Сложность монеро график: Монеро Сложность Майнинга график

Монеро Сложность Майнинга график

Монеро Сложность Майнинга график

• Монеро
• Сложность Майнинга график

Средняя сложность майнинга в день |

310.153 G -2.12% в 24 часов

btc eth doge xrp ltc zec bch etc dash xmr bsv btg vtc rdd blk ftc

Число уникальных транзакций в деньСредний размер блокаЧисло уникальных исходящих адресов в деньСредняя сложность майнинга в деньСредний хешрейт (hash/s) в деньСредняя цена, USD, в день, USDПрибыльность МайнингаОтправлено коинов в деньСредняя комиссия за транзакцию, USDМедиана комиссии за транзакцию, USDСреднее время блока (время нахождения) (минуты)Рыночная капитализация, USDСредняя сумма транзакции, USDМедиана суммы транзакции, USDТвитов в деньGoogle Trends to «Bitcoin» @ 2012-01-01Число активных (вход. или вых.) адресов в деньТоп 100 богатейших адресов к весго монет %Средний Процент Комисии в Общем Вознагражении за блокCompare with…Число уникальных транзакций в деньСредний размер блокаЧисло уникальных исходящих адресов в деньСредняя сложность майнинга в деньСредний хешрейт (hash/s) в деньСредняя цена, USD, в день, USDПрибыльность МайнингаОтправлено коинов в деньСредняя комиссия за транзакцию, USDМедиана комиссии за транзакцию, USDСреднее время блока (время нахождения) (минуты)Рыночная капитализация, USDСредняя сумма транзакции, USDМедиана суммы транзакции, USDТвитов в деньGoogle Trends to «Bitcoin» @ 2012-01-01Число активных (вход. или вых.) адресов в деньТоп 100 богатейших адресов к весго монет %Средний Процент Комисии в Общем Вознагражении за блок

↑

Сложность сети Monero неуклонно растет. Каковы же причины

Monero, когда-то очень прибыльная монета, пострадала, как и все PoW-монеты, во время крипто зимы. Но те, кто наблюдают за сетью, ломают голову, поскольку прибыльность уменьшается, а хэшрейт увеличивается.

Monero не новичок для ASIC майнеров

Monero, как известно, является асик устойчивым проектом. Фактически, только в 2018 году проект два раза боролся с ASIC майнерами — один раз в апреле и еще раз в октябре (перейдя на новый алгоритмом Cryptonight V8).

Рентабельность снизилась, хэшрейт растет до рекордных высот

В настоящее время Monero колеблется чуть выше отметки в 40$, когда максимальное значение было установлено на отметке в 542$.

Добыча Monero в настоящее время невыгодна. Для сравнения: Ethereum с 8-GPU AMD RX580 — приносит прибыль примерно в 2.7$ в день.

Monero, даже с правильными настройками приносит не прибыль, а убытки, примерно минус 0.28$!

Тоже самое мы наблюдаем и на самой выгодной видеокарте для добычи Monero – Vega 64. Здесь схожая ситуация.

Одна Vega 64 на Эфире приносит примерно 0.46$.

Одна Vega 64 на Monero показывает все также минуса — 0.06$.

К примеру монеты Mimblewimble, такие как Grin и BEAM, видят прибыль и успех, которую отрасль не видела уже очень долгое время. Таким образом, возникает вопрос: почему так сильно растет мощность Monero?

Мы можем исключить мелких домашних майнеров, средние майнинг предприятия, крупные предприятия, занимающиеся майнингом на видеокартах, которые переключились на монеты Mimblewimble и / или продолжают добывать Ethereum.

Просто сейчас никому не имеет смысла заниматься майнингом Monero, и это определенно усложняет то, что хэшрейт растет, а не падает.

Возможные причины роста сложности

1. Начнем с самой неприятной из возможных причин: кто-то намеренно вытисняет домашних и средних майнеров из сети (делая майнинг Monero попросту не выгодным). Когда эти майнеры покидают сеть, злоумышленники незаметно накапливает достаточно хэш-мощности, чтобы успешно выполнить атаку 51%, аналогичную атаке, которая произошла в прошлом месяце с ETC.
2. Какие-то компании уже разработали ASIC майнер под алгоритм Cryptonight V8. Скорее всего разработчики в этом случае тайно добывают Monero, а когда будет удачный момент – они выставят на продажу асики под алгоритм Cryptonight V8.
3. Ботнеты наконец-то добрались до Cryptonight V8 и распространяются быстрее, чем когда-либо. Ботнет — это множество компьютеров, зараженных хакерами и в зависимости от сложности вируса, могут иметь полный контроль над Вашим компьютером. Это была огромная проблема с алгоритмом Cryptonight V7. Когда Monero переключился на Cryptonight V8, он по существу сделал все эти зараженные компьютеры бесполезными для майнинга Monero. Существует реальная вероятность того, что эти зараженные компьютеры были медленно, но верно обновлены до нового алгоритма v8.

Как связаны хешрейт, сложность, комиссии и мемпул в сети Bitcoin?

Механизм регулирования сложности Bitcoin – один из его наиболее важных аспектов, изучение работы которого – задача не из простых.

Вы, вероятно, слышали, что предложение Bitcoin ограничено 21 миллионом единиц (BTC), благодаря чему первая криптовалюта является дефицитным активом.

На момент создания Bitcoin, майнеры получали 50 BTC в качестве вознаграждения за каждый новый добытый блок. Однако, в коде Bitcoin встроено правило, согласно которому размер вознаграждения сокращается вдвое посредством «халвинга» после каждых 210 000 добытых блоков (~ 4 года, если интервал между блоками составляет 10 минут). В период первой «эры вознаграждения», которая закончилась 28 ноября 2012 года, было добыто 10,5 миллиона BTC – половина от максимального объема. Во время второй эры была выпущена половина от этой суммы (10,5 млн / 2 = 5,25 млн), а затем половина от предидущей суммы (5,25 млн / 2 = 2,625 млн) – и так далее. После 32 халвингов награда за блок будет равна наименьшей единице в Bitcoin, – 1 сатоши, которая является неделимой. Таким образом, по мере достижения вознаграждения в размере 1 сатоши дальнейшее получение вознаграждения невозможно.

Но насколько важно, чтобы этот график был предсказуем?

