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前言

數(shù)字貨幣的價格影響因素復(fù)雜。本文嘗試尋找POW型Token的礦工行為，算力，價格之間的關(guān)系。本文選擇的樣本是BTC、LTC、ETH、DASH、ZEC、XMR、BTM。本文同時提出了一個新的概念用來協(xié)助分析價格的影響因素：礦工瘋狂指數(shù) 。

TokenGazer觀點

Token價格影響礦工行為，礦工行為影響全網(wǎng)算力變化，算力變化又影響到礦工收益，這一系列連鎖變化最終可能傳遞到市場影響市場情緒，又反過來影響到價格。

1、對于大部分POW機(jī)制的Token，Token價格上漲促使礦工增加算力，價格下降促使礦工減少算力，但是算力曲線相對價格曲線具有一定的滯后性，整體而言，算力與價格之間保持較高的相關(guān)度。

2、POW型Token的礦工瘋狂指數(shù)與市值占比曲線的頂點之間有一定的相互提示關(guān)系。但不同項目的提示強(qiáng)度有所區(qū)別。通常瘋狂指數(shù)絕對值越大，提示市值占比反轉(zhuǎn)的可能性越強(qiáng)。

3、在BTC市值占比上漲階段，礦工瘋狂指數(shù)出現(xiàn)較大的正值說明礦工群體性顯示出對固定資產(chǎn)（礦機(jī)）的盲目投資；礦工瘋狂指數(shù)出現(xiàn)較大的負(fù)值說明礦工群體性認(rèn)為市值占比即將下降。在BTC市值占比下降階段，礦工瘋狂指數(shù)出現(xiàn)較大的正值說明礦工群體性顯示出對固定資產(chǎn)（礦機(jī)）的盲目逃離；礦工瘋狂指數(shù)出現(xiàn)較大的負(fù)值說明礦工群體性認(rèn)為市值占比即將上升。

4、當(dāng)前LTC、ETH、XMR的礦工瘋狂指數(shù)已經(jīng)出現(xiàn)較高正值，說明礦工已經(jīng)出現(xiàn)對固定資產(chǎn)（礦機(jī)）的盲目逃離，有可能造成短期算力過冷進(jìn)而促使市值占比反轉(zhuǎn)向上，應(yīng)該引起警覺。

1 算力與價格關(guān)系

圖片來源：TokenGazer研究組

圖中的關(guān)機(jī)價格，是根據(jù)彼時新型主流挖礦設(shè)備的出現(xiàn)時間計算的，代表了及時更新挖礦設(shè)備的礦場的平均關(guān)機(jī)價格。由于采貨周期及礦場資金能力的影響，普通礦場的挖礦設(shè)備可能不會立即更新，因此實際關(guān)機(jī)價格（成本線）要高于圖中數(shù)值。從圖中可以看出，對BTC而言，當(dāng)價格持續(xù)上漲時，算力跟隨快速上漲；當(dāng)價格持續(xù)下跌時，算力上漲速度下降，甚至出現(xiàn)算力下降。總體而言，算力與價格之間保持較高的相關(guān)度。

表1 幾種典型POW型代幣的算力/價格相關(guān)性數(shù)據(jù)

從表中可以看出，大部分老牌Token的算力與價格呈現(xiàn)較高的正相關(guān)性，ZEC表現(xiàn)特殊的原因是，ZEC挖礦成本較低相對于關(guān)機(jī)成本較低，因此算力無視價格變化不斷保持增長，表現(xiàn)為算力與價格幾乎完全不相關(guān)。2016年之后POW機(jī)制項目主網(wǎng)上線的極少，僅BTM有半年左右的歷史數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)難以反映長期相關(guān)性。

因此，對于大部分POW機(jī)制的Token，Token價格上漲促使礦工增加算力，價格下降促使礦工減少算力，算力與價格之間保持較高的相關(guān)度，但是算力曲線相對價格曲線具有一定的滯后性。

2 前提和假設(shè)

2.1 選擇“市值占比”代替“價格”

本文選擇“市值占比”這個參數(shù)代替“價格”進(jìn)行分析，原因是：①過濾市場上其他Token價格大幅變化的相互影響；②Token價格波動非常劇烈，價格曲線在圖表中需要使用對數(shù)坐標(biāo)才具有可讀性，而采用對數(shù)坐標(biāo)時價格的大幅變動在圖面上反映出來的波動很小，不利于分析。因此本文采用“市值占比”代替“價格”進(jìn)行分析。

2.2 算力/市值占比的滑動相關(guān)性

本文中出現(xiàn)的90天算力/市值占比的滑動相關(guān)性（本文簡稱為“礦工瘋狂指數(shù)”、“瘋狂指數(shù)”或“90天礦工瘋狂指數(shù)”，使用其他周期時類似）是指計算日之前90天（含計算日當(dāng)天）的算力與市值占比的相關(guān)性的平均值，因此，當(dāng)?shù)V工瘋狂指數(shù)達(dá)到峰值時，說明算力與市值占比的高度正相關(guān)性實際上已經(jīng)持續(xù)了一段時間；當(dāng)?shù)V工瘋狂指數(shù)達(dá)到谷底時，說明算力與市值占比的高度負(fù)相關(guān)性實際上已經(jīng)持續(xù)了一段時間。

