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IOTA的通证价值基础与激励价值的关系

IOTA的通证价值基础与激励价值的关系
IOTA的通证价值基础与激励价值的关系!目前一些成熟的加密货币都有完善的货币价值激励经济模型。例如比特币,以太坊,瑞波,以及新近崛起的FT等等。那么IOTA的经济模型是什么呢?很

IOTA的通证价值基础与激励价值的关系!目前一些成熟的加密货币都有完善的货币价值激励经济模型。例如比特币,以太坊,瑞波,以及新近崛起的FT等等。那么IOTA的经济模型是什么呢?

很多人认为IOTA没有激励机制,所以IOTA的通证价值就没有根基,是空中楼阁,这话前半句说的是目前的实情。但是,后半句的结论却跟前半句话没有任何逻辑关系。在加密货币领域,大多数人习惯于根据POW,POS等具有激励元素的共识模型来分析项目,可是这种分析方式却有些浮于表面。

根据激励机制共识模型来分析加密货币的价值,只不过局限在加密货币所构建的生态圈内部。例如,EOS生态圈,ETH生态圈等等,都是需要基于这些公链开发的DAPP来吸引用户,无论再好的DAPP,也都是需要基于这个公链的土壤来开发。

所以,无论V神还是BM,他们所信仰的并不是将DLT技术带入现实生活,而是在将现实生活带入DLT。因此,这些公链的生态系统,其实都是局限在其内部的,并没有真正的走出自身区块链网络的环境,更不用说将现实生活的经济关系结合起来。

分布式账本对于经济的意义,应该是优化,改善,激发活力等,而不是革命与颠覆。IOTA正是此中翘楚。以新能源网络为例,现在能源发展的方向是清洁能源的自给自足与按需调配。简单概括来说就是,每家每户都能够使用太阳能,风能发电系统产生自己家用的电量,而在产生过程中的多余电量也可以用来在无需第三方介入的情况下出售。

这种价值分配方式,现在的比特币或以太坊都是无法实现的,因为当你使用比特币交易一度电的时候,也许手续费本身就超过了一度电的价值。看到这里时,还会有人认为激励机制是加密货币的核心吗?

激励机制从本质上来说,只是一种保障加密货币网络安全可靠运行的机制,加密货币的真正价值是用户能在网络上做的事情。

写到这里,又不得不提到协调器。诚然,截止目前甚至是未来较长的一段时间内,缠结网络都需要协调器的支持,因为网络诚实节点产生的交易量还不足以支撑整个网络在没有协调器的情况下安全可靠的运行。那么协调器究竟有没有可能被撤掉呢?

从缠结白皮书上描述的逻辑来看,这个答案是肯定的。而且,去掉协调器后网络安全可靠的理论推演已经被证明是可行的。基金会目前的主要工作之一,就是为缠结增加诚实交易量,同时进一步优化IRI,以提高缠结的运行效率。

缠结网络的共识,并不是数学意义上的完全100%共识,而是与概率有关的共识。例如,51%的攻击可以造成比特币双花,这个51%是确定的,但基于缠结的攻击,理论上是掌握最低34%节点,但即便如此,34%的攻击也只是有概率成功。具体描述参看缠结的共识模型。

反过来说,虽然激励模型并不是IOTA最重要的机制,但对IOTA的网络成长却非常有用,因此,在Qubic研发成功后,社区任何人都可以轻松建立起基于IOTA的激励机制,从而使IOTA的网络快速成长,最终撤销协调器,使网络自主运行。

激励机制是为了构建可靠安全的DLT基础网络,通证的价值并不完全取决于激励机制。总之,用一句话概括IOTA的通证价值:IOTA可以完成BTC能做的所有事情,但是BTC却不行!

“在加密货币500强的竞赛中,可以查看使用工作量证明的开采量最高的代币,因为这些是加密货币世界中唯一的超级计算机类工作负载。其他共识算法的成本要低得多,正如市场一直在证明的那样,它们的加密货币价值和安全性要低得多。这是在价值存储和实用程序属性之间进行平衡的。 ”

加密货币挖矿中的哈希是在超级计算世界中与触发器并行的度量。

工作量证明在安全与价值的平衡

矿工通过工作量证明共识算法进行竞争,将一组交易提交给区块链并赢取区块奖励。通过工作量证明进行的加密货币挖矿继续代表最有效的共识算法类别,以去中心化的方式最大程度的提高安全性,使代币变成具有可观价值载体。

在加密货币500强的竞赛中,可以查看使用工作量证明的开采量最高的代币,因为这些是加密货币世界中唯一的超级计算机类工作负载。其他共识算法的成本要低得多,正如市场一直在证明的那样,它们的加密货币价值和安全性要低得多。这是在价值存储和实用程序属性之间进行平衡的。

