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比特幣挖礦難度變化與其價格的關系研究_OIN:比特幣價格美元

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大多數量化分析師會通過回顧過去的比特幣泡沫,預測最近一次泡沫破裂的大致時間以及后果。Twitter名為PlanB的量化分析師有點兒另類,比起去研究MACD、RSI或其他與價格相關的統計數據,他對「BTC挖礦難度變化與BTC價格的關系」更感興趣。

這種思想也時刻體現在他的日常推特中,他認為日常的交易其實對BTC價格影響不大,礦工們才是最大的賣家,才是能真正影響比特幣的價格的群體。“當把最近一次的礦工大批“投降”撤走與之前的熊市底部進行比較時,這一關鍵指標的下行走勢可能是所有人都在尋找的信號,表明當前的熊市已經觸底。”

關于「挖礦難度和比特幣價格」的關系,目前專注于該領域研究的以比特幣量化分析師PlanB和On-chainmetrics分析師WillyWoo為代表,兩人都非常擅長建模分析,并且Willywoo在最近發布的較為系統性的可視化指標「挖礦難度帶」中,更生動的展現了這一關系。雖然不能作為預測指標,很多指標可能只是后驗的,但作為另一種角度的比特幣價格的歷史數據可視化表現,總能發現一些有趣之處。

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WillyWoo的比特幣挖礦難度帶

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首先普及「挖礦難度」的概念,挖礦難度是為了保證讓比特幣新區塊的產生速度在平均每10min產生一個而設置的動態參數,當網絡發現區塊的產生速率比10min快時會增加難度,比10min慢時會降低難度。簡單說就是解不出數學題的時候給你降低難度。

WillyWoo提出的比特幣挖礦難度帶由不同時間挖礦難度的簡單移動平均組成。以下圖中D9為例,是取每一個時點的前九天的挖礦難度平均值然后形成的曲線。難度帶就是D9、D14...D200曲線的合集。**通過這個曲線帶很容易通過它看出挖礦難度的變化率,以及挖礦對比特幣價格的影響。收縮意味著不同時間的平均值趨近,也就是某一時間前9天的和200的平均值差不多,說明挖礦難度變化率在減小。

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當該難度帶收縮或者相交翻轉時,就是購買比特幣最好的時機。

這個指標說明了挖礦對比特幣價格的影響。其基本邏輯是這樣的,隨著新的比特幣被開采出來,礦工們會賣掉挖出的幣來支付挖礦成本。這就形成了價格下降的壓力。

在熊市的時候,實力比較弱的小礦商會賣掉大部分的幣以維持他們的運營。但當他賣光BTC仍然cover不掉成本的時候就會投降,這時候哈希電力和網絡的挖礦難度就會減輕。只留下那些賣得少的大礦商,從而為牛市的開啟創造條件。

比特幣價格突破 ¥60000:據韓國交易所Bithumb數據顯示,比特幣價格突破60000人民幣,創歷史新高。[2017/11/27]

通常我們會在熊市周期結束時看到這種情況,在大多數小礦商“投降”關機后,來自這些礦商的拋售壓力就減小了,比特幣價格得以企穩,然后攀升。

比特幣減半期表現

除了在熊市的時候有這種情況之外,礦商們在比特幣區塊獎勵減半的時候,也就是說,同樣的挖礦成本只能挖出之前一半的比特幣,但此時比特幣的市場價格上漲速度并不能跟上的時候,礦工們也會大量撤離。我們可以看到上圖中的豎線所在的每一次減半時,挖礦難度帶都開始收縮。

更有趣的是,如果你觀察2019和2012年牛市結構,你會發現這兩年挖礦難度的變化很相似。大量的礦場停業,由此導致的拋售壓力真空使得價格突破前的積累區間縮短。因此19年這波牛市在結構上更像2012年,而不是2016年。并且可以看出2018年12月比特幣價格在3200美元的最低點時候出現了明顯的反轉。

2012和2019年挖礦難度變化

PlanB在較早之前的圖表中也得出了相似的結論,挖礦難度向下調整至最低點時,經歷了大量的礦商撤離后,此時就是比特幣價格由熊市轉向牛市的轉折點。

我們用這個模型來看一下近期的數據,近期隨著比特幣的挖礦難度上調至新紀錄9.99T,過去兩周內已經啟動超100,000名頂級ASIC礦工,我們可以看到難度帶呈明顯發散的趨勢。

但就像前面提到的,這個挖礦難度帶更多的是一種歷史數據可視化表現,有沒有預測意義,能不能作為入場比特幣的信號還需要更多數據的檢驗,但從礦工挖礦難度的角度不妨更多的觀察一下。2020年的比特幣價格會怎么走呢?我們拭目以待。

參考資料:

https://twitter.com/woonomic/status/1156968561404866560http://charts.woobull.com/bitcoin-difficulty-ribbon/https://cointelegraph.com/news/3-reasons-analysts-are-bullish-on-bitcoin-despite-33-price-correction

作者:WillyWoo&PlanB

編譯:橙皮書

Tags:比特幣比特幣價格BITOIN比特幣今日價格人民幣比特幣價格美元bitkeep支付寶充值DuckyCoinAI

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