聪明的BTC矿工 理应根据实体模型掌握盈利转变_艺术品

聪明的BTC矿工 理应根据实体模型掌握盈利转变

根据模型仿真BTC矿工挖币盈利转变或许不全方位，但有效。

发文 ：Leo Zhang、Jack Koehler、Karim Helmy ；前二者任职于算力及衍生品科学研究组织 Anicca Research，后面一种是 Coin Metrics 数据信息科学研究投资分析师

文中是《聪明的BTC矿工》系列产品第二篇，上一篇为《聪明的BTC矿工，理应像管理方法项目投资一样经营算力》,由 Anicca Research 与马来西亚算力及衍生品项目投资和买卖组织 General Mining Research （GMR）协作编写。

「自然，一切尝试明确性的方法产生随机数的人，都日常生活在罪孽中。」

罗伯特·冯·诺伊曼 (John von Neumann)

简述

在无法根据试验检测假定时，能够 根据模型仿真盈利转变。挖矿业不全透明，资产流动量高，但假如以有限元分析为主导，定性研究辅助，科学研究该领域的时候会更为简便易行。在没法判断销售市场转变的前提条件下轻率项目投资挖币的成本是价格昂贵的，但在操作过程以前创建实体模型却很便宜。

在本系列产品的第一部分中，大家创建了蒙特卡罗实体模型来仿真模拟矿机的公允价值及其该公允价值对不一样销售市场主要参数的敏感度。大家证实了：因为矿机流通性较弱，算力的价格行情常常偏移其基础理论公允价值。

在上一篇文章中，大家用弹跳外扩散 (Jump-Diffusion) 全过程对将来的价钱运动轨迹开展了建模，并应用线性函数来叙述全世界算力怎样回应价钱的转变。但如同大家的2~3篇文章内容中所探讨的那般，算力和价钱中间的动态性关联超过了简易的线性相关。为了更好地提升 大家架构的象征性，大家务必将各大网站算力做为一个企业的方式 提升 精密度，从由上而下的视角来建模。

参照阅读文章:

《Bitcoin Mining’s Three Body Problem》

https://www.aniccaresearch.tech/blog/bitcoin-minings-three-body-problem

在文中中，大家依据矿机种类、所有经营成本和挖币对策，将矿机判定为几类原形。每一个矿工原形都拥有不一样的毛利率和风险性考虑。伴随着挖币收益产生起伏，每一个矿工会造成盈利或亏本，而盈利或亏本又会促进她们决策提升或降低工作矿机的总数。

在这个架构下，互联网算力的转变不但是价钱转变的涵数，并且是具备不一样经济发展和风险性特点的全部矿工輸出的管理决策的总数。

该实体模型的代码库是彻底开源系统的，能够 在这儿(https://github.com/khelmy/intelligent-bitcoin-miner) 得到。

客户能够 插进自身的假定，并查询她们的挖币业务流程在自此的主要表现。在文中中，大家将详解该实体模型，表述怎么使用该实体模型，并从五个情景的剖析中得出一些意外的发现。

康威的生命游戏

大家将互联网算力建模为单独矿工輸出的总数，这类方式 是根据一种称为根据代理的仿真模拟技术性。根据代理的建模始于 20 新世纪 50 时代罗伯特·冯·诺伊曼 (John Von Neumann) 有关细胞自动机的初期科学研究，并因罗伯特·康威（John Conway）的《生命游戏》而兴起。

图片出处: Teb’s Lab

《Agent-based modeling》

https://en.wikipedia.org/wiki/Agent-based_model

《How I optimized Conway’s Game Of Life》

https://medium.com/tebs-lab/optimizing-conways-game-of-life-12f1b7f2f54c

《Play John Conway’s Game of Life》

https://playgameoflife.com/

这是一个回合制游戏的仿真模拟，产生在一个二维的体细胞网格图上。一个预先指定的、关键性的标准部门管理邻近体细胞中间的相互影响。每一个连击，体细胞的情况都是会依据其邻近体细胞的情况而更改：假如体细胞恰好有三个活著的隔壁邻居，他们便会复生；如果有2个或三个活的隔壁邻居，他们能够 生存，不然则会身亡。

