賢いビットコインマイナーは、コンピューティングパワーを投資のように管理すべきだ

マイナーがハッシュレートを生成し続けることをどのように保証するのでしょうか?答えは、マイニング ハードウェアへの継続的な投資を安定的に維持し、ネットワークのセキュリティ予算を増やすことです。

執筆者: Leo Zhang、Jack Koehler、Cai Da。前者 2 つはコンピューティング能力と派生製品の研究機関である Anicca Research からのものであり、後者は General Mining Research からのものである。

編集者: ペリー・ワン

この記事は、シンガポールを拠点とするコンピューティングパワーおよびデリバティブ投資・取引機関である General Mining Research (GMR) と共同で Anicca Research によって執筆されました。 GMR は、独自のマイニング マシン市場データを提供し、マイニング マシン メーカーと今後数か月間の販売からの集計データに基づいてハッシュ レートの成長を予測することで、この記事をサポートしています。

自分のコントロールを超えているものがどれだけあるかを認識すると、より多くのコントロールを獲得できるようになります。

_ 『賢明なる投資家』の著者であり、バリュー投資の父であるベンジャミン・グレアム_

ハッシュレートの評価は、暗号通貨分野における最も古く、最も難解なトピックの 1 つです。これまでのいくつかの学術論文や業界調査レポートでは、プルーフ・オブ・ワークの経済的側面やゲーム理論的側面が検討されてきましたが、そのほとんどはハッシュレート市場が実際にどのように機能するかについて過度に単純化したり、非現実的な仮定を立てたりしていました。

この記事では、コンピューティング パワーの運用は本質的に投資ポートフォリオの管理と同等であり、コンピューティング パワーの価格設定には投資ポートフォリオのあらゆる側面の価格設定の難しさも含まれることを説明します。ポピュラーな価格設定の仕組みとその欠点について紹介します。ハッシュレート ポートフォリオをパラメータ化し、テストのさまざまな仮定が結果にどのように影響するかをさらに説明します。評価フレームワークの重要性は、理論を実践することだけでなく、コンピューティング パワー業界における専門的なリスク管理実践の開発の基盤を築くことにもあります。

コンピューティングパワーの公正価値

オープンマーケットからコインを購入できるのに、なぜ独自のマイニングを実行するのでしょうか?

これは、人々が暗号通貨のマイニングについて初めて聞いたときに最もよく見られる反応です。周知のとおり、莫大な金銭的報酬が人々の鉱業への最初の関心を刺激し、鉱業を数十億ドル規模の巨大産業へと成長させました。成功したマイナーは、スポット価格よりも安い価格でビットコインを生産できるため、公開市場でコインを購入する場合と比べて大幅な割引価格でポジションを構築できます。

しかし、低い生産コストは決して永続的なものではありません。鉱業業界では長年にわたって競争が激化しており、市場サイクルはますます予測不可能になってきています。マイナーたちが大好きな「割引」は、いつでも痛い損失に悪化する可能性があります。今日の市場では、マイニングはオープン市場から購入するよりもまだ収益性が高いのでしょうか?この問題には多くの変数が関係しているため、単一の最終的な要約を提供しようとするのは無駄です。しかし、市場サイクルをいくつかの典型的なフェーズに分割し、各フェーズで一般的なマイニングおよび取引戦略の収益性がどのように変化するかを観察することができます。

まずは 2018 年から始めましょう。ほとんどの鉱山労働者の記憶では、それは極めて暗い年でした。このシリーズの前回の記事「ハッシュ レートの錬金術を理解する: 暗号通貨コンピューティング パワー市場における反射性と季節的変化」では、2018 年の最初の 3 四半期をマイニング サイクルの在庫フラッシュとして分類しました。当時、コイン価格は下落しましたが、ハッシュレートの成長率は依然として堅調でした。

2018年初頭にマイナーが10 Ph/sの計算能力を持つBitmain Ant S9マイニングマシンを購入し、当時のマイニングマシン1台あたりの単価が約2,675米ドルだったと仮定すると、690台のマイニングマシンにかかる総支出は185万米ドルになります。ハードウェアの減価償却率が 24 か月で、マイナーの電気代が 1 キロワット時あたり 0.0507 ドル(約 0.33 人民元、GMR 提供のデータ)であると仮定すると、次の 3 つの一般的な戦略のパフォーマンスをバックテストできます。

