比特币挖矿预测与加密资产风险管理探讨

比特币什么时候会挖完

预计将于2140年全部开采完毕，总计2100万枚。

根据有关比特币的文献，到2140年，将生产2100个比特币，并且不再增长。
根据比特币原理，经过33个减半期后，每个区块的挖矿产出将达到0.58聪，小于1聪的最小单位。
每半块之间的间隔为210,000个区块。
上述文献给出的总输出时间（2140年）是根据每个区块的输出时间10分钟计算得出的。
（210,000*10/60/24/365=3.9954年*33=132年，从2008年比特币诞生时算起，132年后就是2140年）。
但上述计算方法中使用的“每个区块10分钟的输出时间”是理想情况。
这个假设只有在整个网络的算力和难度不发生变化的情况下才有效。
纵观比特币区块链，不难发现整个比特币网络的算力长期以来一直在增长，挖矿难度也相应增加。
因此，不难得出上述计算无效，存在致命错误的结论。

那么，比特币总输出时间应该如何计算呢？我认为没有任何方法可以准确预测这个时间。
以下方法仅供参考和交流。

根据上次难度调整时间和难度调整范围查看比特币挖矿难度增幅。
假设当前难度调整周期为11.3天，则比特币难度调整周期为2016个区块，约为14个区块。
.天（2016*10/60/24），所以我们有理由相信比特币的发行速度相信是19.28%（（14-11.3）/14），所以整个比特币退出时间一定是比预期晚，即比预期快约25.5年（132*19.28%），这意味着比特币将在106.5年后被开采，即2114年左右。

缺点上述方法的缺点是无法准确预测整个比特币网络算力和比特币挖矿速度的变化。
上述计算方法中使用的11.3天数据仅为2013年5月至2014年4月5日的平均值，其表述有待商榷。
通过整合大数据分析结果和矿山机械生产情况，可以建立更准确的数学模型。