《生命游戏》是根据代理的实体模型的一个初始事例，它是一种由共享资源全局性情况的参加者作出管理决策的仿真模拟种类。在《生命游戏》中，体细胞是代理人，他们的管理决策紧紧围绕着存活或是身亡进行。結果彻底在于旗盘的最初的状态，而旗盘的情况很有可能会并以形象化的方法演化。

根据代理的建模早已较康威的《生命游戏》拥有非常大的发展趋势。现如今，根据代理的仿真模拟被广泛运用于生物学、社会经济学、量化金融和智能合约剖析。

《Insights from the study of complex systems for the ecology and evolution of animal populations 》

https://academic.oup.com/cz/article/66/1/1/5477426

挖矿的营运能力在于BTC的价钱、互联网总算力，在较小水平也跟交易手续费相关（到迄今为止）。测算营运能力的第二个要素，即互联网算力，在于别的矿工准备运作或是关掉设备。因而，对矿工营运能力的预测分析务必是迭代更新的，而这个问题特别适合根据代理的建模。

假定比特币价格彻底单独于互联网算力，我们可以将价钱建模为一个单独的几何图形布朗运动。能够 将时间序列分析中的每一天视作一个轮数；在每一个轮数逐渐时，价钱和全局性算力都被键入到矿工代理的管理决策全过程中。

《Geometric Brownian motion》

https://en.wikipedia.org/wiki/Geometric_Brownian_motion

依据她们的毛利率，每一个矿工根据更改她们运作的设备总数来扩张或变小她们的运行经营规模，并发布她们运行的算力。每一个矿工的算力輸出之和因而变成新的全局性算力。

矿工做为代理

将矿工做为代理建模，实质上是对挖币社会经济学中的键入自变量开展参数化设计。在《算力的炼金师》 (The Alchemy of Hashpower) 中，大家明确提出了算力的反身性这一定义：每一个挖币工作都是会遭受物理学标准和作业者对销售市场主观性认知的比较严重危害。

《The Alchemy of Hashpower》 

https://www.aniccaresearch.tech/blog/the-alchemy-of-hashpower-part-i

尽管不太可能包含全部管理决策要素，但大家觉得矿机种类、成本费基本和对策应该是决策矿工个人行为的关键要素。我们在矿工类型中，将这种要素列入了主要参数。

设备种类

在现实世界中，一个挖币工作一般涉及到各种不同种类的矿机。为了更好地简易考虑，大家让每一个矿工原形在全部剖析全过程中应用单一的矿机种类。在这个版本号的仿真模拟中，大家适用下列的矿机种类：

成本费基本:总水电费能耗

在全部仿真模拟全过程中，每一个矿工都被分派了一个均值的总用电量。卡路里消耗为矿工的：矿机总数*矿机种类耗费。

每日，矿工造成的经营花费相当于：耗能 / 1000 *总水电费* 24。

大家还特定了一个总水电费遍布，它决策了复位时有关矿工原形的矿机总数。

在这个版本号中，大家出示下列默认设置分层次。客户能够 在运作仿真模拟以前对其开展自定。

根据最好勤奋预测分析

开多BTC

每日市场出清

每一个矿工在复位时都被分派了一个对策。结合实际，矿工能够 应用的对策范畴很广，只需她们对销售市场标准的观点产生变化，就可以在这种对策中间开展转换。

为简易考虑，我们在全部仿真模拟全过程中依照同样的对策对每一个矿工开展建模。在《 智能化BTC矿工，第一部分》 (The Intelligent Bitcoin Miner, Part I) 中，大家详细介绍了这二种对策，并评定了他们在不一样销售市场周期时间中的主要表现。

