莱特币本轮减半周期的表现,为接下来的比特币减半行情提供哪些参考?

从表面上看,这些重复模式甚至违反了有效市场假说(EMH)的弱形式,即未来价格走势不受历史价格信息的影响,但无论出于何种原因,加密货币都会一次又一次地重复上演这一模式。 

作者:Greg Cipolaro,NYDIG 全球研究主管

编译:WEEX 唯客

本文要点:

  • 莱特币将在本周迎来第三次减半,通过观察莱特币,可为比特币在减半过程中的表现提供参考。
  • 这次减半前后,莱特币的表现与之前的减半有一些相似之处,但也表现出了新的迹象。
  • 莱特币在减半期间的行为变化可能会对比特币产生影响,随着比特币资产和投资者基础的成熟,我们已经注意到了其中一些影响。

比特币的周期性价格走势,这是加密货币投资中无法解释的谜团之一,即以区块奖励减半为中心的、每 4 年重复的牛熊轮回模式。从表面上看,这些重复模式甚至违反了有效市场假说(EMH)的弱形式,即未来价格走势不受历史价格信息的影响,但无论出于何种原因,加密货币都会一次又一次地重复上演这一模式。 

对周期的两种解释

对于这些模式,市场上有两种合理的解释。首先,比特币的接受度持续增长,推动了整个网络的价值和比特币自身的价格,但和这种颠覆性技术相关的人类恐惧和贪婪的心理,造成了对这一增长轨迹的极端偏离。新技术创新经历炒作期是很正常的,无论是 Gartner 炒作周期还是 Carlota Perez 的技术革命框架,都很好地描述了这一点;然而,比特币是我们所知的唯一一种反复经历这些周期的技术。

WEEX 唯客注:Gartner Hype Cycle(高德纳技术炒作周期),是研究与咨询公司 Gartner 提出的一个模型,用于描述新技术的发展过程。该模型将技术的发展过程分为不同阶段,包括技术观察、炒作、失望、理解和成熟等阶段。其中在炒作阶段,技术通常被过度宣传和高估,其优势和潜在应用往往被夸大,而在接下来的失望阶段,由于实际应用不如预期,技术可能会遭遇一定程度的批评与质疑。

Carlota Perez 技术革命框架,是经济学家 Carlota Perez 提出的一个理论框架,用于描述技术革命对经济和社会产生的影响。根据该理论,技术革命包括爆发期、快速扩张期、泡沫期、收缩期和建立期。其中在泡沫期,新兴技术通常会吸引大量关注和投资,市场热情高涨,但随后可能会出现一定程度的市场调整和回落。

回到正文,市场对加密货币每 4 年轮回的另一个解释是,比特币价格是由人为因素决定的,因为它不产生可贴现的现金流,因此几乎没有一个衡量该资产价值的标准。而这些人类参与者会寻找一种价格模式,以便指导未来的走势,并在无意识中重现过去的价格模式。

莱特币有自己的减半周期

无论对比特币这些重复模式如何解释,它并不是唯一一种拥有重复模式的加密资产。莱特币于 2011 年推出,具有一些与比特币类似的经济变量,只不过它要么乘以,要么除以 4(上限供应量为 8400 万而不是 2100 万,平均每 2.5 分钟而不是 10 分钟产生一个新区块,每 840,000 个区块而不是每 210,000 个区块减半 ),围绕奖励减半经历了自己独特的价格重复模式。

本周(预计在 8 月 3 日,编者注),莱特币将迎来其历史上的第三次减半(比特币计划在明年四月底进行第四次减半),虽然莱特币的价格周期与比特币有很大不同,但我们想看看莱特币的周期表现以及它是如何变化的,这可能对比特币周期未来的如何变化具有启发意义。

莱特币减半周期的特点是,价格在减半前 7- 8 个月触底(大约在比特币 4 年周期的低谷时期),随后会大幅反弹,通常表现优于比特币,直到在实际减半前 1 -1.5 个月达到价格顶峰。然后,莱特币会跌入新一轮周期,并在减半后的某个时间找到新的底部。

因此,莱特币的减半周期是一个预期周期,LTC 价格会在减半事件发生前经历谷低和顶峰。这与比特币相反,比特币在减半发生后才会达到价格顶峰。

莱特币本轮减半周期的表现,为接下来的比特币减半行情提供哪些参考?

