矿池为什么会存在?为什么挖矿方差很重要?

区块链技术巴比特2017-11-25 06:50:09  阅读 -评论 0

比特币中,矿工加入矿池有两个理由。一个是避免运行完整节点的麻烦——这个可通过要求矿工将区块链可恢复性证明包含在内来缓和。二是减少他们挖矿回报的方差( 方差 :用来度量随机变量和其数学期望之间的偏离程度)。

此处输入图片的描述

但为什么方差如此重要?毕竟,从统计学角度,最终都归结为相同的预期。人们真的如此厌恶风险吗?

一个矿工控制挖矿算力中的一部分p,从而获得挖掘每个区块的相应概率p。这个服从伯努力分布(译者注:伯努利分布,Bernoulli distribution,是一个离散型机率分布,又名两点分布或者0-1分布,若伯努利试验成功,则伯努利随机变量取值为1。若伯努利试验失败,则伯努利随机变量取值为0。记其成功概率为p,失败概率为(1-p)),方差=p(1-p)。由于所有的区块都是独立的,因此在一年中有365天×24小时×6个区块,年方差就是365×24×6×p(1-p),与此同时,预期回报是365×24×6p.

相对标准偏差是方差平方根除以预期回报,也就是:sqrt[ 365×24×6×p(1-p)] / (365×24×6×p)或者sqrt[1/p-1] / sqrt[365×24×6] ~ sqrt[1/p-1] / 229.26

如果你控制网络中10%的哈希算力,那么你的年相对标准差就是1.3%;仅掌握1%的算力,相对标准差就是4.3%;掌握仅仅0.1%,那么相对标准差就是13.8%;对于一个仅仅拥有0.01%算力的弱小矿工(提醒你一句,这个矿工每个月仍然有11个比特币的回报),年相对标准差会提高到43.6%。

但是那又怎么样?为什么不冒一冒险?

原因当然是因为挖矿的成本是固定的(mining costs are fixed)。因此一个矿工必须比较这个回报与他预期回报的相对标准差。一个矿工,想要获得10%投资的预期回报,控制0.19%的哈希算力,将会使他有16%的概率在年末亏掉他的钱。

一个人能够计算这两个数字的比值,这被称作夏普指数(用以衡量每单位风险所能换得的平均报酬率)。利润率应该算出来列在那里,但反正它趋近于0.

如果夏普比率降低,风险-回报比将变得没有吸引力。达到某一时刻时,对矿工来说去股票市场投资比尝试挖矿更有利可图。

最大的矿工比他的竞争者们受益于更高的夏普指数。因此,他们受到激励去追加投资到挖矿中,压低其他人的利润(pushing the margins down),然后把竞争者们挤出市场。

这是不是意味着挖矿业注定要被垄断者统治呢?未必。解决方案就是就是让矿工把风险外包,而不是把挖矿外包。这就是p2p挖矿所能达到的。p2p挖矿就像是一个分散的承保人,在矿工的预期收益和实际收益之间提供一种掉期交易(swap) 。

原文:https://medium.com/@lmgoodman/why-mining-variance-matters-80ef0ff4b183

作者:L.M. Goodman

译者:橙子

稿源:巴比特资讯(www.8btc.com)

译者BTC地址:1FCiRAuQYUqMzyy7XHueLs5SCRzd11P6kj

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