参照阅读文章：

《聪明的BTC矿工，理应像管理方法项目投资一样经营算力》

开多BTC代表着矿工每日只售出充足付款经营花费的BTC，并将其他收益保存在BTC中。

每日市场出清就是指矿工马上将全部财产换取成美金。

矿工的对策决策了她们的美金持仓和BTC持仓怎样划转。当应用看久BTC对策测算矿工的盈利时，必须考虑到未完成盈利。未完成盈利按BTC持仓*比特币价格测算。

根据这三个自变量的组成，大家将矿工的全球溶解为 11 种矿机种类、7 种水电费成本费层和 2 种对策，一共 154 种原形。

在复位时，大家依据 Hashrate Index 和 General Mining Research 及其别的一些来源于的数据信息，出示了销售市场上矿机的默认设置分层次和价钱数据信息。客户能够 在仿真模拟以前自定：

价钱数据信息：Hashrate Index, General Mining Research。算力百分数：根据各种各样来源于的估计

《Bitcoin runs on Hashrate》

https://hashrateindex.com/

https://www.gmr.xyz/

水电费遍布和矿机分层次是每一个矿工矿机总数的键入。这意味着了矿工工作的矿机总数。必须留意的是，结合实际，这两个遍布并并不像实体模型中假定的那般在统计分析上是单独的—比如，像 S9 那样的老矿机更有可能是由可以得到更划算电力工程的矿工实际操作。

在仿真模拟逐渐时，全部矿工的矿机总数*算力的总数被放缩为大概相当于当今互联网算力水准，这一标值是以 Coin Metrics 中搜集的。

https://charts.coinmetrics.io/network-data/

为了更好地追踪矿工的主要表现，我们在矿工类型中添加了一个简易的余额和历史时间盈利计算方式。

算力持仓

原始算力持仓为矿工的矿机数*矿机_种类_算力。

每日赢利       

近期30天赢利            

所有赢利

伴随着销售市场的发展趋势，营运能力决策了矿工的个人行为。大家将在下一节中详细介绍该体制。近期30天赢利和所有赢利是拓宽赢利的总数。

下边是一个实例矿工类的全部数据信息内容。矿工类的编码能够 在 agents.py 文档中寻找。

https://github.com/khelmy/intelligent-bitcoin-miner/blob/main/agents.py

矿工的效用函数

当预估营运能力较高时，矿工很有可能会要想选购大量的矿机，当预估将来营运能力为负时，她们很有可能会关掉一些矿机以降低经营花费。大家必须精确界定矿工怎样提升或降低她们的算力。

在实际中，还会继续有很多外界要素迫使矿工决策选购或关掉矿机，例如是否能从外界股权融资，甚至是她们是否很累。为了更好地简易考虑，大家将矿工的历史时间盈利做为矿工管理决策全过程中的关键键入开展建模。

管理决策步骤将近期30天赢利做为键入，并测算用以转化成实际操作的結果。测算全过程以下：

假如近期30天赢利为零或负值，矿工将矿机总数降低 x，直至盈亏平衡。计算方式非常简单：损害（近期30天赢利）除于每台矿机的耗能成本费。

假如近期30天赢利为正并超出某一阀值，矿工将提升矿机总数。阀值为：近期30天赢利 > 全部 (开支) 的总数。

提升的矿机总数测算以下：(近期30天赢利全部 (开支) 的总数) / 矿机价钱*矿机提高指数。

每一种矿机种类都是有一个年增长率，体现的是它的相对性提高。因为生产商欠缺再次生产制造的意向，老一代的矿机年增长率较小。大家还为加上新矿机设定了一个反映延迟时间。新订单信息的生产制造和交货一般必须一段时间。

在大家的实体模型中，这代表着在提升 x 台矿机的姿势被开启后，矿机不容易马上被加上到矿工的帐户中。大家设定了一个变量定义目录做为每一种设备种类的反应速度。反映延迟时间是一个静态数据自然数，应按时升级，以体现供应链管理工作能力的转变。

