In de arresten van het gerechtshof Den Haag worden diverse principiële beslissingen genomen.
De rechtbank Rotterdam achtte voor de vraag of sprake was van witwassen doorslaggevend of bitcoins gelinkt konden worden aan darkwebmarkets. Het hof heeft die weg niet voor alle verdachten gevolgd, omdat niet met voldoende zekerheid kan worden vastgesteld dat de verdachten ervan op de hoogte waren of konden zijn dat de bitcoins die zij omwisselden van darkwebmarkets afkomstig waren. In plaats daarvan heeft het gerechtshof een nieuw kader ontwikkeld voor de beantwoording van de vraag of de verdachten in genoemde periode aanleiding hadden moeten hebben voor twijfel dat de bitcoins die zij tegen contante betaling kochten of verkochten, een criminele herkomst hadden.
Bij de beoordeling van die vraag wordt vaak gebruik gemaakt van zogenaamde witwastypologieën. Dat was ook in de genoemde periode al zo. Bij het formuleren van een dergelijke typologie heeft het gerechtshof aansluiting gezocht bij de Wet ter voorkoming van witwassen en financieren van terrorisme. In die wet en in daarop gebaseerde regelgeving werd in die tijd een transactie van een bedrijfsmatig handelende verkoper van goederen, die daarvoor in contanten werd betaald, als ongebruikelijk aangemerkt als die contante betaling € 25.000,-- of meer bedroeg. Dit bedrag heeft het gerechtshof toegepast op de transacties van de verdachten. Als zij van één persoon bitcoins inkochten met een waarde van meer dan € 25.000,- (in één keer of in een periode van een maand), levert dat volgens het hof het vermoeden op dat deze bitcoins een criminele herkomst hadden. In die gevallen mag van de verdachten worden verlangd dat zij dit vermoeden weerleggen met een concrete, min of meer verifieerbare en niet op voorhand onwaarschijnlijke verklaring. Op één uitzondering na zijn de verdachten daarin niet geslaagd.
Daarnaast heeft het gerechtshof bepaalde technieken om bitcointransacties te analyseren als voldoende betrouwbaar beoordeeld om in een strafzaak te gebruiken. Concreet gaat het daarbij om de technieken clustering en labelling.