PPL:從統計學的角度觀察數字貨幣挖礦_PPS價格

編者按：本文來自加密谷Live，作者：LuxorTech，翻譯：ZoeZhou，Odaily星球日報經授權轉載。簡單定義

數字貨幣挖礦的“運氣”本質上是一種概率事件。想象一下，每個礦工都得到了一張彩票，以獲取他們提供的一定量的哈希算力。為了便于說明，假設您提供了1EH/s的哈希算力，而網絡中的總哈希算力是100EH/s，那么您將獲得100張彩票其中的1張，即中獎概率是1%。所以每發現100個區塊，按照統計學計算你也會找到其中的1個區塊。現在假設你在100個區塊中的找到2個區塊，這意味著你比統計上更早地找到另一個區塊。那么你是幸運的！現在想象一下你在100個區塊里面找到0個區塊，你又是不幸的。從長期來看，按照統計學計算平均每100個區塊你應該會發現其中的一個區塊，但是在短期內會存在差異。上面的描述應該使你對“運氣”有一個基本了解，但是如果你想深入了解它，請繼續閱讀以下內容！關鍵術語

礦池一個礦池是由一組礦工組成，礦工共同努力以減少回報的波動性。礦工通過網絡共享他們的處理能力，然后根據他們為找到區塊所做的工作量來分配獎勵，并向礦池運營商收取費用。當挖礦難度增加到小礦商可能需要耗費數年才能自己找到一個區塊時，加入礦池便成為一種趨勢。解決這個問題的辦法是讓礦工們集中他們的資源以至于他們可以更快地生成區塊，從而在目的一致的基礎上獲得部分區塊獎勵。PPS模式：Pay-Per-Share方式——即為每一個share支付報酬這種分配模式是根據礦工在礦池中的算力占比，每天獲得固定的收益。該模式最終目的是消除“運氣”成分，減少了礦工的風險，但將風險轉移給了礦池的運營者。運營者可以收取手續費來彌補這些風險可能造成的損失。PPLNS模式：(最純正的組隊挖礦)全稱Pay-Per-Last-N-Shares意思是說“根據過去的N個股份來支付收益”，這種分配模式是根據礦池當天的實際收益，按照算力占比，將收益分配給礦工。這意味著，所有的礦工一旦發現了一個區塊，大家將根據每個人自己貢獻的股份數量占比來分配區塊中的貨幣。計算“運氣”

CFTC贏得Ooki DAO訴訟案:金色財經報道，在Ooki DAO未能對美國商品期貨監管機構（CFTC）采取的執法行動做出回應后，聯邦法官裁定商品期貨交易委員會勝訴。CFTC執法部主任Ian McGinley表示，創始人創建Ooki DAO的目的是為了逃避，其明確目標是在沒有法律責任的情況下運營非法交易平臺，這一決定應該為任何認為他們可以通過采用DAO結構來規避法律、打算使自己免受執法影響并最終使公眾處于危險之中的人敲響警鐘。[2023/6/10 21:27:52]

開采區塊的可能性每個哈希算力挖出區塊的概率為1/(232*Difficulty)。截止至2020年2月19日，BTC難度為15,546,745,765,549。所以每個哈希算力能挖出一個區塊的概率是0.000000000000000000001498%。“運氣”計算“運氣”的正確方法是看每輪的預期份額和實際份額。“運氣”=平均值“運氣”越多，挖礦的“運氣”就越好。200%的好運意味著只需提交了一半的份額，你就可以找到一個區塊。“運氣統計”“運氣統計”與上述相反。這是我們作為礦池運營商對“運氣”的看法。“運氣統計”=平均值(每輪實際份額/每輪預期份額)“運氣統計”值越小，“運氣”越好。0.5的“運氣統計”意味著你提交的份額是找到區塊所需的一半。“運氣”差異在一段時間內看“運氣”，不應按照時間(小時，天等)來看，而應該以區塊為單位。“運氣”差異在根據“運氣”得出結論或比較兩個不同的礦工時尤為重要。一名礦工可能比另一名開采出更多的區塊，這在很大程度上影響了我們對“運氣”的看法。可視化“運氣統計”

美國德州反對Binance.US與Voyager的擬議交易，原因包括條款和重組計劃披露不充分:2月27日消息，根據2月24日的一份法庭文件，美國德克薩斯州證券委員會和銀行部門反對Binance.US與破產的加密貨幣貸方Voyager Digital之間的擬議交易。根據該文件，Binance.US的服務條款和重組計劃包含許多“不充分”的披露，包括沒有充分告知無擔保債權人，根據該計劃，他們可能只能獲得24%-26%的追償，而不是根據第七章獲得51%的追償。

