我们若何确保矿工继续发生算力?谜底是保持对挖矿硬件连续投资的稳定性,以增添 *** 的平安预算。

若是能认知到有若干是自己无法掌控的,你将能取得更多的控制力。

算力估值是加密钱币领域中最古老、最深奥的话题之一。先前有几篇学术论文和行业研究报告都已经探讨了工作量证实 PoW经济和博弈论层面,然则其中多数都对算力市场在实践中的运作方式太过简化,或做出了不切现实的假设。

在本文中我们论述了算力运营本质等同于治理投资组合,且算力订价中包罗对投资组合订价各方面的难度。我们将先容盛行订价的机制及其缺陷。对算力投资组合举行参数化,并进一步阐释测试中的种种假设将对效果造成的影响。估值框架的主要性不仅仅是践行理论,而是为算力行业开发专业的风险治理实践奠基基础。

算力的公允价值

既然可以从公然市场上买币,为什么要自己运营挖矿

这是当人们第一次听说加密钱币挖矿时最常见的反映。众所周知,伟大的财政回报激发了人们对挖矿最初的兴趣,并将这一产业催熟成了十亿美元量级的庞然大物。一个乐成的矿工能够以低于现货价钱的价钱生产比特币,因此与通过公然市场上买币相比,可以以大幅折价建仓。

然则,低生产成本绝不是永远的。多年来挖矿产业的竞争一直在加剧,市场周期变得越来越难以展望。矿工云云钟爱的「折扣」随时可能恶化为痛苦的损失。在当今市场中,挖矿是否依然能比从公然市场上购置获得更大的利润?思量到这一问题涉及诸多变量,试图给出一劳永逸的归纳综合是徒劳无益的。然则我们可以将市场周期划分为几个原型阶段,考察每个阶段常见的挖矿和买卖计谋的盈利能力若何演变。

先从 2018 年谈起,在多数矿工影象中,那是极为昏暗的一年。我们在这一系列的上一篇文章《读懂哈希率「炼金术」:加密钱币算力市场反身性与四序更迭》中,将 2018 年前三个季度划归为挖矿周期的库存推销 Inventory-flush, 彼时币价钱走低,哈希率增速却依然强劲。

假设某矿工在 2018 年头购置了 10 Ph/s 算力的比特大陆蚂蚁 S9 矿机,每台矿机那时的单价为 2675 美元左右,那么在 690 台矿机上的总支出为 185 万美元。假设硬件线性折旧率为 24 个月,且矿工的电费成本为每千瓦时 0.0507 美元(约 0.33 人民币,数据由 GMR 提供),我们可以对三种常见计谋的业绩举行回溯测试:

  1. 屯币计谋:该矿工的销售收入足以支付逐日电费(941.38 元),剩余所有 *** C 均继续持有。

  2. 套利计谋:该矿工立即将挖出的所有 *** C 出售换成法币。唯一的目的是行使现货价钱与生产成本之间的差价举行套利买卖。值得一提的是,这种计谋会造成税务肩负,而且会受流动性制约的买卖摩擦。为了简化建模,这些因素并未纳入盘算。

接下来,将上述挖矿计谋与通过公然市场买币的两种普遍计谋的业绩举行对照:

  1. 一次性购置:挖矿评估期自统一天更先盘算(2018 年 1 月 1 日),以当日 *** C 现货价钱(13,465 美元),购置名义价值即是挖矿总资源支出+年度运营支出(1,845,750 美元+ 941.38 * 365 美元)的代币,连续持有代币直到评估期竣事。为了简朴起见,我们不思量购置此数目的比特币引起的买卖摩擦。

  2. 定期定额购置:所购置代币的名义价值依然与挖矿资源支出+年度运营支出相等,但详细计谋是在整个评估期内天天购置价值牢固的代币(226 万美元 /365)

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在接下来的一年中,每个代币的逐日生产成本(3,709.01 美元的支出除以当天所挖代币的数目)在 7 月左右跨越了市场价钱,并在下半年连续攀升,致使该矿工在长时间内无利可图。从效果中可以看出,履历了一年的熊市之后,「套利计谋」损失最少,而「屯币计谋」受到的袭击更大。