2.3 投資者行為假設(shè)

市場的投資者存在非理性，容易出現(xiàn)集體盲目，當(dāng)所有人都做多或做空時，往往預(yù)示著拐點到來；當(dāng)所有人都預(yù)期市場即將反轉(zhuǎn)時，最終加速了市場反轉(zhuǎn)。TokenGazer將這種現(xiàn)象引用到挖礦市場，例如，當(dāng)大部分礦工都持續(xù)看好未來挖礦收益并以此投入算力時，意味著市場即將反轉(zhuǎn)，這種反轉(zhuǎn)的外在表現(xiàn)不一定是挖礦虧損，而是該幣種的市值占比下降，相對于整個市場而言挖礦收益下降；當(dāng)大部分礦工都預(yù)期市場即將反轉(zhuǎn)并據(jù)此提前增加或減少算力時，最終導(dǎo)致市場加速反轉(zhuǎn)。

2.4 礦工瘋狂指數(shù)

為了更好的解釋市場的盲目現(xiàn)象，本文定義一個概念：礦工瘋狂指數(shù)。礦工瘋狂指數(shù)，用來衡量礦工因受到Token價格持續(xù)刺激而出現(xiàn)集體盲目行為的程度。正值表示出現(xiàn)類似于“追漲”或“殺跌”的情緒，負(fù)值表示出現(xiàn)類似于“抄底”或“摸頂”的情緒。在本文中，礦工瘋狂指數(shù)就是指算力/價格的滑動相關(guān)度。

3 典型Token分析

3.1 BTC詳解

圖片來源：TokenGazer研究組

可以看出，BTC的市值占比曲線與90天礦工瘋狂指數(shù)曲線的某些關(guān)鍵點之間存在一定的相互提示關(guān)系。礦工瘋狂指數(shù)的絕對值越大，這種提示關(guān)系越明顯。下表總結(jié)了在關(guān)鍵點時，市值占比頂點與礦工瘋狂指數(shù)曲線頂點出現(xiàn)的時間差。

表2 BTC關(guān)鍵時間點分析

通過表格可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)V工瘋狂指數(shù)曲線出現(xiàn)較大的峰值后（接近1），往往很快開始出現(xiàn)市值占比的大幅下降，下降周期往往在半年以上。當(dāng)?shù)V工瘋狂指數(shù)曲線出現(xiàn)較小的谷底后（接近-1），意味著出現(xiàn)市值占比將出現(xiàn)大幅上漲，或者已經(jīng)進(jìn)入上漲周期。由于上漲周期往往在半年以上，而市值頂點與礦工瘋狂指數(shù)曲線頂點的時間差不超過1個月，因此谷底點的提示作用不受影響。

表3 礦工瘋狂指數(shù)曲線正值頂點與負(fù)值頂點的情況分類

對于礦工瘋狂指數(shù)曲線出現(xiàn)較大的峰值點的情況（接近1），有兩種情況，一種是市值占比和算力已經(jīng)同時上升了一段時間，而且大量礦工同時認(rèn)為市值占比的上升趨勢將會持續(xù)，從而同時盲目投入新算力，導(dǎo)致市場算力短期過熱，最終表現(xiàn)為市值占比反轉(zhuǎn)。另一種是市值占比和算力已經(jīng)同時下降了一段時間，而且大量礦工同時認(rèn)為市值占比的下降趨勢將會持續(xù)，從而同時盲目減少算力投入，導(dǎo)致市場算力短期過冷，最終表現(xiàn)為市值占比反轉(zhuǎn)。從圖上看，礦工瘋狂指數(shù)取90天周期且位于正值時，在瘋狂指數(shù)接近1時的頂點，通常發(fā)生第一種情況；在指數(shù)指較小時的頂點，通常發(fā)生第二種情況。

對于礦工瘋狂指數(shù)曲線出現(xiàn)較小的谷底點的情況（接近-1），有兩種情況，一種是市值占比在下降而算力在上升的情況已經(jīng)持續(xù)了一段時間，但大量礦工同時認(rèn)為市值占比的下降趨勢不會持續(xù)，從而提前部署了算力，最終算力的變化傳導(dǎo)到市場，導(dǎo)致市值占比反轉(zhuǎn)。另一種是市值占比在上升而算力在下降的情況已經(jīng)持續(xù)了一段時間，但大量礦工同時認(rèn)為市值占比的上升趨勢不會持續(xù)，從而提前撤銷了算力，最終算力的變化傳導(dǎo)到市場，導(dǎo)致市值占比反轉(zhuǎn)。從圖上看，礦工瘋狂指數(shù)取90天周期且位于負(fù)值時，在瘋狂指數(shù)接近-1時的頂點，通常發(fā)生第一種情況。

總結(jié)：當(dāng)90天礦工瘋狂指數(shù)高于0.6或低于-0.6時，應(yīng)當(dāng)進(jìn)入警覺期，市值占比進(jìn)入劇烈變化區(qū)間，市值占比反轉(zhuǎn)可能性較大。礦工瘋狂指數(shù)絕對值越大，頂點的提示效應(yīng)越明顯。當(dāng)前BTC礦工瘋狂指數(shù)為-0.36。

