最近，比特币网络上所谓的季节性挖矿波动引发了不少争议。
据说，随着每年8月至10月左右中国雨季的结束，廉价而丰富的水力发电便会枯竭，许多效率低下的新型矿场不得不关闭工厂，或搬迁到其他地方，以寻找更廉价、更容易获得的能源，这也造成了迁移或游牧矿场。
此外一些争论还表示该网络每年的哈希率和难度都有显著下降，而且与中国水力发电的季节性下降大致相当。今年秋天的情况似乎确实如此，因为很多人推测最近大约48Eh/s(占网络总哈希率的30%)的丢失正是由于这种现象。但是其他年份的数据也支持这一观点吗？
近日，比特币在区块高度655,200处的难度下调是其历史上最大的一次难度调整。ClarkMoody的仪表盘显示，基于上述网络哈希率的损失，区块难度下降了16%。
比特币区块生产率、难度调整和哈希率
比特币协议通过一系列精心设计的系统规则和指南，为某些可预测的结果进行了微调和优化，而这些规则和指南在创建之初就被制作成了免费且开源的软件。
NFT数据分析平台NFTGo完成400万美元bridge-round:金色财经报道，NFT数据分析平台NFTGo完成400万美元bridge-round，启明创投、Hash Global追加投资，新投资的机构包括500 Global和Skyland Ventures，Fosun Group联合创始人梁信军以个人名义参投。通过此次融资，NFTGo累计获得的投资超过1000万美元。
此前去年2月消息，NFTGo完成由启明创投领投的675万美金Pre-A轮融资。[2023/4/28 14:32:53]
比特币时间链是基于预先设定的一系列规则对交易进行验证、分组和下单的一系列区块。其中的一个规则是，区块以编程速度添加到链中，大约每10分钟添加一次，每小时添加6个区块，每天添加144个区块。
区块难易程度通常与矿工生成区块所需的计算工作量成正比。比特币创世区块的难度为1。昨天，区块难度为19,997,335,994,446。而在撰写本文时，难度则为16,787,779,609,932。这就意味着今天发现一个区块比发现第一个区块要困难16.7万亿倍。区块难度是一个无单位的比特币网络度量。
链上数据分析网站DefiLlama推出DEX聚合器:1月3日消息，链上数据分析网站DefiLlama将推出DEX聚合器，该产品仍处于测试阶段，可从8种不同的聚合器中获得最优惠的价格，包括1inch、Matcha、Paraswap、Cowswap等，具体报价和Gas成本由DefiLlama独立核实，并支持私有模式以防泄露IP，还包括Approval控制，支持22条区块链网络。[2023/1/3 22:22:18]
为了在矿工数量和哈希率不断变化的情况下保持10分钟的区块生产率，该协议会以编程的方式每2016个区块调整区块难度，或者大约每两周调整一次，而这通常被称为“比特币区块难度点”。
即使在网络哈希率波动很大的情况下，这种难度调整算法也能稳定地保持平均的区块生成速率。随着时间的推移，以及越来越多的矿工尝试在网络上碰运气，区块难度会自动上调，以弥补和稳定区块产量。
从上面的图表中可以看出，在哈希率下降之后，区块难度通常也会下降，反之亦然。平均而言，如果比特币区块的生成速度快过每10分钟一次(或更慢)，则意味着比特币的计算能力超出(或少于)了难度门槛所能承受的范围。随着更多或更少的矿工在区块链上挖矿，区块难度的目标数将被改变以补偿，并确保每十分钟创建一个区块。
以太坊数据分析平台Dune Analytics集成Polygon:Polygon官方宣布，以太坊数据分析平台Dune Analytics集成Polygon。文章中指出，在Polygon上启动Dune Analytics，将使任何人通过平台分析和展示数据，Dune Analytics可展示Polygon生态中数百个项目的数据。[2021/6/29 0:13:45]
虽然在线性图上我们可以清楚地看到难度的下降，但是在上面的对数图中，哈希率和难度的下降则并不明显。在比特币网络的历史上，区块难度通常呈上升趋势，难度降低的情况很少。这在一定程度上是由于挖矿设备的能效的提高所致。
在过去的十年中，只有几个月的时间里区块难度是低于其开始时期的。在比特币网络月度和年度平均哈希率的图表中，这种持续增长更为明显。比特币网络的哈希率没有一个月是同比下降的。
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季节性波动
动态 | 盛大币（STD）正式搭建终端数据分析平台:1月30日，盛大币STD正式宣布，已搭建了终端数据分析平台，供上链企业的资质审核、赋码管理等，并开发了消费者扫码查询端满足公众服务，同时还选取了部分产品进行区块链追溯试点。后续平台将扩充追溯平台体系，将政府机关、行业协会、第三方检测认证机构及相关产业链上下游企业囊括进来，提供产品质量安全溯源、区域品牌升级、供应链管理解决方案等一体化平台服务。[2020/1/30]
那么，既然我们已经确定了比特币哈希率，在足够长的时间框架内，是呈现出激增的，那么是否有有效理论能够说明季节性波动能够导致网络哈希率的重大变化？
从上面的图表可以看出，在2020年、2019年和2018年，平均网络哈希率在年末的时候都呈现了下降趋势。那么其他年份呢？
2013年秋季
2013年，比特币网络似乎没有出现向下的难度调整。这种积极的上升趋势可能是由于这段时间内推出了高效的ASIC矿机。
2014年秋季