Важность стабильности интервалов между блоками

Давайте посмотрим, как бы это выглядело, если бы у Bitcoin не было встроенного механизма регулирования сложности, а просто фиксированная сложность майнинга.

Если бы эта фиксированная сложность была установлена ​​относительно высокой, ранний майнинг был бы очень дорогим, а блоки добывались бы очень медленно на раннем этапе. Ясно, что это наврдли бы положительно отразилось на новой сети и могло вообще никогда не увенчаться успехом.

С другой стороны, если бы сложность была установлена ​​относительно низкой, чтобы побудить ранних участников сети присоединиться, интервалы стали бы меньше, поскольку количество желающих стремительно росло, а блоки добывались все быстрее и быстрее. Bitcoin бы быстро отработал весь график выпуска блоков и, вероятно, криптовалюте бы не хватило времени для развития рынка, необходимого для стимулирования майнеров для обработки транзакций и защиты сети после того, как награда за блок исчезнет.

Необходимо отметить, что относительно стабильные интервалы между блоками необходимы для распределения времени на добычу Bitcoin, что, в свою очередь, необходимо для стимулирования майнеров, а также для развития блокчейн-пространства.

Чтобы гарантировать, стабильность интервалов между блоками в течение десятилетий, в Bitcoin встроен механизм корректировки сложности.

Как видно на графике ниже, в течение первого года существования криптовалюты даже с этим встроенным механизмом сложности его интервалы между блоками не очень стабильны и в среднем намного превышают 10 минут на блок. В течение последних шести лет стабильность относительно улучшилась.

Механизм регулировки сложности Bitcoin

На момент написания материала, все майнеры, активные в сети Bitcoin, по оценкам, имеют общую пропускную способность («хешрейт») 170 экзахешей в секунду (EH/s) или 170 000 000 000 000 000 000 хешей в секунду.

В первый год существования Bitcoin (2009) еще была возможность майнить Bitcoin на процессоре среднего потребительского компьютера, поскольку хешрейт сети составлял всего несколько миллионов хешей в секунду. Со временем к сети присоединилось больше компьютеров и, в конечном итоге, было создано специальное оборудование для майнинга (ASIC, или «специализированная интегральная схема»).

Как вы понимаете, с момента создания хешрейт сети увеличился в несколько триллионов раз, поэтому для обеспечения относительно стабильных интервалов между блоками сложность вычислений, постоянно росла.

В Bitcoin «сложность» – это насколько сложно найти то число, которое ищет сеть. Каждые 2016 блоков (14 дней, если интервалы между блоками составляют 10 минут), программное обеспечение Bitcoin в основном вычисляет интервалы блоков в течение этого периода и регулирует сложность таким образом, чтобы при текущей емкости средний интервал блоков снова составлял примерно 10 минут.

Взаимодействие между сложностью Bitcoin скоростью хеширования и интервалами блоков за последние три месяца визуализировано на графике ниже.

Во время первого визуализированного периода корректировки сложности (красный столбец слева) хешрейт снижался (нисходящий тренд черной линией) по мере уменьшения пропускной способности сети интервалы блоков увеличивались (восходящий тренд в синей линии), что вызывало необходимость уменьшения сложности (небольшое снижение оранжевой линии после этого периода).

После трех периодов корректировки сложности (первый зеленый столбец) хешрейт снова увеличился, блоки приходили быстрее, чем планировалось, а сложность увеличилась в три раза. В середине апреля (правый красный столбец) в Китае произошло крупное отключение электроэнергии, которое вызвало резкое падение хешрейта Bitcoin, сильно замедлило работу блоков и потребовало огромной корректировки сложности в сторону понижения по окончании периода. После того, как произошло (правый зеленый столбец) отключение электроэнергии, а регулировка сложности в сторону уменьшения значительно упростила для майнеров создание блоков снова. В результате некоторые майнеры с менее эффективным оборудованием и/или более дорогой энергией могут снова заработать прибыль, фактически компенсируя предыдущую потерю скорости хеширования, фактически отправив ее к новым рекордным максимумам.

Это последнее снижение хешрейта и восстановление – хороший пример того, почему майнеры, покидающие сеть, не вызывают каскадного эффекта выхода майнеров из сети (критики иногда называют “спираль смерти майнинга”), а программа просто увеличивает количество оставшихся майнеров. маржа прибыли, побуждающая других майнеров (повторно) присоединиться к сети.

Комиссии в сети Bitcoin

Побочным эффектом этого механизма является его влияние на комиссию за транзакции. В периоды, когда скорость хеширования увеличивается и блоки поступают быстрее, чем планировалось (зеленые столбцы на рисунке ниже), транзакции могут быть относительно легко включены в блоки. Поскольку это означает, что в очереди стоит меньше транзакций (в Bitcoin, называемых «мемпулом») для включения в предстоящие блоки, комиссионные за транзакции могут быть относительно низкими.

Обратное верно в периоды, когда скорость хеширования падает, а интервалы между блоками увеличиваются (красный столбец на графике). Когда блоки поступают медленно, очередь транзакций, ожидающих включения, становится переполненной, и людям приходится повышать свои комиссионные за транзакции, чтобы перейти на новую линию. Таким образом, комиссии за транзакции резко возрастают, особенно когда пропускная способность сети снижается (падает хешрейт) и ожидает спасения при следующей корректировке сложности.

Для всех, кто хочет совершать транзакции в сети Bitcoin, еще более важно понять, какие транзакции, которые все еще ждут своей очереди для включения в будущие блоки, предлагают цену за необходимое им пространство для блоков.

Мемпул

Как вкратце упоминалось выше, мемпул можно интерпретировать как сумму всех транзакций, которые транслировались в сети, но все еще ожидают своей очереди для включения в будущий блок. Технически, каждый из тысяч узлов Bitcoin в сети имеет свой собственный пул памяти, но, поскольку они в основном хорошо взаимосвязаны, визуализация их в виде единой очереди вполне подходит для дидактических целей.

Mempool.space – популярный сайт, который дает всем, кто не имеет собственного узла или просто хочет быстро просмотреть все необходимые данные в мемпуле. Примерами являются общий размер очереди ожидания (размер мемпула), количество транзакций, присоединяющихся к очереди (входящие транзакции), если блоки поступают быстрее или медленнее, чем ожидалось (расчетная корректировка сложности), и оценки того, насколько высока комиссия за транзакцию.