这是由于「屯币计谋」是唯一没有未兑现盈亏的计谋。其他所有计谋在差别水平上都握有做多头寸。在挖矿收入连续削减的矿机库存推销阶段,未兑现的头寸很可能在估值期竣事时导致亏损。

在实践中,明智的矿工在长时间亏损挖矿后本应关闭矿机。若是这位矿工在 6 月尾住手运营,他们的损失将会小得多。若是矿工之前一直接纳「套利计谋」,则该矿工甚至可以盈利:

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中性计谋和屯币计谋 将仍然无利可图,只管其损失要比从公然市场买币的水平要小。损失主要源于购置矿机的资源支出。该矿工之前以总价 184 万美元的价钱购置了这些矿机,但只能以 73.8 万美元的价钱转售(不包括买卖摩擦、运费和纳税)。其挖出的 *** C 所获得的收入并不能填补硬件的贬值。

在这两个示例中,套利计谋似乎是最平安的计谋。然则在市场周期的相反阶段,总体挖矿收入不停增添时,会泛起什么情形呢?

履历 2018 年底洗牌出局阶段的煎熬之后,2019 年上半年矿工迎来了丰收。对 2019 年 1 月 1 日至 2019 年 6 月 30 日做同样的剖析,可以看到套利计谋的赢利最少,而高风险的激进计谋(屯币计谋 和一次性购置)的收入要比低风险的防御计谋凌驾 50% 以上。

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通过事后诸葛亮式的剖析,可以轻松看出哪些计谋业绩长虹。但当整体市场历久低迷时,要接纳激进计谋需要对宏观条件有坚定信念和深刻理解。对于一次性购置的赌钱尤其云云,建仓的时间节点是成败的一切。

2019 年中期是硬件的迭代期。矿工出售旧矿机,购入更高效的新机型。在此示例中,鉴于 *** C 价钱飞涨,动员矿机价钱高涨,矿工能够以高于最初购置价的溢价出售矿机。

假设该矿工售出了 690 台蚂蚁矿机,并用这 27.1 万美元收入在下半年购置了新型神马 M20 矿机

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2019 年一整年,这位矿工能赚到:

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如果该矿工没有替换矿机,整个一年中继续使用蚂蚁 S9 矿机举行挖矿,相对更新了矿机的矿工收益显著更少:

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现实上在整个挖矿周期内,矿工并不会拘泥于某个牢固的计谋。每当他们以为市场趋势正在转变时,他们可以天真地更改计谋。此外他们可以通过买卖计谋来补帖挖矿成本,或者借出代币来提高库存的利润,例如,矿工可以在挖矿利润跨越生产成本的天数出售代币以获取利润,并在挖矿利润低于生产成本的天数从公然市场购置代币。在挖矿周期的差别阶段接纳准确的战术,会对业绩效果发生重大影响。这些案例的目的不是归纳出放之四海而皆准的赚钱计谋,也不是为了证实挖矿绝对比购置代币更好,而是要说明:治理挖矿营业实质上是治理投资组合

这些计谋是最简朴、最常见的计谋代表。相比努力接纳多种计谋的矿工,在整个市场周期中仅接纳一种简朴计谋的懒惰矿工能赚取的价值是差别的。治理算力的方式无穷无尽,然则无论买家接纳何种计谋,矿机制造商对每个人的订价是相同的。只管价钱是绝对的数据点,但价值却是相对的。理想情形下,矿机的价钱应代表所有可用计谋的价值漫衍的平均值,但这是不可能的。那么算力行业该若何订价?算力的价钱到底代表了什么?更主要的是,矿工应该若何以最适合自己情形的方式对算力估值?