• 中立戦略: マイナーは、毎日の電気代(941.38 ドル)と毎日のマイニングマシンの減価償却費(2,563.54 ドル) を賄うのに十分なトークンを販売します。当日のマイニング収入が合計手数料（3,709.01ドル）を下回る場合、電気代を賄うのに十分なトークンのみが販売されます。残りのBTCはすべて引き続き保持されます。

• コイン貯蔵戦略：マイナーの売上収入は毎日の電気代（941.38元）を支払うのに十分であり、残りのBTCはすべて保持され続けます。

• 裁定取引戦略: マイナーは採掘した BTC をすべて直ちに法定通貨で売却します。唯一の目的は、裁定取引のためにスポット価格と生産コストの差を利用することです。この戦略では税金が発生し、流動性制約により取引摩擦が発生する可能性があることに留意する必要があります。モデル化を簡素化するために、これらの要素は計算に含めませんでした。

次に、上記のマイニング戦略のパフォーマンスを、オープンマーケットを通じてコインを購入する 2 つの一般的な戦略と比較します。

• 1回限りの購入：同日（2018年1月1日）よりマイニング評価期間が始まります。当日のBTCスポット価格（13,465米ドル）で、総マイニング資本支出＋年間運営費（1,845,750米ドル＋941.38米ドル×365）に等しい額面金額のトークンを購入し、評価期間の終了までトークンを保有し続けます。簡単にするために、この量のビットコインを購入することによって生じる取引の摩擦は考慮しません。

• 定期的な固定額購入: 購入したトークンの名目価値は依然としてマイニング資本支出 + 年間運営費に等しいですが、具体的な戦略は、評価期間全体にわたって毎日固定額のトークンを購入することです(226 万ドル/365) 。

その後1年間で、コイン1枚あたりの1日あたりの生産コスト（支出額3,709.01ドルをその日に採掘されたコインの数で割った値）は7月頃に市場価格を上回り、その年の後半にも上昇を続け、マイナーは長期間にわたって採算が取れない状態となった。結果から、1年間の弱気相場の後、「裁定取引戦略」は損失が最も少なく、「コイン溜め込み戦略」は最大の打撃を受けたことがわかります。

これは、「コイン貯蔵戦略」が未実現利益または損失のない唯一の戦略であるためです。他のすべての戦略では、程度の差はあれロングポジションを保有しています。マイニング収益が減少し続けるマイニングマシンの在庫処分フェーズでは、評価期間の終了時に未実現ポジションにより損失が発生する可能性があります。

実際には、賢明なマイナーであれば、長期間にわたって損失を出した後はマシンをシャットダウンしていたはずです。もし鉱山会社が6月末に操業を停止していたら、損失はもっと少なかっただろう。マイナーが以前に「裁定取引戦略」を使用していた場合、マイナーは利益を上げることさえできます。

中立戦略と貯蓄戦略は、オープン市場からコインを購入するよりも損失は少ないものの、利益が出ないままです。損失は​​主に採掘機械の購入にかかる設備投資から生じています。マイナーは以前、合計184万ドルでマシンを購入していたが、 （取引の摩擦、送料、税金を除いて） 73万8000ドルでしか転売できなかった。採掘された BTC からの収入はハードウェアの減価償却を補うことはできません。

どちらの例でも、裁定取引戦略が最も安全な戦略であるように見えます。しかし、市場サイクルの逆の段階、つまり鉱業収益全体が増加するときには、何が起こるのでしょうか?