Будущее рынка блокчейн

Как кратко упоминалось ранее в этой статье, субсидия на блоки Bitcoin со временем сокращается, и развитие здорового рынка блокчейн-пространства, на котором комиссии за транзакции становятся основным источником дохода для майнеров, имеет важное значение для стимулирования майнеров к продолжению обработки транзакций и обеспечение безопасности сети в долгосрочной перспективе.

Это, возможно, одно из важнейших испытаний, которые ожидают Bitcoin в будущем.

Xmr сложность майнинга — График сложности майнинга monero мультипулах

За последние 2 дня курс криптовалюты Monero вырос почти в 2 раза. Причиной тому послужили новости о том, что Монеро вскоре будет торговаться на крупной бирже Южной Кореи Bithumb. Еще 19-го августа цена на криптовалюту была 47 долларов, а уже 21 августа в самом пике цена достигала 95 долларов за монету.

Ожидается, что прием депозитов начнется 23.08. Так же в период 25-26 августа станут доступны торги новыми токенами. Те кто в период 23-26 августа внесут на биржу депозит в Монеро, получат дополнительно 1% к депозиту.

Вот он, вот он тот момент о котором я говорил еще в самом начале майнинга на видеокартах. Нужно уметь ловить периоды когда одна из криптовалют совершает резкий скачек и переключать оборудование на ее добычу. В эти моменты можно извлечь максимальную прибыль. Так же было и с Биткоин Кэшем, но об этом я еще напишу отдельно. И что самое интересное, оборудование для добычи биткоин Кэша у меня есть и я мог его добывать пока сложность была низкая, но я все откладывал. Сейчас же на днях ожидается пересчет сложности, которая может подскочить сразу в 7!!! (СЕМЬ) раз. Но это все лирика. Вернемся к МОНЕРО. Я решил, что нужно воспользоваться ситуацией и перевел все оборудование на добычу Монеро, пока сложность не успели пересчитать, а курс продолжает расти. Повторюсь — вот именно так надо работать в майнинге. Ловить такие моменты. Но для этого нужен хороший хэшрейт.

Итак, я решил перевести все свои четыре с половиной карты на добычу криптовалюты XMR. Схема уже наработанная, выбрать пул и кошелек, скачать и настроить майнер, запустить и собирать криптовалюту.

С кошельком я решил не заморачиваться и взял тот, что предлагает криптонатор, можно еще взять у еобота.

Пул я решил загуглить и посмотреть что выдаст. На большинстве форумов и собоществах советовали monero.crypto-pool.fr. Поэтому на нем и остановился. Заходим на главную и жмем Getting Started:

Прокручиваем вниз:

Можно скачать автоматический майнер, который сам подберет параметры и настроется на оптимальную добычу, но я решил пока обойти его стороной, так как знаем мы эти оптимальные параметры:

Листаем ниже и так как основная масса карт у меня от АМД, то начнем с них. Жмем на ссылку BitcoinTalk:

Выбираем линк откуда будем скачивать майнер. В этот раз я воспользовался гугловским:

Качаем последнюю версию. Нашему вниманию предлагают все тот же Клэймор:

После того как архив скачается, открываем его и переносим файлы в папку и сразу открываем для редактирования start. bat:

Возвращаемся на пул и копируем строчку с параметрами:

Вставляем ее в файл start.bat, заменяем строчку YOUR_WALLET_ADDRES на свой Монеро кошелек, сохраняем, закрываем и запускаем:

Через какое-то время должно быть вот так. Это на примере Radeon RX 560, на 460-ых будет примерно такая же картина:

Скорость постоянно скачет, причину пока не выяснил, но через сутки была вот такая картина. Три карты, один радеон 560-ый и два 460-ых выдавали в сумме примерно 1000 хэшей. В пересчете на деньги намайнело почти 2 бакса с трех карт:

При том, что примерно столько же давало с четырех карт на zcash. Но еще понаблюдаю пару дней.

GeForce GTX 1050 я решил настроить на манергейт вместе картой ноутбука GeForce 940Mx + процессоры i3 и i5. За два дня я не могу намайнить даже на комиссию 0.02 XMR:

Это должно сказать все о манергейте.

Минусы — это очень слабая мощность для этой монеты, так как комиссия за перевод 0.02 XMR, тогда как на zcash она совсем мизерная и переводы идут почти каждый день. Поэтому чтобы наманить минималку в 2 XMR + комиссия мне понадобится больше 100 дней на текущей сложности и с текущими мощностями. Так, что скорее всего я перейду обратно на zcash,а монеро оставлю на потом, когда придет более мощная карта.

Альткоин недели. Инвестируем в Monero (XMR)

Monero (XMR) — новая криптовалюта, ориентированная на сохранение тайны платежей и переводов, работающая по протоколу CryptoNote. Референсный открытый исходный код CryptoNote был написан с нуля и не является форком Биткоин.

Monero стремится воплотить в жизнь свой вариант равноценных и неотслеживаемых цифровых наличных денег. Она обладает более высокой степенью анонимности, чем Биткоин и другие его форки. Проект Monero был запущен 18 апреля 2014г с ранним анонсированием и без премайна.

Главными особенностями монеты являются неотслеживаемые платежи, несвязываемые транзакции, «иммунитет» к какому-либо анализу цепочки блоков, а также адаптивные параметры. Monero построена на алгоритме доказательства работы (proof-of-work), максимальное количество монет 18,4 млн, награда за каждый новый блок плавно меняется, расчетное время между блоками – 60 секунд, сложность пересчитывается каждый блок.

Предлагаем обратить внимание на Monero (XMR) как на привлекательную на текущий момент спекулятивную инвестицию. Несмотря на высокую волатильность цены, Monero может предложить рискованным инвесторам высокий потенциальный доход, который уже не встретишь в торговле биткоином или лайткоином.

Monero была создана лишь в апреле этого года, поэтому исторических торговых данных по ней не много. Тем не менее, исходя из того, что у нас есть, можно сделать вывод о бычьем характере развития криптовалюты. Цена на Monero колеблется между уровнями Фибоначчи в 38,5% и 50%. Можно отметить существенный рост объемов на «зеленых» барах, а индикатор MACD весьма стабилен. Принимая во внимание хорошие, по нашему мнению, инвестиционные перспективы Monero, а также текущие технические показатели, можно считать разумной покупку монеты в ценовом диапазоне между 0,004 и 0,0045$. По достижении уровня в 0,00581 рекомендуем закрыть позицию.

