成本基础：总电费能源消耗

在整个模拟过程中，每个矿工都被分配了一个平均的总电量。能量消耗为矿工的：矿机数量*矿机类型消耗。

每天，矿工产生的运营费用等于：能耗 / 1000 总电费 24。

我们还指定了一个总电费分布，它决定了初始化时相关矿工原型的矿机数量。

在这个版本中，我们提供以下默认分层。用户可以在运行模拟之前对其进行自定义。

基于最佳努力预测

策略

每个矿工在初始化时都被分配了一个策略。在实践中，矿工可以使用的策略范围很广，只要他们对市场条件的看法发生变化，就可以在这些策略之间进行切换。

为简单起见，我们在整个模拟过程中按照相同的策略对每个矿工进行建模。在《 智能比特币矿工，第一部分》(The Intelligent Bitcoin Miner, Part I) 中，我们介绍了这两种策略，并评估了它们在不同市场周期中的表现。

做多比特币意味着矿工每天只卖出足够支付运营费用的比特币，并将其余收入保留在比特币中。

每日出清是指矿工立即将所有资产兑换成美元。

矿工的策略决定了他们的美元仓位和比特币仓位如何划拨。当使用看多比特币策略计算矿工的利润时，需要考虑未实现收益。未实现收益按比特币仓位*比特币价格计算。

基于这三个变量的组合，我们将矿工的世界分解为 11 种矿机类型、7 种电费成本层和 2 种策略，总共 154 种原型。

在初始化时，我们根据 Hashrate Index 和 General Mining Research 以及其他一些来源的数据，提供了市场上矿机的默认分层和价格数据。用户可以在模拟之前自定义：

价格数据：Hashrate Index, General Mining Research。算力百分比：基于各种来源的估算

电费分布和矿机分层是每个矿工矿机数量的输入。这代表了矿工作业的矿机数量。需要注意的是，在实践中，这两个分布并不像模型中假设的那样在统计上是独立的—例如，像 S9 这样的老矿机更有可能是由能够获得更便宜电力的矿工操作。

在模拟开始时，所有矿工的矿机数量算力的总和被缩放为大致等于当前网络算力水平，这个数值是从 *Coin Metrics** 中收集的。

为了跟踪矿工的表现，我们在矿工类别中加入了一个简单的账户余额和历史利润计算器。