비트 코인 난이도 기간에 대한 미래 수익 차이 추정

평균 해시 율을 예측 변수로 사용

경고 : 이것은 재정적 조언이 아닙니다. 거래는 매우 빠르게 REKT를 얻을 수 있습니다. 자신이하는 일을 알고 있고 모든 세금 및 법적 의무를 완전히 이해하고 면허가있는 재정 고문의 조언을 구한 경우에만 수행하십시오.

배경

NB는 매우 간단합니다. 자세한 / 올바른 설명은 www.bitcoin.org 를 참조하세요. 비트 코인의 중심에는 “블록”이라는 데이터 구조가 있습니다. 블록에는 트랜잭션 목록이 있습니다. 블록은 “채굴”이라는 프로세스에 의해 생성됩니다. 마이닝은 마지막 블록 (예 : 타임 스탬프의 일부)을 인스턴스화 한 일부 매개 변수를 추측하는 프로세스입니다. 추측은 블록 매개 변수와 일치하도록 해시되어야합니다. 채굴자가 해시 할 수있는 속도가 빠를수록 (일명 해시 율) 더 많은 추측을 할 수 있으므로 채굴자가 비트 코인으로 보상을받는 다음 블록을 찾을 가능성이 높아집니다. 채굴 하드웨어는 시간이 지남에 따라 개선되어 해시 속도가 정기적으로 증가합니다.

비트 코인에는 얼마나 더 나은 채굴 하드웨어를 얻는 지에 관계없이 각 블록을 찾는 데 평균 약 10 분이 소요되도록 보장하는 피드백 루프가 있습니다. 블록 찾기의 어려움은 2016 년 블록마다 소프트웨어에 의해 자동으로 조정됩니다. 평균 블록 도착 간 시간이 약 10 분 정도인지 확인합니다.

목표

따라서 여기서는 해시 율과 가격이 각 난이도 기간의 구성 내에서 본질적으로 연결된 값 피드백의 간단한 모델을 제안합니다. 또한 주어진 난이도 기간 동안 해시 율과 가격 이력을 고려하여 미래 가격 가치를 예측하는 데 사용할 수있는 모델을 생성합니다.

정상 성

우리는 이전 기사에서 비트 코인 가격 시리즈가 고정적이지 않다는 것을 알고 있습니다. 해시 비율은 비슷하게 고정되지 않습니다. 또한 해시 속도와 가격 모두에서 이러한 광범위한 범위를 다루고 있기 때문에 두 시리즈의 자연 로그에 초점을 맞출 것입니다. 두 로그 변환 변수는 모두 고정적이지 않으므로 두 변수에 대한 첫 번째 차이의 분포를 살펴 보겠습니다.

모델

준비 — 먼저 각 2016 블록 세트 (난이도 기간)에 대한 평균 가격과 해시 율을 취합니다. 여기에 사용 된 시간 단계는 난이도 기간입니다.

OLS 선형 회귀

그림 1의 간단한 선형 모델을 피팅하는 것으로 시작합니다.

진단

모델이 잘 맞는 것 같지만 먼저 시계열의 일반적인 문제를 확인합니다 —

자기 상관

Breusch 검정의 결과는 잔차에서 유의 한 자기 상관을 나타냅니다. 이것은 우리가 OLS 추정치를 실제로 안정적으로 사용할 수 없다는 것을 의미합니다. 이는 BLUE (Best Linear Unbiased Estimator)가되지 않을 것입니다.

Prais-Winsten 회귀

Prais 회귀는 자기 상관을 제어하는 ​​데 사용됩니다. 잔차가 AR1 프로세스를 따른다고 가정하고 rho 변수에서 설명합니다.

이제 그림 4의 모델을 맞출 것입니다.

진단

이분산성

정상



실적

R²가 0.98 인 모델의 예상대로 Prais 모델의 성능은 비교적 좋습니다.

토론

여기서 우리는 해시 율과 가격 사이에 유용한 관계가 있음을 보여주었습니다 (그리고 인센티브가 주어지면 그렇게 예상됩니다). 또한 관계 모델의 모수에 대한 정량적 추정치를 제공하고 잔차의 자기 상관을 설명했습니다. 이 모델을 사용하면 기간 해시 율과 가격 내역을 고려하여 난이도 기간의 평균 가격을 추정 할 수 있습니다.

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