LTC 的减半周期不同于 BTC

莱特币减半早期的表现通常优于比特币

在减半周期的第一阶段,莱特币的表现通常优于比特币,如下图所示。莱特币通常与比特币一同触底,但在减半前几个月表现优于比特币。 

莱特币本轮减半周期的表现,为接下来的比特币减半行情提供哪些参考?

LTC 在减半前的表现通常优于 BTC

莱特币这一轮周期的表现较为平静

观察莱特币减半周期背后的数据,有两个重要的结论——周期的持续时间保持一致,但每个连续周期的峰值振幅有所下降。

首先是周期的持续时间,如下图所示,谷底的时间具有显著的一致性,即在减半日期前 223 – 234 天。峰值的时间也同样如此,它发生在减半前 32 – 47 天。 

莱特币本轮减半周期的表现,为接下来的比特币减半行情提供哪些参考?

LTC 减半周期数据

如果我们观察减半周期的回报,从谷底价格到峰值价格,我们会注意到一个一致的趋势,即回报率在下降。前两个减半周期,从谷值到峰值的回报率比较接近,分别为 550% 和 505%。然而,当前周期从谷值到峰值的价格回报率急剧下降,不到 75%。 

莱特币本轮减半周期的表现,为接下来的比特币减半行情提供哪些参考?

LTC 价格和回报

如果使用 LTC-BTC(以比特币计价的莱特币价格)与比特币价格进行比较,这一点更加明显。前两次减半,莱特币的表现大幅优于比特币,正如 LTC-BTC 从谷值到峰值的回报率所表明的那样。然而,尽管莱特币在第三次减半之前上涨了近 75%,但其在价格顶峰时的表现仍逊色于比特币。

去年 11 月,莱特币的确经历了一段短暂的高光时刻,当时它从低点的反弹大幅跑赢比特币,似乎又一个减半周期行情开始了。但这种超额收益很快就结束了,11 月第三周就见顶了。从那时起,比特币的表现就超过了莱特币,当莱特币的绝对价格(以 USDT 计,编者注)达到顶峰时,LTC-BTC 相对价格从谷底到峰值都在下跌。

莱特币本轮减半周期的表现,为接下来的比特币减半行情提供哪些参考?

LTC-BTC价格和回报

为什么这对比特币很重要?

你可能想知道为什么我们本周的大部分研究都聚焦于讨论一种鲜为人知的现象,即一种如今很少被提起的代币(但仍然是市值前 10 的币种,不考虑稳定币)。原因是比特币减半将在不到一年的时间内到来(预计在 2024 年 5 月 9 日,编者注),投资者正在寻找比特币在减半期间价格表现的线索。观察莱特币连续减半周期中的价格表现可能会告诉我们,比特币在减半周期将如何变化。

事实上,我们已经多次注意到,比特币减半周期从谷底到峰值的回报率,以及从峰值到谷底的回撤率,都随着时间的推移在减弱,即高点更低,回撤幅度更小。莱特币似乎也在呈现这种趋势,尤其是在这一轮减半期间。因此,有理由相信,随着比特币进入新一轮减半周期,这种趋势将持续上演。

当然,过去的表现并不能保证未来的回报,因此,虽然我们期望这些周期继续重复(今年的表现与我们以往在回撤年度之后的一年中看到的表现相当),但我们也要持续关注新的消息,以及投资者对这一资产类别的态度,看这些会如何影响这一趋势。 

莱特币本轮减半周期的表现,为接下来的比特币减半行情提供哪些参考?

