在当前的市场中，比特币的价格远非生产成本的被动反映。在现实中，我们很少看到中本聪设想的这种平衡。

对大多数实物商品而言，供应主要由生产和消费需求决定，但投机活动导致加密货币投资者根据对未来价格的预期而非当前的供求曲线做出决策。因此挖矿成本的简单计算几乎无法提供对市场的洞察。

市场参与者在处理新信息时总是带着自己的偏见。这类似于通过高维物体在低维度上的投影来猜测其形状。这是市场基本面的柏拉图寓言。

认知容易出错带来了反身性。反身性是一个迭代过程：市场作为一个偏见的大熔炉，在反应现实时总是有缺陷的。当投资者在市场上押注时，价格的变化开始影响市场基本面（例如，公司资本化金额走高或走低），进而影响价格，从而形成了反身性反馈回路。

与其关注假设结果，不如研究变化过程。反身性理论历经多年发展，已获得主流青睐。研究人士在股票、货币、加密货币乃至挖矿市场中进行了广泛的反身性观察。

算力的反身性

反身性在算力市场具体怎么表现？

众所周知对哈希率的需求是由其产生的代币价值所驱动。买卖决策是基于参与者自身对未来挖矿收入的偏见预期。股权投资者通过进行宏观、行业和公司分析来设定对未来价格的期望。算力投资者通过评估代币价格、手续费和网络哈希率增长的趋势来设定对未来挖矿收入的期望。

每个人都有自己的（通常是有缺陷的）对价格趋势的判断。建立算力增长预测模型则要困难得多。原因之一是它是动态递归的：哈希率越多涌入市场，单位矿工所拥有哈希率的稀释就越高。变化会导致期望值的调整，因此会递归影响当前的挖矿收入。算力市场中的每个参与者都在不断改变市场的其余部分。

这意味着预测哈希率增长的最科学方法是从矿机制造商、大型矿工、服务提供商和分销商那里收集矿机销售数据。但是，信息不对称是矿机制造行业的一大特征。要获取准确和更新的数据，需要花费大量精力。由于很难可靠地设定对哈希值增长的期望，加上交易费在挖矿收入占比还不算特别重要，因此对代币未来价格的期望自然成为了挖矿行业发展的主要变量。毕竟如果人们对未来的价格不乐观，为什么还会花那么多的资本和精力参与挖矿？

收集挖矿数据是一项繁重的任务，但是是否有可能对代币价格趋势和算力增长之间建立量化模型？ (责任编辑：admin)