Не нужно винить майнеров в снижении цены BTC

0 1

Несмотря на это, для большинства людей майнинг по-прежнему остаётся деятельностью малопонятной и воспринимается скорее через набор трюизмов, нежели через призму реальных данных. В сообществе преобладает предубеждение о том, что майнеры обладают большим влиянием на цену биткойна и являются в буквальном смысле её последним оплотом. Есть ли в этом правда?

Основная экономическая активность Биткойна предельно проста: люди выделяют для сети свои хеширующие мощности в обмен на возможность получить выпускаемые сетью монеты.

Если бы у Биткойна не было никого, кроме майнеров, он бы всё равно был работоспособен. Сочетание же майнеров и покупателей монет уже создаёт рынок, а значит, и стоимость. С точки зрения основ экономической теории, всё остальное только дополняет эту базовую систему.

Несмотря на это, для большинства людей майнинг по-прежнему остаётся деятельностью малопонятной и воспринимается скорее через набор трюизмов, нежели через призму реальных данных:

  • «Хеширующая мощность следует за ценой» (либо «цена следует за хеширующей мощностью»);
  • «Себестоимость майнинга является естественным дном для цены биткойна»;
  • «Капитуляция майнеров – непременное условие для начала бычьего ралли»; и так далее.
  • В сообществе преобладает предубеждение о том, что майнеры обладают большим влиянием на цену биткойна и являются в буквальном смысле её последним оплотом.

    Есть ли в этом правда?

    Красной линией обозначен (виртуальный) 50% порог безопасности, чёрной линией – коэффициент Джини как мера распределения рыночных долей. ()

    ⏱️ 1. Почему майнеры важны

    В 1931 г. Гарольд Хотеллинг формализовал понятие ренты на дефицитность (рента Хотеллинга), на котором во многом основывается экономическая теория о предложении невозобновляемых ресурсов:

    Если темп роста чистых цен отличен от темпа роста процентной ставки, и равновесие нарушается, то текущая стоимость, которая может быть получена от продажи, в некоторые периоды будет выше, чем в другие периоды.

    Помимо того, что биткойн растёт намного быстрее любой процентной ставки, на его предложение влияет также тот факт, что майнеры активно управляют временем производства и продажи ресурсов – то есть можно сделать общее предположение о том, что майнеры распродают свои запасы, когда считают, что цены на эти ресурсы будут снижаться, и удерживают их, когда считают, что цены будут расти. Это упрощённая, но фундаментальная динамика: скорость выпуска на рынок новых монет является функцией от практикуемого майнерами межвременного арбитража.

    Анализ Больцмана в отношении чистого притока/оттока капитала для крупных майнинговых пулов показал (англ.), что F2Pool и SlushPool перед прошлогодней BSV-драмой распродавали свои запасы BTC с 17,5 стандартными отклонениями ниже среднего показателя за предыдущие 3 месяца (источник, англ.).

    Не следует забывать также о неэластичности предложения Биткойна. Сколько бы майнеров ни включалось в конкуренцию за право записи блока, это не повлияет на количество BTC, создаваемых с каждым блоком.

    Но это не отменяет и того факта, что майнеры владеют ключами к свежему предложению биткойнов – в буквальном смысле.

    Каждый раз, когда расходование новых монет становится доступно (через 100 блоков после их добавления в блокчейн), майнер, осознанно или нет, принимает решение о том, выводить ли это вознаграждение или пока сохранить его.

    Таким образом, коллективный разум майнеров управляет своего рода метафорическим «краном», повышая или сокращая доступное предложение новых биткойнов на рынке.

    💦 2. Кран… Но какой в нём напор?

    Асимптотическая награда за блок Биткойна подразумевает, что экономическая «мощь» майнеров как фактора стороны предложения со временем уменьшается. Движение уже находящихся в обращении биткойнов неизбежно будет иметь больший потенциал влияния на цену, нежели изменения в пределах только вводимого в оборот предложения.

    В начале 2009 года 100% задействованных в ончейн-транзакциях монет составляли только что добытые BTC. Уже к середине 2012 года доля новых биткойнов в общем обороте снизилась на 3 порядка.

    Доля майнеров в общем объёме ончейн-транзакций (MSV, от Miner’s Share of (on-chain) Volume) представляет собой простую метрику для оценки значимости гипотетической реализации майнерами всего объёма добытых монет по отношению к общему ончейн-объёму.

    MSV = объём ончейн-транзакций (включая входы coinbase-транзакций) / общий ончейн-объём

    Поскольку на сегодняшний день практически весь объём награды за майнинг расходуется в день получения с того же адреса, на который она была получена, значение MSV на практике оказывается обратно пропорционально ончейн-объёму (постепенно снижаясь и резко корректируясь с каждым халвингом).

    MSV, равный 0,01%, означает, что, если майнер-монополист единовременно реализует на рынке coinbase-выходы, полученные за три месяца (без учёта скорости изменения курса), этот объём составит 1/100 часть от дневного объёма ончейн-транзакций.