根据最好勤奋可能

总得来说，开启涵数会輸出矿工买进或售出的矿机总数。

客户可以用她们觉得适合的变量定义来升级提高因素和反映日数。调节的编码能够 在 Simulator.py 中寻找。

https://github.com/khelmy/intelligent-bitcoin-miner/blob/main/Simulator.py

设定模拟

与《第一部分》一样，大家应用一个随机过程来预测分析比特币在模拟生命期内的价钱。几何图形布朗运动实体模型的基本适用来自于从 Coin Metrics 中获取的历史价格查询数据信息。

将全部內容融合在一起，大家应用下边的数据图表来表明这一全过程是怎样运行的：

场景剖析

为了更好地检测该实体模型，大家模拟了不一样的销售市场标准，并剖析了从而造成的矿工个人行为。大家评定了一个客户矿工的营运能力，该矿工得到了 100 万美金的早期资产用以选购矿机，但没法进一步扩张企业规模。模拟运作 100 天，取 25 次实验的均值結果。

客户的营运能力是依据不一样矿机种类和几类不一样的电力工程成本费来考量的。闪光点以下所显示。

所应用的主要参数决不是明确的，客户能够 随意用自身的假定再次运作剖析。场景剖析的编码能够 在 main.py 中寻找。

https://github.com/khelmy/intelligent-bitcoin-miner/blob/main/main.py

大牛市场景

大家的第一个检测是模拟了大牛市的场景。充分考虑编写文中时已经开展的大牛市，大家简易地将几何图形布朗运动实体模型与历史记录开展线性拟合。在这类标准下，价钱慢慢升高到 10 万美金之上，沿路经历了几回调整。

互联网算力平稳升高，伴随着价钱下降，经历了一些中小型落后调整。

在这类状况下，对比每日售出比特币，保存比特币持仓的盈利要高得多即便电费很高就是这般。充分考虑比特币价钱的迅速增值，它是有些道理的。

以一度电 4 便士的价钱来计算，仅有应用 S9 矿机并在比特币中维持持仓的矿工才可以在百日模拟期限内完成盈亏平衡。

销售市场起伏

在第二种场景剖析中，大家模拟了一个极其起伏的销售市场，将历史拟合 GBM 实体模型中的起伏项提升 25%，并将飘移设定为 0。价钱最开始增涨到近 8 万美金，随后狂跌到稍高于 4 万美金。

算力逐渐持续增长，但伴随着价格波动逐渐保持稳定。因为回应延迟时间，算力会再次提升，但速率比较慢。

最开始，这二种对策的主要表现非常，比特币双头的主要表现略好于每日市场出清的商家。伴随着价钱下挫，有比特币杠杆比率的矿工会由于担负了附加的风险性而遭受处罚，拥有的比特币总市值降低。

大牛市

第三种模拟根据将 GBM 与历史时间数据拟合，并旋转飘移项的标记来模拟大牛市。价钱从现阶段的水准骤降，跌至近 3 万美金。

为了更好地解决价钱下挫，互联网算力在最开始的升高后进到调整。这就是《算力的炼金师》中详细介绍的从库存量更新到周期时间波动环节的衔接。

《The Alchemy of Hashpower, Part II.》

https://www.aniccaresearch.tech/blog/the-alchemy-of-hashpower-part-ii

在大牛市中，每一个人都殃及。比特币双头特别是在这般：在每度电 4 便士的价钱下，假如遭遇着比特币杠杆比率，即便是最高效率的实际操作在模拟期限内都没法取回一半的原始项目投资。

