作者|Karim Helmy&Coin MetricsTeam
摘要
本報告使用一種新的方法，從交易的地址對礦工的持有量和鏈上活動進行量化。這種方法改進了之前追蹤礦工支出，因為這實質上衡量了礦池運營商的活動，而不是礦工行為。
礦工在減半之前的一年裡，從低谷到高峰，累計增持了31.8萬BTC。
隨著礦工持有的供應量逐漸減少，其地址的淨流量趨於穩定，礦工似乎對網路的影響越來越小。
礦工和市場
除了保障網路安全的作用外，礦工對比特幣的市場動態也有深遠的影響。由於他們主要“挖掘”新發行的比特幣，而不是購買，所以礦工是天然的資產淨賣家。礦工的運營支出，主要是電費和租金，是以貨幣計價，而他們的收入是以比特幣賺取的，這進一步加劇了這種影響。
利用以前無法獲得的與這些地址互動的賬戶資料，該功能可以分析礦工的活動，評估他們支出的驅動力和影響。
雖然鏈上資料顯示礦工對網路的影響力正在逐漸下降，但他們仍然是生態系統中的關鍵參與者，可以獲得大量的資本。為了幫助我們的使用者瞭解這些物件，Coin Metrics在即將釋出的Network Data Pro 4.8版本中提供了廣泛的礦工相關資料。透過這些資料發現，隨著時間的推移，礦工持有的供應量普遍減少，礦工和礦池的資金流向受到網路連續減半的抑制。
對供應情況的總結
為了計算礦工流量，我們首先將所有從coinbase交易中收到付款的地址進行整合，並將這些地址標記為0-hop地址。然後將這組中的所有地址，以及從這組中的某個地址收到付款的地址標記為1-hop地址。
由於礦池錢包的結構通常是這樣的，礦池最初接收區塊獎勵，隨後才將其分配給礦工，因此0-hop地址一般代表礦池，1-hop地址一般代表礦工。出於這個原因，現有的系統試圖從0-hop地址的消費習慣推斷礦工行為，在理論上是不健全的，它們實際上測量的是礦池運營商的活動。
誠然，根據coinbase交易的距離來標記礦工和礦池是一種不完美的技術。當該方法應用於早期網路時尤其如此，因為在早期網路中，獨立挖礦模式更受歡迎。因為第一個礦池Slush Pool在2010年12月開採了第一個區塊，所以在這個日期之前的測量結果只能作為參考。此外，沒有從0-hop地址收到資金的礦工地址將不會被標記。不過總的來說，這種方法比目前的技術水平有了很大的提高，應該能準確地捕捉到大致的趨勢。
是那些活躍在網路早期的礦工控制著大量的比特幣。在整個網路歷史上，0-hop和1-hop地址持有的幣數普遍下降。然而，2019年下半年和2020年上半年，這一趨勢在減半前出現了明顯的逆轉，礦工們從低谷到高峰期額外積累了38.3萬枚BTC。這種影響僅限於1-hop地址，0-hop的供應量大致持平--因此，這種積累的大部分仍然不會被之前的估算技術所發現。
可以看到礦工持有的供應量出現了幾次變化。這些高峰通常是由擁有大量餘額的地址開採他們的第一個區塊或與之前標記的0-hop地址進行互動。這些巨鯨們獲得了194256個區塊的部分獎勵。在今年減半之前，新進入者也是礦工控制的供應增加的原因。
從總供應量來看，礦工和礦池持有的供應量逐漸減少的現象更為顯著。這種減少與比特幣的供應分散度普遍增加是一致的。這也與更廣泛地採用池模式相一致，這意味著非礦工地址越來越不可能被多餘地標記為1-hop地址。
不過即使在今天，礦工和礦池也控制了比特幣總供應量的很大一部分。
池子和支付
流入和流出的資金是另一個有力的鏈上訊號。由於礦池通常是獎勵的直接接受者，0-hop流量是礦池活動的有用指標。除了幾次高峰，其中最明顯的要歸因於上述提到的巨鯨，自網路早期以來，以BTC計算，0-hop流入和流出都呈下降趨勢。
礦工收入，或者說區塊獎勵的收入，佔了0-hop流入的大部分。雖然礦工收入在短期內會因為費用和開採區塊數量的波動而變化，但在各個不同的時期，礦工收入是相對穩定的。
雖然流入和流出有很強的相關性，但流出的波動性要大得多，因為它們缺乏這種協議規定的支援，而且礦工可以選擇何時從礦池錢包中提取資金。2016年和2020年減半的影響很明顯，這兩類流量都在減少。自2020年減半以來，流入的價值普遍超過了流出的價值，歷史常態發生了逆轉。
礦工的錢