2018年末の再編の苦しみを経験した後、マイナーたちは2019年上半期に豊作を迎えました。2019年1月1日から2019年6月30日まで同じ分析を行うと、裁定取引戦略の利益が最も少ない一方で、高リスクの積極的戦略（買いだめ戦略と1回限りの購入）の収入は低リスクの防御的戦略よりも50％以上高いことがわかります。

ライフサイクルは2019年の初めに12か月に調整されました

後知恵の利点を活かすと、どの戦略が長期的なパフォーマンスをもたらすかが簡単にわかります。しかし、市場全体が長期にわたって低迷している場合、積極的な戦略を採用するには、確固たる信念とマクロの状況に対する深い理解が必要です。これは、ポジションエントリーのタイミングが成功から失敗まですべてを決定する、1回限りの購入ギャンブルに特に当てはまります。

2019 年半ばはハードウェアの反復期間です。鉱山労働者は古い採掘機械を売却し、より効率的な新しいモデルを購入します。この例では、BTC 価格が急騰し、マイニング ハードウェアの価格が上昇しているため、マイナーはハードウェアを当初の購入価格よりも高い価格で販売できます。

マイナーが 690 台の Antminer を販売し、その収益 271,000 ドルを使って今年後半に新しい Shenma M20 マイナーを購入したと仮定します。

2019 年にこのマイナーは以下を獲得しました:

マイナーがマイニングマシンを交換せず、年間を通じて Antminer S9 マイニングマシンをマイニングに使用し続ける場合、マイナーの収入はマイニングマシンを更新したマイナーの収入よりも大幅に少なくなります。

実際、マイニング サイクル全体を通じて、マイナーは固定された戦略に制限されません。市場のトレンドが変化していると思われる場合はいつでも、戦略を変更できる柔軟性があります。さらに、取引戦略を使用してマイニングコストをカバーしたり、トークンを貸し出して在庫の収益性を高めたりすることもできます。たとえば、マイナーは、マイニングの利益が生産コストを上回る日にトークンを売却して利益を得ることができ、マイニングの利益が生産コストを下回る日に公開市場からトークンを購入することができます。マイニング サイクルのさまざまな段階で適切な戦術を採用すると、パフォーマンス結果に大きな影響を与える可能性があります。これらの例の目的は、お金を稼ぐための万能戦略を要約することや、マイニングがトークンの購入よりも間違いなく優れていることを証明することではなく、マイニング事業の管理は本質的にポートフォリオの管理であることを示すことです。

これらの戦略は、最も単純かつ最も一般的な戦略を表しています。市場サイクル全体を通じて 1 つの単純な戦略のみを採用する怠惰なマイナーは、複数の戦略を積極的に採用するマイナーとは異なる価値を獲得します。ハッシュレートを管理する方法は無数にありますが、マイニングメーカーは購入者の戦略に関係なく、すべての人に同じ価格を請求します。価格は絶対的なデータポイントですが、価値は相対的です。理想的には、マイナーの価格は利用可能なすべての戦略の価値分布の平均を表しますが、これは不可能です。では、コンピューティングパワー業界はどのように価格を設定すべきでしょうか?コンピューティング能力の価格は何を表していますか?さらに重要なのは、マイナーは自分の状況に最適な方法でコンピューティング能力をどのように評価すべきかということです。

ハッシュレート価格設定のヒューリスティック

今日の市場では、コンピューティング能力の価格は主に Bitmain、MicroBT、Canaan Creative などのハードウェア メーカーによってコントロールされています。彼らは新しいマイニングマシンの市場シェアの大部分を占めており、マイニングコンピューティングハードウェアの初期発行を完全に制御しています。

製造業者にとっての優先事項は、生産が利益を生むようにすることであり、これは暗号通貨市場とはあまり関係がなく、サプライチェーン管理と関係があります。製品の販売価格は市場の需要に応じて調整できますが、一定の生産利益は保証されなければなりません。メーカーが価格を人為的に低く抑え、競合他社よりも価格を高く設定することがあります。つまり、メーカーの価格設定はハッシュレートの理論上の公正価値を表すものではありません。これには、鉱山機械製造会社の状況を反映する外部要因が混在しています。