В случае если текущая цена упадет ниже 0,004$, это будет свидетельствовать о смене тренда на нисходящий до уровня поддержки в районе отметки 0,00365$.

Как пользоваться калькулятором майнинга Monero

Последняя версия калькулятора майнинга Monero позволяет быстро и легко рассчитать прибыль майнинга Monero, отрегулировав значение хеш-майнинга или выбрав аппаратное устройство майнинга Monero из списка майнеров XMR.

Monero — это проверенная криптовалюта, которая может использовать вычислительную мощность CPU или GPU для майнинга. В настоящее время Monero не имеет ASIC, что означает, что любой, имеющий компьютер, может его майнить.

Что является ключом к калькулятору майнинга Monero?

Информация о майнинге Monero будет постоянно обновляться текущей информацией о майнинге блоков. Эта информация, наряду со стандартными значениями скорости хэширования и мощности лучших майнеров Monero, используется в качестве входных данных по умолчанию для калькулятора майнинга XMR.

На каждом входе калькулятора майнинга XMR предустановлена ​​лучшая скорость хэширования аппаратного обеспечения Monero и энергопотребление в ваттах, средние затраты на электроэнергию и текущая цена Monero, вознаграждение за блок Monero и сложность Monero.

Сколько времени занимает мой 1 Монеро?

К 9 июля 2020 года (четверг) для добычи 1 Monero на текущем уровне сложности Monero, а также скорости хеширования и вознаграждения за блокировку потребуется 210,6 дня; s потребляет 900,00 ватт электроэнергии, составляет 0,10 доллара США за киловатт-час, а вознаграждение за блок составляет 2,15 доллара США за XMR.

Важно отметить, что рассчитанные дни не учитывают увеличение и уменьшение сложности, а также увеличение и уменьшение вознаграждений за блок. Умело пользуйтесь калькулятором добычи полезных ископаемых Monero, чтобы вы могли понять график работы.

Сколько монет Монеро я могу добывать каждый день?

Согласно предоставленным аппаратным данным майнинга, 0,00474873 Monero можно добывать в день, его хэш-скорость Monero составляет 4 200,00 H / s, награда за блок составляет 2,15 XMR XMR, а сложность Monero составляет 164 294 832 160,00.

После вычета затрат на добычу электроэнергии и сборов за добычу, окончательная ежедневная прибыль от добычи в Monero составляет (1,85 доллара США) по курсу евро к XMR. Это легко на Малом майнинг калькуляторе.

Стоит ли добывать монеро?

Хотя добыча Monero может быть прибыльной, она зависит от многих факторов, наиболее важными из которых являются:

Коэффициент хэширования: насколько мощно ваше оборудование. Потребляемая мощность: сколько энергии потребляет ваше оборудование. Плата за электроэнергию за киловатт-час (USD): плата за электричество за киловатт. Плата за майнинг-бассейн: плата за майнинг-пул для майнинг-пула. 0.1 USD XMR USD плата за майнинг пул может составлять 0.5% от первоначальной стоимости оборудования.

Рентабельность майнинга также зависит от цены XMR. Цена на криптовалюты может быстро расти и падать, и эти изменения цен повлияют на вашу доходность майнинга.

В настоящее время Monero пока не приносит прибыли из-за предоставленной скорости хеширования оборудования для майнинга в 4200,00 H / s, платы за электроэнергию и пул майнинга / обслуживания. Это важные данные, поступающие из калькулятора добычи Monero.

Результаты рентабельности и вознаграждения за майнинг Monero рассчитываются с использованием лучшего калькулятора майнинга XMR и следующих входных данных.

Сложность майнинга XMR составляет 164 294 832 160,00, скорость хэширования майнинга XMR составляет 4 200,00 ч / с, а стоимость электроэнергии в 0,10 долл. США за кВт-ч составляет 900 Вт потребления электроэнергии. Общее вознаграждение в размере 2,15 долл. США за XMR получается по обменному курсу в 65,86 долл. США (XMR USD).

В заключение

Monero (XMR), благодаря своей дружественности к GPU и процессорам, является одним из самых популярных вариантов майнинга. Однако, прежде чем тратить капитал на приобретение оборудования для майнинга, обязательно сделайте точный расчет прибыли.

Вы можете попробовать использовать онлайн калькулятор майнинга Monero. Мы рекомендуем использовать калькулятор майнинга цифровой валюты Compare.

Источник информации: 0x информация составлена ​​из CRYPTOPOLITAN. Авторские права принадлежат автору Shawn Du’Mmett и не могут быть воспроизведены без разрешения

Таблица сложности

Monero — CoinWarz

Повышение сложности Monero

Среднее увеличение сложности майнинга Monero за последние 24 часа составляет 0,46% на блоке 2 502 602 в сети цепочки блоков Monero. За последние 7 дней сложность Monero увеличилась на -5,51%, за последние 30 дней — на -7,76%, а за последние 90 дней — на -3,45%.

0.46%
1 день

-5,51%
7 дней

-7,76%
30 дней

-3.45%
90 дней

Высота сложности блока Monero

БЛОК: 2,502,602
Последний добытый блок Monero

Текущая сложность Monero

313 235 653 433.00
Алгоритм сложности Monero — случайный X

Уровни сложности данных Monero рассчитываются с использованием значений средней дневной сложности на графике сложности Monero.

Что такое сложность Monero?

Сложность майнинга

Monero определяет, насколько сложно будет добыть следующий блок, и поэтому она называется сложностью майнинга Monero.

Сложность

Monero — это мера того, сколько хэшей (статистически) необходимо сгенерировать, чтобы найти правильное решение для решения следующего блока Monero и получить вознаграждение за майнинг.

Как вы можете видеть на диаграмме сложности Monero выше, сложность Monero часто требует корректировок.

Кроме того, сложность майнинга также удерживает генерацию блока в соответствии с установленным временем блока или количеством времени, которое должно статистически проходить между каждым блоком.

По мере того, как к сети майнинга Monero добавляется больше мощности хеширования, сложность должна возрастать, чтобы блоки не генерировались слишком быстро.

Для того, чтобы блоки генерировались последовательно, сложность должна быть увеличена или уменьшена, это называется перенацеливанием сложности.