算力与难度的增长

挖矿产业在2016年进入百万兆级的时代。三年前,全球比特币的哈希率已经超过了1EH/秒。现在,比特币的总计算能力接近每秒100 EH,那就是每秒100亿亿个哈希。(到今天为止,七天的平均值为95 EH /秒。)加密哈希是非常简单的计算,在比特币哈希的情况下使用SHA(256),需要多次重复试验,直到达到符合预先定义的问题难度的获胜结果。

当总体哈希率增加或减少时,共识算法会定期调整问题难度。比特币大约在两周的时间里对数据进行了300次这样的调整。

表1显示了从比特币两周龄开始的每隔一半区块年的比特币哈希率历史记录。每个区块年为52,500个区块,持续时间约10分钟,而区块年的运行时间比常规日历年略短,最近的统计约两个星期。自从2009年1月比特币的区块链推出以来,我们现在处于第12个区块年度的下半年。哈希率以每秒TH的形式显示,1000个TH是1个PH,100万个TH是1个EH。

头等仓注:1 kH / s =每秒1,000哈希1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。1 GH / s =每秒1,000,000,000次哈希。1 TH / s =每秒1,000,000,000,000次哈希。1 PH / s =每秒1,000,000,000,000,000次哈希。1 EH / s =每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。

幂律关系的演算

在表格中,第一列显示区块高度(区块数),然后下一列显示区块奖励。每隔四个区块年奖励减半,这些都是将通货膨胀率降低到零的关键减半事件。显示日历日期,然后在下一列中,全球所有矿工的总哈希率。得到哈希率的以10为底的对数和已过去的块年的对数。在表的最后一列中,可以看到哈希率与区块年之间的log-log回归(幂律关系)的3年先前间隔斜率。

两个指数关系:HR = c * exp(a * Byr)其中HR是哈希率,Byr是经过的块年数,a和c是参数,以及幂律关系:log HR = c + a * log Byr。

指数关系在最近几年趋于平稳,但在过去九年中,幂律在八个数量级上都保持良好状态。哈希率以非常快的速度增长,大约是经过时间的12倍!随着从GPU到ASIC的快速转换,在2014-2015年度的一段时间内,哈希率随着幂定律> 15而增长。现在它已经稳定下来,比摩尔定律增长快得多。

另一方面,由于增强的安全性和稀缺性(随着比特币的通货膨胀率持续下降,尤其是在每减半时),随着已过去的区块时间的第五次幂,比特币的价格已快速上涨。矿工被激励增加专用于采矿的系统数量获取最新,最强大的硬件,增加了资本投资,因此哈希率跟随价格上涨。得出的结果是哈希值的增加幅度大于比特币价格的平方。

价值增长与哈希率的关系

如表1所示,在最近的三个日历年中,比特币的哈希率增长了37倍,复合(日历年)年增长率为233%。这意味着每七个月增加一倍,或者比摩尔定律速度快三倍以上。

哈希率跟随价格,价格反映了安全性(这也取决于区块链和哈希率的长度)和稀缺性(存量与流通量或通货膨胀率的倒数),这是区块链长度的简单函数,每减半就增加一倍以上,每四个区块年一次。

面对困境,矿工的抉择

挖矿投入包括设备费用,维修费用,人力,电力以及比特币或其他加密货币在整个设备寿命期间的预期价格;各种研究表明,典型的资本支出比运营支出比例为1:1。

由于主要设备周期大约为两年,因此矿工们必须提前几年预测成本和未来比特币的价格,以证明新的资本投资的合理性。如果价格下降,他们可以关闭效率最低的设备(接近或者少于关机价),而只能使用具有最佳每千瓦哈希值的更新设备进行挖矿。可能还会产生季节性影响,许多矿工位于水力发电便宜的地区,水流更多时成本更低。如果某些矿工关闭了某些设备,效率更高的矿工将增加其比特币奖励的份额,因为采矿难度将降低。

资本支出是沉没的成本,因此矿工将在价格下降的情况下继续挖矿,只要他们能在扣除运营费用后获得正收益现金流(但是,如果现金紧缺,他们可能不得不推迟设备升级)。他们还可以通过使用比特币期权或期货的远期销售对冲预期的未来产量。

这种快速增长的全球哈希率是基于架构优化的专用于挖矿的ASIC计算机设计,性能,包装和效率以及矿池在寻找成本最低的位置方面进行优化工作方面取得的巨大进步的结果用于电力和冷却,并优化其设施设计。当然,另外是比特币价格长期长期大幅上涨的结果,自2011年初以来,价格已上涨了1000倍以上。

