Table des matières
- 1 Introduction
- 2 Le Minage en Tant qu'Options Financières
- 3 Méthodologie de Tarification des ASIC
- 4 Résultats Expérimentaux
- 5 Implémentation Technique
- 6 Applications Futures
- 7 Analyse Originale
- 8 Références
1 Introduction
Les cryptomonnaies basées sur la Preuve de Travail (PoW) reposent sur du matériel spécialisé pour les opérations de minage qui sécurisent le système. Le Bitcoin, principalement miné à l'aide de machines ASIC, illustre cette approche. Malgré des coûts élevés comme l'électricité, le matériel de minage reste très demandé en raison d'une rentabilité perçue.
Cette recherche démontre que le minage de cryptomonnaie constitue un ensemble d'options financières, où chaque option convertit l'électricité en jetons lorsqu'elle est exercée. Nous développons une nouvelle méthodologie de tarification pour le matériel de minage et prouvons qu'une tarification alternative crée des opportunités d'arbitrage.
2 Le Minage en Tant qu'Options Financières
Les récompenses du minage en cryptomonnaie, tandis que les dépenses sont en monnaie fiduciaire, créent une structure d'options financières. Cette perspective transforme la manière dont nous évaluons le matériel de minage.
2.1 Cadre de Tarification des Options
Le processus de minage peut être modélisé comme une série d'options d'achat européennes. Chaque opération de minage représente une option de convertir le coût de l'électricité en cryptomonnaie au taux de change actuel.
2.2 Formulation Mathématique
La valeur d'une option de minage peut être exprimée en utilisant un cadre Black-Scholes modifié :
$V = S \cdot N(d_1) - K \cdot e^{-rT} \cdot N(d_2)$
Où $S$ est le prix au comptant de la cryptomonnaie, $K$ est le prix d'exercice (coût de l'électricité), $r$ est le taux sans risque et $T$ est le temps jusqu'à l'expiration.
3 Méthodologie de Tarification des ASIC
Les calculateurs de minage traditionnels utilisent la métrique du « hashprice » en supposant des taux de change constants, ignorant le risque de volatilité.
3.1 Approche Traditionnelle vs Approche Proposée
Définition du Hashprice : Profit attendu par unité de calcul en supposant un taux de change constant. Notre méthode intègre la volatilité, montrant que la valeur du matériel augmente avec la volatilité de la cryptomonnaie.
3.2 Conditions d'Arbitrage
Nous prouvons que tout écart de prix par rapport à notre modèle crée des opportunités d'arbitrage. La condition de non-arbitrage assure l'efficience du marché dans la tarification du matériel de minage.
4 Résultats Expérimentaux
L'analyse historique montre que les méthodes de tarification traditionnelles surévaluent significativement le matériel de minage par rapport à notre approche basée sur les options.
4.1 Analyse des Performances Historiques
Le backtesting de 2018 à 2023 révèle que le matériel de minage acheté aux prix du marché a sous-performé par rapport à de simples stratégies d'achat et de conservation de la cryptomonnaie sous-jacente.
4.2 Comparaison de Portefeuilles
Nous avons construit des portefeuilles d'imitation utilisant des obligations et des achats directs de coins. Ces portefeuilles ont systématiquement surperformé les opérations de minage, démontrant une mauvaise tarification du matériel.
5 Implémentation Technique
L'implémentation pratique du modèle de tarification nécessite une intégration de données en temps réel et une efficacité computationnelle.
5.1 Implémentation du Code
def asic_option_price(hash_rate, electricity_cost, volatility, time_horizon):
"""Calculate ASIC value using options pricing framework"""
d1 = (np.log(current_price / electricity_cost) +
(volatility**2 / 2) * time_horizon) / (volatility * np.sqrt(time_horizon))
d2 = d1 - volatility * np.sqrt(time_horizon)
option_value = current_price * norm.cdf(d1) -
electricity_cost * np.exp(-risk_free_rate * time_horizon) * norm.cdf(d2)
return option_value * hash_rate * time_horizon5.2 Détails de l'Algorithme
L'algorithme intègre les ajustements de difficulté du réseau, la dégradation de l'efficacité du matériel et les mesures de volatilité en temps réel pour fournir une tarification précise.
6 Applications Futures
Le cadre de tarification basé sur les options a des applications plus larges au-delà du minage de cryptomonnaies :
- Allocation des ressources informatiques en cloud
- Optimisation des réseaux électriques
- Produits dérivés en finance décentralisée
- Analyse des options réelles pour l'investissement en infrastructure
Les recherches futures pourraient étendre ce modèle aux systèmes de Preuve d'Enjeu et aux réseaux de stockage décentralisés.
7 Analyse Originale
Cette recherche remet fondamentalement en cause l'économie conventionnelle du minage de cryptomonnaies en reconsidérant le matériel ASIC comme des instruments financiers plutôt que de simples outils de production. L'idée des auteurs selon laquelle le minage constitue un ensemble d'options explique élégamment la mauvaise tarification persistante observée sur les marchés du matériel de minage. Semblable à la manière dont le modèle Black-Scholes a révolutionné le trading d'options, ce cadre fournit une base mathématique pour une évaluation rationnelle du matériel.
La conclusion selon laquelle la volatilité augmente la valeur du matériel contredit la sagesse intuitive du minage mais s'aligne parfaitement avec la théorie des options, où une volatilité plus élevée accroît la valeur de l'optionalité. Cela fait écho aux conclusions de la recherche en finance traditionnelle, comme les travaux de Hull (2018) sur la tarification des produits dérivés, où la volatilité est un facteur clé de valeur. La sous-performance historique du minage par rapport aux portefeuilles d'imitation fournit des preuves empiriques convaincantes étayant le cadre théorique.
Comparé à d'autres modèles d'évaluation des cryptomonnaies, comme celui proposé par Cong et al. (2021) dans leur article du Journal of Finance sur l'économie de la blockchain, cette approche offre une plus grande applicabilité pratique pour les mineurs et les investisseurs. La méthodologie comble le fossé entre les mathématiques financières traditionnelles et les marchés des cryptomonnaies, de manière similaire à l'adaptation du Modèle d'Évaluation des Actifs Financiers pour les actifs numériques par Liu et al. (2022).
Les implications de la recherche vont au-delà de la tarification pour toucher à la sécurité des cryptomonnaies. Si les mineurs paient systématiquement trop cher le matériel, le réseau devient vulnérable lors des baisses de prix lorsque les mineurs se retirent. Cela crée une instabilité fondamentale qui pourrait être résolue par des ajustements au niveau du protocole ou des marchés de produits dérivés pour le risque de minage. Ce travail représente une avancée significative dans l'ingénierie financière des cryptomonnaies, avec des applications potentielles dans la gestion des risques de la finance décentralisée et les cadres réglementaires.
8 Références
- Yaish, A., & Zohar, A. (2023). Correct Cryptocurrency ASIC Pricing: Are Miners Overpaying? AFT 2023.
- Hull, J. C. (2018). Options, Futures, and Other Derivatives. Pearson Education.
- Cong, L. W., Li, Y., & Wang, N. (2021). Tokenomics: Dynamic Adoption and Valuation. The Journal of Finance.
- Liu, Y., Tsyvinski, A., & Wu, X. (2022). Common Risk Factors in Cryptocurrency. The Journal of Finance.
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.