В блоке повторного нацеливания сложности (каждый блок или каждое количество блоков) сложность увеличивается, если предыдущие блоки были сгенерированы быстрее, чем указанное время блока, и уменьшается, если предыдущие блоки генерировались медленнее, чем указанное время блока.

Все сказанное выше, учитывая постоянный хешрейт, когда сложность майнинга XMR увеличивается, вы получаете меньше наград за майнинг из-за общего увеличения общего хешрейта сети Monero.

Учитывая частые изменения в регулировке сложности Monero вверх и вниз, используйте наш калькулятор майнинга Monero для расчета прибыли от майнинга Monero.

Таблица сложности Monero

Таблица сложности Monero

Средняя сложность майнинга в день |

310.156 G -2,11% за 24 часа

btc eth doge xrp ltc zec bch etc dash xmr bsv btg vtc rdd blk ftc

Количество транзакций в блокчейне в день Средний размер блока Количество уникальных (от) адресов sses в день Средняя сложность майнинга в день Средняя хешрейт (хэш / с) в день Средняя цена в день, USD Прибыльность майнинга Отправленные монеты в USD в день Средняя комиссия за транзакцию, USD Средняя комиссия за транзакцию, USD Среднее время блока (в минутах) Рыночная капитализация, USD Средн.Стоимость транзакции, USD Средняя стоимость транзакции, USD Твитов в день Google Trends to «Bitcoin» @ 2012-01-01 Количество уникальных (от или до) адресов в день 100 самых богатых адресов к общему количеству монет% Средняя процентная ставка комиссии в общем вознаграждении за блокСравнить с … Number транзакций в блокчейне в деньСредний размер блокаКоличество уникальных (исходящих) адресов в деньСредняя сложность майнинга в деньСредняя хешрейт (хеш / с) в деньСредняя цена, в день, долл. США Прибыльность майнинга Отправленные монеты в долларах США в деньСредняя комиссия за транзакцию, USDСредняя комиссия за транзакцию, USDСреднее время блока (минут) Рыночная капитализация, USDAvg.Стоимость транзакции, USD Средняя стоимость транзакции, USD Твитов в день Google Trends to «Bitcoin» @ 2012-01-01 Количество уникальных (от или до) адресов в день 100 самых богатых адресов к общему количеству монет% Средняя процентная ставка комиссии в общем вознаграждении за блок

↑

Monero ( XMR) Анализ | Новости | Описание

В дополнение к автоматическим графическим образцам аналитики altFINS проводят технический анализ графиков 30 ведущих криптовалют. Мы называем эти курируемые графики, и они оценивают 5 основных принципов технического анализа: тренд, моментум, паттерны, объем, поддержка и сопротивление.

Технический анализ Monero (XMR):

Торговая установка: Медвежий прорыв из бокового канала ($ 250-300) и ниже 200-дневной скользящей средней. Медвежий прорыв из бокового канала ($ 250-300) и ниже 200-дневной скользящей средней. Тенденции ослабевают; нужно дождаться повторного прорыва выше 200-дневной скользящей средней. (установить ценовое оповещение).

Тренд: Нисходящий тренд на краткосрочной и среднесрочной основе и нейтральный на долгосрочной основе.

Моментум является медвежьим (линия MACD ниже сигнальной линии MACD, а RSI ниже 45).

OBV (Балансовый объем): является флэтовым, что означает, что объем в дни повышения равен объему в дни снижения. Следовательно, спрос со стороны покупателей и предложение со стороны продавцов находятся в равновесии

Поддержка и сопротивление: Ближайшая зона поддержки составляет 200 долларов. Ближайшая Зона сопротивления — 250 долларов (предыдущая поддержка), затем 300 долларов.

См. Текущий график Monero (XMR) здесь

См. Другие тщательно отобранные графики монет с техническим анализом.

Последние новости и исследования:

Разработчики Monero обнаруживают «значительную» ошибку в алгоритме конфиденциальности

Что такое монеты конфиденциальности? Объяснение Monero, Zcash и Dash

Что такое Monero?

Команда

Monero получает анонимное пожертвование в размере 500 000 долларов США.

В 2021 году Monero выросла более чем на 250% в чартах всего за 4 месяца. Это необычайный рост, сопоставимый с ростом, отмеченным остальными участниками рынка.

В рамках того, что является крупным развитием сообществ как Биткойн, крупнейшей в мире криптовалюты, так и Monero, ведущей на рынке монеты конфиденциальности, COMIT Network, открытый протокол, обеспечивающий «ненадежные» кросс-блокчейн-приложения, объявил о «одноранговой сети. атомарные свопы между Monero (XMR) и биткойнами (BTC) теперь доступны в основной сети.”

Здесь вы найдете больше новостей в реальном времени.

Что такое Monero (XMR)?

Полное описание и новости о платформе altFINS.

Обзор

Направленный на сохранение конфиденциальности и взаимозаменяемость, Monero представляет собой вилку кода Bytecoin, обеспечивающую анонимную передачу значений через кольцевые подписи, скрытые адреса, конфиденциальные транзакции и пуленепробиваемость. Monero предлагает анонимность по умолчанию, в отличие от дополнительных функций сохранения конфиденциальности своих коллег.В погоне за децентрализацией Monero постоянно меняет свой алгоритм доказательства работы, чтобы предотвратить доминирование ASIC и централизацию процесса майнинга.

