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區塊鏈:解析每T的Filecoin算力每年能獲得多少收益_usd幣價格

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Time:1900/1/1 0:00:00

不進行研究的投資,就象打撲克從不看牌一樣,必然失敗!——麥哲倫基金的總經理彼得·林奇

本文會跳過推演過程,通過研究測試網2.0網絡發展規律和預測未來網絡發展的可能性,符合假定的情況下,直接給出直觀的分析結論。

上周推出《抵押多少FIL才能實現盈利?》文章后,因為該文章是假設在三個月滿足基準供應1EB的全網算力,所以會有細心的讀者提出反饋:假若網絡延遲滿足抵押收益會如何?對此,筆者針對計算了6個月、9個月和12個月全網算力達到1EB,解決算力延遲增長的收益問題,同時也尋求是否存在更高的收益可能性。

全網都暫時擬定FIL價格為100元、挖礦獎勵為20天凍結期和180天的線性釋放期,在基礎算力為100PB、每日10PB增長、30天達到1EB后繼續以7.5PB增長的全網增長模型中,該方式年利潤為最高;假若早期全網算力增長過慢時,抵押成本過重、投資成本加重,后期算力的快速增長有利于早期獎勵的釋放,從而提高該算力的利潤率。

一、回顧:90天滿足1EB全網基線供應,調小后期增長算力為7.5PB/日,年利潤增漲17.46%本次是擬定全網算力:基礎算力100PB,每日增長10PB,90天達到1EB,同時結合測試網絡2.0階段在基線供應下的供應曲線,獎勵爆塊難度約是原本1PB基線標準的10倍,故回歸得出90天內基線供應部分每天單個獎勵數量約為0.0115×T2+0.156×T+0.4281通過《抵押多少FIL才能實現盈利?》文章可以略過推演過程,直接求出下面投資收益表。

Beosin:Avalanche鏈上Platypus項目損失850萬美元攻擊事件解析:2月17日,據區塊鏈安全審計公司Beosin旗下Beosin EagleEye安全風險監控、 預警與阻斷平臺監測顯示,Avalanche鏈上的Platypus項目合約遭受閃電貸攻擊,Beosin安全團隊分析發現攻擊者首先通過閃電貸借出4400萬USDC之后調用Platypus Finance合約的deposit函數質押,該函數會為攻擊者鑄造等量的LP-USDC,隨后攻擊者再把所有LP-USDC質押進MasterPlatypusV4合約的4號池子當中,然后調用positionView函數利用_borrowLimitUSP函數計算出可借貸余額,_borrowLimitUSP函數會返回攻擊者在MasterPlatypusV4中質押物品的價值的百分比作為可借貸上限,利用該返回值通過borrow函數鑄造了大量USP(獲利點),由于攻擊者自身存在利用LP-USDC借貸的大量債務(USP),那么在正常邏輯下是不應該能提取出質押品的,但是MasterPlatypusV4合約的emergencyWithdraw函數檢查機制存在問題,僅檢測了用戶的借貸額是否超過該用戶的borrowLimitUSP(借貸上限)而沒有檢查用戶是否歸還債務的情況下,使攻擊者成功提取出了質押品(4400萬LP-USDC)。歸還4400萬USDC閃電貸后, 攻擊者還剩余41,794,533USP,隨后攻擊者將獲利的USP兌換為價值8,522,926美元的各類穩定幣。[2023/2/17 12:12:32]

每日10PB算力增長單T算力收益趨勢表

哈勃公鏈CTO全面解析項目技術開發進展:據官方消息,近日,哈勃公鏈(Hubble Chain)首席架構師 Kevin 從美國硅谷視頻連線,對目前項目的技術開發進度,進行詳盡的匯報解讀。

Hubble Chain是一條支持跨鏈交易且擁有去中心化交易系統的公有鏈,通過采用H+POR 共識機制、蟲洞網絡系統,以及底層跨鏈協議等區塊鏈技術,構建全球區塊鏈智能金融新生態。

