올바른 암호화폐 ASIC 가격 책정: 마이너들은 과도한 비용을 지불하는가?

1 서론
2 금융 옵션으로서의 마이닝
- 2.1 옵션 프레임워크
- 2.2 수학적 공식화
3 ASIC 가격 책정 방법론
- 3.1 차익 거래 없는 가격 책정
- 3.2 변동성 영향
4 실험 결과
- 4.1 기존 방법론과의 비교
- 4.2 포트폴리오 복제
5 기술적 구현
- 5.1 코드 예시
- 5.2 수학적 모델
6 향후 적용 분야
7 독창적 분석
8 참고문헌

1 서론

작업 증명(Proof-of-Work, PoW) 합의 방식을 사용하는 암호화폐 마이닝은 네트워크 보안을 위해 ASIC과 같은 전용 하드웨어에 의존합니다. 마이너들은 암호화폐 보상을 받지만 법정 화폐로 비용을 지불함으로써 복잡한 금융 역학을 생성합니다. 해시프라이스(hashprice)와 같은 기존 가격 책정 방법들은 마이닝 운영의 내재적 위험과 금융 옵션 특성을 고려하지 못합니다.

2 금융 옵션으로서의 마이닝

2.1 옵션 프레임워크

암호화폐 마이닝은 각 옵션이 행사될 때 전기를 토큰으로 전환하는 일련의 금융 옵션들을 나타냅니다. 이 프레임워크는 기존 가격 책정 방법들이 하드웨어 가치를 과소평가하는 이유를 설명합니다.

2.2 수학적 공식화

옵션 가치는 마이닝 특정 매개변수를 고려한 수정된 블랙-숄즈 방정식을 사용하여 모델링할 수 있습니다:

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

여기서 $S$는 암호화폐 가격, $K$는 전기 비용, $\Phi$는 누적 분포 함수입니다.

3 ASIC 가격 책정 방법론

3.1 차익 거래 없는 가격 책정

우리의 방법론은 옵션 기반 접근법과의 가격 편차가 차익 거래 기회를 창출한다는 것을 입증합니다. 올바른 가격은 마이닝 운영에 내재된 옵션성을 반드시 고려해야 합니다.

3.2 변동성 영향

통념과는 반대로, 더 높은 암호화폐 변동성은 ASIC 가치를 감소시키기보다는 증가시킵니다. 이 직관에 반하는 결과는 마이닝 보상의 옵션 특성에서 비롯됩니다.

4 실험 결과

4.1 기존 방법론과의 비교

기존 해시프라이스 계산은 우리의 옵션 기반 접근법과 비교하여 ASIC 하드웨어를 15-40% 지속적으로 저평가합니다. 이 차이는 변동성이 높은 기간에 더욱 커집니다.

4.2 포트폴리오 복제

우리는 채권과 직접적인 암호화폐 포지션을 사용하여 마이닝 수익을 복제하는 투자 포트폴리오를 구성했습니다. 이러한 포트폴리오는 역사적으로 실제 마이닝을 능가하여 하드웨어 가격 오류를 확인시켜 주었습니다.

5 기술적 구현

5.1 코드 예시

def asic_option_price(hash_rate, electricity_cost, volatility, time_horizon):
    """옵션 프레임워크를 사용한 ASIC 가격 계산"""
    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 수학적 모델

완전한 가격 책정 모델은 확률 미적분학 방법을 사용하여 네트워크 난이도 조정, 하드웨어 효율성 감소, 전기 가격 변동을 통합합니다.

6 향후 적용 분야

옵션 기반 가격 책정 프레임워크는 더 정확한 ASIC 평가, 마이닝 운영을 위한 향상된 위험 관리, 블록체인 네트워크를 위한 개선된 보안 분석을 가능하게 합니다. 향후 적용 분야에는 마이닝 계약을 위한 파생상품 시장과 개선된 투자 결정 도구가 포함됩니다.

7 독창적 분석

이 연구는 금융 옵션 이론의 렌즈를 통해 암호화폐 마이닝 경제학을 근본적으로 재구성하며, 기존의 마이닝 하드웨어 평가 관행에 도전하는 중요한 통찰을 제공합니다. 저자들은 암호화폐 환율이 일정하다고 가정하는 기존 해시프라이스 메트릭이 마이닝 운영에 내재된 옵션성을 고려하지 못함으로써 ASIC 하드웨어를 체계적으로 저평가한다는 것을 입증합니다. 이러한 간과는 채권 및 코인 거래 전략이 실제 마이닝 수익을 지속적으로 능가한 그들의 포트폴리오 복제 실험으로 증명된 바와 같이, 상당한 차익 거래 기회를 창출합니다.

이 논문의 가장 직관에 반하는 발견—변동성 증가가 ASIC 가치를 감소시키기보다는 향상시킨다는 점—은 주류 마이닝 통념과 직접적으로 모순되지만, 기초 자산의 변동성이 높을수록 옵션 프리미엄이 증가하는 옵션 가격 이론과 완벽하게 일치합니다. 이 통찰은 암호화폐 변동성 감소가 마이너들의 이탈을 촉발하여 네트워크 무결성을 잠재적으로 훼손할 수 있음을 시사함으로써 블록체인 보안에 깊은 함의를 가집니다. 이 연구 방법론은 확립된 금융 파생상품 문헌, 특히 블랙-숄즈-머튼 프레임워크에서 영감을 얻었으며, 마이너들이 전기를 토큰으로 전환하는 연속적인 미국식 옵션을 보유하는 암호화폐 마이닝의 고유한 특성에 맞게 적용했습니다.

마이닝 경제학에 대한 기존 컴퓨터 과학 접근법과 비교하여, 이 금융 공학적 관점은 관찰된 시장 현상에 대해 우월한 설명력을 제공합니다. 이 작업은 도메인 적응 기술을 보여준 CycleGAN 논문과 같은 더 넓은 암호화폐 연구와 연결되며, 금융 수학이 블록체인 문맥에 효과적으로 어떻게 변환될 수 있는지를 보여줍니다. 마이닝이 산업 규모의 운영으로 진화함에 따라, 이 옵션 기반 가격 책정 모델은 위험 관리와 자본 배분을 위한 필수 도구를 제공하며, 하드웨어 제조 결정부터 블록체인 프로토콜 설계에 이르기까지 모든 것에 영향을 미칠 잠재력을 가집니다. 향후 연구는 이 프레임워크를 지분 증명 시스템과 탈중앙 금융 응용 프로그램으로 확장하여 통합된 암호화폐 투자 평가 방법론을 창출할 수 있을 것입니다.

8 참고문헌

Yaish, A., & Zohar, A. (2023). 올바른 암호화폐 ASIC 가격 책정: 마이너들은 과도한 비용을 지불하는가? AFT 2023.
Black, F., & Scholes, M. (1973). 옵션과 기업 부채의 가격 책정. Journal of Political Economy.
Nakamoto, S. (2008). 비트코인: P2P 전자 화폐 시스템.
Zhu, J.-Y., et al. (2017). 순환 일관성 적대 신경망을 사용한 비짝 이미지 간 변환. ICCV 2017.
Easley, D., et al. (2019). 마이닝에서 시장으로: 비트코인 거래 수수료의 진화. Journal of Financial Economics.

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