ハッシュレートの錬金術の最初の記事「ハッシュレートの錬金術を理解する：ビットコインハッシュレート資産の特徴と課題」では、ハッシュレートを評価するための最も一般的な指標は静的損益分岐日数（Chain News注：中国では一般的に回収日数、静的損益分岐日数と呼ばれる）であると説明しました。この指標は、BTC の現在の瞬間価格、マイニングの難易度、手数料、および全運用費用を考慮し、購入したマイニング マシンで損益が均衡するまでに何日かかるかを測定できます。各マイナーの動作が異なるため、同じマイニング マシンでも回収期間はマイナーごとに異なります。マイナーは、使用する電気料金と設置容量の電気料金に基づいて回収日を計算します。しかし、マイニングマシンメーカーはすべてのマイニングマシンのコストを考慮することはできないため、損益分岐点を計算するための出発点は市場全体の平均電気料金となります。

各マイナーから電気料金データを収集するのは非常に困難であるため、平均料金は概算であり、電気料金は季節によっても変化します。異なるコスト構造を持つ鉱山会社は、過去の砂のように浮き沈みを繰り返しています。マイニング マシンの製造元は、電気代をできるだけ正確に推測してこの計算を行い、回収日数の妥当な範囲に基づいてマイニング マシンの価格を設定します。

しかし、マイニングマシンメーカーが入力パラメータとして使用する業界全体の電気コストとは何でしょうか?マイニングマシンの過去の価格データを使用して逆計算することができます。

割引キャッシュフロー法を使用して過去のマイニング マシンの価格をバックテストし、メーカーがマイニング マシンの価格設定時に行った基本的な仮定を調べることができます。たとえば、2018 年 1 月の Antminer S9 マイナーの小売価格は 2,675 ドルでした。

Antminer S9 マイニング マシンのライフ サイクルが 24 か月であると仮定すると、マイニング マシンの過去の収益を計算できます。

次に、毎日のフリー キャッシュ フローの現在価値の合計が合計購入価格と等しくなるように、電気料金を逆算します。年間加重平均資本コスト(WACC)を12.5% と仮定すると、次のようになります。

1 日あたりの平均支出が 1.57 ドルを超えないようにするには、S9 マイニング マシンの電気代は 1.57 ドル / 24 / 1.365 = 0.048 ドル / kWh である必要があります。つまり、マイナーが1キロワット時あたり0.048ドル（約0.33人民元）以下で電力を入手できない限り、マイニングマシンは高価であるとみなされることになります。上記の結果は戦略3 （アービトラージ戦略）に基づいて計算されています。この分析に他の戦略を使用した場合、中立戦略である戦略 1 では 1 キロワット時あたり 0.017 ドルの電気コストが必要となり、コイン貯蔵戦略である戦略 2 では 1 キロワット時あたり 0.01 ドル(約 0.07 人民元)の電気コストが必要になります。つまり、実際の「損益分岐点」の電気料金は 1kWh あたり 0.01 ～ 0.048 ドルの範囲になります。

2018 年初頭にほとんどのマイナーが実際に支払った電気料金は、この範囲をはるかに超えていました。しかし、このレベルのプレミアムには理由がないわけではありません。 BTC 価格は記録的な高値を記録したばかりで、ネットワークの難易度はまだ追いついておらず、Ant S9 は市場で品薄状態です。価格の最終的な決定要因は依然として需要と供給です。

同じ方法論を他の時点でのマイニング マシンの価格設定に適用すると、以下の表は、対応するマイナーの「損益分岐点」の電気コストを示します。ここでの電気コストは、次の 3 つの戦略から導き出されたコストの平均です。

別の見方をすると、業界全体の電気代が 1 キロワット時あたり 0.0507 ドルだとすると、その時点でのこれらのマイニング マシンの公正価値はいくらになるでしょうか。ここでの公正価値は、3 つの戦略の公正価値の平均です。

プレミアム/ディスカウント比率は、マイニング マシンの価格を公正価値で割ったものです。データソース: hashrateindex.com

業界全体の平均コストと WACC を正確に推定することが困難なため、この分析では業界全体の平均電力コストまたは WACC の変化は考慮されていないことに注意してください。

この分析の目的は、絶対的に客観的な公正価値を計算することではありません。運営費や戦略が異なるため、各鉱山会社に対する公正価値は異なります。しかし、業界全体の平均手数料を想定したとしても、マイニングマシンの価格設定には依然として非効率性が見られます。強気相場の間、マイニングマシンメーカーはマイニングマシンの価格を大幅に引き上げ、BTC の下落時には、メーカーは原価を下回る割引価格で在庫を処分せざるを得ませんでした。これは、鉱業市場で私たちが観察してきた歴史的証拠と一致しています。 BTC の価格が急上昇すると、マイニング マシンの価格がトークンの価格よりも速く上昇することがあります。