2020年5月,哈勃GDP(全球數字支付)計劃面向全球正式啟動,通過HB跨境兌換、HB全球結算、HB尊享支付,全面實現以HB為價值流通轉換的全球化數字貨幣支付場景的應用落地。[2020/6/5]

從以上結果我們可以看出:

假設投資者、基金會、425萬FIL和開發團隊每日線性釋放,早期投資單T算力第一天需要質押成本大概1.1枚FIL;

90天期間的盈收需要繼續抵押,仍需要繼續加注,累計折合共抵押3.4枚FIL;

從90-180天階段開始實現盈利,可提取利潤大概19.1枚FIL,折合FIL單價為100元/枚,假設購買算力成本大概2000元,利潤將近算力成本回本;

270天、365天利潤核算,折合FIL單價為100元/枚,每T算力投資收益分別為93.79%和167.35%。

分析 | USDT聽證會解析:瑞海君看幣觀點:一、預計聽證會圍繞的主題有如下兩個:

1.Bitfinex和Tether不顧美國法律和監管,為紐約州居民提供了相關服務。

2.Bitfinex和Tether之前在美國的業務,觸犯了美國的反洗錢法(這個才是對USDT具有巨大殺傷力的議題)。

二、?今晚可能達成的幾種結果:

1.BFX和Tether違規為美國居民提供服務罪名成立,會導致兩家共識會繼續被調查,且會被美國要求提供更多的運營資料,洗錢的事情沒結果,但是也要提交更多資料自正清白,這是利空!會導致USDT這個雷持續懸在整個幣圈的頭上,然后美國來一條新聞,幣圈震動一次,簡直就是噩夢。(概率中性)

行情影響:短暫反彈,然后繼續震蕩陰跌。

2.兩項罪名都沒結果,短暫利好,BFX繼續和美國扯皮,大家松一口氣暫時?,價格可能出現反彈。(可能性較大)

行情影響:短暫反彈,后市寬幅震蕩為主。

3.兩項罪名都成立,不可想像(可能性較小)!

行情影響:區塊鏈騙局。

洗錢罪名直接成立可能性也較小,調查沒那么快,所以請大家系好安全帶,等待靴子落地,兩只靴子到底如何落地,落地幾支,只有靜候今晚的聽證會了。[2019/7/29]

每日10PB和7.5PB算力增長單T算力收益趨勢表

上次也提及到,之所以提出需要調整滿足1EB后的增長方式,是考慮到持續每日10PB的算力增長是否符合單T收益最大化?所以筆者在結合滿足第一年底滿足3EB,把后續的算力調到最小來嘗試,以上數據對比可以看出:

動態 | 日本Catabira推出基于區塊鏈的數據解析平臺:據Prtimes消息,日本信息服務商Catabira宣布推出基于區塊鏈的商業服務級數據解析平臺Catabira Insights For Blockchain,將利用區塊鏈技術不可篡改的特性保證調查數據的真實性。[2018/11/8]

第二、三個季度上,每日增加10PB和每日增加7.5PB的單T總收益差不多,只是后者抵押數量相對而言均攤抵押數量多了,導致前者可提取利潤相對多一點;

在第四個季度開始,每日增加7.5PB的單T收益上會逐步比每日增加10PB的高,主要是均分在每T獎勵的數量多了;

首年每日增加7.5PB收益為184.83%,較后者多17.46%收益,更為有利于早期參與者獲益。可以預測:隨著第二年開始,假如暫不考慮第三年的情況,持續每日增加7.5PB的單T總收益會比每日增加10PB的收益多。

那么接下來我們看看,假如6個月、9個月和12個月達到1EB全網算力會呈現如何的收益情況?二、180天:抵押過重的窘境與算力增長的分攤突圍抵押負重、收益削薄,年抵押成本增加跟不上總收益增加同第3個月達到1EB設想一樣,擬定全網算力:基礎算力100PB,每日增長5PB,180天達到1EB,同時結合測試網絡2.0階段在基線供應下的供應曲線,獎勵爆塊難度約是原本1PB基線標準的40倍,故回歸得出180天內基線供應部分每天單個獎勵數量約為0.0029×T2+0.039×T+0.107直接求出下面投資收益表。

