金色財經近期推出金色硬核(Hardcore)欄目,為讀者提供熱門項目介紹或者深度解讀。本期金色硬核(Hardcore)探討了BTC出塊時間的問題,將理論和實際相結合,究竟出塊時間有多符合預期?
BTC出塊時間出現差異:理論與實際對比
BTC區塊時間戳歷史分布情況究竟有多符合預期?
本周,我收到了一些消息提醒,這些提醒都是關于一個時不時會出現的問題:
“BTC區塊鏈兩個小時都不能挖到一個塊的情況多久會出現一次呢?昨晚,我偶然發現了在區塊670637和638之間出現了這個狀況。”
這讓我陷入了思考,我不禁想到在過去12年中,BTC區塊時間戳歷史分布情況究竟有多符合預期?
金色財經挖礦數據播報 | ETH今日全網算力下降1.08%:金色財經報道,據蜘蛛礦池數據顯示:
BTC全網算力137.042EH/s,挖礦難度19.31T,目前區塊高度649572,理論收益0.00000711/T/天。
ETH全網算力250.806TH/s,挖礦難度3171.18T,目前區塊高度10916200,理論收益0.01038163/100MH/天。
BSV全網算力1.759EH/s,挖礦難度0.28T,目前區塊高度653764,理論收益0.00051168/T/天。
BCH全網算力2.771EH/s,挖礦難度0.37T,目前區塊高度654014,理論收益0.00032484/T/天。[2020/9/23]
我之前也對BTC時間戳機制進行過討論,有充分理由認為BTC的安全性很高,其時間戳背后的博弈論機制也非常完美。
幸運的是,你如果有一個節點的話,就能很輕松地循環訪問所有BTC區塊頭,查看它們的時間戳。為此,我寫了個腳本,我的筆記本電腦只用了5分鐘就查看了所有的時間戳。
金色財經行情播報丨BTC持續震蕩,整體偏左側節奏:據火幣行情顯示,昨日晚間BTC最高拉升至9346.27USDT后回落,今日凌晨3時迅速下跌,觸及9158.74USDT后迅速反彈,今日整體價格持續震蕩在9270USDT附近。日線圖BTC目前從9230-9320USDT區間構筑平臺,均線在持續震蕩過程中聚集,MA10構成近期平臺支撐。4小時圖在劇烈波動過程中均線聚集,1小時圖局部震蕩持續,整體行情依舊偏左側節奏。截至18:30,主流幣的具體表現如下:[2020/7/13]
請注意,為了方便測量數據,BTC區塊鏈中第100個區塊之前都被我排除了,因為BTC誕生之初,礦工數量很少,發生了一些很特殊的狀況。
結果表明,有190個區塊在前一個區塊出塊后106分鐘才被挖出,占迄今挖出的67萬個區塊中的0.0028%,非常接近0.0025%的預期值!這個結果很容易通過計算得出,但只能代表某個特定時間段內出塊時間的差值分布情況。
深層次分析
如果要對這個問題進行深入思考,Felix?Weiss已經解決了這個問題,他提供了一種方法,能夠確定在前一個區塊挖出后的特定時間段內應該挖出的區塊數量。
行情 | 金色盤面:未來一周事件提醒:金色盤面分析:我們搜索了市值前列的標的在未來一周的主要事件,供投資者參考,提醒投資者理性看待市場波動,做好風控。(登錄金色財經APP—發現,查看更多幣種的獨家點評。)[2018/10/14]
這個數量能夠通過計算指數分布的累積分布函數得出。
但就出塊時間的差值而言,怎樣才能其整個歷史分布狀況與預期分布進行對比呢?為了解決這個問題,我們需要利用指數分布的概率密度函數,這個函數可以通過f(x;λ) =?λe^-(λx)進行建模。針對出塊時間問題,x等于上個區塊出塊后的某個時間點,λ作為率參數,等于1/600(即目標出塊時間),概率密度函數用線性方式表示如下圖:
我在寫這篇文章的同時也繪制出了670000區塊之后所有區塊的預期分布狀況,與上圖的形狀很相似。
分析 | 金色盤面:XRP/USDT跟隨ETH擴大跌幅:金色盤面綜合分析:XRP/USDT跟隨ETH一起下跌,24小時內跌幅達16.13%,上方阻力關注0.27-0.28,不破則看空不變。[2018/8/14]
于是我收集了腳本的數據,并將其放入了以下這個表格中:
顯而易見的是,下圖的x軸用對數表示更加合理,否則數據會過于分散,而觀察不到一些有趣的現象。
不同挖礦時期
出塊時間的預期分布是基于哈希率恒定不變的假設。但根據BTC的發展歷史,其哈希率不可能是恒定不變的。
所以我選取了三個時期進行分析。
1.?CPU時代:哈希率相對平穩。
2.?GPU時代:哈希率加速上升。
ASIC時代:哈希率增速相對較緩
金色財經現場報道OSA DC ECR執行董事Maximiliam Musselius:人工智能與區塊鏈賦能智慧消費者:金色財經前方記者實時報道,第二屆全球金融科技與區塊鏈中國峰會于4月12日在上海召開,OSA DC ECR執行董事Maximiliam Musselius在現場表示,食物供應鏈環節十分復雜,生產商和零售商的信息碎片化,過渡囤貨導致資源浪費。此外,定單系統、庫存系統狀況同樣不是很好,如何使得更多人在食品選擇方面更加充分成為現實問題。AI算法可時時搜集大量數據,而區塊鏈技術的發展可監控食品貨架執行情況,此外,區塊鏈智能合約還可以針對不同市場提出一些定制化的方案。[2018/4/12]
CPU時代
在CPU時代,對于出塊時間少于10分鐘的區塊,實際數量比預期少,為什么會出現這種情況呢?我將在下文進行解釋。
GPU時代
請注意,在GPU時代,情況截然相反,實際數量比預期要多,最可能是因為哈希率加速上升。
ASIC時代
在早期ASIC時代,BTC哈希率有大幅上升,我特地選取了距離當今較近的時間段,這樣數據不會受到很大影響。我們能從上圖看出,BTC出塊數量仍然多于預期,但是不能夠與GPU時代相比。
整個挖礦時代
如果將670000個區塊的數據全部繪制成一張圖表會是怎么樣的呢?根據下圖,實際出塊時間與預期是非常吻合的,除了圖中左邊的部分。
根據上圖,我們能得知,父區塊挖出后29秒內出塊的數量遠低于預期,對此有沒有合理的解釋呢?
深入研究
在這個時間戳范圍內的預期出塊數量為30497。
另一方面,實際出塊數量是22441。
那么為什么出塊數量會相差8056?
我們發現,14296個區塊的增量是負數,其中有3549個屬于-29到0的區間范圍內,那么剩下還有大約6000個區塊,下文將會對這6000個區塊進行詳細分析。
通過繪制負增量的時間戳分布情況,我們能得出,下圖基本上是正增量分布情況的鏡像。
這是因為BTC協議允許負時間戳增量的存在,但這不是根本原因,我們要考慮到實際挖礦的工作過程:
1.?礦池會為下一個區塊生成區塊元。
2.?礦工向礦池發出工作請求,開始對區塊元進行哈希計算。
3.?礦工將完成的工作返回給礦池,形成工作量證明。
所以問題就變成了:區塊元的產生頻率是多少?時間戳多久更新一次?
但是,我認為背后的答案更加復雜,因為礦工也有可能更新時間戳,這就牽涉到了研究特定ASIC應用的硬件或者固件。
上文提到,還剩下大約6000個時間戳增量是負的區塊,對這些區塊有合理的解釋嗎?我認為理論上是能夠解釋的,原因可能是時鐘漂移或挖礦軟件沒有得到很好的適配。如果你了解BTC挖礦歷史的話,早期礦工沒有組成礦池,都是單獨挖礦。所以礦工配置不能達到企業級別,這些業余礦工無法保證礦機數據與權威渠道定期同步。早期礦池都是由業余挖礦愛好者而不是全職專業人士運營。我認為,如果我的理論合理,那么隨著挖礦產業逐漸成熟,礦池軟件得到改進,時鐘漂移出現的頻率也在下降。所以我運行了另外一個腳本,按照時間繪制了時間戳增量為負的區塊分布情況圖。
根據上圖,我們能看出,不僅時間戳增量為負的區塊數量在減少,時鐘漂移問題也逐漸得到改善,值得特別注意的是,自2017年底后,只有少數區塊的時間戳增量為負。
總結
BTC大部分運行機制都基于數學原理。通過分析實際出塊時間的分布情況,我們能發現,在過去12年中,10分鐘出塊時間這個機制運行非常良好,只出現過很少的極端情況,背后的原因也很容易找到。挖礦也形成了產業化,挖礦軟件得到逐步改善,出塊時間分布狀況越來越符合預期。
這就是數學的力量!
本文內容來自于:Cypherpunk Cogitations
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