理論的には、価格が上昇するということは、将来的にネットワークの難易度が急速に上昇するということでもあるため、マイニングマシンの価格上昇は通貨の価格変動よりも遅くなるはずです。しかし、現実には、そのような状況下での市場価格設定は理論的なメカニズムから逸脱することがよくあります。結局のところ、これらのマイニング マシンの価格は需要と供給によって決まり、マイニング マシン市場は極めて流動性が低いです。

マイニング マシンの過去の価格設定をバックテストすると、静的な回収日数に基づく直感的な推論による価格設定方法では、マイニングの利益率の変動を捉えるのに十分ではないことがわかります。マイニングマシンの現在の公正価値を評価するには、ツールや理論的枠組みで変数の劇的な変動を説明できるように、マイニングの収益性の将来予測モデルを実行する必要があります。

より高度なアプローチは、ハッシュレートをコールオプションとして考えることです。このアプローチの原則は、マイナーの採掘収益を基礎資産として扱うことから始まります。マイニング収益は、価格、マイニング難易度、手数料の 3 つの要素に分かれています。ビットコイン価格のコールオプションは十分に難解ですが、これら 3 つの要素を包含するデリバティブははるかに複雑です。ブラック・ショールズ・モデルを使用した複数の原資産のオプションの説明は簡単です。追加の考慮事項は、相関ランダムウォークと、それに対応する伊藤の補題のマルチファクターバージョンです。しかし、3 つの変数間の相関行列を構築するのは難しい作業です。

Hashrate Alchemy シリーズで説明したように、価格とハッシュレートは相関していますが、常に変化している遅れがあります。ハッシュパワーと価格の関係をより短い時間枠で調べると、反応の遅延により相関は最小限になります。したがって、ハッシュ レート パスを価格とはまったく関係のないプロセスとしてモデル化することを簡素化するのは簡単です。金融理論の観点から見ると、コンピューティング能力はビットコインの派生であり、十分に長い時間枠では、2 つの時系列は正の相関関係にあります。

一方、取引コストのダイナミクスをモデル化するのはより困難です。取引手数料は価格やネットワークハッシュレートと多少相関関係にありますが（反比例） 、主に外生的要因であるオンチェーンアクティビティによって左右されます。これが、相関行列が意味のある結果を生成しない理由です。

しかし、原資産の分布についていったん仮定が立てられると、N 期間にわたるハッシュ パワーの価格設定は、毎日満期を迎える一連のゼロ ストライクの欧州コール オプションの価格設定と同等になります。つまり、マイニングマシンがオンになっている限り、その計算能力は毎日実行される契約となり、基礎資産、つまりマイニング収入に変換されます。契約費用は、ハードウェアの減価償却費と運用費用の合計です。資産パッケージ全体のオプションプレミアムは、理論的には、マイニングマシンの価格に、N 期間中に発生したすべての運用費用の現在価値を加えたものになります。

式では：

• V はマイニングマシンの公正価値に等しい。

• Ci は、マイニング収益に基づき、I 日に満期を迎えるコール オプションの値です。

• T は平均日次運営費です。

このアプローチには重大な欠陥があります。この式では、i 日目と i-1 日目の契約が個別に評価されます。実際には、i-1 日目の収益によって、翌日に期限が切れる契約の初期条件が設定されるはずです。オプション価格設定に基づき、その期間のすべての試行を単純に要約する計算能力推定のアプローチでは、このパス依存性の問題に直面します。各試験は独立した評価です。

数値法による推定

数値法の場合、パス依存性の問題は存在しません。毎日 10,000 回の試行を評価するのではなく、すべての実験に同じ 10,000 回の試行を使用する方が適切です。モンテカルロ シミュレーションは、乱数を生成することで複雑なダイナミクスをモデル化するのに役立ちます。リスク中立の世界における期待収入は、サンプリング手順を使用して計算されます。その後、リスクフリーレートで割引されます。モンテカルロ シミュレーションを使用すると、今後 2 年間の最新世代のマイニング機器の収益性をシミュレートし、その公正価値を現在の市場価格と比較することができます。

