您现在的位置: 首页 > 网站导航收录 > 百科知识百科知识

(clain)-claind

矿工,价格,数据(clain)-claind

发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

很多朋友想了解关于clain的一些资料信息，下面是小编整理的与clain相关的内容分享给大家，一起来看看吧。

比特币涉及的主要经济活动很简单，就是把哈希率（hash rate）插入网络以获取网络吐出比特币的机会。

即使比特币只剩下矿工，它仍会活下来。有矿工和购买比特币的人，它就有了市场还有价值。从第一原则的经济学角度来看，其他一切都只是锦上添花。

但对于普罗大众来说，理解挖矿是何物的人很少。 它的很多运作方式要通过自明之理而非真实数据来理解：

“哈希跟随价格”（或“价格跟随哈希”）；“矿工生产比特币的基本成本是天然的价格底线”；“矿工的投降（miner capitulation）是牛市的先决条件”；

等等。事实上一个普遍的先入之见是，矿工在某种程度上拥有与他人不对等的比特币价格优势。

这是真的吗？

红线表示（虚拟的）50% 的安全阈值，而黑线是基尼系数（Gini coefficient），用来衡量市场份额分布。来自 2018 年的《深入研究比特币矿池（A Deep Dive into Bitcion Mining Pools）》

1. 为什么矿工很重要

Harold Hotelling 于 1931 年正式提出了稀缺租金（Scarcity Rent）的概念，这是不可再生资源供应的经济学理论的基础。

如果净价没有按照利率的速率上涨，那么，作为一种均衡条件，在某些时期从出售获得的现值将高于其他时期。

除了比特币的升值速度已远远高于其他任何利率的事实外，该命题抓住了这个有用的概念：矿工们积极关注何时生产及销售资源，换句话说，就是我们通常可以假设他们在认为价格会下跌时出售储备，而在认为价格上涨时维持储备。这是一种原始但基本的动态：新得到的比特币投入市场的速率是矿工跨期套利行为的一个函数。

Boltzmann 对比特币主要矿池的净流入 / 净流出的分析表明，在去年的 BSV 事件之前，F2Pool 和 SlushPool 引导了一场抛售，其数值“低于 [3 个月后均值]17.5 个标准差”。

值得记住的是，比特币的供应缺乏弹。无论有多少矿工参与竞争，比特币的发行数量都是预先设定好的。

但是，不应该隐藏这个事实：矿工掌控着比特币新的供应数量，这一点都不夸张。

每次 coinbase 可以使用时（在区块链上追加了 100 个区块），无论是否有意，它的矿工们都会决定是转移奖励还是保持不变。

因此，矿工们的集体“蜂巢思维”控制着一个流量开关，以决定市场上新比特币的可用供应量的增加或减少。

2. 是水龙头还是水滴？

比特币的渐进币库奖励暗示矿工们的“经济火力”会随着时间流逝而减弱。与新引进的供应量的变化相比，流通中比特币的存量变化对价格始终具有更大的潜在影响。

2009 年初，在链上交易的比特币全部是刚挖出来的。而到 2012 年年中，这个比例已经下降了 3 个数量级。

（链上）交易量的矿工份额（Miner’s Share of on-chain Volume，简称 MSV）是一个简单的指标，用以衡量挖矿产出谈判与所有链上交易量的相关。

MSV = txs 的交易量，包括始于币库的输入 / 所有链上的交易量

由于几乎所有（目前）的挖矿奖励都是在奖励到达的同一天从接收地址开始使用，因此，实际上，MSV 将会是与链上交易量相反的度量（逐渐变得更小，每次减半就突然调整一次）。

0.01% 的 MSV 意味着，垄断的矿工需要抛出价值 3 个月的币库（忽略变化率）才满足每天链上交易量的百分之一。

如果上图还不足以说明矿工在更广泛的比特币范畴中有多渺小，那么，下图就是一个可视化图表，包括现货和衍生品市场链下谈判的交易量。

链上交易量 = 原始数据乘以 4/9，以近似地最小化变化输出的影响。现货交易量 = Bitcoinity 的数据乘以 10%(这也是为了更接近“真实的交易量”)。