文件還指出，該公司的披露聲明沒有告知賬戶持有人必須允許“按照幣安的要求轉移個人敏感信息，然后剝奪賬戶持有人對可能出現的任何問題的任何法律追索權”。此外，該文件聲稱該計劃“不公平地歧視德克薩斯州的消費者”。由于德克薩斯州不是Binance.US支持的司法管轄區，在協議簽署后，該州客戶的數字資產將由Voyager持有6個月，在此期間，Binance.US將在該州尋求許可。

此前2月23日消息，美SEC反對Binance.US的10億美元Voyager交易，并指控其出售未注冊證券。（Cointelegraph）[2023/2/27 12:31:04]

找到適當的分布從基本的泊松分布開始，它是一個離散隨機的概率分布，表示給定數量的事件在一個固定的時間或空間間隔內發生的概率。如果這些事件以已知的恒定平均速率發生，并且與上一次事件發生以來的時間無關。泊松分布的問題在于它是離散的而不是連續的。泊松分布處理的是固定時間段內的事件數，但這不是我們查看“運氣統計”的方式。下一步是檢查伽馬分布，它是連續的。伽馬分布是泊松點過程中事件之間時間的概率分布。事件以恒定的平均速率連續而獨立地發生的過程。伽瑪分布解決的問題是“要等到n個隨機事件都發生，需要經歷多久時間”。當伽馬分布的形狀參數為整數時，該分布稱為愛爾朗分布。這對于查看“運氣統計”數據很重要，因為它始終是正整數。“運氣統計”是負的二項分布，因此可以使用愛爾朗分布來類比。愛爾朗分布我們不需要深入研究這個分布的公式，但是可以將愛爾朗分布視為指數分布的一般化。該分布是連續分布，通常用來度量事件發生的預期時間(即挖出一個區塊)。使用這種分布使得計算“運氣”更加簡便，并且隨著網絡難度的增加，實際上將變得更加準確。在當前的網絡難度下，錯誤率不會超過百萬分之一。如果這很難理解，那么下一節將幫助您將其可視化。概率密度分布函數使用愛爾朗分布，PDF能表明“運氣統計”是某個任意值的可能性有多大。在任何時候，“運氣統計”數值是一個確切數字(即1.00000000000)的概率都是0%。相反，PDF可以用來指定“運氣統計”值落在特定值范圍內(即低于1.0)的概率。參考公式如下：

面臨退市的加密上市礦企Digihost已實現正現金流:11月1日消息，納斯達克上市加密礦企 Digihost 宣布今年 10 月開采了 74.58 BTC，叫去年同期增加了 78%。根據 10 月 31 日的加密貨幣價格，Digihost 現在持有價值約 245 萬美元的比特幣和 129 萬美元的以太坊，以及 342 萬美元現金，每月可以保持良好的現金和加密資產流動性水平且沒有債務。

本月中旬，Digihost 收到納斯達克通知函稱因其交易價格低于 1 美元將面臨退市。[2022/11/1 12:06:22]

您可以使用R語言或python計算PDF。但是更簡單的方法是使用WolframAlpha網站。quantile(ErlangDistribution,optional%)每繪制1個區塊，PDF顯示了一系列的潛在結果。這意味著“運氣統計”數據很可能遠遠低于1.0的均值。

Magic Eden在Solana區塊鏈上的NFT市場份額正在迅速下降:金色財經報道，隨著不想創作者征收版稅的 NFT 交易平臺越來越受歡迎，Magic Eden 在 Solana 區塊鏈上的 NFT 市場份額正在迅速下降。去年，Magic Eden 一直是 Solana 上領先的 NFT 市場，迅速占據了 90% 或更多的市場份額，并在 6 月份達到 16 億美元的估值。但是根據 NFT 市場Tiexo最新編制的數據，Magic Eden 的 Solana 市場份額最近幾周有所下降。從數據分析結果來看，截至撰寫本文時，其份額從過去六個月的 89% 下降到上個月的 79%，上周下降幅度更大，下降到 61%，過去 24 小時下降到 58%。

MonkeDAO聯合創始人兼Frictionless Capital管理合伙人“SOL Legend”解釋說：“當熊市來襲時，利潤被壓縮，NFT 交易所開始抱怨，因為 10% 的特許權使用費嚴重侵蝕了他們 20% 的利潤。Magic Eden 擁有市場主導地位，以至于小眾玩家別無選擇，只能采用 0% 的創作者費用版稅策略來奪取市場份額并將 OTC 交易量重新投入市場。”[2022/10/14 14:27:07]

如果我們將區塊數量增加到14，這大約是每天網絡獎勵的10%，那么我們可以看到分布開始變得更加規范化。現在，“運氣統計”數值更有可能接近1.0，但仍有很大的變化空間。