История

Monero ведет свое происхождение от Bytecoin, первой реализации CryptoNote, который представлял собой протокол прикладного уровня, нацеленный на решение различных проблем с биткойнами, таких как отслеживаемость, централизация майнинга и нерегулярная эмиссия монет. Bytecoin запущен в марте 2014 года; однако после спорного 80-процентного премайна пользователь форума Bitcointalk, известный как thankfulfortoday, разделил кодовую базу Bytecoin на новый проект под названием BitMonero, который представляет собой соединение Bit (как в биткойне) и Monero (что означает «монета» на эсперанто).Выпуск BitMonero был плохо принят сообществом, которое изначально поддерживало его, что вынудило семь членов сообщества включить BitMonero в новый проект под названием Monero. Эта в основном псевдонимная группа, возглавляемая Fluffypony (Риккардо Спаньи), в конечном итоге стала первой командой Monero Core. Monero запустила свой проект в апреле 2014 года без премайна. Анонимность платежей Monero привлекла значительное внимание множества любопытных криптовалют. С момента своего запуска Monero стала одной из наиболее широко используемых валют даркнета в мире из-за своей анонимности по умолчанию.В 2017 году Monero дополнительно улучшила свои функции конфиденциальности, включив подписи Ring CT, решение, предложенное разработчиком Bitcoin Core Грегом Максвеллом, которое скрывает суммы транзакций для каждой записи в кольцевой подписи, а также скрывает адрес транзакции. Это обеспечивало почти полную анонимность транзакции в отличие от анонимности только отправителя, как это было раньше. В октябре 2018 года Monero внедрила bulletproofs, технологию доказательства с нулевым разглашением, которая заменила предыдущие доказательства диапазона с нулевым разглашением, на которые опирались ее конфиденциальные транзакции.Bulletproofs сокращает размер конфиденциальных транзакций как минимум на 80 процентов, значительно повышая эффективность транзакций. Каждые шесть месяцев Monero подвергается запланированным хард-форкам, которые позволяют Monero развиваться с регулярной частотой, при этом у пользователей остается достаточно времени для обновления, прежде чем он будет отключен от сети. Эти хард-форки, как правило, включают в себя все, от исправлений и исправлений ошибок до изменений алгоритмов хеширования и обновлений функциональности. В декабре 2019 года Fluffypony (Риккардо Спаньи), ведущий специалист по сопровождению Monero, ушел из проекта, чтобы еще больше его децентрализовать.

Технологии Протокол

Monero представляет собой распределенный реестр неизрасходованных выходных транзакций (UTXO) с метками времени, который хранится в цепочке блоков данных динамического размера, предназначенной только для добавления. Сеть майнинговых и экономических узлов поддерживает эту цепочку блоков, проверяя, распространяя и конкурируя за включение ожидающих транзакций (мемпул) в новые блоки. Экономические узлы (также известные как «полные узлы») получают транзакции от других участников сети, проверяют их на соответствие правилам сетевого консенсуса и векторам двойных расходов и распространяют транзакции на другие полные узлы, которые также проверяются и распространяются.Действительные транзакции отправляются в мемпул сети, ожидая, пока узлы майнинга подтвердят их путем включения в следующий блок. Узлы майнинга работают, чтобы очистить мемпул, обычно в порядке от наибольшей к наименьшей комиссии, выбирая транзакции для включения в следующий блок и соревнуясь друг с другом, чтобы сгенерировать хэш меньше целевого числа, установленного алгоритмом регулировки сложности Monero. Monero использует механизм консенсуса Proof-of-Work (PoW) для создания цепочки блоков с наибольшим накоплением «работы» (файл.k.a., энергия, потраченная на решенные хеши) в качестве действительной цепочки. Monero запускает алгоритм доказательства работы под названием RandomX, алгоритм, использующий выполнение случайного кода и методы, требующие больших затрат памяти для защиты от ASIC. Monero инициирует хард-форк каждые 6 месяцев для реализации обновлений протокола, часто изменяя свой алгоритм PoW, чтобы предотвратить присоединение ASIC к сети. Улучшения конфиденциальности Monero связаны с кольцевыми подписями, которые маскируют личность отправителя и предлагают одноразовые ключи, чтобы транзакции не отслеживались.Кольцевые подписи объединяют группу подписывающих лиц, чтобы лучше сохранить анонимность истинного подписавшего. Группа состоит из фактических подписывающих лиц одноразового ключа, инициирующего транзакцию, и прошлых транзакций, выводимых из цепочки блоков Monero. Включение прошлых выходных транзакций помогает сохранить анонимность отправителей, поскольку они теоретически неотличимы для внешнего наблюдателя как сама действительная транзакция. В январе 2017 года Monero реализовала кольцевые конфиденциальные транзакции (Ring CTs), чтобы устранить опасения по поводу истинной степени анонимности, предлагаемой Monero.Кольцевые подписи обеспечивали конфиденциальность только отправителя транзакции и требовали, чтобы выходные данные были разбиты на отдельные кольца, поскольку кольцевые подписи могли содержать только выходные данные с одинаковым значением. Подписи кольцевого CT были направлены на то, чтобы облегчить эти опасения, скрывая суммы транзакций для каждой записи в кольцевой подписи в дополнение к скрытию адреса транзакции. С помощью Ring CT кошельки могли произвольно выбирать участников кольца из любого размера вывода. Чтобы доказать, что определенные суммы были потрачены, Ring CT использовали доказательства диапазона, метод криптографии с нулевым разглашением, используемый для подтверждения суммы, использованной в транзакции, с раскрытием деталей.Однако доказательства диапазона, используемые в конфиденциальных транзакциях Monero для обеспечения целостности транзакций, требовали большого объема вычислений, что приводило к раздутию блокчейна Monero из-за обременительных требований к данным для каждой транзакции. Таким образом, в октябре 2018 года Monero внедрила bulletproofs, которые решили эту проблему масштабируемости, сократив размер своих конфиденциальных транзакций как минимум на 80 процентов и значительно повысив эффективность транзакций. Bulletproofs — это неинтерактивное доказательство с нулевым разглашением, которое не требует надежной настройки.Bulletproofs объединяет информацию в новые структуры данных, которые масштабируются логарифмически, а не линейно, что позволяет еще больше масштабировать более крупные транзакции, содержащие несколько выходов.

Сведения об использовании

XMR используется как собственная валюта в сети Monero. XMR можно использовать для одноранговых платежей и хранения значений в сети Monero. Monero также используется для оплаты комиссий за транзакции. Благодаря надежным функциям конфиденциальности, предлагающим анонимность по умолчанию, Monero широко используется в качестве валюты черного или серого рынка.

Детали кривой предложения

Monero использует постоянно уменьшающееся вознаграждение за блок. Когда в 2022 году оно достигнет 0,6XMR за блок, награда за блок больше не будет уменьшаться, и в каждом будущем блоке будет создаваться 0,6 новых XMR. Эта постоянная хвостовая эмиссия будет иметь эффект обеспечения Monero небольшой и постоянно снижающейся скоростью ежегодного выпуска предложения до точки, при которой выпуск будет незначительным.

Профиль актива предоставлен компанией messari.Оригинальную версию можно найти по адресу Messari

.

