31/T1331-2021區塊鏈技術安全通用要求》已於2021年12月正式發布，今年3月1日起正式實施。上海測評中心參與編寫的區塊鏈國標《區塊鏈信息服務安全規范》正處於徵求意見階段。

同時，測評中心還參與編寫了國家人力資源和社會保障部組織，同濟大學牽頭編寫的區塊鏈工程技術人員初級和中級教材，負責編制「測試區塊鏈系統」章節內容。

2、項目實踐

近年來，上海測評中心依據相關技術標准進行了大量的區塊鏈安全測評實踐，包括等級保護測評、信息服務安全評估、項目安全測評等。在測評實踐中，發現的主要安全問題如下：

表1區塊鏈主要是安全問題

序號

測評項

問題描述

1

共識演算法

共識演算法採用Kafka或Raft共識，不支持拜占庭容錯，不支持容忍節點惡意行為。

2

上鏈數據

上鏈敏感信息未進行加密處理，通過查詢介面或區塊鏈瀏覽器可訪問鏈上所有數據。

3

密碼演算法

密碼演算法中使用的隨機數不符合GB/T32915-2016對隨機性的要求。

4

節點防護

對於聯盟鏈，未能對節點伺服器所在區域配置安全防護措施。

5

通信傳輸

節點間通信、區塊鏈與上層應用之間通信時，未建立安全的信息傳輸通道。

6

共識演算法

系統部署節點數量較少，有時甚至沒有達到共識演算法要求的容錯數量。

7

智能合約

未對智能合約的運行進行監測，無法及時發現、處置智能合約運行過程中出現的問題。

8

服務與訪問

上層應用存在未授權、越權等訪問控制缺陷，導致業務錯亂、數據泄露。

9

智能合約

智能合約編碼不規范，當智能合約出現錯誤時，不提供智能合約凍結功能。

10

智能合約

智能合約的運行環境沒有與外部隔離，存在外部攻擊的風險。

3、工具應用

測評中心在組織編制《DB31/T1331-2021區塊鏈技術安全通用要求》時，已考慮與等級保護測評的銜接需求。DB31/T1331中的「基礎設施層」安全與等級保護的安全物理環境、安全通信網路、安全區域邊界、安全計算環境、安全管理中心等相關要求保持一致，「協議層安全」、「擴展層安全」則更多體現區塊鏈特有的安全保護要求。

測評中心依據DB31/T1331相關安全要求，正在組織編寫區塊鏈測評擴展要求，相關成果將應用於網路安全等級保護測評工具——測評能手。屆時，使用「測評能手」軟體的測評機構就能准確、規范、高效地開展區塊鏈安全測評，發現區塊鏈安全風險，並提出對應的整改建議

怎樣通過RPC命令實現區塊鏈的查詢

基本架構如下：

前端web基於socket.io或者REST實現，

後端加一層mongodb/mysql等資料庫來代替單機leveldb做數據存儲

目的應該是：

1.加速查詢

2.做更高層的數據分析

3.做分布式資料庫

思考:

這些online的查詢固然可以方便我們的日常用，那如何與相關應用集成呢?我們是否可以通過簡單的rpc命令實現同等的效果?

有幾個用處：

1.大家都可以做自己的qukuai.com或blockchain.info的查詢：）

2.集成RPC命令到自己的店鋪，收款後查詢用

3.集成到錢包應用

4.其他應用場景

cmd分析：

根據高度height查blockhash

./bitcoin-cligetblockhash19999

2.然後根據blockhash查block信息

./bitcoin-cligetblock

{

"hash":"",

"confirmations":263032,

"size":215,

"height":19999,

"version":1,

"merkleroot":"",

"tx":[

""

],

"time":1248291140,

"nonce":1085206531,

"bits":"1d00ffff",

"difficulty":1.00000000,

"chainwork":"",

"previousblockhash":"",

"nextblockhash":""