以太坊哈希率達到歷史新高，新投資者涌入網絡:金色財經報道，Glassnode 分析報告稱，以太坊哈希率再次上升，達到 1,255,783,319,785,900 H/s 的歷史新高。與此同時，Glassnode 報告稱，小型投資者（持有超過 1 個 ETH 的錢包）的數量已增加至 1,484,710 的歷史新高。[2022/6/5 4:03:40]

如果我們將區塊數量增加到144，也就是100%的每日網絡獎勵，那么我們就會看到一條正常的曲線，其中包含了相當小范圍的潛在結果。在144個區塊中，“運氣統計”數值不太可能低于0.7或高于1.3。

PDF有助于理解查看大樣本(即在更多區塊上取平均值)中“運氣統計”數據的重要性。累積分布函數CDF是分析“運氣統計”數據的好方法。假設你的礦池在過去的1、10和140個區塊中“運氣統計”數值為1.3。這是不幸的還是幾乎不可能的？(并引發了其他問題)。同樣，您可以使用R語言或python來建模，但也可以使用WolframAlpha網站或excel。WolframAlpha:CDF,LuckStatistic]Excel:=GAMMA.DIST(LuckStatistic,nblocks,1/nblocks,1)1個區塊中“運氣統計”數值為1.3的結果將顯示為0.727468。這意味著，在一個區塊的100次重新運行中，約有73次我們會看到更幸運的區塊。而在27%的情況下，會有看到一個更倒霉的區塊。我們把下表放在一起來顯示多個區塊具有特定“運氣統計”的概率。如您所見，有些時候“運氣統計”數值太糟糕，以至于數值不可相信(例如，平均超過60個區塊“運氣統計”的值為1.5)。

我們通常不太關心這些，因為我們不會虧本。但這可能是檢查數據是否正確的原因。結論

PPS礦池正如我們在開始時所描述的，PPS礦池為它的礦工消除了挖礦差異。因此，壞“運氣”損害了礦池，好“運氣”有利于礦池，而礦工永遠不會受到影響。唯一讓礦工們擔心的是，如果一個礦池破產，他們將無法得到待結款項，還要經歷停工期，直到他們換到新的礦池。作為PPS礦池運營商，我們非常認真地跟蹤我們的“運氣”。我們要確保有足夠的流動性來彌補短期差異。我們還希望確保一切運行正常。通常在“運氣”不好的時候，我們會檢查自己是否真的那么倒霉。如果我們發現我們的“運氣”比99%的情況都差，那么我們就會開始考慮其他因素，比如對礦池的攻擊或技術bug。我們將通過下面的一個礦池攻擊示例來做進一步討論。自從我們推出自己的BTC礦池以來，我們發現每找到9個區塊，平均“運氣”值為0.502。作為一個礦池運營商，我們對此感到高興，但是仍處于可能性范圍之內(在4%的情況下它會更好)。通過運行其他10個礦池，我們知道壞“運氣”也有可能出現，所以我們不希望這種情況繼續下去。

PPLNS礦池PPLNS礦池的運營與PPS礦池相反。不是由礦池來承擔差異風險，而是由礦工承擔。一段時間的壞“運氣”意味著礦工得到的回報更少，但一段時間的好“運氣”意味著他們得到的回報更多。對于PPLNS礦池而言，礦工可能會在經歷一段時間的厄運后離開。這情況被稱為“賭徒謬誤”(Gambler’sFallacy)，即人們認為如果某個特定事件在過去比平常更頻繁地發生，那么它在未來發生的可能性就較小(反之亦然)。人們認為下個礦池可能不會有更好的“運氣”。PPLNS礦池中的礦工應該密切關注他們池中的“運氣”。如果不太可能是壞“運氣”的緣故，那么礦池可能會受到攻擊或存在bug。區塊截留攻擊這是對礦池最常見的攻擊之一，通常來自于其他競爭對手的礦池。如果它們是PPS礦池，它們將破產；如果它們是PPLNS礦池，它們的礦工將離開它們。當礦工沒有返回他們創建的有效哈希值時，就會發生區塊截留。攻擊者(礦工)會設置一些自定義規范以不返回小于預設大小的哈希值。預設的大小通常略低于網絡目標(難度的倒數)。因此，礦工仍將獲得他們提交給礦池中高于共享目標但低于網絡目標份額的報酬。礦工永遠不會向礦池發送一個有效區塊的哈希值。因為付給礦工的費用就好像他們可以生產一個網絡區塊一樣，而PPS礦池會出現虧損，PPLNS礦池中的礦工也會損失收入。有很多方法可以防止這些攻擊，但是沒有一個明確的、萬無一失的方法。這通常是通過礦池監控礦工的個人“運氣”，并在他們不可能產生低于網絡目標的哈希值之后鎖定他們的帳戶來完成的。

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