最初のステップとして、価格動向についていくつかの仮定を立てる必要があります。複数の研究では、ジャンプ拡散モデルが BTC 価格分布を説明するのに最も適していると考えられています。ジャンプ拡散モデルを使用して、今後 2 年間に起こり得る 10,000 の価格変動をシミュレートします。ランダムシミュレーションでは、各移動は異なるパスをたどります。

ジャンプ拡散モデルには、拡散(幾何ブラウン運動)とジャンプ(通常はポアソン分布)という 2 つの基本的な部分があります。モデル化を簡素化するために、ジャンプには閾値確率があると仮定します。ジャンプがトリガーされると、振幅は正規分布に従います。

過去の価格データに基づいて調整し、モデルのパラメータとして以下を使用します。

• 一定ドリフト: 0.10%

• ドリフト標準偏差: 2.50%

• ジャンプ確率: 5.00%

• ジャンプ平均: 0.10%

• ジャンプ標準偏差: 5.00%

マイニング収益を計算するには、トークン価格に加えて、ネットワークのハッシュパワーを予測する必要もあります。ハッシュパワーのモデル化は、ハッシュパワーの単位ごとに異なるため、価格の軌跡よりも複雑です。ネットワーク上のすべてのマイナーは同じアルゴリズムのハッシュを計算していますが、消費される電力量はマイナーごとに異なります。現在のネットワーク ハッシュ レートの簡略化されたモデルでは、市場の進化に応じて動作が異なるハードウェア効率のいくつかのカテゴリが抽象化されています。モデルをエネルギー効率評価別に分類すると、市場にあるマイニング マシンの構成がわかり、将来どのように進化していくかを大まかに予測できます。

価格データとは異なり、マイニング情報の収集は非常に困難です。この問題を解決する唯一の方法は、できるだけ多くの鉱山会社、販売会社、製造業者にインタビューすることです。 GMRは中国の大手マイニングマシンメーカーと販売業者を調査し、2020年11月1日時点の市場構成を次のように推定しました。

この構造構成図は、予測モデルの初期条件の基礎として使用されます。業界全体の平均総電気料金の推定値を使用して、各層の損益分岐点を計算し、BTC 価格が損益分岐点を下回った場合に価格が下落するマイナーの数を大まかに把握できます。業界全体の平均総電力価格の推定値として 1kWh あたり 0.0507 ドルを使用すると、さまざまな価格レベルに基づいて 4 つのシナリオを描くことができます。

出典：GMRが独自に提供したデータ

これはハッシュ レート予測のベースラインのみを提供することに注意してください。 BTCの価格が急騰すれば、マイナーは中古市場で購入した安価な古いマイニングマシンを生産に投入し、マイニングマシンメーカーは生産を加速させる可能性があります。

上記のシナリオに基づいて、価格とネットワーク ハッシュ パワーの関係を表す線形関数 y = 4,544x + 6e07 を見つけることができます。簡単にするために、今後 6 か月間のハッシュ パワーの増加は、ドリフト項 dW を伴う 14 日間の平均 BTC 価格の関数に従うと仮定します。ドリフト項パラメータは平均 2.5%、標準偏差 5% に設定されました。さらに、メーカーのマイニングマシン販売台数の推定に基づくと、今後 6 か月間でハッシュレートが 1 日あたり 200 Ph/s 増加すると想定されます。 20 日間の一定の遅延を追加して、ハードウェア遅延をシミュレートしました。これは、ハッシュ レートが少なくとも 20 日前に発生した価格変動にのみ反応していることを意味します。完全な関数式は次のとおりです。

サンプルの軌跡は次のとおりです。

現実には、ハッシュレートと価格の関係は複雑に絡み合っています。線形関数を使用してこれを記述することは、カオスシステムを低次元のサブスペースに投影するようなものです。この機能はさまざまな理由で失敗する可能性があります。これは、オプション価格設定アプローチで説明した相関行列の問題と同じです。ただし、このアーキテクチャでは遅延時間を簡単に追加できるため、ハッシュ パワーと価格が完全に独立した 2 つの分布であると想定するよりも大幅に改善されます。これにより、予測がより管理しやすくなります。

