मैंने खनन लाभप्रदता मॉडल बनाने में 47 घंटे बिताए। यहाँ वह है जो मुझे मिला।

मैंने इसे बनाने में 47 घंटे बिताए खनन लाभप्रदता मॉडल. यहाँ वह है जो मुझे मिला।

स्प्रेडशीट झूठ नहीं बोलती. लेकिन इससे मेरी शादी लगभग बर्बाद हो गई।

इसकी शुरुआत एक साधारण रात्रिभोज प्रश्न से हुई।
"तो उन खनन मशीनों पर वास्तविक आरओआई क्या है जिनके बारे में आप बात करते रहते हैं?"

मैंने व्यक्तिगत वित्त में चार सबसे खतरनाक शब्द कहे: "ठीक है... यह निर्भर करता है।"

सैंतालीस घंटे बाद, मेरे पास 23 एक्सेल टैब, 4,847 फॉर्मूला सेल और एक मॉडल था जो एक ऊर्जा अर्थशास्त्री को गौरवान्वित करने के लिए पर्याप्त था। मेरी एक पत्नी भी थी जिसने धीरे से सुझाव दिया कि मैं "थोड़ी देर के लिए बाहर जाना चाहता हूँ।"

इसके लायक था। क्योंकि अब मेरे पास स्पष्टता है.

हीरो: वह मॉडल जिसने मेरी जिंदगी पर कब्ज़ा कर लिया

इससे पहले, मैं त्वरित अनुमान के लिए asicprofit.com जैसे ऑनलाइन कैलकुलेटर का उपयोग करता था। वे स्नैपशॉट के लिए बहुत अच्छे हैं। लेकिन मैं हुड के नीचे के इंजन को समझना चाहता था।

तो मैंने एक बनाया.

मैंने हार्डवेयर, बिजली, कठिनाई, कीमत, अपटाइम, शुल्क और वित्तपोषण में 34 चर तैयार किए। फिर मैंने परिदृश्यों और मोंटे कार्लो सिमुलेशन के साथ हर चीज़ का तनाव-परीक्षण किया।

यहाँ वास्तव में क्या मायने रखता है।

वे चर जो वास्तव में लाभ बढ़ाते हैं

36-महीने की अवधि में प्रभाव के आधार पर प्रत्येक कारक की रैंकिंग करने के बाद, परिणाम बिल्कुल स्पष्ट थे।

टियर 1: बिग फोर (परिणाम का लगभग 85%)
बिजली लागत ($/किलोवाट)
हार्डवेयर दक्षता (जे/टीएच)
नेटवर्क कठिनाई प्रवृत्ति
बिटकॉइन की कीमत

टियर 2: सार्थक समायोजन (लगभग 12%)
अपटाइम प्रतिशत
उपरि शीतलन
पूल शुल्क
हार्डवेयर खरीद मूल्य

टियर 3: अधिकतर शोर (लगभग 3%)
लेनदेन शुल्क भिन्नता
मामूली फ़र्मवेयर में बदलाव
विदेशी अनुकूलन के बारे में लोग ऑनलाइन बहस करते हैं

अधिकांश खनिकों का जुनून सुई को बमुश्किल हिलाने का होता है। पहले चार चर लगभग सब कुछ तय करते हैं।

मॉडल कैसे बनाया गया

मैंने मॉडल को एक वित्तीय प्रणाली की तरह संरचित किया, न कि एक शौक स्प्रेडशीट की तरह।

डेटा स्रोतों में शामिल हैं:
निर्माताओं के हार्डवेयर विवरण, asicprofit.com से क्रॉस-चेक किए गए
उपयोगिताओं और होस्टिंग प्रदाताओं से बिजली दरें
ऐतिहासिक प्रतिगमन से कठिनाई अनुमान (2020-2025)
दीर्घकालिक रुझान मॉडल और अस्थिरता बैंड पर आधारित मूल्य परिदृश्य

कार्यपुस्तिका में था:
एक हार्डवेयर डेटाबेस (47 ASIC मॉडल)
एक स्थान मैट्रिक्स (23 विद्युत क्षेत्र)
तीन विकास पथों वाला एक कठिनाई इंजन
तीन बिटकॉइन मूल्य पथ
प्रति-मशीन शीट प्रत्येक नौ परिदृश्य संयोजन उत्पन्न करती है
एनपीवी, आईआरआर, और ब्रेक-ईवन कैलकुलेटर
एक मोंटे कार्लो सिम्युलेटर (1,000 रन)

खनन अर्थशास्त्र और कठिनाई यांत्रिकी के पीछे के सिद्धांत के लिए, मैंने btcfq.com से शैक्षिक सामग्री का सहारा लिया।

