सही क्रिप्टोकरेंसी ASIC मूल्य निर्धारण: क्या माइनर अधिक भुगतान कर रहे हैं?

विषय सूची

• 1 परिचय
• 2 वित्तीय विकल्प के रूप में माइनिंग
  • 2.1 विकल्प ढांचा
  • 2.2 गणितीय सूत्रीकरण
• 3 ASIC मूल्य निर्धारण पद्धति
  • 3.1 आर्बिट्रेज-मुक्त मूल्य निर्धारण
  • 3.2 अस्थिरता प्रभाव
• 4 प्रायोगिक परिणाम
  • 4.1 पारंपरिक विधियों से तुलना
  • 4.2 पोर्टफोलियो प्रतिकृति
• 5 तकनीकी कार्यान्वयन
  • 5.1 कोड उदाहरण
  • 5.2 गणितीय मॉडल
• 6 भविष्य के अनुप्रयोग
• 7 मूल विश्लेषण
• 8 संदर्भ

1 परिचय

प्रूफ-ऑफ-वर्क (PoW) सहमति का उपयोग करके क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग नेटवर्क को सुरक्षित करने के लिए ASICs जैसे विशेष हार्डवेयर पर निर्भर करती है। माइनरों को क्रिप्टोकरेंसी पुरस्कार मिलते हैं लेकिन व्यय फिएट मुद्राओं में चुकाते हैं, जिससे एक जटिल वित्तीय गतिशीलता पैदा होती है। हैशप्राइस जैसी पारंपरिक मूल्य निर्धारण विधियाँ माइनिंग संचालन के अंतर्निहित जोखिमों और वित्तीय विकल्पों की प्रकृति को ध्यान में नहीं रखती हैं।

2 वित्तीय विकल्प के रूप में माइनिंग

2.1 विकल्प ढांचा

क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग वित्तीय विकल्पों का एक समूह है जहाँ प्रत्येक विकल्प, जब प्रयोग किया जाता है, बिजली को टोकन में परिवर्तित करता है। यह ढांचा समझाता है कि पारंपरिक मूल्य निर्धारण विधियाँ हार्डवेयर मूल्य को कम क्यों आंकती हैं।

2.2 गणितीय सूत्रीकरण

विकल्प मूल्य को संशोधित ब्लैक-स्कोल्स समीकरणों का उपयोग करके मॉडल किया जा सकता है जो माइनिंग-विशिष्ट मापदंडों को ध्यान में रखते हैं:

$V(S,t) = S\Phi(d_1) - Ke^{-r(T-t)}\Phi(d_2)$

जहाँ $S$ क्रिप्टोकरेंसी की कीमत है, $K$ बिजली की लागत है, और $\Phi$ संचयी वितरण फलन है।

3 ASIC मूल्य निर्धारण पद्धति

3.1 आर्बिट्रेज-मुक्त मूल्य निर्धारण

हमारी पद्धति साबित करती है कि विकल्प-आधारित दृष्टिकोण से कोई भी मूल्य विचलन आर्बिट्रेज के अवसर पैदा करता है। सही मूल्य को माइनिंग संचालन में निहित विकल्पता को ध्यान में रखना चाहिए।

3.2 अस्थिरता प्रभाव

पारंपरिक समझ के विपरीत, उच्च क्रिप्टोकरेंसी अस्थिरता ASIC मूल्य को घटाने के बजाय बढ़ाती है। यह प्रतिज्ञानात्मक परिणाम माइनिंग पुरस्कारों की विकल्प प्रकृति से उपजा है।

4 प्रायोगिक परिणाम

4.1 पारंपरिक विधियों से तुलना

पारंपरिक हैशप्राइस गणनाएँ हमारे विकल्प-आधारित दृष्टिकोण की तुलना में लगातार ASIC हार्डवेयर का मूल्य 15-40% कम आंकती हैं। यह अंतर उच्च अस्थिरता वाली अवधियों में बढ़ जाता है।

4.2 पोर्टफोलियो प्रतिकृति

हमने बॉन्ड और प्रत्यक्ष क्रिप्टोकरेंसी पोजीशनों का उपयोग करके माइनिंग रिटर्न की नकल करने वाले निवेश पोर्टफोलियो का निर्माण किया। इन पोर्टफोलियो ने ऐतिहासिक रूप से वास्तविक माइनिंग से बेहतर प्रदर्शन किया, जिससे हार्डवेयर के गलत मूल्य निर्धारण की पुष्टि होती है।

5 तकनीकी कार्यान्वयन

5.1 कोड उदाहरण

def asic_option_price(hash_rate, electricity_cost, volatility, time_horizon):
    """Calculate ASIC price using options framework"""
    d1 = (np.log(current_price/strike_price) + 
          (risk_free_rate + 0.5*volatility**2)*time_horizon) / 
          (volatility*np.sqrt(time_horizon))
    d2 = d1 - volatility*np.sqrt(time_horizon)
    option_value = current_price*norm.cdf(d1) - 
                   strike_price*np.exp(-risk_free_rate*time_horizon)*norm.cdf(d2)
    return option_value * hash_rate