去中心化存储项目Filecoin推出Filecoin Discover项目,目标是激励早期矿工存储有价值的信息,并换取Filecoin代币,以帮助 安全存储对人类有重要意义的数据集。Filecoin表示已在官方商店上线已存储经过验证的涵盖文学、科学、艺术、历史数据的物理硬盘,其中包括从世界各地城市收集的气象数据、自动驾驶数据等。

Filecoin同时表示,该项目目的是以财务上可持续的方式引导该计划,因此已按成本定价这些存储硬盘,选择参加该计划的矿工将通过购买收到已预装有验证数据的硬盘驱动器,以及安装和维护说明,商品预定于5月底至6月初开始发货。链闻此前报道,去中心化存储项目Filecoin 于4月底发布经济结构框架,提出基础经济模型原则。

本文探讨了时间与比特币价格之间是否存在关系。针对最小二乘假设,对提出的双对数(log-log)模型[1.2&3]进行了统计有效性检验,使用Engle-Granger方法进行协整,以确保每个变量的平稳性以及潜在的虚假关系。 除了这些测试中的一种以外,所有测试都可以反驳时间是比特币价格一种重要预测因素的假设。

各种来源[1、2和3]提出了对数价格〜对数时间(又名对数增长)模型来解释比特币价格走势的很大一部分,因此提出了一种估计未来比特币价格的机制。

科学方法对大多数人都是很难理解。 这是违反直觉的。 它可能会得出不反映个人信念的结论。 理解这个基本的基本概念是该方法的基础:错误是可以接受的。

根据伟大的现代科学哲学家卡尔·波普尔(Karl Popper)的观点,为一种错误的结果检验一种假设是增加论点正确性的唯一可靠方法。 如果严格和重复的测试不能表明假设是不正确的,则对于每个测试,假设都具有较高的正确性。 这个概念称为可证伪性。 本文旨在伪造比特币价值的对数增长模型,该模型在[1、2和3]中进行了基本定义。

注:所有分析均使用Stata 14执行。 本文不充当财务建议。

定义问题

为了伪造一个假设,首先我们必须说明它是什么:

空假设(H0):比特币的价格是比特币已存在天数的函数

替代假设(H1):比特币的价格不是比特币存在天数的函数

[1、2和3]的作者选择通过在比特币价格的自然对数和比特币存在天数的自然对数上拟合普通最小二乘(OLS)回归来测试H0. 两个变量都没有伴随的诊断程序,也没有任何确定的对数转换推理。 该模型没有考虑由于非平稳性造成的虚假关系的可能性,也没有考虑任何相互作用或其他混杂因素的可能性。

方法

在本文中,我们将探索该模型并通过常规回归诊断对其进行运行,并确定对数转换是否必要或适当(或两者),并探讨可能的混淆变量,交互作用以及对混淆的敏感性。

另一个将要探讨的问题是非平稳性。 平稳性是大多数统计模型的假设。 这个概念即随着时间的流逝,任何时刻都没有趋势,例如,相对于时间的均值(或方差)没有趋势。

在平稳性分析之后,我们将探讨协整的可能性。

符号

介质在数学符号方面相对有限。估计统计参数的常用符号是在上面放一个范围。相反,我们将术语的估计定义为[]。例如β的估计值= [β]。如果我们表示一个2x2矩阵,我们将像[r1c1.r1c2 r2c1.r2c2]等进行操作。下标术语被@取代-例如,对于向量X中的第10个位置,我们通常将X下标10.我们写成X @ 10.

普通最小二乘

普通最小二乘回归是一种估计两个或多个变量之间线性关系的方法。

首先,让我们将线性模型定义为X的某个函数,该函数等于Y且存在一些误差。

Y =βX+ε

其中Y是因变量,X是自变量,ε是误差项,β是X的乘数。OLS的目标是估计β,以使ε最小。

为了使[β]成为可靠的估计,必须满足一些基本假设(称为高斯-马可夫假设[4]):

因变量和自变量之间存在线性关系

这些错误是同调的(也就是说,它们具有恒定的方差)

误差的平均分布为零

错误中没有自相关(也就是说,错误与错误的滞后无关)

线性度

我们首先看一下价格v天的非变换散点图(来自Coinmetrics的数据)。

图1-价格v天。 数据分布范围太广,无法通过视觉确定线性度。

在图1中,我们遇到一个很好的理由来获取价格的对数——跨度太宽了。 取价格的对数(而不是天)并重新绘图,使我们形成了熟悉的对数显示模式(图2)

图2-日志价格v天。 一个清晰的对数模式正在出现。

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