3.2 引申到其他Token

圖片來源：TokenGazer研究組

基本情況與BTC類似，當(dāng)LTC的90天礦工瘋狂指數(shù)高于0.6或低于-0.7時，應(yīng)當(dāng)進(jìn)入警覺期，市值占比進(jìn)入劇烈變化區(qū)間，市值占比反轉(zhuǎn)可能性較大。礦工瘋狂指數(shù)絕對值越大，頂點的提示效應(yīng)越明顯。當(dāng)前LTC礦工瘋狂指數(shù)為0.7?；厩闆r與BTC類似，當(dāng)ETH的60天礦工瘋狂指數(shù)高于0.7或低于-0.7時，應(yīng)當(dāng)進(jìn)入警覺期，市值占比進(jìn)入劇烈變化區(qū)間，市值占比反轉(zhuǎn)可能性較大。礦工瘋狂指數(shù)絕對值越大，頂點的提示效應(yīng)越明顯。當(dāng)前ETH礦工瘋狂指數(shù)為0.84。

圖片來源：TokenGazer研究組

基本情況與BTC類似，當(dāng)DASH的90天礦工瘋狂指數(shù)高于0.6或低于-0.7時，應(yīng)當(dāng)進(jìn)入警覺期，市值占比進(jìn)入劇烈變化區(qū)間，市值占比反轉(zhuǎn)可能性較大。礦工瘋狂指數(shù)絕對值越大，頂點的提示效應(yīng)越明顯。當(dāng)前DASH礦工瘋狂指數(shù)為-0.069。

圖片來源：TokenGazer研究組

基本情況與BTC類似，當(dāng)ZEC的60天礦工瘋狂指數(shù)高于0.7或低于-0.7時，應(yīng)當(dāng)進(jìn)入警覺期，市值占比進(jìn)入劇烈變化區(qū)間，市值占比反轉(zhuǎn)可能性較大。礦工瘋狂指數(shù)絕對值越大，頂點的提示效應(yīng)越明顯。當(dāng)前ZEC礦工瘋狂指數(shù)為0.17。

圖片來源：TokenGazer研究組

基本情況與BTC類似，當(dāng)XMR的60天礦工瘋狂指數(shù)高于0.8或低于-0.5時，應(yīng)當(dāng)進(jìn)入警覺期，市值占比進(jìn)入劇烈變化區(qū)間，市值占比反轉(zhuǎn)可能性較大。礦工瘋狂指數(shù)絕對值越大，頂點的提示效應(yīng)越明顯。當(dāng)前XMR礦工瘋狂指數(shù)為0.73。

圖片來源：TokenGazer研究組

BTM主網(wǎng)于4月份上線，由于上線時間不久，數(shù)據(jù)較少，頂點的提示效應(yīng)暫不明顯。

4 綜述

對于有充分歷史數(shù)據(jù)的POW機(jī)制Token，通過以上分析可以得出猜想，Token價格影響礦工行為，礦工行為影響全網(wǎng)算力變化，算力變化又影響到礦工收益，這一系列連鎖變化最終可能傳遞到市場影響市場情緒，又反過來影響到價格。

1、對于大部分POW機(jī)制的Token，Token價格上漲促使礦工增加算力，價格下降促使礦工減少算力，但是算力曲線相對價格曲線具有一定的滯后性，整體而言，算力與價格之間保持較高的相關(guān)度。

2、POW型Token的礦工瘋狂指數(shù)與市值占比曲線的頂點之間有一定的相互提示關(guān)系。但不同項目的提示強(qiáng)度有所區(qū)別。通常瘋狂指數(shù)絕對值越大，提示市值占比反轉(zhuǎn)的可能性越強(qiáng)。

3、在BTC市值占比上漲階段，礦工瘋狂指數(shù)出現(xiàn)較大的正值說明礦工群體性顯示出對固定資產(chǎn)（礦機(jī)）的盲目投資；礦工瘋狂指數(shù)出現(xiàn)較大的負(fù)值說明礦工群體性認(rèn)為市值占比即將下降。在BTC市值占比下降階段，礦工瘋狂指數(shù)出現(xiàn)較大的正值說明礦工群體性顯示出對固定資產(chǎn)（礦機(jī)）的盲目逃離；礦工瘋狂指數(shù)出現(xiàn)較大的負(fù)值說明礦工群體性認(rèn)為市值占比即將上升。

4、當(dāng)前LTC、ETH、XMR的礦工瘋狂指數(shù)已經(jīng)出現(xiàn)較高正值，說明礦工已經(jīng)出現(xiàn)對固定資產(chǎn)（礦機(jī)）的盲目逃離，有可能造成短期算力過冷進(jìn)而促使市值占比反轉(zhuǎn)向上，應(yīng)該引起警覺。

免責(zé)聲明

本報告基于已公開的數(shù)據(jù)或資料撰寫。

報告中的觀點、數(shù)據(jù)、圖表等信息僅供參考。

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