Monero: почему это популярная криптовалюта, ориентированная на конфиденциальность

Раскрытие информации: Ваша поддержка помогает поддерживать работу Commodity.com! Мы зарабатываем реферальный сбор за некоторых брокеров и услуг, перечисленных на этой странице. Узнать больше …

Monero — одна из самых популярных криптовалют на рынке, ориентированных на конфиденциальность.

В этом руководстве мы обсуждаем, что такое Monero на самом деле и как его усилия, направленные на обеспечение конфиденциальности, привлекают пользователей из поверхностной и глубокой сети.

Кроме того, мы исследуем наиболее влиятельные движущие силы цены на Monero и сравниваем монету с биткойном как децентрализованной цифровой валютой.

Заинтересованы в торговле или покупке Monero ? Вот брокеры и биржи, которые предлагают Monero и другие криптовалюты:

Отказ от ответственности: Доступность зависит от правил.
От 74 до 89% счетов розничных инвесторов теряют деньги при торговле CFD.

Что такое Monero?

Monero — одна из самых популярных криптовалют в мире благодаря своей способности обеспечивать анонимность по сравнению с такими криптовалютами, как Биткойн.

Всякий раз, когда транзакция происходит с использованием биткойнов, получатель должен раскрыть свой публичный адрес отправителю.

Это дает отправителю окно в кошелек получателя, и он может видеть, сколько биткойнов у вас есть. Вдобавок ко всему, все транзакции биткойнов записываются в блокчейн, который по сути является публичным реестром.

Это означает, что если кто-то действительно этого хочет, он может точно выяснить, на что вы тратите свои деньги. В этом Monero отличается.

Monero использует случайных адресов для анонимной маршрутизации

Когда вы отправляете средства кому-либо с помощью Monero, вы не можете просматривать авуары получателя.

Отправленные вами монеты вместо этого направляются через случайно созданный адрес, используемый только для этой транзакции. В бухгалтерской книге Monero записывается только одноразовый адрес и не связываются ни отправитель, ни получатель.

Monero позволяет своим пользователям предоставлять другим возможность просматривать свои учетные записи.Если они поделятся своим ключом просмотра, то другой пользователь сможет просматривать средства на счете, не имея возможности тратить какие-либо средства.

Это полезно для тех, кто хочет предоставить властям доступ к своей учетной записи для проверки своих активов.

Monero популярен в дарквебе благодаря анонимности

Ориентация Monero на анонимность принесла ему некоторую известность благодаря своей популярности в дарквебе. При этом он также используется многими людьми с вполне законными намерениями.

Это помогает пользователям избежать отслеживания их покупок рекламными компаниями. Это также помогает защитить людей, которые, возможно, не хотят, чтобы их привычки расходов были известны менее снисходительным правительствам.

Monero против Биткойна: сходства и различия

Чем отличается Monero от лидера криптовалюты Биткойн?

Сравните ключевые различия с нашей личной таблицей.

Почему Monero считается безопасной?

В качестве дополнительного уровня безопасности Monero также использует кольцевую подпись.Это смешивает транзакцию двух сторон с транзакциями других пользователей.

Затем исходная транзакция случайным образом перемещается по списку транзакций в цепочке блоков, что делает практически невозможным расшифровать, откуда она возникла.

Что еще скрывает кольцевая подпись?

Кольцевая подпись также расшифровывает количество отправленных XMR.

Он разбивает каждую транзакцию на несколько меньших сумм и обрабатывает каждое значение как отдельную транзакцию.

Затем они смешиваются с другими транзакциями, что делает практически невозможным идентификацию исходной операции. Следует отметить, что это отличается от метода частной отправки, используемого Dash.

Как майнить Monero?

Monero добывается почти так же, как и другие криптовалюты. В отличие от банков или правительств, которые физически печатают валюту, Monero добывается сообществом.

Технология, лежащая в основе Monero, называется блокчейном.Это действует как главная книга, в которой отслеживаются все когда-либо совершенные транзакции. Сеть Monero проверяет баланс кошельков отдельных пользователей.

Для обработки этих транзакций майнеры Monero используют вычислительную мощность своих компьютеров для обработки новых блоков. Затем они награждаются Monero.

Это помогает регулировать количество монет в сети, а также стимулирует пользователей майнить новые Monero.

Что движет ценой Monero?

Monero имеет некоторые сходства с другими криптовалютами.

Его цена имеет тенденцию следовать за биткойном, и если вы видите, что BTC приобретает медвежий или бычий аспект, вы должны ожидать, что Monero последует этому примеру. Его ценность также частично продиктована вниманием СМИ, как и в случае с другими криптовалютами.

Как и другие криптовалюты, Monero довольно нестабильна. Таким образом, вы должны ожидать довольно драматических взлетов и падений.

Как использование даркнета влияет на цены Monero?

Основными ценовыми факторами Monero являются доступность и удобство использования, особенно в темной сети.Когда Monero был принят в качестве метода оплаты на рынке даркнета Alphabay, его стоимость резко выросла.

Если другой подпольный торговый центр перейдет на Monero, вы должны ожидать такого же роста, поскольку преступники пытаются приобрести валюту, которой они могут торговать.

Как внедрение Monero влияет на его цену?

Стоимость Monero также возрастает, когда она принимается обычными криптовалютными биржами.

Когда Bithump объявил о листинге Monero, криптовалюта взлетела выше 100 долларов за монету, когда пользователи начали торговать ею.

Шаг Bithump дал Monero возможность прорваться на южнокорейские рынки, что было огромным благом.

Как регулирование влияет на цену Monero?

В отличие от других криптовалют, Monero менее подвержена влиянию нормативных требований и попыток обеспечить соблюдение налоговых кодексов. Из-за использования кольцевых подписей очень сложно доказать, кому на самом деле принадлежит токен Monero.

Это означает, что некоторые держатели токенов могут стремиться использовать Monero для защиты своей прибыли от налогообложения или предотвращения изъятия государством их средств в случае признания криптовалюты незаконной.

Ключевыми движущими силами цены для Monero всегда будут доступность и регулирование.

Если вы видите, что Monero скоро будет одобрен на крупной бирже, или что Соединенные Штаты или Европейский Союз собираются ужесточить регулирование криптовалюты, это лучшее время для покупки.

Как я могу торговать Monero?