声音 | 数据分析公司GlobalData：区块链技术正应用于全球食品供应链:领先的数据分析公司GlobalData表示，从咖啡、鱼到葡萄酒和橄榄油，数字分类账技术区块链正被应用于全球食品供应链，其方式有望惠及生产商、分销商、零售商和消费者。GlobalData的首席技术分析师Chris Drake表示，有几个特点使区块链技术适合管理供应链，其包括为供应链生产者、分销商、零售商和消费者提供平等透明的访问相同存储信息的能力；存储在区块链中的食品供应链信息可能包括特定产品的原产地或质量，以及运输和存储的方式。[2018/10/25]
2014年11月下旬期间，网络出现了一些难度的下调。然而，在这个季节的大部分时间里，难度似乎都是上升的。
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2015年秋季
2015年的情况与2013年类似，而且此时，也出现了更多更好的ASIC矿机。
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2016年秋季
2016年在10月份前后出现了小幅的难度调整。同时，网络哈希率和难易度的增长速度在相同的时间框架内减缓，但是数值仍是上涨的。
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2017秋季
2017年的情况与2016年类似：网络哈希率增长停滞，难度则会有几次下调。这一点尤其值得注意，因为比特币价格在这段时间内大幅上涨。但是，这些波动可能不是由矿工的迁移造成的。在2017年同样的季节性时间框架内，一些主要的矿工正在分叉网络，并通过操纵哈希率来寻找其他途径。
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2018秋季
2018年秋季可能是最明显的季节性趋势，网络的难度和哈希率都在迅速下降。值得注意的是，在这段时间内，比特币价格也从历史高点下跌。很大一部分的网络，几乎一半吧，都出现了季节性脱机现象。然而，由于难度调整算法的特性，点对点网络仍在继续发展。
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2019秋季
2019年秋季的降幅没有2018年那么大，但确实出现了一些重大的难度下调及哈希率的下降。此外，在同一时间段内网络哈希算力的增长也出现了类似的阻碍。
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2020秋季
挖矿的集中化是对比特币的普遍批评，而许多中国ASIC矿机投资公司季节性关闭的说法似乎也适用于2020年秋季。还有什么地方的人们可以在拥有48Eh/s哈希率的同时享受丰富而廉价的能源呢？毕竟，这相当于AntminerS9ASIC的300万挖矿单位。
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那么，在10月和11月这段时间内，此次的难度下调排在第几位呢？
通过链上数据，可以看到2011年的难度下调最大，且月度下降幅度更大，出现了几次不同的难度调整。而2020年11月的难度下调是近年来我们看到的最大降幅，原因是中国水力发电企业的明显季节性波动。而2012年到2015年，这几个月之间的难度并没有下调。
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那么这些季节性难度和哈希率的波动是如何堆叠到整个比特币网络区块历史上的呢？下列直方图或许为我们提供了一些启示：
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比特币挖矿的死亡螺旋？
当比特币的网络哈希率或价格下降时，总会有很多人猜测可能出现了俗称的“挖矿死亡螺旋”。他们声称，如果价格跌到足够低的水平，矿工们就会决定关闭网络，这样网络的哈希率就会损失相当大的百分比，而这也将迫使一些矿工平仓盈利，拉低市场价格，并进一步推动这种恶性反馈循环，直到死亡螺旋出现。而对于像比特币这样的网络来说，这将导致矿工罢工，区块停止开采，时间链停止发展，整个比特币将会失败。
然而，像狗狗币($DOGE)这样的例子仍然在制造区块，所以这种悲观的理论可能并不适用于这些类型的分布式系统。有许多热衷者及其他“最后的矿工”将维护这些系统中，不止为了维护它们，也是为了维护信仰。
所以，让我们想象一下，如果50%的矿工恰好在难度调整区块停止并关闭了挖矿，那么将会发生什么呢？
那么要找到2016个区块，余下的一半矿工将需要花费大约两倍的时间。也就是大约四个星期，或一个月，以达到下一个难度调整点。这对网络会有什么影响呢？
在这种情况下，mempool将开始建立，而交易将被延迟，费用也会增加，因为人们会抬价新的，甚至更稀缺的区块空间。这实际上正是我们在最近哈希率下降后的几天内所看到的情况。
然而，比特币网络最终调整了难度，就像过去每次出现第2016个区块那样。这种难度调整算法是对比特币网络面临的几个不同挑战的一种非常有效的解决方案，也正是因为有了这些类型的解决方案，这一自我调节系统将继续向前发展。
原文作者：TYLERBAIN
原文链接：
https://bitcoinmagazine.com/articles/how-do-seasonal-fluctuations-really-affect-bitcoin-minin
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