算力订价直观推论法

在当今市场中,算力价钱主要由比特大陆比特微嘉楠耘智等硬件制造商控制。他们占有新矿机的绝大部门市场份额,完全控制着挖矿算力硬件的初始刊行权。制造商的首要义务是保证生产能回本,这与加密钱币市场关系不大,而与供应链治理关系更大。他们的产物销售价钱可以凭据市场需求举行调整,但必须要保证有一定的生产利润。有时制造商会人为地压低价钱,使其价钱跨越竞争对手。简而言之,制造商的订价并不代表算力的理论公允价值。其中掺杂了反映矿机制造企业状态的外在因素。

在算力炼金术第一篇《读懂哈希率「炼金术」:比特币算力资产的特征与挑战》一文中,我们讨论了评估算力最盛行的指标是 静态的盈亏打平天数 (链闻注:中国一样平常称为回本天数,static days-to-breakeven)。该指标思量 *** C 当前的即时价钱、挖矿难度、用度和全额运营支出,可以权衡若干天才能使所购矿机到达收支平衡。每个矿工在统一款矿机上有差别的回本天数,由于每个矿工经营方式差别。矿工基于其所接纳的电费装机容量的电费成本来盘算自己的回本天数。但矿机制造商无法将所有矿工的成本都思量在内,因此,回本天数盘算的起点是整个市场的平均电费成本。

由于 *** 各个矿工电费数据极具挑战性,整理出的平均成本只能是个大略的估量,况且该电费成本亦随季节更迭随时在转变。成本结构差别的矿工如大浪淘沙荣辱兴衰。矿机制造商在对电费成本举行更佳展望的情形下做该盘算,并凭据合理的回本天数局限来敲定矿机的价钱。

然则矿机制造商用作输入参数的全行业电费成本是若干?我们可以用矿机历史价钱数据对其举行反向测算。

我们可以使用折现现金流量法,对矿机历史价钱举行回溯测试,以找出制造商为矿机订价时的底层假设。例如蚂蚁 S9 矿机在 2018 年 1 月的零售价为 2,675 美元。

假设蚂蚁 S9 矿机的生命周期为 24 个月,我们可以算出一台矿机的历史收入:

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接下来我们对电费成本举行逆向盘算,使天天自由现金流的所有现值之和即是总购置价钱。假设年度加权平均资源成本(WACC)为 12.5%,我们得出:

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要保障不跨越 1.57 美元的日均支出,S9 矿机的电费成本需要为 $1.57/24/1.365 = $0.048/ 千瓦时。这意味着除非矿工能获得每千瓦时不跨越 0.048 美元 (约 0.33 人民币) 的电能,否则该矿机就算买贵了。以上效果是依据计谋 3 (套利计谋)盘算出。接纳其他计谋举行这一剖析,计谋 1 中性计谋所需要的每千瓦时电费成本为 0.017 美元,计谋 2 屯币计谋需要的每千瓦时电费成本为 0.01 美元(约 0.07 人民币)。意味着在实践中,现实的「收支平衡」电费成本在每千瓦时 0.01-0.048 美元局限内。

多数矿工 2018 年头现实支付的电费水准大大超出了这一局限。不外这种水平的溢价并不是毫无道理。 *** C 价钱刚刚创下纪录高点, *** 难度尚未更先追赶,市场上蚂蚁 S9 求过于供。价钱的最终决定因素仍然是供求关系

将相同的方式应用于其他时间点的矿机订价,下表展示了矿工响应的「收支平衡」电费成本。这里的电费成本是由三种计谋推导出的成本的均值:

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换一个角度来看,若是整个行业的电费成本为每千瓦时 0.0507 美元,那么那时这些矿机的公允价值是若干?这里的公允价值依然是三种计谋公允价值的均值:

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请注意,由于难以正确估算全行业局限平均用度和 WACC,因此该剖析并未将行业局限内的平均电费或 WACC 的转变盘算在内。

这一剖析的目的不是盘算绝对客观的公允价值。由于差别的运营用度和差别的计谋,相对于每个矿工的公允价值各不相同。但纵然假设接纳全行业平均用度,我们依然可以考察到矿机订价的低效性。在牛市时代,矿机制造商大大提高了矿机的价钱,而在 *** C 下跌行情中,制造商被迫以低于成本的折扣价清仓。这与我们在挖矿市场上考察到的历史证据是一致的。当 *** C 价钱快速上涨时,矿机价钱有时会比代币价钱上涨得更快。

理论上,价钱上升亦代表未来 *** 难度增速会加速,因此矿机价钱的涨势相对币价转变应该更缓慢。然后现实上市场订价在这种条件下往往背离于理论机制。归根结底,这些矿机的价钱受供求关系的推动,而矿机市场的流动性极差

