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费用比率倍数计算、历史与相关性

FRM可以在各种时间范围内计算。或许最显而易见的途径就是从将矿工每天的收入(交易费+区块奖励)除以同一天的交易费收入。

费用比率倍数计算、历史与相关性

FRM可以在各种时间范围内计算。或许最显而易见的途径就是从将矿工每天的收入(交易费+区块奖励)除以同一天的交易费收入。

费用比率倍数计算、历史与相关性

上图所示即为在1年内比特币按照“每日”计算的FRM.

然而,尽管此方法可以看出BTC的FRM随时间变化的趋势,每日交易费收入的波动性却使得图表变得“嘈杂”。

使用“每日”计算法计算FRM会产生类似以太坊的“嘈杂”结果:

费用比率倍数计算、历史与相关性

交易费用收入可以在2日的时间范围、4年的时间范围、以及它们之中任何时间取平均值。

此处,采用30天的EMA作为交易费收入。每日产生的代币(即大笔奖励),由于每四年的发行率接近恒定,因此无需计算EMA.

历史FRM

费用比率倍数计算、历史与相关性

上图为过去两年中BTC的FRM.

费用比率倍数计算、历史与相关性

此图为同期的ETH的FRM.

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此图是BTC、ETH、LTC、ZEC、DCR和BCH的FRM.

从以上图表可得:

1.ZEC、DCR和BCH的FRM均高于1000x:

这意味着为了不加上区块奖励补贴的达到当前的安全预算水平,每个链的交易费收入必须达到1000x+.

2.BTC的FRM正在上升:

两年前,BTC的FRM为26,2017年11月低至2。之后,FRM增长了40x,达到80至90的范围。

3.ETH的FRM正在下降:

2016年9月,ETH的FRM为891x. 如今它的FRM为43x,最低。

FRM与价格之间的相关性

FRM与价格之间的关系是什么样的?相关性又如何?

此处,将使用BTC价格作为市场价格的代理。

FRM与价格(对数):

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预期相关性:

我们自然希望大幅价格变动与FRM之间有着很强的逆相关性:

双向价格走势强劲通常伴随着交易量激增——交易量增加表明更多人将资产转移到交易所——更多人与加密资产进行交易意味着更高的交易费收入——较高的交易费收入意味着较低的FRM.

期望的相关性:

我们自然希望P和FRM之间的相关性为0.

在理想情况下,有上限的供应资产的FRM,将会随着时间的流逝而持续下降,最终趋近于1的水平,此时,交易费收入占矿工总收入的100%.

实际的相关性:

实际的相关性比期望的相关性更接近预期的相关性。

2017年11月到2018年1月的ATH期间,每项资产的FRM都触底反弹。

与前一年同期相比,ETH是唯一拥有较低FRM的资产。尽管ETH价格下跌了50美元,即18%. 与此同时,尽管价格上涨了47%,但是BTC的FRM涨幅是年初以来的7倍。

这意味着:

1.当前,市场对FRM的度量没有给予足够的重视。

2.BTC的价格升值并未促进使用。

3.ETH的价格贬值不会成为使用障碍。

在评估区块链极其本机数字资产的长期价值主张时,必须首先考虑其对攻击的抵抗能力。如果确保51%的哈希算力(或PoS)并不是太昂贵,那么区块链的数字资产就不值一文。如果具有通货紧缩性货币政策的区块链在未来几年内不会大幅增加交易费收入,那么它们注定会消失。

(文中时间与数据为2018年及之前数据,仅供进一步对链安全性探索的参考。)

(文章内容节选编译自Mtteo Leibowitz的Introducing:Fee Ratio Multiple,原版版权归原作者,编译版归量化踢马河。)

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踢马河:RaTiO Fintech合伙人,曾任某券商自营操盘手,十余年海外对冲基金和国内大型投资机构基金经理,资深交易建模专家,币圈大咖。

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编译者/作者:量化踢马河

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