前美聯儲理事Kevin Warsh:從美國經濟政策角度解析比特幣價格波動: 前美聯儲理事、斯坦福大學胡佛研究所杰出訪問學者Kevin Warsh今日撰文,從政府經濟政策角度解讀了比特幣價格波動的原因。對于2017年BTC價格的狂飆,Warsh認為:1.特朗普上臺后推出的減稅等寬松政策持續刺激美國經濟增長,繼而帶來的通貨膨脹預期促使美國加息進度超預期,比特幣成為規避法幣貶值的避風港;2.特朗普政府貿易保護政策致使美元在2017年貶值12%,投資者尋求比特幣規避貶值;3.據去年10月、11月調查,美國民眾對政府的信任度下降14個百分點達到33%,而美元正是建立在公眾對政府信任的基礎上。而對于今年以來比特幣價格的大幅波動,是因為投資者正在調整對政府政策的預期,新任美聯儲主席也在重新考慮如何更好地實施貨幣政策,同時也在考慮推出自己的加密貨幣。[2018/3/8]

每日5PB算力增長單T算力收益趨勢表

可以看出:

早期抵押成本差距不大。早期投資單T算力第一天需要質押成本約1.2枚FIL,與90天達到1EB全網算力初始抵押差不多;

前置抵押成本加重。90天期間的盈收需要繼續抵押,仍需要繼續加注,累計折合共抵押11.4枚FIL,比90天達到1EB假設多7.9枚FIL;

抵押和收益同步增加,總收益增加5.6枚跟不上抵押成本增加7.9枚。其與90天達到1EB全網算力一樣,都是在90-180天開始實現可提現盈利,并且抵押部分在逐步增加,年總收益較90天達到1EB假設增加約5.6枚FIL,跟不上抵押成本增加的7.9枚。

合理算力增長以扭轉抵押過重,促進利潤提升

每日5PB和11.5PB算力增長單T算力收益趨勢表

為了檢查是否有更好的方式實現單T的盈利最大化,同樣帶入了年底滿足3EB的基線標準要求,所以引出了滿足1EB全網算力后每日5PB和11.5PB的算力增長對比,如下:

第三季度抵押成本均攤導致利潤差距局部增大。可以看到第三季度,每日11.5PB的算力增長利潤開始超過每日5PB的算力增長,主要是因為算力的增長導致抵押成本減持;

每日11.5PB首年可提取利潤增長超過前者12.62%。可以看出,雖然每日11.5PB的算力增長總收益沒有前者多,但是均攤的抵押成本降低了,所以凈利潤多9.1枚FIL,超12.62%;

算力增長過慢會導致抵押成本負重。對于第三、四季度可以看出,算力的快速增長在一定程度上可以均攤抵押成本,轉化可提現利潤FIL,進而促進利潤率增長。

三、270天:基準供應的后期,擴展算力、均薄抵押、贖回利潤同上設想一樣,擬定全網算力:基礎算力100PB,每日增長3.5PB,270天達到1EB,同時結合測試網絡2.0階段在基線供應下的供應曲線,獎勵爆塊難度約是原本1PB基線標準的100倍,故回歸得出270天內基線供應部分每天單個獎勵數量約為0.0012×T2+0.0156×T+0.0428求出下面投資收益表。

每日3.5PB算力增長單T算力收益趨勢表

可以得出:

90天抵押成本持續增加5.7枚。9個月達到1EB全網算力比6個月的抵押成本持續增加,因為算力增長過于緩慢,收益較少,導致每T算力抵押成本多承擔5.7枚FIL;

可提取Fil年收益較6月份達到1EB年降低8.9%。雖然后者年總收益111.5枚FIL比6個月的多,但是因為沉重過的抵押成本直接導致真正收益降少了5.9枚FIL,約8.9%。