通过对矿机历史订价举行回测,我们可以看到基于静态回本天数的订价直观推论法不足以捕捉挖矿利润率的颠簸性。为了评估矿机现在的公允价值,我们需要对挖矿盈利举行前瞻性建模,使得我们的工具或理论框架得以形貌变量的猛烈颠簸。

一种更先进的方式是将算力视为一种看涨期权。这一方式的原理始于将矿机的挖矿收入视为底层资产。挖矿收入分为三要素:价钱、挖矿难度和用度。比特币价钱的看涨期权足够深奥,但封装这三个要素的衍生工具则要重大得多。用布莱克-斯科尔斯 Black-Scholes 模子对确立在多种底层资产上的期权举行形貌很简朴:分外的思量因素是相关随机游走以及伊藤引理的响应多要素版本。不外在三个变量之间确立相关性矩阵是一项艰难的义务。

正如在算力《炼金术》系列中所讨论的那样,价钱和算力具有相关性但有不停转变的滞后。由于反映延迟,在较短时间窗口内检查散列功率与价钱之间的关系时,相关性极小。因此很容易将哈希率路径建模简化为一个完全自力于价钱的历程。从金融理论上看,算力是比特币的衍生产物,而且在足够长的时间局限内,两个时间序列是正相关的。

另一方面,买卖用度动态建模的难度更高。只管从某种水平上说,买卖用度与价钱和 *** 哈希率(反向)相关,但它主要由链上流动驱动,后者是一个外在因素。这就是为什么相关性矩阵不会发生有意义效果的缘故原由。

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然则一旦对底层资产的漫衍做出了假设,则在 N 时代对哈希算力举行订价就相当于对一系列逐日到期的零执行欧式看涨期权举行订价。换言之,只要矿机处于开启状态,算力就是一份天天执行的条约,并转换为底层资产,即挖矿收入。该合约的成本是硬件的折旧加上运营用度。整个资产包的期权权利金理论上应为矿机价钱加上在 N 时代发生的所有运营支出的现值。

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算式中:

这种方式存在一个严重缺陷。该算式第 I 天和第 i-1 天的条约是自力评估的。在现实中,第 i-1 天的收入应为第二天到期的条约设定初始条件。任何基于期权订价并简朴总结该时代所有试验的算力评估方式,都将面临这一路径依赖问题。每个试验都是不相关的评估

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数值方式估值

对数值方式而言,路径依赖的问题则不存在。与其天天评估 10,000 次试验,不如在所有试验中都使用相同的 10,000 次试验。蒙特卡洛模拟 Monte Carlo simulation 可以辅助通过天生随机数举行重大的动力学建模。使用抽样程序盘算在风险中立天下中的预期收入。然后以无风险利率折现。借助蒙特卡洛模拟法,我们能够模拟最新一代矿机未来两年内的挖矿赢利能力,并将其公允价值与当今市场上的价钱举行对照。

第一步,我们需要对价钱走势做出一些假设。多份研究以为,跳跃扩散模子最适合形貌 *** C 价钱漫衍。我们使用跳跃扩散模子来模拟未来两年内 10,000 个可能的价钱走势。在随机模拟中,每次走势都接纳差别的路径。

跳跃扩散模子有两个基本部门:扩散(几何布朗运动)跳跃(通常为泊松漫衍)。为了简化建模,我们假设存在跳跃的阈值概率。当触发跳跃时,幅度遵照正态漫衍。

凭据历史价钱数据举行校准,我们将以下内容用作模子的参数:

  • 恒定漂移:0.10%

  • 漂移标准偏差:2.50%

  • 跳跃概率:5.00%

  • 跳跃均值 : 0.10%

  • 跳跃标准偏差 : 5.00%

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除了代币价钱外,我们还需要展望 *** 的哈希算力,以盘算挖矿收入。建模哈希算力比价钱轨迹更为重大,由于哈希算力的每个单元都不相同。虽然 *** 上的每个矿工都在为统一算法盘算散列,但所消耗的电量因矿机而异。当前 *** 哈希率的简化模子抽象出了几种硬件效率种别,这些种别随着市场的生长而显示各异。通过能效品级对模子举行分类,可以向我们展示市场上矿机的组成,因此可以大略地展望它们未来将若何演变。