5.2 गणितीय मॉडल

संपूर्ण मूल्य निर्धारण मॉडल स्टोकेस्टिक कैलकुलस विधियों का उपयोग करके नेटवर्क कठिनाई समायोजन, हार्डवेयर दक्षता क्षय, और बिजली की कीमत में उतार-चढ़ाव को शामिल करता है।

6 भविष्य के अनुप्रयोग

विकल्प-आधारित मूल्य निर्धारण ढांचा अधिक सटीक ASIC मूल्यांकन, माइनिंग संचालन के लिए बेहतर जोखिम प्रबंधन, और ब्लॉकचेन नेटवर्क के लिए बेहतर सुरक्षा विश्लेषण सक्षम बनाता है। भविष्य के अनुप्रयोगों में माइनिंग अनुबंधों के लिए डेरिवेटिव बाजार और बेहतर निवेश निर्णय उपकरण शामिल हैं।

7 मूल विश्लेषण

यह शोध मौलिक रूप से वित्तीय विकल्प सिद्धांत के लेंस के माध्यम से क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग अर्थशास्त्र को पुनः परिभाषित करता है, जो पारंपरिक माइनिंग हार्डवेयर मूल्यांकन प्रथाओं को चुनौती देने वाले महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। लेखक प्रदर्शित करते हैं कि पारंपरिक हैशप्राइस मेट्रिक्स, जो स्थिर क्रिप्टोकरेंसी विनिमय दर मानते हैं, माइनिंग संचालन में निहित विकल्पता को ध्यान में न रखकर ASIC हार्डवेयर का मूल्य व्यवस्थित रूप से कम आंकते हैं। यह चूक महत्वपूर्ण आर्बिट्रेज अवसर पैदा करती है, जैसा कि उनके पोर्टफोलियो प्रतिकृति प्रयोगों से प्रमाणित होता है, जहाँ बॉन्ड और सिक्का ट्रेडिंग रणनीतियों ने लगातार वास्तविक माइनिंग रिटर्न से बेहतर प्रदर्शन किया।

पेपर का सबसे प्रतिज्ञानात्मक निष्कर्ष—कि बढ़ी हुई अस्थिरता ASIC मूल्य को कम करने के बजाय बढ़ाती है—मुख्यधारा की माइनिंग समझ के सीधे विपरीत है लेकिन विकल्प मूल्य निर्धारण सिद्धांत के साथ पूरी तरह से मेल खाता है, जहाँ अंतर्निहित परिसंपत्ति की उच्च अस्थिरता विकल्प प्रीमियम बढ़ाती है। इस अंतर्दृष्टि के ब्लॉकचेन सुरक्षा के लिए गहन निहितार्थ हैं, क्योंकि यह सुझाव देती है कि क्रिप्टोकरेंसी अस्थिरता में कमी माइनरों के पलायन को ट्रिगर कर सकती है, संभावित रूप से नेटवर्क अखंडता से समझौता कर सकती है। शोध पद्धति स्थापित वित्तीय डेरिवेटिव साहित्य, विशेष रूप से ब्लैक-स्कोल्स-मर्टन ढांचे, से प्रेरणा लेती है, जबकि इसे क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग की अनूठी विशेषताओं के अनुकूल बनाती है जहाँ माइनरों के पास बिजली को टोकन में परिवर्तित करने के लिए निरंतर अमेरिकन-शैली के विकल्प होते हैं।

माइनिंग अर्थशास्त्र के पारंपरिक कंप्यूटर विज्ञान दृष्टिकोणों की तुलना में, यह वित्तीय इंजीनियरिंग परिप्रेक्ष्य देखे गए बाजार घटनाओं के लिए श्रेष्ठ व्याख्यात्मक शक्ति प्रदान करता है। यह कार्य CycleGAN पेपर के डोमेन अनुकूलन तकनीकों के प्रदर्शन जैसे व्यापक क्रिप्टोकरेंसी शोध से जुड़ता है, यह दर्शाता है कि वित्तीय गणित को ब्लॉकचेन संदर्भों में प्रभावी ढंग से कैसे अनुवादित किया जा सकता है। जैसे-जैसे माइनिंग औद्योगिक-स्तरीय संचालन की ओर विकसित हो रही है, यह विकल्प-आधारित मूल्य निर्धारण मॉडल जोखिम प्रबंधन और पूंजी आवंटन के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करता है, संभावित रूप से हार्डवेयर निर्माण निर्णयों से लेकर ब्लॉकचेन प्रोटोकॉल डिजाइन तक सब कुछ प्रभावित कर सकता है। भविष्य का शोध इस ढांचे को प्रूफ-ऑफ-स्टेक सिस्टम और विकेंद्रीकृत वित्त अनुप्रयोगों तक विस्तारित कर सकता है, एकीकृत क्रिप्टोकरेंसी निवेश मूल्यांकन पद्धतियाँ बना सकता है।

8 संदर्भ

1. Yaish, A., & Zohar, A. (2023). Correct Cryptocurrency ASIC Pricing: Are Miners Overpaying? AFT 2023.
2. Black, F., & Scholes, M. (1973). The Pricing of Options and Corporate Liabilities. Journal of Political Economy.
3. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
4. Zhu, J.-Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV 2017.
5. Easley, D., et al. (2019). From Mining to Markets: The Evolution of Bitcoin Transaction Fees. Journal of Financial Economics.