    Если график выше недостаточно убедительно показывает ничтожность доли майнеров в общем объёме биткойн-транзакций, то по ссылке представлена визуализация, включающая также объём офчейн-расходования на спотовом рынке и рынке деривативов. В этой визуализации: ончейн-объём (on-chain volume) = необработанные данные, помноженные на 4/9, чтобы приблизительно минимизировать влияние изменения выходов транзакций; спотовый объём (spot volume) = данные Bitcoinity, помноженные на 10% (опять же, аппроксимация произведена с целью приближения к «реальным объёмам»).

    🎭 3. Майнеры. Кто вы?

    Всего за пару лет энтузиасты, сформировавшие первые сто тысяч блоков, были практически полностью вытеснены майнинговыми пулами. В 2011–2012 гг. идентифицировать себя стало нормой, но некоторые пулы могли существовать и раньше, неизвестные для нас.

    Хорошо задокументированный переход от любительского к профессиональному майнингу отчётливо виден на этой диаграмме:

    ()

    Большая часть экономического анализа майнинговой деятельности до сих пор была направлена на решение двух ключевых вопросов: (1) как моделировать теоретико-игровое соревнование, коим является майнинг?; и (2) как составить карту майнинговых пулов, чтобы отслеживать их мощность и/или поведение?

    Статистика по 81 работам по теме «Bitcoin Mining» (из 1032 по ключевому слову «Bitcoin»), размещённых на SSRN за период с января 2013 по июль 2019 года.

    Те, что относятся к последней категории, полагаются эвристические правила, которые можно обобщить следующим образом:

  • кластеризация адресов, получающих выходы coinbase-транзакций;
  • категоризация этих кластеров на пулы, частных лиц и «неизвестных»;
  • отслеживание притока и оттока биткойнов в- и из этих кошельков (либо, как вариант, движения между этими кошельками и другими специфическими кластерами, такими как биржи).
  • Boltzmann, BitMex Research, CoinMetrics и TokenAnalyst исследовали эти данные, полученных в результате применения вариаций этого метода в прошлом.

    🏷 4. Отток с (меченных) адресов майнеров

    В открытом доступе есть два популярных списка биткойн-адресов с метками: Blockchain.info и WalletExplorer.com. Очевидно, было разработано также множество пользовательских инструментов для кластерного анализа сети Биткойна; часть из них в качестве отправной точки опирались на эти списки.

    Ниже мы рассмотрим данные TokenAnalyst, точнее, выдержку из набора данных, охватывающую период с октября 2014 по октябрь 2019 г.

    Размеченные потоки включают транзакции от Antpool, BTCTOP, BitClubNetwork, F2Pool, Slush и ViaBTC на биржи Bitstamp, Bittrex, Binance, Bitfinex, BitMex, Huobi, Kraken и Poloniex.

    🚰 Общий отток

    На первый взгляд, прямолинейное описание месячного оттока биткойнов от майнеров на адреса бирж может выглядеть весьма многозначительно:

    Хотя на логарифмической шкале тот же график уже не производит такого впечатления:

    Поскольку мы не заинтересованы в оценке возможности влияния майнеров на цену через месяц после вывода средств, далее мы будем оперировать более гранулированными дневными данными.

    🔦 Об охвате и репрезентативности

    Ceteris Paribus рассчитал, что эти пулы “в настоящее время составляют ~40% хешрейта Биткойна. При том, что за последний год было добыто (исключая комиссии за транзакции) ~ 657 000 BTC, этим пулам досталось ~ 270 000 BTC».

    Из этих намайненных за год ~ 270 000 BTC, в используемом наборе данных насчитывается ~ 8500 BTC, которые были проданы на биржах за 2019 год (то есть ~3% от всех намайненных BTC).

    Мы можем попробовать вывести аналогичную степень недопредставленности, сравнив общий размеченный отток с адресов Slush – это пул с наиболее постоянной активностью из представленных в наборе данных – на биржи с альтернативной оценкой количества BTC, которое намайнил этот пул за время существования.

    Slush: ~800 тыс. BTC намайнено за всё время (по данным Coinmetrics); 6 тыс. BTC в общей сложности выведено на биржи с конца 2014 года.

    Хотя большая часть оттока BTC со Slush, скорее всего, сконцентрирована в более раннее время (до 2014 г.), кажется разумным предположить, что наш набор данных охватывает примерно 1–5 % от фактического оттока BTC с кошельков пула. Это представляется хорошим приблизительным значением для нашего охвата и в отношении суммы оттока с других пулов.

    Осталось ответить на вопрос: могут ли эти цифры оттока сказать нам что-то значимое о цене?

    🎎 Корреляции

    Ответ: нет (по крайней мере, если опираться на используемые в нашем случае данные).

    Коррелограмма и ADF-тесты для стационаризованных общего оттока BTC и цены.

    После дифференцирования (1-го порядка) рядов и проверки на стационарность, мы стали искать любые значимые связи между любыми движениями размеченных пулов и поведением цены биткойна.

    В случае корреляционных диаграмм рассеяния – как те, что представлены ниже – мы обычно хотим иметь возможность определить, что «в случаях, когда отток BTC от майнеров увеличивается, цена снижается» (либо обратное, или вообще хоть что-то различимое).

