前言
数字货币的价格影响因素复杂。本文尝试寻找POW型Token的矿工行为，算力，价格之间的关系。本文选择的样本是BTC、LTC、ETH、DASH、ZEC、XMR、BTM。本文同时提出了一个新的概念用来协助分析价格的影响因素：矿工疯狂指数 。
TokenGazer观点
Token价格影响矿工行为，矿工行为影响全网算力变化，算力变化又影响到矿工收益，这一系列连锁变化最终可能传递到市场影响市场情绪，又反过来影响到价格。
1、对于大部分POW机制的Token，Token价格上涨促使矿工增加算力，价格下降促使矿工减少算力，但是算力曲线相对价格曲线具有一定的滞后性，整体而言，算力与价格之间保持较高的相关度。
2、POW型Token的矿工疯狂指数与市值占比曲线的顶点之间有一定的相互提示关系。但不同项目的提示强度有所区别。通常疯狂指数绝对值越大，提示市值占比反转的可能性越强。
3、在BTC市值占比上涨阶段，矿工疯狂指数出现较大的正值说明矿工群体性显示出对固定资产（矿机）的盲目投资；矿工疯狂指数出现较大的负值说明矿工群体性认为市值占比即将下降。在BTC市值占比下降阶段，矿工疯狂指数出现较大的正值说明矿工群体性显示出对固定资产（矿机）的盲目逃离；矿工疯狂指数出现较大的负值说明矿工群体性认为市值占比即将上升。
4、当前LTC、ETH、XMR的矿工疯狂指数已经出现较高正值，说明矿工已经出现对固定资产（矿机）的盲目逃离，有可能造成短期算力过冷进而促使市值占比反转向上，应该引起警觉。
1 算力与价格关系
图片来源：TokenGazer研究组
图中的关机价格，是根据彼时新型主流挖矿设备的出现时间计算的，代表了及时更新挖矿设备的矿场的平均关机价格。由于采货周期及矿场资金能力的影响，普通矿场的挖矿设备可能不会立即更新，因此实际关机价格（成本线）要高于图中数值。从图中可以看出，对BTC而言，当价格持续上涨时，算力跟随快速上涨；当价格持续下跌时，算力上涨速度下降，甚至出现算力下降。总体而言，算力与价格之间保持较高的相关度。
表1 几种典型POW型代币的算力/价格相关性数据
从表中可以看出，大部分老牌Token的算力与价格呈现较高的正相关性，ZEC表现特殊的原因是，ZEC挖矿成本较低相对于关机成本较低，因此算力无视价格变化不断保持增长，表现为算力与价格几乎完全不相关。2016年之后POW机制项目主网上线的极少，仅BTM有半年左右的历史数据，该数据难以反映长期相关性。
因此，对于大部分POW机制的Token，Token价格上涨促使矿工增加算力，价格下降促使矿工减少算力，算力与价格之间保持较高的相关度，但是算力曲线相对价格曲线具有一定的滞后性。
2 前提和假设
2.1 选择“市值占比”代替“价格”
本文选择“市值占比”这个参数代替“价格”进行分析，原因是：①过滤市场上其他Token价格大幅变化的相互影响；②Token价格波动非常剧烈，价格曲线在图表中需要使用对数坐标才具有可读性，而采用对数坐标时价格的大幅变动在图面上反映出来的波动很小，不利于分析。因此本文采用“市值占比”代替“价格”进行分析。
2.2 算力/市值占比的滑动相关性
本文中出现的90天算力/市值占比的滑动相关性（本文简称为“矿工疯狂指数”、“疯狂指数”或“90天矿工疯狂指数”，使用其他周期时类似）是指计算日之前90天（含计算日当天）的算力与市值占比的相关性的平均值，因此，当矿工疯狂指数达到峰值时，说明算力与市值占比的高度正相关性实际上已经持续了一段时间；当矿工疯狂指数达到谷底时，说明算力与市值占比的高度负相关性实际上已经持续了一段时间。
2.3 投资者行为假设
市场的投资者存在非理性，容易出现集体盲目，当所有人都做多或做空时，往往预示着拐点到来；当所有人都预期市场即将反转时，最终加速了市场反转。TokenGazer将这种现象引用到挖矿市场，例如，当大部分矿工都持续看好未来挖矿收益并以此投入算力时，意味着市场即将反转，这种反转的外在表现不一定是挖矿亏损，而是该币种的市值占比下降，相对于整个市场而言挖矿收益下降；当大部分矿工都预期市场即将反转并据此提前增加或减少算力时，最终导致市场加速反转。
2.4 矿工疯狂指数
为了更好的解释市场的盲目现象，本文定义一个概念：矿工疯狂指数。矿工疯狂指数，用来衡量矿工因受到Token价格持续刺激而出现集体盲目行为的程度。正值表示出现类似于“追涨”或“杀跌”的情绪，负值表示出现类似于“抄底”或“摸顶”的情绪。在本文中，矿工疯狂指数就是指算力/价格的滑动相关度。
3 典型Token分析
3.1 BTC详解
图片来源：TokenGazer研究组
可以看出，BTC的市值占比曲线与90天矿工疯狂指数曲线的某些关键点之间存在一定的相互提示关系。矿工疯狂指数的绝对值越大，这种提示关系越明显。下表总结了在关键点时，市值占比顶点与矿工疯狂指数曲线顶点出现的时间差。
表2 BTC关键时间点分析
