[论文解读] Diversification Across Mining Pools: Optimal Mining Strategies under PoW

Panagiotis Chatzigiannis, Foteini Baldimtsi+2 more|arXiv (Cornell University)|May 12, 2019

Blockchain Technology Applications and Security被引用 6

一句话总结

本文提出了一种效用最大化框架，使风险规避型矿工能够基于投资组合方法（受现代投资组合理论启发），在多个挖矿池和加密货币之间最优分配其计算算力。关键结果表明，与被动的单池挖矿相比，使用该工具主动分散挖矿的矿工，其夏普比率提高了260%。

ABSTRACT

Mining is a central operation of all proof-of-work (PoW) based cryptocurrencies. The vast majority of miners today participate in "mining pools" instead of "solo mining" in order to lower risk and achieve a more steady income. However, this rise of participation in mining pools negatively affects the decentralization levels of most cryptocurrencies. In this work, we look into mining pools from the point of view of a miner: We present an analytical model and implement a computational tool that allows miners to optimally distribute their computational power over multiple pools and PoW cryptocurrencies (i.e. build a mining portfolio), taking into account their risk aversion levels. Our tool allows miners to maximize their risk-adjusted earnings by diversifying across multiple mining pools which enhances PoW decentralization. Finally, we run an experiment in Bitcoin historical data and demonstrate that a miner diversifying over multiple pools, as instructed by our model/tool, receives a higher overall Sharpe ratio (i.e. average excess reward over its standard deviation/volatility).

研究动机与目标

• 通过激励矿工在多个挖矿池之间分散挖矿，缓解因主导挖矿池导致的PoW区块链中心化风险。
• 为矿工提供一种决策框架，基于风险规避程度和挖矿池特性，最优分配其哈希算力。
• 将模型扩展至支持使用相同或不同PoW算法的多种加密货币之间的多样化挖矿。
• 开发并验证一种实用的计算工具，利用真实历史数据自动实现最优哈希算力分配。
• 实证证明，主动多样化挖矿显著提升了挖矿收益的夏普比率，相比被动的单池挖矿。

提出的方法

• 将算力分配问题建模为受约束的效用最大化任务，同时考虑矿工的风险规避程度和各挖矿池的特定参数。
• 将马科维茨现代投资组合理论适配至挖矿池，将每个挖矿池视为具有预期收益和波动率（奖励方差）的资产。
• 使用COBYLA算法实现基于Python的优化工具，以解决实时或事后算力分配的受约束优化问题。
• 建模三种变体：单加密货币在多个挖矿池间的多样化、使用相同PoW算法的多加密货币多样化，以及使用不同PoW算法的多加密货币多样化。
• 将关键挖矿池参数（如算力、费用结构和奖励分配机制）整合至效用函数中。
• 使用为期4个月的比特币历史数据验证模型，比较被动单池挖矿与主动动态多样化分配的表现。

实验结果

研究问题

• RQ1 矿工如何在多个挖矿池之间最优分配其计算算力，以在不同风险规避水平下最大化风险调整后收益？
• RQ2 与被动单池挖矿相比，跨多个挖矿池的多样化对挖矿收益夏普比率有何影响？
• RQ3 在相同PoW算法下引入多种加密货币，如何影响最优挖矿投资组合配置及风险调整后表现？
• RQ4 不同的多样化频率和可用挖矿池数量如何影响最优分配策略的性能？
• RQ5 基于效用最大化的计算工具在提升挖矿盈利能力的同时，能在多大程度上促进PoW区块链的去中心化？

主要发现

• 与被动地在单一大型挖矿池中挖矿相比，使用该工具每3天在三个比特币挖矿池间主动分散挖矿的矿工，其挖矿收益的夏普比率提高了260%。
• 具有中等至高风险规避程度的矿工最受益于将更多算力分配给大型、低费用挖矿池，同时仍包含较小或低费用挖矿池以提升风险调整后收益。
• 多样化间隔短于一周可略微提升性能，但间隔超过一个月则会降低效果，趋近于被动挖矿行为。
• 在考虑池集合中增加更多挖矿池可提升夏普比率，表明理性矿工应尽可能考虑所有可行的挖矿池。
• 引入历史表现较差的挖矿池（如‘运气不佳’的池）不会提升夏普比率，证实了模型对实际挖矿池表现的敏感性。
• 该模型扩展至使用相同PoW算法的多种加密货币是可行的，且在具备区块奖励和难度数据的前提下，预计可实现类似的性能提升。