收集挖矿数据是一项繁重的任务，但是是否有可能对代币价格趋势和算力增长之间建立 量化模型 ？

　　正如市场周期的四个阶段所演示的那样，我们经常会看到算力和代币价格走势的背离。资本市场中的信息传播迅速。硬件制造和矿机出货非常缓慢。哈希率市场与理想化的有效市场假说呈现 相反趋势 。这使得单纯的关联性分析分析变得无用。我们需要在不同的时间刻度上审阅数据。

　　最近数字资产金融服务公司 BitOoda 发表了一份全面的研究报告 （链闻中文版） ，他们对过去一年中的代币价格变化与哈希率变化，发现哈希率的变化相对代币价格涨势的滞后时间约为 4-6 个月 。

　　请注意，这一滞后时间 不是固定的 。取决于矿机二级市场的生产能力和供货可用性，滞后时间随每个市场变化而变化。不同区块链网络的相应时间也各不相同。

　　以 莱特币 为例，2018 年 1 月至 5 月其挖矿哈希率对价格变化的反应滞后时间较长。而莱特币价格和哈希率变化在 2018 年 7 月之后变得非常「同步」。

　　来源：CoinMetrics 中的 Litecoin 数据

　　将这一分析扩展到 2017-2020 年间更长时期内的比特币、ETH 和莱特币 的相应滞后研究，我们发现平均响应时间分别为 60-120 天、30-60 天和 15 天。

　　分析流程：

　　1. 15 天数据汇总

• 　　数据集里的列是日期 （15 天结束日期） 、15 天的平均价格、15 天的平均哈希率

　　2. 每个 15 天阶段计算：

• 　　15 天、30 天、45 天……180 天后的 价格 百分比变化

• 　　15 天、30 天、45 天……180 天后的 哈希率 百分比变化

　　3. 计算不同时间段内价格变化和哈希率变化之间的相关性

　　4. 矩阵读取为：「y」天内的价格变化与 （x 天价格变化之后） 「y」天内哈希率变化之间的相关性

　　响应时间 在本质上无所谓好坏。它是给定时间段市场上 矿机可 用性的函数 。一般而言，以通用挖矿硬件为主的较小区块链网络的响应时间要短得多。由于这些网络上的 矿工忠诚度 较低，因此他们的算力可以更快地响应价格上涨和下跌。与 ASIC 矿工相比，当有利可图时他们可以轻松地切换到其他网络挖矿。一些挖矿算力池提供 自动切换服务 ，不断在多个不同网络间跳来跳去，以实现 利润最大化 （称为「利润切换器」或「机枪池」） 。

　　请注意，由 ASIC 矿机主导挖矿的区块链网络并 不一定是价值驱 动 的 （例如 2019 年后的莱特币） ；GPU 主导挖矿的网络 并非完全是投机性 的 （例如以太坊） 。 (责任编辑：admin)