}

3.根據tx查詢單筆交易的信息：

沒建index時，只能查詢自己錢包的信息，若不是錢包的交易，則返回如下：

./bitcoin-cligetrawtransaction

error:{"code":-5,"message":"Invalidornon-wallettransactionid"}

那怎麼辦呢?直接分析代碼找原因：

//Returntransactionintx,andifitwasfoundinsideablock,itshashisplacedinhashBlock

boolGetTransaction(constuint256hash,CTransactiontxOut,uint256hashBlock,boolfAllowSlow)

{

CBlockIndex*pindexSlow=NULL;

{

LOCK(cs_main);

{

if(mempool.lookup(hash,txOut))

{

returntrue;

}

}

if(fTxIndex){

CDiskTxPospostx;

if(pblocktree-ReadTxIndex(hash,postx)){

CAutoFilefile(OpenBlockFile(postx,true),SER_DISK,CLIENT_VERSION);

CBlockHeaderheader;

try{

fileheader;

fseek(file,postx.nTxOffset,SEEK_CUR);

filetxOut;

}catch(std::exceptione){

returnerror("%s:DeserializeorI/Oerror-%s",__func__,e.what());

}

hashBlock=header.GetHash();

if(txOut.GetHash()!=hash)

returnerror("%s:txidmismatch",__func__);

returntrue;

}

}

if(fAllowSlow){//,andscanit

intnHeight=-1;

{

CCoinsViewCacheview=*pcoinsTip;

CCoinscoins;

if(view.GetCoins(hash,coins))

nHeight=coins.nHeight;

}

if(nHeight0)

pindexSlow=chainActive[nHeight];

}

}

if(pindexSlow){

CBlockblock;

if(ReadBlockFromDisk(block,pindexSlow)){

BOOST_FOREACH(constCTransactiontx,block.vtx){

if(tx.GetHash()==hash){

txOut=tx;

hashBlock=pindexSlow-GetBlockHash();

returntrue;

}

}

}

}

returnfalse;

}

pi節點區塊高度不顯示

PI節點區塊高度不顯示可能是由於網路連接出現問題而導致的，建議重新檢查網路連接，重啟PI節點，以及更新PI節點軟體至最新版本，若仍無法顯示出來，可使用區塊鏈瀏覽器查看區塊高度。

怎麼樣在以太坊上查詢區塊鏈幣

可以輸入錢包地址、交易ID、區塊哈希或者區塊高度等信息直接查詢，非常方便。

如果是查詢賬戶余額、賬戶的歷史交易數據等信息，建議直接輸入錢包地址查詢；如果是查詢某筆轉賬的相關信息，比如是否到賬、進展如何，輸入交易ID是最方便的。

當然了，區塊鏈瀏覽器不僅可以查詢自己的賬戶，也可以查詢別人的賬戶以及相關的交易信息，包括比特幣創始人中本聰的賬戶。

F. 自2022年4月開始，我國會「回到」紙幣時代嗎

不會，2022年4月我國也不會回到紙幣時代，電子貨幣和其他支付方式將會長期與紙幣共存。

線上支付方式將會長期與紙幣共存，彼此都難以替代

現金仍然不可替代，將與數字人民幣長期共存。

有人認為，隨著數字人民幣的普遍性和可用性的提高，將逐漸取代現金。人民幣現金會退出人們的生活嗎？但是，中國地域廣闊，人口眾多，地區發展差異巨大，根據這些因素和居民的支付習慣，預計在可預見的未來，現金也會長期存在。

目前，老年人不能忽視移動支付領域的「數字鴻溝」困境。相當一部分老年人很難享受數字人民幣的效率和便利。同時，在相對偏遠的地區或貧困地區，電子支付機構的部署也很難全力處理。因此，有很多人對現金的使用有需求，需要尊重他的支付選擇。

綜上所述，我國不會「回到」紙幣時代，數字人民幣也不會徹底取代紙幣，實物人民幣有著其他支付手段不可替代的特性，實物人民幣將與數字人民幣長期共存。