数字货币的风险因子分析_TwoSigma_HIT123

当机构投资者评估加密资产时，他们计划如何正确评估其风险，特别是作为更广泛的多资产类别投资组合的一部分？下图说明了加密货币投资的迅速增长。
自2013年4月以来，比特币已飙升近40,000%，年化回报率约为110%。
上涨并不顺利，年化回报波动高达81%，但风险调整后的回报仍然非常有吸引力（比特币在此期间的年化夏普比率约为1.3）。
令人难以置信的价格上涨、大规模的政府刺激措施以及世界各地的人们在家里和屏幕前花费更多的时间无疑促成了比特币的迅速崛起，尤其是在个人投资者中。
机构投资者越来越多地进入加密货币领域，Skybridge、Blackrock和Tudor等基金管理公司宣布将加密货币纳入其投资领域，甚至推出了加密货币专用基金。
事实上，普华永道估计，加密对冲基金资产在2019年增长了100%，从10亿美元增长到20亿美元。
当机构投资者评估加密资产时，他们计划如何正确评估其风险，特别是在更广泛的多资产背景下班级作品集？我们将从这个角度来尝试回答这个问题。
我们探讨传统的金融风险因素模型如何解释最大的加密货币资产比特币的风险。
然后，我们使用一种称为主成分分析的统计技术来尝试了解影响加密货币资产的常见风险因素的程度。
利用金融风险因素来解释加密货币的风险，许多已建立的风险模型（例如我们自己的TwoSigmaFactorLens）被用来解释传统金融投资组合的大部分风险和回报，其中通常包括股票、债券和大宗商品的风险敞口。
法定资产和法定货币等既定资产类别，以及趋势跟踪宏观资产类别和股票投资等众所周知的投资策略。
据我们所知，大多数金融风险模型并未将与加密货币相关的特殊风险纳入“因素”。
在这些因素风险模型下，如果加密货币呈现了加密货币市场特有的独特风险和回报的很大一部分，那么分配给加密货币的任何投资组合都将具有残余或无法解释的风险。
为了了解加密货币与传统金融市场因素的相关性，我们首先分析比特币与TwoSigmaFactor客观因素的关系比特币是市值最大的加密货币资产，也可以说是监管最严格的。
在下一节讨论加密货币风险的具体组成之前，我们首先分析一下比特币与其他风险因素之间的关系。
例如，比特币与股票的关系。
虽然与全球股票相比，比特币的贝塔值为0.74，但这一时期的相关性要低得多，为18%。
较高的贝塔值是由于波动性的差异造成的（股票的年波动性约为15%，比特币的年波动性约为73%）。
在比特币与股票正相关的情况下，比特币似乎与这一时期股市走势高度相关。
比特币与当地通胀因素的正相关关系可能表明，当宏观市场朝一个方向或另一个方向移动时，比特币往往表现良好，而当宏观市场波动且无方向时，比特币往往表现不佳。
在比特币与当地通胀因素的关系中，比特币对10年盈亏平衡通胀率（作为衡量市场通胀预期的指标）的单变量贝塔值为0.76，相关性为15%。
虽然乍一看这似乎不是一个显着的关系，但将其与通常被认为是“通胀对冲”的黄金之类的东西进行比较，黄金与同期通胀盈亏平衡点的相关性为9%。
因此，从这个意义上说，这两种资产（比特币和黄金）在“通胀对冲”方面可能是同等的。
比特币和大宗商品有什么关系？比特币与商品的关系相对较小。
比特币与黄金、石油有轻微的正相关性，但相关性并不强。
在比特币和法定货币之间的关系中，考虑到汇率和比特币（在本例中）是相对于美元表示的，从TwoSigma因子的角度来看，与汇率系数缺乏显着关系是有趣且可能的。
.总之，比特币不容易通过TwoSigma因子的镜头来解释，它也与其他货币或任何其他主要商品没有实质性相关性。
这就给我们留下了一个问题，我们将在下一篇文章中进行分析：加密货币本身是否具有共同的风险因素，或者它们各自具有各自独特的因素？为了检查与加密货币相关的常见风险因素，我们首先需要建立一个加密资产宇宙。
根据CoinMarketCap的数据，我们选择了10种加密货币，包括比特币、以太坊和狗狗币，它们在截至4月19日的30天内交易量最高，并且至少有3年的价格历史。
观察加密资产之间的相关性，我们发现这些资产似乎存在共同的风险因素，平均相关性显着为48%。
尽管如此，整个矩阵中没有一个负相关。
所有加密货币资产都表现出正相关性。
其中，最独特的加密货币是狗狗币，平均相关性仅为25%。
由于Reddit论坛和特斯拉首席执行官埃隆·马斯克的支持，狗狗币已成为一种高度投机的加密货币。
最后，市值最大的两种加密货币：BTC和ETH之间存在显着的高度相关性。
这一时期的相关性为74%，表明这两种看似不同的资产近年来表现出高度的相关性。
回到表6中检查的10种加密货币，我们使用这组加密货币进行主成分分析（PCA），以提取不相关的主成分（PC，或加密货币协方差矩阵的统计风险）。
PCA将大型数据集（在我们的例子中为10×10协方差矩阵）的维数降低为少量主成分，这些主成分传达数据中的重要模式或常见风险因素。
主要组成部分完全由数据驱动，很少依赖经济直觉，因此潜在风险不太容易识别。
然而，这种分析将告诉我们加密货币世界中常见风险的存在程度（有多少、影响有多大等）。
在加密资产的常见风险因素中，前两个主成分解释了大约69%的方差。
第一个主成分更具解释性，覆盖约47%的方差，而第二个主成分覆盖约22%。
其余主成分各自解释8%或更少的方差。
第一个未命名的风险因素代表了可以被视为“加密货币贝塔”的因素，而第二个主要组成部分似乎捕捉了狗狗币相对于所有其他货币的独特风险。
总而言之，加密货币技术最近受到了广泛关注。
尽管使用传统金融风险模型很难理解加密货币资产的风险，但比特币与一些传统风险因素存在显着关系。
然而，加密货币资产之间存在高度的正相关性，这表明分散在多种加密货币上的投资组合可能不会产生巨大的多元化收益。
在加密货币领域，有两个主要的风险因素：加密货币多头和加密货币中相关性最低的加密资产狗狗币。
总而言之，加密货币似乎是一个波动性很大的投资组合，但资产是多元化的，并且容易受到传统风险因素的影响。
这表明投资者在投资加密货币时应评估这些风险并进行适当的风险管理。

牛市比特币减半后暴涨的加密货币

牛市中，加密货币市场充满机遇与挑战。
机构投资者的进入将注意力集中在资产的互操作性和代币化上，导致此类资产的价格在牛市之前上涨。
KAS价格近期下跌超过10%，但关键指标表明未来增长潜力。
其价格已在0.11美元附近找到支撑，并正在大幅反弹。
KAS在2023年表现良好，但2024年1月价格保持稳定，市场活跃度较低。
但在波动性加大后，价格在短短几天内上涨了88.63%。
日交易量平均增长35%，显示出上涨潜力。
预计减半将刺激市场，KAS的价格可能会突破0.18美元的历史高点，使其成为第二季度具有良好投资前景的加密货币。
KAS价格在达到今年高点0.183美元后下跌了36.62%。
此后价格稳定在0.116美元至0.140美元之间。
当市场乐观时，KAS可能上涨至0.162美元；如果市场不乐观，价格可能会跌至0.116美元；技术指标和即将发生的事件表明，KAS可能即将发生重大变化，专家认为它正在显示复苏的迹象。
Beam的交易价格为0.03021美元。
受比特币减半预期推动，近24小时价格上涨19.89%。
投资者看好Beam，贪婪得分为78。
Beam在过去一年中增长显着，增长了277%，超过前100名加密货币中的76%。
Beam的交易价格较200日移动平均线高出332.26%，显示出投资潜力。
IOTA是一种分布式账本技术，利用Tangle架构实现去中心化的数据和价值交换。
IOTA支持去信任交易和智能合约，促进Web3开发和现实世界资产的代币化。
其设计通过消除交易费用和提高可访问性来确保可扩展性、安全性和效率。