BTC 周期

编者注:

  • 第一轮牛市周期(2009 年 10 月 5 日-2011 年 6 月 8 日),比特币上涨 41, 771 倍,持续 611 天;
  • 第二轮牛市周期(2011 年 11 月 18 日-2013 年 11 月 29 日),比特币上涨 621 倍,持续 742 天;
  • 第三轮牛市周期(2015 年 1 月 14 日-2017 年 12 月 17 日),比特币上涨 130.5 倍,持续 1,068 天;
  • 第四轮牛市周期(2018 年 12 月 15 日-2021 年 11 月 10 日),比特币上涨 22.1 倍,持续 1,061 天。
  • 第一轮回撤周期(2011 年 6 月 8 日-2011 年 11 月 18 日),比特币下跌 93.7%,持续 163 天;
  • 第二轮回撤周期(2013 年 11 月 29 日-2015 年 1 月 14 日),比特币下跌 87.7%,持续 411 天;
  • 第三轮回撤周期(2017 年 12 月 17 日-2018 年 12 月 15 日),比特币下跌 84.3%,持续 363 天;
  • 第四轮回撤周期(2021 年 11 月 10 日-2022 年 11 月 21 日),比特币下跌 77.6%,持续 376 天。

也就是说,随着比特币资产和投资者的不断成熟,每一轮牛市的涨幅越来越小,每一轮熊市的跌幅也越来越小;牛市持续时间则越来越长,熊市持续时间从第二轮周期开始基本为 1 年多。