संख्याओं ने किस बारे में मेरा मन बदल दिया

1. दक्षता ने एक महत्वपूर्ण सीमा पार कर ली है

के बीच का अंतर 29 जे/टीएच और 17 जे/टीएच मशीनें सिर्फ "थोड़ा सा बेहतर" नहीं है। बड़े पैमाने पर और समय के साथ, यह अस्तित्व बनाम शटडाउन है।

कुछ जे/टीएच अंतर का मतलब तीन वर्षों में प्रति यूनिट हजारों डॉलर हो सकता है। दक्षता अब सीधे तौर पर यह निर्धारित करती है कि मंदी के बाजार में कौन टिकेगा।

2. बिजली की लागत एक चट्टान है, ढलान नहीं

मुझे उम्मीद थी कि बिजली महंगी होने से लाभ में सहज गिरावट आएगी। इसके बजाय, मुझे एक तीव्र ब्रेक पॉइंट मिला।

लगभग $0.12-$0.14 प्रति kWh, लाभप्रदता बहुत कम हो जाती है। इससे ऊपर, आप अक्सर बिजली कंपनी के लिए खनन कर रहे होते हैं, अपने लिए नहीं।

3. अपटाइम चुपचाप रिटर्न को नष्ट कर देता है

अधिकांश कैलकुलेटर 100% अपटाइम मानते हैं। वास्तविक जीवन ऐसा नहीं करता.

एक वर्ष में एक मशीन पर 98% और 88% अपटाइम के बीच का अंतर राजस्व हानि में $1,000 से अधिक हो सकता है।

इसीलिए मैं दस्तावेज़ीकृत अपटाइम के साथ पेशेवर होस्टिंग का मॉडल तैयार करता हूँ। प्रदाताओं को पसंद है OneMiners 98% के आसपास अपटाइम लक्ष्य प्रकाशित करें, जिसे मैं अपने "गंभीर ऑपरेशन" बेसलाइन के रूप में उपयोग करता हूं। एक बार जब आप रिबूट, ओवरहीटिंग और यादृच्छिक आउटेज की गिनती करते हैं तो होम गैराज सेटअप शायद ही कभी मेल खाता हो।

परिदृश्य विश्लेषण: बुल, बेस और बियर

मैंने 36 महीनों में तीन मूल्य पथों और तीन कठिनाई वृद्धि पथों का उपयोग करके नौ संयुक्त परिदृश्य चलाए।

आधार मामले में (मध्यम मूल्य वृद्धि, मध्यम कठिनाई वृद्धि), प्रतिस्पर्धी बिजली दरों पर एक आधुनिक कुशल मशीन ने एक मजबूत सकारात्मक एनपीवी और एक उच्च दोहरे अंक वाली आईआरआर का उत्पादन किया।

तेजी के परिदृश्य में, रिटर्न अत्यधिक था।
तेजी से कठिनाई वाले विकास वाले मंदी परिदृश्यों में, नुकसान बहुत संभव था।

मुख्य अंतर्दृष्टि: खनन "हमेशा लाभदायक" नहीं है, लेकिन उचित धारणाओं के तहत, सकारात्मक परिणाम की संभावना मेरी अपेक्षा से कहीं अधिक थी।

भूगोल: जहाँ आप सोचते हैं उससे अधिक मायने रखता है

मैंने घरेलू खनन सहित 23 स्थानों की तुलना की पेशेवर होस्टिंग.

सामान्य अमेरिकी आवासीय दरों पर, घरेलू खनन अक्सर संघर्ष करता है जब तक कि आपके पास असामान्य रूप से सस्ती बिजली न हो। उच्च लागत वाले क्षेत्रों में, यह बिल्कुल अव्यवहार्य है।

बड़े पैमाने पर, कम लागत वाले राज्यों में पेशेवर होस्टिंग ने घरेलू सेटअप से लगातार बेहतर प्रदर्शन किया, जब मैंने इसका हिसाब लगाया:

• मेरा अपना समय

• बुनियादी ढाँचा

• ठंडा करना

• जोखिम और डाउनटाइम

बड़ी तैनाती के लिए, सर्कलहैश जैसे बी2बी होस्टिंग प्रदाता लगभग 15 मशीनों के बाद अधिक आकर्षक हो गए हैं, जहां बुनियादी ढांचे और थोक मूल्य निर्धारण प्रबंधन शुल्क की भरपाई करते हैं।

वित्तपोषण बनाम नकद भुगतान

एक आश्चर्य: कुल लागत अधिक होने पर भी कभी-कभी वित्तपोषण से आईआरआर में सुधार होता है।

