1、由于BCH和BSV网络相对比特币网络算力小,其对比特币网络的影响力较弱。TokenInsight认为BCH和BSV减半前后的市场表现无法作为比特币减半行情的预判基准。
2、随着比特币第三次减半的临近,比特币网络将经历短期的无序期,比特币市场将出现较大波动。但通过此次波动比特币网络将调整到均衡状态,并最终形成更加有效的网络。
随着比特币第三次减半的临近,以及新型冠状病毒的持续蔓延,全球金融市场受多种因素影响产生了一系列连锁反应。减半加上比特币价格疲软,迫使比特币网络经历了一场前所未有的大清洗,以达到重新平衡网络、使其变得高效及健康的目的。网络哈希率的降低在传统角度被视为一种消极的指标,反映出网络安全性较弱等问题,但是,情况并非总是如此,哈希率的降低有时可以对网络进行调整,通过重置网络来减少“浪费的挖矿”。
即将发生的比特币减半使SHA-256矿工承受了巨大的压力。由于BCH和BSV分别在2020年4月8日和10日经历了预定的网络减半,将区块奖励从12.5降低到6.25。本文章将仔细研究BCH和BSV在减半之前和之后的市场,以针对“区块奖励减半”的话题进行讨论。
本文通过对MRI(Miner Rolling Inventory)的研究发现,对于BCH和BSV来说,矿工在减半前后更加偏好于持有挖出的币;而对于BTC来说则呈现完全不同的态度,在减半前,矿工对于持有或卖出挖出的币的态度更加均衡,并没有出现一边倒的形态。
在减半前后,BCH和BSV的价格仍然保持在稳定的范围内。网络哈希率从3EH / s降至最低点时的1EH / S。得益于BCH和BSV的难度调整算法,减半期间网络并没有遇到长时间的网络阻塞问题。
总体哈希率返回平衡点,目前BCH和BSV的网络哈希率分别徘徊在2EH / S和1.5EH / S左右。
1. 边际生产成本(Marginal Cost of Creation)计算
BCH和BSV的边际生产成本(Marginal Cost of Creation,矿机运营成本按15%计算)保持在相对稳定的范围内,只有在减半期间两个网络都经历混乱时,才看到短期范围内的边际生产成本上升。
本文计算了每单位通证的边际生产成本,作为了解矿工利润率健康状况的基准。矿工的利润率越高,矿工通过出售比特币而补偿生产成本的压力就越小。
在比特币第三次减半到来后,TokenInsight预计网络的哈希率会显著降低。因为减半的创建成本(Cost of Creation)显著增加(基于目前网络难度和比特币价格),减半后基本上所有的老一代SHA-256 ASIC(例如Antminer S9)都会被淘汰。目前运行S9的矿工彼时只能获得约20%的利润率(以电费为$ 0.04/千瓦,运营成本15%计算)。TokenInsight认为,如果矿机继续以高于$ 0.02/千瓦的电价运行(这个水平的电价极为少见),大多数S9矿机将会被淘汰,并在减半后的1-3个月内永久退出比特币网络。
2. 51%攻击
自3月中旬以来,BSV和BCH的51%攻击成本较以往出现显著下降到2020年1月份的水平,从理论上对两个网络执行51%攻击具有一定可能性。
由于BCH和BSV的算力仅占比特币网络算力的一小部分,很容易通过转移比特币网络的部分算力到BCH和BSV去执行51%攻击。
通过比较3个网络的MRI指标和各自市场价格,可以看到BSV网络的MRI大部分为红色,表明此网络中的矿工持有BSV的意愿强烈。这可能是由于矿工们对BSV市场行情看跌。BCH的MRI指标相对于BSV显示出更均衡的状态,因图中显示红色(持有)和蓝色(卖出)分布均匀。
MRI(Miner's Rolling Inventory)是 Charlie Morris 于 2020 年在 ByteTree 上提出的一个概念,是测量矿工持有的比特币库存水平变化的一个指标,为矿工了解市场情况提供了有价值的参考。MRI 高于 1 意味着矿工销售比特币的数量大于采矿量,并且库存不足。相反,MRI 低于 1 则意味着矿工正在囤积比特币。
比特币网络的MRI指标显示出与BSV、BCH完全不同的结果,是三者中的最佳。图中显示比特币网络的MRI指标红色(持有)与蓝色(卖出)分布均衡,且颜色较BCH所示的更浅。MRI指标颜色越深,表明持有与卖出情况更加极端、意愿更强烈。而比特币的MRI指标红蓝分布均匀且颜色较浅,显示出矿工们对持有和卖出比特币的中性态度。
由于BCH和BSV网络相对比特币网络算力小,其对比特币网络的影响力较弱。TokenInsight认为BCH和BSV减半前后的市场表现无法作为比特币减半行情的预判基准。比特币减半行情的预测仍需考虑其他各类指标、维度和分析角度以形成更加全面的判断。
随着比特币第三次减半的临近,比特币网络将经历短期的无序期,比特币市场将出现较大波动。但通过此次波动比特币网络将调整到均衡状态,并最终形成更加有效的网络。