雖然0-hop流量對於跟蹤礦池運營商的支付很有用，但在當今的標準錢包架構中，它們並不代表礦工自己執行的轉賬。在大多數礦池中，區塊獎勵是由礦池運營商控制的地址接收，礦池運營商保管資金，直到礦工在定期安排的時間間隔內得到支付或選擇退出。
在池式挖礦模式下，從距離幣基交易一跳的地址流出的資金更接近礦工支出。本報告是首次嘗試分析1-hop流量的報告之一。由於相關地址數量多得多，缺乏底層支撐，以及資金的高速流動，這些流量比0-hop對應的流量大得多，波動性也大得多。
對於分析網路早期的流量，在礦池成為最常見的挖礦方式之前，0-hop流量可能是一個更合適的工具。即使在今天，1-hop流量也只是礦工活動的近似值，因為礦池的錢包結構各不相同，交易地址可能會錯誤地包含在這些流量中。但總體而言，這個模型代表了當今網路條件下礦工支出的更全面的觀點。
與0-hop流量一樣，1-hop的流入和流出也是密切相關的。由於區塊獎勵只佔1-hop流入量的一小部分，因此流入量和流出量都非常不穩定，減半對這一類流量的影響不太明顯。
在過去一年左右的時間裡，進出礦工地址的流量略有上升趨勢，表明活動水平有所提高。由於淨流量大致保持不變，而且一般來說波動性較小，這種活動的加強似乎並沒有反映在對更廣泛的網路影響的增加上。
流入和流出之間的緊密耦合表明，礦工們總體上傾向於將他們所擁有的比特幣立即轉移出他們的地址。鑑於衍生品市場和法幣貸款機構通常需要保管幣，這些流動不排除礦工使用金融工具來對沖他們對比特幣價格的風險。然而，劍橋第三次全球加密資產基準研究的調查資料表明，這些工具的採用率很低，礦工們主要依靠持有和出售比特幣來滿足他們所需的風險水平。那麼，高額的成交量似乎表明礦工是活躍的市場參與者，習慣性地出售大部分新收到的幣。
美元作為衡量
由於礦工的支出、利潤和虧損都是以美元計價的，所以透過美元價值的角度來觀察他們的流量是有用的。由於0-hop流量主要由區塊獎勵組成，因此其美元價值的圖譜與礦工收入的圖譜非常相似。
由於它們與比特幣價格的相互依賴，以美元計價的礦工流向圖類似於更大規模的礦池流向。不過與礦池流量不同的是，礦工流量一直呈上升趨勢，甚至在2019年底短暫超過了2017年的高點。這表明，以美元計算，整個網路的礦工活動範圍更廣。
複合考慮因素
分開來看，流入和流出對於衡量礦工所從事的經濟活動量是有用的。
在網路歷史的大部分時間裡，來自0-hop地址的淨流量一直是負數，這些地址的支出通常大於他們的收入。雖然網路早期的淨流量是不穩定的，但隨著時間的推移，其波動性已逐漸降低，這可能是由於減半。
0-hop淨流量波動的減小在近幾年持續。在過去的幾個月裡，淨流量的歷史負值出現了逆轉，自最近一次減半以來，流入量略大於流出量。
1-hop淨流量比0-hop對應的淨流量波動更大。與0-hop淨流量一樣，1-hop淨流量一般為負值。這些流量的波動性也逐漸減弱，表明礦工對流動性的影響逐漸減少。
另一個分析流量的工具是礦工滾動庫存MRI，即礦工流出與礦工收入的比率。如果0-hop的MRI低於100%，這說明礦工是將資金留在礦池錢包中。如果是將資金撤出，用高於100%的數值表示。
由於0-hop流量與礦工收入密切相關，因此在網路歷史的大部分時間裡，MRI一直保持在接近100%的水平。隨著0-hop流出波動性的抑制，該指標的波動性逐漸降低。
與0-hop的MRI相比，1-hop的MRI可以更準確地反映礦工的消費習慣和收入之間的關係。在整個網路歷史上，在連續減半減少發行量的情況下，1-hop流量保持相對平穩，1-hop的MRI呈井噴式增長。由於1-hop的支出比礦工收入高出一個數量級，因此在網路歷史上的大部分時間裡，1-hop的MRI都是以千分之一的百分點來衡量的。
結論
礦工持有量和淨轉移量等鏈上指標表明，礦工對網路的影響力正在慢慢減弱。儘管如此，他們仍然負責大量的活動，並控制著比特幣總供應量的很大一部分。一些指標，如總流量，也暗示了礦工在美元和比特幣方面的活動增加。
作為發行的唯一直接接受者，礦工和礦池對網路的影響也不太容易量化，本文概述的指標只是礦工的表面行為。在未來，我們希望分析從礦工到交易所的流量，更直接地衡量他們的市場影響。我們還希望評估礦工地址持有的活躍的供應量，這將有助於過濾掉網路早期丟失的幣，並考慮到各個礦池的錢包結構，最終可以對礦工行為進行更精細的評估。