与价钱数据差别,挖矿信息的 *** 极具挑战性。解决该问题的唯一方式是采访尽可能多的矿工、分销商和制造商。GMR 对中国主要矿机制造商和分销商举行了观察,得出了停止 2020 年 11 月 1 日的市场组成估量:

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这一结构组成图用作展望模子初始条件的基础。使用估量的全行业平均总电价,我们可以盘算出每一层的收支平衡阈值,并大致领会若是 *** C 价钱跌至收支平衡之下,有若干矿机可能降价。使用每千瓦时 0.0507 美元作为全行业平均总电价估值,我们可以凭据差别的价钱水平绘制四种可能的情境:

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请注意,这仅仅给出了哈希率展望的基线。若是 *** C 价钱急剧上涨,矿工则可能会通过二手市场购置的价钱低廉的旧矿机投入生产,矿机制造商可能会加速生产速率。

基于上述情境,我们可以找到一个线性函数 y = 4,544x + 6e07 来形貌价钱与 *** 哈希算力之间的关系。简捷起见,我们假设接下来的六个月中,哈希算力的增进遵照的是 14 天平均 *** C 价钱的函数,漂移项为 dW。漂移项参数设置为 2.5% 的平均值和 5% 的标准偏差。此外,凭据我们对制造商矿机销售的估量,假设接下来六个月中,哈希率天天将增进 200 Ph/s。我们通过加上恒定的 20 天反映时延来模拟硬件反映时延。这意味着哈希率仅对至少 20 天前发生的价钱行为做出反映。完整函数公式如下:

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样本轨迹如下:

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在现实中,算力和价钱之间的关系是杂乱而重大的纠缠。使用线性函数来形貌它就像将混沌系统投影到低维子空间上。这一函数可以由于多种缘故原由而失灵。这与我们在期权订价方式中所形貌的相关性矩阵问题相同。不外,这种架构使我们能够轻松地加上滞后时间,因此相对于将哈希算力和价钱假设为两个完全自力的漫衍而言,这是一个重大的改善。这使得展望更易于治理。

为了进一步改善我们的估算,可以使用马尔可夫链-蒙特卡洛 Markov Chain Monte Carlo 算法模子。与蒙特卡洛算法从漫衍中提取自力样本差别,马尔可夫链-蒙特卡洛算法在下一个样本依赖于现有样本的情形下提取样本。这比通用的蒙特卡洛模拟更好地解决了多维问题。该算法的确切组织将会在下一篇中探讨。

一旦我们对未来两年 *** C 价钱和哈希率做出了展望,就可以像对历史哈希算力价钱举行回溯测试一样,盘算出挖矿的盈利能力。两年前以加密资产支持的借贷流动很少,而现在的加密借贷市场已经生长成为一个重大的产业。抵押贷款是矿工经常依赖的最常见服务之一。评估现在的 WACC,该数值应显著提高。我们可以将其降低到 10%,而不是 2018 年剖析中的 12.5%

电费成本使用每千瓦时 0.0507 美元、假设 10% 无风险利率,我们可以天生公允价值的漫衍。最终效果是所有 10,000 次试验的平均值。此外我们假设在两年后,蚂蚁 S19 Pro 矿机和神马 M30s 仍然保留 20% 的剩余价值

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不消说,这不应成为相关矿机订价过高照样订价过低的最终裁决效果。价钱漫衍的均值和标准差、算力与价钱之间的函数、滞后时间、电费成本,折现率和残值都是可以严重影响这一评估效果的因素。例如,以每千瓦时 0.07 美元和每千瓦时 0.03 美元的电费成本划分运行模拟:

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我们可以看到,当电费成本较高时(左图),效率更高的矿机(蚂蚁 S19 和神马 M30s)的价钱低层级的矿机更靠近公允价值。当电费成本较低(右)时,效率较低的矿机(蚂蚁 S17 和神马 M20s)的价钱会更优惠。这证实,若是电费成本足够有竞争力,矿工可以从运行效率较低的矿机中受益。