推定値をさらに改善するには、マルコフ連鎖モンテカルロ アルゴリズム モデルを使用できます。分布から独立したサンプルを抽出するモンテカルロ アルゴリズムとは異なり、マルコフ連鎖モンテカルロ アルゴリズムは、次のサンプルが前のサンプルに依存するサンプルを抽出します。これにより、一般的なモンテカルロ シミュレーションよりも多次元の問題をより適切に解決できます。アルゴリズムの正確な構築については次の記事で説明します。

今後 2 年間の BTC 価格とハッシュ レートの予測が得られれば、過去のハッシュ パワー価格をバックテストしたときと同じように、マイニングの収益性を計算できます。 2年前には暗号資産を裏付けとした貸付活動はほとんどありませんでしたが、暗号資産貸付市場は現在、巨大な産業に成長しました。担保付き融資は、鉱山労働者が頻繁に頼る最も一般的なサービスの 1 つです。現在の WACC を評価すると、この数値は大幅に改善されるはずです。これを、2018 年の分析の 12.5% ではなく 10% に削減することができました。

1kWh あたり 0.0507 ドルの電気料金を使用し、リスクフリーレートを 10% と想定すると、公正価値の分布を生成できます。最終結果は、10,000 回の試行すべての平均になります。さらに、2年後もAntminer S19 ProマイニングマシンとShenma M30sの残存価値は20%維持されると想定しています。

言うまでもなく、これは、問題のマイニング マシンが高すぎるか安すぎるかを判断する最終的な判断ではありません。価格分布の平均と標準偏差、計算能力と価格の関係、遅延時間、電気代、割引率、残存価値はすべて、この評価の結果に重大な影響を与える可能性のある要因です。たとえば、電気料金を 1kWh あたり 0.07 ドルと 1kWh あたり 0.03 ドルとしてシミュレーションを実行すると、次のようになります。

電気代が高くなると（左） 、より効率的なマイニング マシン（Ant S19 および Whatsminer M30）の価格は、下位のマイニング マシンよりも適正価格に近くなることがわかります。電気料金が下がると(右) 、効率の低いマイナー(Antminer S17 および Whatsminer M20)がより手頃な価格になります。これは、電気料金が十分に競争力があれば、採掘者は効率の低いマシンを稼働させることで利益を得ることができることを証明しています。

私たちのモデルでは、マイニング収入が 14 日間にわたって継続的に支出を下回る場合にマイナーをオフにするスイッチを構築しました。現実の世界では、マイナーは短期的な収益性に基づいてマイニングマシンのオン/オフを切り替えることはあまりありません。

ほとんどの場合、マイナーはホストされているデータセンターと契約を結び、毎月消費する必要がある最小電力量を規定しています。たとえ利益率がゼロを下回ったとしても、ほとんどのマイナーはコイン価格の下落傾向が確認されるまで待ってから行動を起こすことを好みます。

データセンターの運用は労働集約的であり、マイニングマシン市場は流動性に乏しいため、マイナーは短期的な価格動向ではなく長期的なコイン価格動向を観察せざるを得ません。近年の貸付サービス提供者の増加により、冬季の鉱山労働者の寛容度も向上しました。大量のトークンを販売する代わりに、マイナーは自分のトークンまたはマイニングマシンを担保にして法定通貨を借り、手数料を支払うことができます。ただし、これは採掘損失の理論上の下限値です。鉱山会社の損失は、資本支出と累積運営費の合計を超えることはできません。

コール オプションと同様に、原資産指数のボラティリティが高ければ高いほど、その商品の理論的な価値は高くなります。ジャンプ拡散モデルのパラメータが変化すると結果が変化することがわかります。ボラティリティが抑制されると、マイナーの理論的な評価は劇的に低下します。ボラティリティが高い場合、理論値は急速に増加します。

