明智的比特币矿工 该当通过模子相识收益变革
撰文 ：Leo Zhang、Jack Koehler、Karim Helmy ；前两者就职于算力及衍出产物研究机构 Anicca Research，后者是 Coin Metrics 数据研究阐明师
本文是《明智的比特币矿工》系列第二篇，上一篇为《明智的比特币矿工，该当像打点投资一样运营算力》,由 Anicca Research 与新加坡算力及衍出产物投资和生意业务机构 General Mining Research （GMR）相助撰写。
概述在本系列的第一部门中，我们成立了蒙特卡罗模子来模仿矿机的公允代价以及该公允代价对差异市场参数的敏感性。我们证明白：由于矿机活动性较差，算力的市场价值常常偏离其理论公允代价。
参考阅读:
https://www.aniccaresearch.tech/blog/bitcoin-minings-three-body-problem
在这个框架下，网络算力的变革不只是价值变革的函数，并且是具有差异经济和风险特征的所有矿工输出的决定的总和。
用户可以插入本身的假设，并查察他们的挖矿业务在从此的表示。在本文中，我们将具体先容该模子，表明如何利用该模子，并从五个场景的阐明中给出一些有趣的发明。
我们将网络算力建模为单个矿工输出的总和，这种要领是基于一种叫做基于署理的模仿技能。基于署理的建模发源于 20 世纪 50 年月约翰·冯·诺伊曼(John Von Neumann)关于细胞自念头的早期研究，并因约翰·康威（John Conway）的《生命游戏》而风行起来。
图片来历: Teb’s Lab
《Agent-based modeling》
《How I optimized Conway’s Game Of Life》
《Play John Conway’s Game of Life》
这是一个回合制的模仿，产生在一个二维的细胞网格上。一个预先指定的、抉择性的法则认真打点相邻细胞之间的彼此浸染。每一个回合，细胞的状态城市按照其相邻细胞的状态而改变：假如细胞恰好有三个在世的邻人，它们就会复生；假如有两个或三个活的邻人，它们可以存活，不然则会灭亡。
基于署理的建模已经较康威的《生命游戏》有了很大的成长。如今，基于署理的模仿被遍及应用于生态学、经济学、量化金融和智能合约阐明。
《Insights from the study of complex systems for the ecology and evolution of animal populations 》
比特币挖矿的盈利本领取决于比特币的价值、网络总算力，在较小水平也跟生意业务用度有关（到今朝为止）。计较盈利本领的第二个因素，即网络算力，取决于其他矿工规划运行照旧封锁呆板。因此，对矿工盈利本领的预测必需是迭代的，而这个问题很是适合基于署理的建模。
参考阅读:
https://en.wikipedia.org/wiki/Geometric_Brownian_motion
将矿事情为署理建模，本质上是对挖矿经济学中的输入变量举办参数化。在《算力的炼金术》(The Alchemy of Hashpower)中，我们提出了算力的反身性这个观念：每一个挖矿功课城市受到物理条件和操纵者对市场主观感知的严重影响。
《The Alchemy of Hashpower》
固然不行能涵盖所有决定因素，但我们认为矿机范例、本钱基本和计策应该是抉择矿工行为的主要因素。我们在矿工种别中，将这些因素定为了参数。
在现实世界中，一个挖矿功课凡是涉及多种差异范例的矿机。为了简朴起见，我们让每个矿工原型在整个阐明进程中利用单一的矿机范例。在这个版本的模仿中，我们支持以下的矿机范例：
本钱基本:总电费能源耗损
天天，矿工发生的运营用度便是：能耗 / 1000 *总电费* 24。
在这个版本中，我们提供以下默认分层。用户可以在运行模仿之前对其举办自界说。
基于最佳尽力预测
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