在我们的模子中,我们构建了一个开关,若是 14 天内的挖矿收入始终低于支出,则会关闭矿机。在现实天下中,矿工并不经常凭据短期赢利能力来开启和关闭矿机。多数时刻矿工都与主机托管的数据中心达成协议,约定他们每月需要消耗的最少电量。纵然利润率降到零以下,多数矿工照样倾向于守候币价下降趋势确认后再接纳行动。

由于数据中心运营具有劳动密集型性子,以及矿机市场的流动性不足,矿工被迫考察更历久的币价走势,而不是短期价钱走势。近年来,借贷服务提供商数目的增添,也增强了矿工在冬季的承受能力。矿工可以抵押自己的代币或矿机来借到法币支付用度,而不是出售大量的代币。只管云云,这是挖矿损失的理论下限。矿工的损失不能跨越资源支出加上累计运营支出。

与看涨期权一样,底层指数颠簸率越大,该金融工具的理论价值就越高。我们可以看到效果随着跳跃扩散模子的参数转变而转变。当颠簸率被抑制时,矿机的理论估值急剧下降。当颠簸率很高时,理论值会迅速增添:

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这一剖析基于计谋 3 逐日卖出计谋。与回测剖析相同,运行哈希算力能「解锁」的公允价值在公允价值局限内(计谋 1、计谋 2、计谋 3)。鉴于蒙特卡洛模拟了 10,000 条路径,每条路径具有截然差别的路径,仅运行一项计谋就足以涵盖每种类型的市场阶段。

零区块奖励的未来

对挖矿收入有重大影响的另一个变量是买卖用度。假设用度每年线性增进 5% 和 10%,则矿机的公允价值将显著增添:

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在现实中买卖用度趋势很不规则,而且与其他内生变量的联系不太显著。建模用度趋势需要完全自力的漫衍。此外另有许多方式可以提高其准确性:

  1. 正如文中所讨论的,接纳马尔可夫链-蒙特卡洛算法模子来减轻维度的阻扰

  2. 凭据四个原型市场周期引入动态滞后,使用泊松历程对跳跃举行建模。

  3. 使用哈希率加权平均电费成本而不是整个行业的中位数成本。

  4. 使用统计方式校准参数

  5. 使用矿机学习工具来形貌哈希算力和价钱之间的关系。

  6. 买卖用度展望纳入挖矿收入盘算中

  7. 对矿工行为接纳基于署理的模拟。基于署理的建模是一种用于对重大系统举行建模、以更深入领会系统行为的手艺。其普遍用于高频买卖或智能合约风险剖析中。在这一框架下,每个矿工都是具有差别计谋和差别成本基础的「用户」。然后我们可以界说一些简朴的反映类型(购置更多矿机、出售矿机、购置更多矿机但要守候 30 天 *** 等),并确立一个「用户行为」库。这将使我们能够模拟哈希算力市场中更为重大的交互。有关更多靠山信息,请阅读 Conway’s Game of Life。

诺贝尔经济学奖获奖者 Myron Scholes 说过:「所有模子都有缺陷,但这并不意味着你不能将它们用作决议工具。」

就像布莱克-斯科尔斯 Black-Scholes 模子,仿真模子是一种机制,试图通过简短形貌反映现实天下,从而简化其重大性。这种减化使模子具备用途,但同时限制了其实用性。主要的是要领会其局限性详细所在,而且该模拟仅代表可能性而非确定性。

然则对于已经对市场形成看法的用户,该模子是基准。像任何展望模子一样,这种模拟仅与用户做出的假设一样好。一个人使用将那些对未来看法转变为今天适当价钱的建模工具,以期探索未来谁人版本泛起时会露出的问题。

这个为什么很主要?在显著受供求关系驱动的市场中开发资产订价理论的意义何在?

估值不只是理论的演习。对于比特币而言,一旦挖矿产业完全依赖于买卖用度收入,竞争只发生微乎其微的利润,而且挖矿收入盘算中没有任何一个可展望的要素,我们若何确保矿工继续发生算力?谜底是保持对挖矿硬件连续投资的稳定性,以增添 *** 的平安预算。这很要害,由于若是没有足够的哈希能力,整个系统很容易受到攻击,届时比特币的结算保证将变得一文不值。

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