每日市场出清的商家的主要表现显著好些一些，但因为她们的盈利依然在于比特币的价钱，因而主要表现依然比不上大牛市时。

在大牛市中，用旧矿机好或是新矿机更强？

场景 4 应用与场景 1 同样的历史时间主要参数，目地是较为在具备竞争电费的状况下，运作新老硬件配置的矿工的主要表现。

这一次，价钱飙涨到 14 万美金之上，一路加快。算力也快速提升。

场景 1 vs. 场景 4

充分考虑大牛市的抗压强度，即便是每日市场出清麦尔斯币的矿工，在运作 S9 矿机的状况下，也可以在 100 天的模拟期限内完成盈亏平衡。S19 矿机的盈利要低得多，但仍能在每日售卖的另外取回绝大多数原始项目投资。

在这类状况下，开多比特币的矿工赢利令人震惊。在模拟期内，运作 S9 的矿工项目投资大部分增涨，S19 矿工也可以得到丰厚的盈利。

在大牛市中，减少经营成本有多关键？

第五种也是最终一种模拟再次返回大牛市中运作，此次的总体目标是剖析电力工程成本费对营运能力的功效。因此，大家评定了 S9 和 S19 矿机在大牛市标准下的主要表现，水电费各自为每度 3、4 和 5 便士。

情况与场景 3 相近：价钱狂跌，算力发生了一个偏浅但长期的调整。

 场景 3 vs. 场景 5

针对 S9 矿工而言，电力工程成本费产生了实际性的差别。虽然在这种标准下，不管电力工程成本费处于哪一个水准，矿工的主要表现也不佳，但在水电费为每度 3 便士的状况下，开多比特币的矿工的收益率贴近其原始项目投资的 40%，假如水电费换为是每度 5 便士，收益率则略低 32%。

这类对电费的敏感度有利于表述为何 S9 矿工通常会在水电费更划算的地域经营。

针对 S19 矿工而言，这类差别也不那麼显著了。尽管电费较低的矿工依然比电费较高的矿工赚得大量，但这一自变量对营运能力的危害要小得多。

结果

层面是遗传学家的克星，而比特币挖币是一个难以模型的难题。即便是大家这类只干了好多个简单化假定的实体模型，也比大家最开始构想的要繁杂得多。像全部根据蒙特卡罗的专用工具一样，它的预测分析工作能力从源头上遭受客户成见的限定，这种成见会从原始種子标准蔓延到到一切結果。

https://en.wikipedia.org/wiki/All_models_are_wrong

大家的实体模型确立假定价钱和算力中间的关联是单边的，另外假设了很有可能有关的矿机实体模型和电力工程成本费遍布中间的自觉性。全部的实体模型全是不全方位的，但有一些是有效的。

大家觉得这一实体模型是有效的。在聪明的比特币矿工的辅助工具中，它应当能寻找立足之地。

参照阅读文章:

《Bitcoin Mining’s Three Body Problem》

https://www.aniccaresearch.tech/blog/bitcoin-minings-three-body-problem

图片出处: Teb’s Lab

《Agent-based modeling》

https://en.wikipedia.org/wiki/Agent-based_model

《How I optimized Conway’s Game Of Life》

https://medium.com/tebs-lab/optimizing-conways-game-of-life-12f1b7f2f54c

《Play John Conway’s Game of Life》

https://playgameoflife.com/

《Insights from the study of complex systems for the ecology and evolution of animal populations 》

https://academic.oup.com/cz/article/66/1/1/5477426

《Geometric Brownian motion》

https://en.wikipedia.org/wiki/Geometric_Brownian_motion

《The Alchemy of Hashpower》 

https://www.aniccaresearch.tech/blog/the-alchemy-of-hashpower-part-i

根据最好勤奋预测分析

参照阅读文章：

《聪明的比特币矿工，理应像管理方法项目投资一样经营算力》

《Bitcoin runs on Hashrate》

https://hashrateindex.com/

https://www.gmr.xyz/

https://charts.coinmetrics.io/network-data/

每日赢利       

近期30天赢利            

https://github.com/khelmy/intelligent-bitcoin-miner/blob/main/agents.py

假如近期30天赢利为正并超出某一阀值，矿工将提升矿机总数。阀值为：近期30天赢

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