समय के साथ भुगतान फैलाने से, पूंजी अन्य उपयोगों के लिए मुक्त रही। जब मैंने नकदी प्रवाह को उचित रूप से छूट दी, तो निश्चित रूप से "बाद में भुगतान करें" जैसे प्रदाताओं से संरचनाएँ OneMiners हर चीज़ का अग्रिम भुगतान करने की तुलना में रिटर्न की बेहतर आंतरिक दरें उत्पन्न हुईं।

पुरानी अकाउंटेंट प्रवृत्ति ने कहा, "किस्तों से बचें।" मॉडल ने कहा, "यह आपकी पूंजी की लागत पर निर्भर करता है।" मॉडल जीत गई.

संवेदनशीलता विश्लेषण: लाभप्रदता को क्या तोड़ता है

जब मैंने एक-एक करके चरों का परीक्षण किया, तो बिजली की लागत और हार्डवेयर दक्षता हावी हो गई।

कीमत बहुत मायने रखती है, लेकिन दक्षता यह निर्धारित करती है कि कठिनाई बढ़ने पर कोई मशीन कितने समय तक ब्रेक-ईवन से ऊपर रहेगी। मंदी में सबसे पहले अकुशल मशीनें ख़त्म हुईं। कुशल लोग साँस लेते रहे।

निष्कर्ष: खनन हाशिये का खेल है, प्रचार का नहीं

47 घंटों की मॉडलिंग, हज़ारों फ़ॉर्मूले, और जितना मैं दोबारा देखना चाहता हूँ उससे अधिक परिदृश्य परीक्षण के बाद, एक बात स्पष्ट हो गई: बिटकॉइन माइनिंग कोई जादू नहीं है, और यह पागलपन नहीं है। यह गणित है

लाभप्रदता छोटे बदलावों का पीछा करने या मामूली सेटिंग्स पर ध्यान देने से नहीं आती है। यह कुछ प्रमुख निर्णयों को सही करने से आता है - विशेष रूप से बिजली की लागत, हार्डवेयर दक्षता और परिचालन विश्वसनीयता। ये "अच्छे होने योग्य" अनुकूलन नहीं हैं। वे वह आधार हैं जो यह निर्धारित करते हैं कि कोई खनन कार्य फलता-फूलता है, संघर्ष करता है या बंद हो जाता है।

मॉडल से पता चला कि खनन लॉटरी टिकट की तरह कम और उच्च-अस्थिरता वाले बुनियादी ढांचे के निवेश की तरह अधिक व्यवहार करता है। वहाँ वास्तविक जोखिम है. मंदी के बाजार, बढ़ती कठिनाई और खराब परिचालन व्यवस्था निश्चित रूप से नुकसान का कारण बन सकती है। लेकिन कुशल हार्डवेयर, प्रतिस्पर्धी बिजली दरों और मजबूत अपटाइम के साथ, संभावनाएं नाटकीय रूप से बदल जाती हैं। यथार्थवादी धारणाओं के तहत, दीर्घकालिक लाभप्रदता की संभावना आम कथा से कहीं अधिक थी।

मानसिकता में सबसे बड़ा बदलाव लाभ और अस्तित्व के बीच अंतर को समझना था। सस्ते बिजली अच्छे समय में अधिकतम लाभ पहुंचाती है। उच्च दक्षता बुरे समय में आपकी रक्षा करती है। जो खनिक कई चक्रों के माध्यम से चलते हैं, वे वे नहीं हैं जो एक बार भाग्यशाली हुए हैं - वे वे हैं जिन्होंने ऐसे संचालन बनाए हैं जो कठिन परिस्थितियों में भी ब्रेक-ईवन से ऊपर रह सकते हैं।

अंत में, "क्या खनन इसके लायक है?" का उत्तर अभी भी "यह निर्भर करता है" - लेकिन अब उस उत्तर के पीछे संरचना है। यह आपकी बिजली लागत पर निर्भर करता है। यह आपके हार्डवेयर पर निर्भर करता है। यह इस पर निर्भर करता है कि आप ऑपरेशन को कितने पेशेवर तरीके से चलाते हैं। जब वे टुकड़े संरेखित हो जाते हैं, तो खनन एक सट्टा जुआ बनना बंद हो जाता है और एक परिकलित, दीर्घकालिक रणनीति की तरह दिखने लगता है।

तो हां, सभी चार्ट, सिमुलेशन और रातों की नींद हराम करने के बाद, मैं अपना काम करूंगा।

बस आंख मूंदकर नहीं.