    Корреляция между diff(Slush) и diff(ценаBTC); затем между diff(TOPBTC) и diff(ценаBTC) на протяжении лет.

    Распределение, напоминающее бесформенную амёбу или крест, говорит о слабой связи (изменения одной переменной не приводят последовательно к изменениям другой).

    Мы приводим здесь Slush и TOPBTC, потому что (1) это наиболее активные пулы в наборе данных и (2) та же диаграмма для общего оттока BTC, как представляется, содержит ещё меньше сигналов.

    Корреляция между diff(общий отток BTC) и diff(ценаBTC).

    Коэффициент корреляции для обоих рассмотренных выше рядов не обнаруживает значимой связи с ценовым доходом.

    P-значение, равное 0,062, указывает на ~94% вероятность того, что очень слабая отрицательная корреляция между оттоком с BTC-адресов Slush и ценовым доходом не продукт случайности. Ещё меньший коэффициент корреляции для TOPBTC не стоит даже принимать во внимание из-за его невероятного p-значения.

    (в сравн. с ценовым доходом) Slush: r=-0,044; p-val=0,0626 | TOPBTC: r=0,004; p-val=0,8834.

    Строго говоря, ни одно из этих отношений не может считаться статистически значимым.

    Отчётливые скопления в выборке данных, как будто, не складываются в какую-либо ясную картину, как это показано на графике ниже. Мы коррелировали изменения в сумме оттока на биржи с ценовым доходом на различных таймфреймах – только для того, чтобы обнаружить явное снижение корреляции, в чуть более продолжительной перспективе.

    Пики на левом графике могут свидетельствовать о некоей форме регламентированного поведения со стороны майнеров. Но наблюдаемые корреляции, тем не менее, слишком незначительны.

    Наконец, мы проверили разницу в суммах оттока BTC на взаимную корреляцию с ценовым доходом, однако значимых сигналов нам выявить не удалось, независимо от выбранного временного лага.

    Существует бесчисленное множество методов, которые можно было бы применить, чтобы более полно охарактеризовать эти взаимосвязи – тесты коэффициента информативности, условное распределение и т.д. Но практически полное отсутствие явной корреляции делает существование какой-либо причинно-следственной связи намного менее вероятным, так что мы пока остановимся на этом.

    👣 5. Следующие шаги

    Пока что мы пришли к такому выводу:

  • Майнеры на самом деле управляют лишь очень небольшой долей от объёма со стороны продажи на BTC-рынках.
  • Выборка данных, на которую мы полагались, не в полной мере отражает наблюдаемое явление, включая, вероятно, 1–5 % от действительного оттока BTC с кошельков майнеров (мы не знаем, сколько BTC в результате отправляется майнерами на биржу, равно как и сколько не направляется туда никогда).
  • Мы не выявили значимых взаимосвязей между оттоком BTC майнеров на биржи и колебаниями цены BTC. Это не говорит о том, что мы фальсифицировали гипотезу о том, что такая связь существует (или что майнеры имеют некоторое влияние на цену).
  • Мы предполагаем, что отдельные особенности поведения пула могут отвлекать от глобальных моделей поведения майнеров.

    Маркировка адресов и разметка и сопоставление пулов, определённо, даёт некоторое представление о стороне предложения на рынках Биткойна. Однако с 2017 года «неопознанные» адреса стабильно отъедают большую долю рынка. Попытки постоянной идентификации адресов – это в конечном счёте противостояние щита и меча с техниками анонимизации.

    📝 Замечания по поводу применяемых здесь эвристических правил:

    Пулы подходят к выплатам по-разному. Самый простой мыслимый способ – это отправлять выплаты всем участникам пула одной транзакцией. Однако лишь немногие (если такие вообще есть) из больших пулов в действительности так поступают. Некоторые используют итеративный подход: производят оплату одному майнеру, переводят остаток на новый адрес и повторяют операцию. Другие случайным образом выбирают количество майнеров для оплаты в одной транзакции, затем тоже переводят остаток на новый адрес и распределяют остаток в последующих транзакциях.

    Даже coinbase-транзакции (которые теоретически могут иметь больше одного выхода) могут содержать в себе и обычные выплаты пула (F2Pool и Eligius в прошлом так делали). Пытаться связать coinbase-транзакцию с одним субъектом нужно с осторожностью.

    Некоторые популярные схемы выплат, используемые пулами (Romiti, Judmayer, Zamyatin, & Haslhofer, 2019)

    Подводя итог, проследить движение средств, принадлежащих майнерам и их дочерним сущностям может быть намного сложнее, чем кажется на первый взгляд.

    В этой статье мы описали MSV (долю майнеров в общем объёме ончейн-транзакций). Эта метрика учитывает первую транзакцию, исходящую с адреса, получившего coinbase-транзакцию. Однако с учётом используемых пулами схем выплат, которые мы только что описали, становится ясно, что MSV не различает транзакции выплат участникам пула, реорганизации средств и расходования.

    Значительная часть из используемых здесь данных щедро предоставлена Token Analyst 🙏

    Источник

    Оставьте ответ

    Ваш электронный адрес не будет опубликован.