每日3.5PB和21PB算力增長單T算力收益趨勢表

滿足1EB基準供應需求后,以21PB與3.5PB的每日算力增長對比:

21PB算力增長分攤抵押,搶15.5枚FIL的利潤。第四季度快速的算力增長有效釋放抵押成本,轉為利潤。可以對比看出,21PB算力增長第365天抵押FIL比3.5PB提前釋放了17.0枚FIL,雖然總Fil收益沒有后者多,但是收益卻多出了15.5枚FIL。

緊接著,我們猜測上線首先最壞的一種設想,在滿足全網算力1EB的前提下,假若在最后一天達到1EB收益會如何?四、365天:抵押成“疾”,導致高收益、低可提取利潤擬定全網算力:基礎算力100PB,每日增長2.6PB,365天達到1EB,同時結合測試網絡2.0階段在基線供應下的供應曲線,獎勵爆塊難度約是原本1PB基線標準的160倍,故回歸得出365天內基線供應部分每天單個獎勵數量約為:0.0007×T2+0.0097×T+0.0268

每日2.6PB算力增長單T算力收益趨勢表

可以看出:

90天抵押成本再次增加5.8枚。12個月達到1EB全網算力比9個月的抵押成本持續增加,因為算力增長過于緩慢,收益較少,導致每T算力抵押成本又多承擔5.8枚FIL;

總收益高,抵押高,可提取利潤較低。第365天,雖然每日2.6PB算力增長的總收益比每日增加10PB多37枚FIL,因為其總的抵押成本也多負重了37枚FIL抵押,實際可提取利潤幾乎無增長;

算力增長過慢,抵押負重成疾,其中第270天有超過50%的收益占據抵押。

五、年利潤博弈:90日天達1EB、后調7.5PB/日算力增長以184.83%榮獲高利潤榜首

90天、180天、270天和365天達到基準供應標準以及不同調配的年收益率對比圖

從上,我們可以得知:

184.83%為最高年利潤。90日天達1EB、后來每日7.5PB算力增長的年利潤最高為184.83%,單T抵押數量最少約為19.73枚FIL,即是成本也是最少;

緩慢的算力增長會導致投資成本和風險提高同時也降低收益。雖然每日以2.6PB算力增長、第365天達到1EB方式中FIL總收益是最高,但是因為其全網算力增長過慢,導致單T抵押的成本過高,直接導致實際可提取的FIL較少,以及抵押大量的FIL會導致支出成本、風險過高;

算力增長時緩解抵押負重和提高收益的解決方式。“180天達1EB,后11.5PB增長”和“270天達1EB,后21PB增長”皆是調整后的算力增長,年利潤率都近160%,假如兩者對于算力不做調整可以看出,算力增長過慢,導致算力抵押成本過重,可提取利潤降低;后期算力增長快速增長,可以快速分擔抵押的成本,釋放抵押的利潤;

FIL價格的不確定性為加注抵押成本提高了風險。通過全網算力緩慢增長以滿足1EB的全網算力的對比可知,算力增長越慢,抵押成本越高,假如FIL價格變化過大會導致后期收益有可能得不償失;同時收益率也逐步下降。

總而言之,我們很難在實際情況中循序概念中的發展路徑,當全網算力增長越慢,越有可能繼續加重抵押成本,年利潤降低,后期快速增長可以有效釋放抵押成本,實現利潤提取;當增長過快的時候,降低增長速度,匹配第二年基準供應標準即可,提高單T算力的收益。根據筆者觀察,在達到算力滿足基線供應標準時的供應量時是最大,在該時間段前后投資算力的獎勵較高,但是也伴隨著當時行情單價不同而導致成本不同,風險也會隨之提高,還有一系列積累的有效算力等等問題。PS:本文僅作研究分析,不做投資建議,望讀者謹慎投資;若本文數據與前文不同,以本文為主,因本文推演方法與前文皆為一致,數據和算法更為精確、優化。

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