3. 矿工们，你们是谁？

在短短的几年里，打造了首批十万个区块链的比特币爱好者几乎全被比特币矿池取代了。在 2011、2012 年，自我鉴定已经变得司空常见，但是，有些比特币矿池在此之前可能已经开始运行了，而我们并不知道。

在 Clain 最近制作的这张图中，从业余挖矿到职业挖矿的转变得到了很好的证明。

到目前为止，大多数对矿工活动的经济分析都涉及到了两个关键问题：（1）如何对挖矿博弈论竞争进行建模，（2）如何映射矿池以追踪其力量 / 行为？

与“比特币挖矿”相关的 81 篇文章的细节（来自关键字为“比特币”的 1032 篇文章），这些文章发布于 2013 年 1 月至 2019 年 7 月的 SSRN 上。

后一类问题依赖启发式方法，可以归纳如下：

把接收币库输出的地址集群化；把这些集群分成三类：矿池、个体或“未知”；跟踪比特币随着时间进出这些比特币钱包的输入流 / 输出流（或者是这些钱包和如交易所等其他特定集群之间的输入流 / 输出流）。

Boltzmann 、 BitMex Research 、 CoinMetrics 和 TokenAnalyst 在过去探索过这个方法的变体所产生的数据。

4.（带有标签的）矿工输出流

有两个流行的带有标签的比特币地址列表可在线访问： Blockchain.info 和 WalletExplorer.com 。很显然，人们还设计了很多自定义的集群工具，其中有些把这两个列表作为起点。

下面，我们将研究来自 TokenAnalyst 的数据， 这是2014 年 10 月到 2019 年 10 月的数据集摘录。

这些映射的流覆盖了从 Antpool、BTCTOP、BitClubNetwork、F2Pool、Slush 和 ViaBTC 到 Bitstamp、Bittres、Binance、Bitfinex、BitMex、Huobi、Krakan 和 Poloniex 交易所的交易。

总输出流

乍一看，矿工每月流向交易所的输出流量的直接描述可能很有启发：

用对数刻度表示时，尽管用的是同一张图，但似乎不太能说明问题：

因为我们对评估矿工在一个月后对价格的影响可能不感兴趣，所以，我们将查看每天的详细数据。

覆盖率 / 代表

Ceteris Paribus 已经计算出这些矿池“目前约占 40% 的哈希率。每年挖出的比特币约为 65 万 7 千个，（扣除挖矿费用）这些矿池剩有约27 万个比特币”。

在每年挖出的大约 27 万个比特币中，该数据集占在 2019 年通过交易所出售的近 8500 个比特币（约占全部挖出的比特币的 3%）。

通过比较Slush 到交易所（在该数据集中一直最活跃的矿池）的总映射输出流量和对其历史上挖到的比特币数量的其他估计量进行比较，我们可以推断代表不足的类似程度。

Slush：到目前为止，挖出的比特币约为 80 万个，而自 2014 年底以来，发送到交易所的比特币累积数量为 6000 个。

尽管 Slush 的比特币支出在早期（2014 年之前）可能比较集中，但是，为了安全起见，我们假设只覆盖该矿池的实际流量的1% 至 5%。看起来，对于我们跟踪的矿池总数来说，这是关于覆盖范围的一个良好的近似值。

剩下的问题是：这些矿工的输出流量有没有告诉我们任何关于价格回报有意义的信息？

相关

回答是：没有（至少，根据我们掌握的数据可以这么说）。

对稳定的比特币总流出量和价格进行相关图和 ADF 测试

在（一阶）对序列进行差分并检查平稳后，我们在任意映射的矿池移动和比特币价格之间寻找有意义的关系。在如以下所示的相关散点图中，我们特别希望能够看到“当比特币输出流量增加时，价格下降的情形”（或相反；或任何确实可以区分的东西）。

 1/2    1 2 下一页 尾页