電気料金は1kWhあたり0.0507ドルです

この分析は戦略 3 デイリー セル戦略に基づいています。バックテスト分析と同様に、ハッシュパワーを実行することで「ロック解除」できる公正価値は公正価値の範囲内です（戦略1、戦略2、戦略3） 。モンテカルロ シミュレーションでは、それぞれが明確に異なるパスを持つ 10,000 のパスが実行されるため、1 つの戦略を実行するだけで、あらゆる種類の市場フェーズをカバーするのに十分です。

ブロック報酬ゼロの未来

マイニング収益に大きな影響を与えるもう 1 つの変数は取引手数料です。手数料が毎年 5% と 10% 直線的に増加すると仮定すると、マイニング マシンの公正価値は大幅に増加します。

電気料金は1kWhあたり0.0507ドルです

現実には、取引コストの傾向は非常に不規則であり、他の内生的変数との関連はそれほど明白ではありません。料金の傾向をモデル化するには、完全に独立した配布が必要です。精度を向上させる方法も多数あります。

• 論文で議論されているように、マルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムモデルは次元障壁を緩和するために使用される。

• 4 つの典型的な市場サイクルに基づいて動的ラグが導入され、ジャンプはポアソン過程を使用してモデル化されます。

• 業界全体の中央値ではなく、ハッシュ レートで加重した平均電気コストを使用します。

• 統計的手法を用いた較正パラメータ

• マイナー学習ツールを使用して、ハッシュパワーと価格の関係を説明します。

• 取引手数料予測をマイニング収益計算に組み込む

• 鉱夫の行動にはエージェントベースのシミュレーションが採用されています。エージェントベースモデリングは、複雑なシステムをモデル化してその動作をより深く理解するために使用される手法です。高頻度取引やスマートコントラクトのリスク分析に広く使用されています。このフレームワークでは、各マイナーは異なる戦略と異なるコストベースを持つ「ユーザー」となります。次に、いくつかの簡単な反応タイプ(マイニング マシンをさらに購入する、マイニング マシンを販売する、マイニング マシンをさらに購入するが、配送まで 30 日間待つなど)を定義し、「ユーザー ビヘイビア」ライブラリを構築します。これにより、ハッシュパワー市場におけるより複雑な相互作用をシミュレートできるようになります。その他の背景情報については、ConwayのLife of Lifeのゲームをお読みください。

ノーベル賞を受賞したエコノミストのマイロン・ショールズはかつて、「すべてのモデルには欠陥がありますが、意思決定ツールとして使用できないという意味ではありません。」

ブラックショールズモデルと同様に、シミュレーションモデルは、短い説明を通して現実の世界を反映しようとするメカニズムであり、それによってその複雑さを簡素化します。この削減により、モデルが便利になりますが、実用性も制限されます。制限は具体的であり、シミュレーションが確実ではなく可能性を表していることを理解することが重要です。

しかし、すでに市場について意見を述べているユーザーにとって、モデルはベンチマークです。他の予測モデルと同様に、このシミュレーションはユーザーが行った仮定と同じくらい良いです。その将来のバージョンが出現したときに暴露される問題を調査することを期待して、将来のこれらの見解を今日の適切な価格に変換するモデリングツールを使用します。

なぜこれが重要なのですか？需要と供給に明確に推進されている市場での資産価格設定の理論を開発することの重要性は何ですか？

評価は単なる理論的な演習ではありません。ビットコインの場合、鉱業が取引手数料の収入に完全に依存すると、競争は最小限の利益のみを生み出し、鉱業収入の計算に予測可能な要素はありません。鉱夫がコンピューティングパワーを生成し続けることをどのように保証しますか？答えは、ネットワークのセキュリティ予算を増やすために、マイニングハードウェアへの継続的な投資の着実な流れを維持することです。これは重要です。これは、十分なハッシュパワーがなければ、システム全体が攻撃に対して脆弱であり、その時点でビットコインの決済保証が価値がなくなるためです。

厳密な評価フレームワークは、仮定と市場の行動をテストし、それに応じて計画をテストする最初のステップです。評価は、一部の鉱業組織の適切なリスク管理の基本です。この演習の目的は、この一般的な方向で会話を始めることです。私たちは今後数年間、フレームワークをさらに改善するために懸命に努力し続けます。