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    原文标题:Approaching the ‘lookup singularity’: Introducing Lasso and Jolt编译:倩雯,ChainCatcher   SNARK 是一种加密协议,它允许任何人向不信任的验证者证明自己认识满足某些属性的“见证”(witness)。SNARK 在 Web3 中的一个突出应用是 L2 rollup 向 L1 的区块链证明他们认识授权一系列交易的数字签名,这样签名本身就不必由 L1 存储和验证,从而提升可扩展性。 SNARK 在区块链以外的应用包括:速度高但不受信的硬件设备证明它们产生的所有输出的有效性,确保用户可以信任它们。个人可以以零知识的方式证明受信机构向他们颁发了凭证。例如,证明他们的年龄足以访问受年龄限制的内容,而无需透露他们的出生日期。任何人通过网络发送加密数据,都可以向管理员证明该数据符合网络政策,而无需透露更多细节。 虽然很多 SNARK 对证明者(prover)来说成本很低,但 SNARK 一般仍会在验证计算中带来约六个数量级的开销。验证者被迫承担的额外工作是高度可并行化的,但一百万倍的系数开销严重限制了 SNARK 的应用。 性能更强的 SNARK 可以加快 L2 的速度,还能让构建者解锁尚未实现的应用。因此,我们推出了两项相关的新技术:Lasso 是一种新的查找参数,可显著降低证明者成本;Jolt 使用 Lasso 技术,为 zkVM 和其他前端设计提供了设计 SNARK 的新框架。它们共同提高了 SNARK 设计的性能、开发者体验和可审计性,促进 web3 的建设。 与流行的 SNARK 工具链 halo2 中的查找参数相比,Lasso 初步实现已经证明速度提高 10 倍以上。我们预计,当 Lasso 代码库完全优化后,速度将提高约 40 倍。Jolt 包含基于 Lasso 的更多创新,我们希望它能实现与现有 zkVM 类似或更高的速度。 查找参数、Lasso和Jolt SNARK 前端(SNARK frontend)是一种编译器,可将计算机程序转化为电路,并由 SNARK 后端摄取。电路是一种极其有限的计算模型,其中的原始运算仅仅是加法和乘法。 现代 SNARK 设计中的一个关键工具是查找参数(lookup argument),它是一种协议,允许不受信证明者以加密方式提交一个大型向量,然后证明该向量的每个条目都包含在某个预定表中。查找参数可以有效地处理那些无法通过少量加法和乘法自然计算的运算,从而有助于保持电路维持小型规模。 以太坊基金会的 Barry 就提出了一种设想,他认为如果我们可以实现“只使用查找参数就能高效地定义电路,就可以带来更简化的工具和电路”,也就是实现“查找奇点”,此时我们已经可以“设计出只执行查找的电路时”,这种方式在几乎所有方面这优于比多项式约束。 这一愿景与当今的工作方式形成了鲜明对比,在当今的工作方式中,开发人员部署 SNARK 的方法是使用特异性领域特定语言(将程序编译为多项式约束)编写程序,或者直接手动编码约束。这种工具链耗费大量人力物力,导致安全关键漏洞的概率很高。即使用复杂的工具和电路,SNARK 仍然很慢,这限制了它的应用。 Lasso 和 Jolt 解决了所有三个关键问题:性能、开发人员体验和可审计性。我相信,它们将共同实现查找奇点的愿景。Lasso 和 Jolt 还让我们对 SNARK 设计中的许多公认真题进行反思。在介绍了一些必要的背景知识后,本篇文章将重新审视有关 SNARK 性能的一些常见观点,并解释如何根据 Lasso 和 Jolt 等创新技术更新这些观点。 SNARK设计背景:为什么这么慢? 大多数 SNARK 后端都让验证者对电路中每个门的值进行加密承诺,使用的方法称为多项式承诺方案。然后,证明者证明所承诺的值符合见证检查程序的正确执行。 我将来自多项式承诺方案的证明者工作称为承诺成本(commitment cost)。SNARK 还有额外的证明者成本,这些成本来自多项式承诺方案之外。但承诺成本往往是瓶颈所在。Lasso 和 Jolt 的情况也是如此。在设计 SNARK 时,如果承诺成本不构成主要的证明者成本,这不意味着多项式承诺方案的成本低,反而意味着其他费用高于它们应有的水平。 直观地说,承诺的目的是通过加密方法安全地增加证明系统的简洁性。当证明者对一个大的值向量做出承诺时,这就类似于证明者把整个向量发送给验证者,就像微小证明系统(trivial proof system)把整个见证发送给验证者一样。承诺方案无需强制验证者实际接收整个见证就能实现这一点,这意味着在 SNARK 设计中,承诺方案的目的是控制验证者成本。 但这些加密方法对证明者来说非常昂贵,尤其是与 SNARK 在多项式承诺方案之外使用的信息论方法相比。信息论方法只依赖于有限域运算。而一次字段运算的速度要比对任意字段元素进行承诺所需的时间快上几个数量级。 根据所使用的多项式承诺方案,计算承诺涉及多幂乘(也称为多标量乘法或 MSM),或 FFT 和梅克尔散列。Lasso 和 Jolt 可以使用任何多项式承诺方案,但在使用基于 MSM 的方案,比如  IPA/Bulletproofs、KZG/PST、Hyrax,、Dory 或 Zeromorph 时会产生额外的成本。 Lasso和Jolt为何重要? Lasso 是一种新的查找参数方法,与之前的方法相比,证明者承诺的值更少、更小。根据具体情况,这可以将速度提高20倍或更多,其中2倍到4倍来自于更少的承诺值,另外10倍是因为在 Lasso 中,所有承诺值都很小。与之前的许多查找参数不同,Lasso(和Jolt)还避免了 FFT,因为 FFT 需要大量空间,在大型实例中可能会导致瓶颈。 此外,只要表格是“结构化”的(从精确的技术意义上来说),Lasso 甚至可以应用于巨大的表格(比如规模达到2128)。表格规模太大时,任何人都无法明确地将其具体化,但 Lasso 只对它实际访问的表格元素付出成本。值得关注的另一点是,如果表是结构化的,那么任何一方都不需要对表中的所有值进行加密承诺。 Lasso 利用了两种不同的结构概念:可分解性和 LDE 结构。可分解性大致是指,通过对非常小规模的表少量查找,就能完成对表的一次查找。这是比 LDE 结构更严格的要求,但Lasso在应用于可分解的表时十分高效。 Jolt Jolt(Just One Lookup Table“只需一个查找表”)是一个新的前端,基于 Lasso 使用巨型查找表的功能。Jolt 针对虚拟机/CPU 抽象,也称为指令集架构(ISA)。支持这种抽象 SNARK 被称为 zkVM。例如受 RISC-Zero 项目支持的RISC-V指令集(包括乘法扩展的指令集)。这是一种流行的开放源码 ISA,由计算机体系结构社区开发,在开发时没有考虑 SNARK。 对于每一条 RISC-V 指令 fi,Jolt 的主要想法是创建一个查找表,其中包含 fi 的整个评估表。因此,如果 fi 接收两个 32 位输入,该表将有 264 个条目,其中(x,y)’th的…

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