通过表格可以发现，当矿工疯狂指数曲线出现较大的峰值后（接近1），往往很快开始出现市值占比的大幅下降，下降周期往往在半年以上。当矿工疯狂指数曲线出现较小的谷底后（接近-1），意味着出现市值占比将出现大幅上涨，或者已经进入上涨周期。由于上涨周期往往在半年以上，而市值顶点与矿工疯狂指数曲线顶点的时间差不超过1个月，因此谷底点的提示作用不受影响。
表3 矿工疯狂指数曲线正值顶点与负值顶点的情况分类
对于矿工疯狂指数曲线出现较大的峰值点的情况（接近1），有两种情况，一种是市值占比和算力已经同时上升了一段时间，而且大量矿工同时认为市值占比的上升趋势将会持续，从而同时盲目投入新算力，导致市场算力短期过热，最终表现为市值占比反转。另一种是市值占比和算力已经同时下降了一段时间，而且大量矿工同时认为市值占比的下降趋势将会持续，从而同时盲目减少算力投入，导致市场算力短期过冷，最终表现为市值占比反转。从图上看，矿工疯狂指数取90天周期且位于正值时，在疯狂指数接近1时的顶点，通常发生第一种情况；在指数指较小时的顶点，通常发生第二种情况。
对于矿工疯狂指数曲线出现较小的谷底点的情况（接近-1），有两种情况，一种是市值占比在下降而算力在上升的情况已经持续了一段时间，但大量矿工同时认为市值占比的下降趋势不会持续，从而提前部署了算力，最终算力的变化传导到市场，导致市值占比反转。另一种是市值占比在上升而算力在下降的情况已经持续了一段时间，但大量矿工同时认为市值占比的上升趋势不会持续，从而提前撤销了算力，最终算力的变化传导到市场，导致市值占比反转。从图上看，矿工疯狂指数取90天周期且位于负值时，在疯狂指数接近-1时的顶点，通常发生第一种情况。
总结：当90天矿工疯狂指数高于0.6或低于-0.6时，应当进入警觉期，市值占比进入剧烈变化区间，市值占比反转可能性较大。矿工疯狂指数绝对值越大，顶点的提示效应越明显。当前BTC矿工疯狂指数为-0.36。
3.2 引申到其他Token
图片来源：TokenGazer研究组
基本情况与BTC类似，当LTC的90天矿工疯狂指数高于0.6或低于-0.7时，应当进入警觉期，市值占比进入剧烈变化区间，市值占比反转可能性较大。矿工疯狂指数绝对值越大，顶点的提示效应越明显。当前LTC矿工疯狂指数为0.7。基本情况与BTC类似，当ETH的60天矿工疯狂指数高于0.7或低于-0.7时，应当进入警觉期，市值占比进入剧烈变化区间，市值占比反转可能性较大。矿工疯狂指数绝对值越大，顶点的提示效应越明显。当前ETH矿工疯狂指数为0.84。
图片来源：TokenGazer研究组
基本情况与BTC类似，当DASH的90天矿工疯狂指数高于0.6或低于-0.7时，应当进入警觉期，市值占比进入剧烈变化区间，市值占比反转可能性较大。矿工疯狂指数绝对值越大，顶点的提示效应越明显。当前DASH矿工疯狂指数为-0.069。
图片来源：TokenGazer研究组
基本情况与BTC类似，当ZEC的60天矿工疯狂指数高于0.7或低于-0.7时，应当进入警觉期，市值占比进入剧烈变化区间，市值占比反转可能性较大。矿工疯狂指数绝对值越大，顶点的提示效应越明显。当前ZEC矿工疯狂指数为0.17。
图片来源：TokenGazer研究组
基本情况与BTC类似，当XMR的60天矿工疯狂指数高于0.8或低于-0.5时，应当进入警觉期，市值占比进入剧烈变化区间，市值占比反转可能性较大。矿工疯狂指数绝对值越大，顶点的提示效应越明显。当前XMR矿工疯狂指数为0.73。
图片来源：TokenGazer研究组
BTM主网于4月份上线，由于上线时间不久，数据较少，顶点的提示效应暂不明显。
4 综述
对于有充分历史数据的POW机制Token，通过以上分析可以得出猜想，Token价格影响矿工行为，矿工行为影响全网算力变化，算力变化又影响到矿工收益，这一系列连锁变化最终可能传递到市场影响市场情绪，又反过来影响到价格。
1、对于大部分POW机制的Token，Token价格上涨促使矿工增加算力，价格下降促使矿工减少算力，但是算力曲线相对价格曲线具有一定的滞后性，整体而言，算力与价格之间保持较高的相关度。
2、POW型Token的矿工疯狂指数与市值占比曲线的顶点之间有一定的相互提示关系。但不同项目的提示强度有所区别。通常疯狂指数绝对值越大，提示市值占比反转的可能性越强。
3、在BTC市值占比上涨阶段，矿工疯狂指数出现较大的正值说明矿工群体性显示出对固定资产（矿机）的盲目投资；矿工疯狂指数出现较大的负值说明矿工群体性认为市值占比即将下降。在BTC市值占比下降阶段，矿工疯狂指数出现较大的正值说明矿工群体性显示出对固定资产（矿机）的盲目逃离；矿工疯狂指数出现较大的负值说明矿工群体性认为市值占比即将上升。
4、当前LTC、ETH、XMR的矿工疯狂指数已经出现较高正值，说明矿工已经出现对固定资产（矿机）的盲目逃离，有可能造成短期算力过冷进而促使市值占比反转向上，应该引起警觉。
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