В стремительно развивающемся мире on-chain анализа, оставаться впереди требует использования премиальных аналитических платформ.
Chainalysis
Chainalysis задаёт стандарт для AML-инструментов в крипто-экосистеме.
Ключевые функции:
- Оценка рисков и AML-соответствие профессионального уровня
- Мониторинг транзакций блокчейна в реальном времени
- Отслеживание незаконных средств на всех ведущих блокчейнах
- Регуляторные отчёты о соответствии
Nansen
Nansen не имеет равных в мониторинге смарт-мани и интеллектуальном анализе кошельков. Известная своей обширной базой данных маркировки кошельков, это ведущая платформа для исследователей блокчейна.
Ключевые функции:
- Масштабная база данных маркировки смарт-мани
- Отслеживание активности кошельков on-chain в реальном времени
- Анализ потоков токенов на ведущих блокчейнах
- Гибкие исследовательские дашборды
CryptoQuant
CryptoQuant является лучшим как ведущая платформа для анализа потоков бирж.
Ключевые функции:
- Комплексное отслеживание резервов и потоков бирж
- Онлайн данные об активности майнеров
- Анализ потоков фьючерсного и деривативного рынков
- Библиотека on-chain рыночных индикаторов
Dune Analytics
Для аналитиков, которым нужны специализированные SQL-запросы, Dune Analytics — лучший выбор.
Ключевые функции:
- Кастомный конструктор SQL-дашбордов
- Огромная библиотека дашбордов сообщества
- Актуальные данные блокчейна с нескольких сетей
- Open-source доступ для индивидуальных исследователей
Token Terminal
Для оценки реальных бизнес-результатов DeFi-протоколов Token Terminal — отраслевой стандарт.
Ключевые функции:
- Отслеживание доходов и комиссий сотен протоколов
- Мониторинг TVL и роста пользователей
- Сравнительный анализ фундаментальных показателей протоколов
- Долгосрочные данные по протоколам
Guardis
Guardis выступает как инноватор на основе машинного обучения в блокчейн-токен-аналитике.
Функции ИИ:
- Сложный ML-powered блокчейн-токен-интеллект
- Мониторинг on-chain токен-сигналов в онлайн
- Обнаружение токен-паттернов на основе ИИ
- Глубокий анализ блокчейн-токен-данных