Ознакомьтесь с нашим полным руководством по торговле Monero или начните свое исследование с обзоров этих регулируемых криптовалютных брокеров, доступных в. CFD

являются сложными инструментами и сопряжены с высоким риском быстрой потери денег из-за кредитного плеча. От 74% до 89% счетов частных инвесторов теряют деньги при торговле CFD. Вам следует подумать, можете ли вы позволить себе рискнуть потерять свои деньги.

Обратите внимание: Доступность регулируется правилами. CFD на криптовалюту недоступны для розничных трейдеров из Великобритании.

Дополнительная литература

Если вы достаточно узнали о том, как работает Monero и какую ценность она предлагает, вы можете узнать больше о том, как вы можете покупать или торговать Monero, в нашем Руководстве по торговле Monero .

У нас есть руководства по торговле другими криптовалютами, ориентированными на конфиденциальность, например:

• Zcash : Как zk-SNARK защищает конфиденциальность пользователей?
• Dash : Предлагают ли функции InstantSend и PrivateSend ценность?
• Verge : действительно ли это конфиденциальная монета «уровня TOR»?

Другие справочники по криптовалюте для текущей десятки монет на Commodity.com включают в себя руководства по биткойнам, Ethereum, Ripple и Bitcoin Cash.

Прогнозирование цен на криптовалюту с помощью машинного обучения

Машинное обучение и торговля с помощью ИИ вызывают растущий интерес в последние несколько лет.Здесь мы используем этот подход для проверки гипотезы о том, что неэффективность рынка криптовалют может быть использована для получения сверхприбылей. Мы анализируем ежедневные данные по криптовалютам за период с ноября 2015 года по апрель 2018 года. Мы показываем, что простые торговые стратегии с использованием современных алгоритмов машинного обучения превосходят стандартные тесты. Наши результаты показывают, что нетривиальные, но в конечном итоге простые алгоритмические механизмы могут помочь предвидеть краткосрочное развитие рынка криптовалют.

1. Введение

Популярность криптовалют резко возросла в 2017 году из-за нескольких месяцев подряд сверхэкспоненциального роста их рыночной капитализации [1], которая достигла пика более чем 800 миллиардов долларов в январе 2018 года. Сегодня они более чем активно развиваются. торгуемые криптовалюты. Согласно недавнему исследованию [2], миллионы частных и институциональных инвесторов участвуют в различных транзакционных сетях, и со временем доступ к рынку стал проще.Основные криптовалюты можно купить за фиатную валюту на ряде онлайн-бирж (например, Binance [3], Upbit [4], Kraken [5] и т. Д.), А затем использовать их, в свою очередь, для покупки менее популярных криптовалют. Объем ежедневных обменов в настоящее время превышает 15 миллиардов долларов. С 2017 года появилось более 170 хедж-фондов, специализирующихся на криптовалютах, и были запущены фьючерсы на биткойны для удовлетворения институционального спроса на торговлю и хеджирование биткойнов [6].

Рынок разнообразен и предлагает инвесторам множество различных продуктов.Чтобы упомянуть несколько, Биткойн был специально разработан как средство обмена [7, 8]; Dash предлагает улучшенные услуги поверх набора функций Биткойна, включая мгновенные и частные транзакции [9]; Ethereum — это общедоступная распределенная вычислительная платформа на основе блокчейнов с функциональностью смарт-контрактов (сценариев), а Ether — это криптовалюта, блокчейн которой генерируется платформой Ethereum [10]; Ripple — это система валовых расчетов в реальном времени (RTGS), обмен валюты и сеть денежных переводов Ripple [11], а IOTA ориентирована на обеспечение безопасной связи и платежей между агентами в Интернете вещей [12].

Появление самоорганизованного рынка виртуальных валют и / или активов, стоимость которых порождается главным образом общественным консенсусом [13], естественно, вызвало интерес со стороны научного сообщества [8, 14–30]. Недавние результаты показали, что долгосрочные свойства отмеченной криптовалюты оставались стабильными в период с 2013 по 2017 год и совместимы со сценарием, в котором инвесторы просто выбирают рынок и распределяют свои деньги в соответствии с рыночными долями криптовалюты [1].Хотя в среднем это верно, различные исследования были сосредоточены на анализе и прогнозировании колебаний цен с использованием в основном традиционных подходов к анализу и прогнозированию финансовых рынков [31–35].

Успех методов машинного обучения для прогнозирования фондовых рынков [36–42] предполагает, что эти методы могут быть эффективными также при прогнозировании цен на криптовалюты. Однако применение алгоритмов машинного обучения на рынке криптовалют до сих пор ограничивалось анализом цен на биткойны с использованием случайных лесов [43], байесовской нейронной сети [44], нейронной сети с долговременной краткосрочной памятью [45] и другие алгоритмы [32, 46].Эти исследования позволили предвидеть в разной степени колебания цен на биткойн и показали, что наилучшие результаты были достигнуты с помощью алгоритмов на основе нейронных сетей. Было показано, что глубокое обучение с подкреплением превосходит стандартную стратегию покупки и удержания [47] при прогнозировании цен 12 криптовалют на годовой период [48].

Другие попытки использовать машинное обучение для прогнозирования цен на криптовалюты, отличные от Биткойна, исходят из неакадемических источников [49–54]. Большинство этих анализов было сосредоточено на ограниченном количестве валют и не давало сравнительных сравнений для их результатов.

Здесь мы тестируем производительность трех моделей при прогнозировании ежедневной цены криптовалюты для 1681 валюты. Две модели основаны на деревьях решений с повышением градиента [55], а одна — на рекуррентных нейронных сетях с долговременной краткосрочной памятью (LSTM) [56]. Во всех случаях мы формируем инвестиционные портфели на основе прогнозов и сравниваем их эффективность с точки зрения рентабельности инвестиций. Мы обнаружили, что все три модели работают лучше, чем базовая модель «простого скользящего среднего» [57–60], где цена валюты прогнозируется как средняя цена за предыдущие дни, и что метод, основанный на повторяющейся долгосрочной краткосрочной памяти нейронные сети систематически обеспечивают наилучшую окупаемость инвестиций.

Статья структурирована следующим образом: в разделе «Материалы и методы» мы описываем данные (см. Описание данных и предварительная обработка), показатели, характеризующие криптовалюты, которые используются в статье (см. «Метрики»), алгоритмы прогнозирования (см. Алгоритмы прогнозирования) и метрики оценки (см. Оценка). В разделе «Результаты» мы представляем и сравниваем результаты, полученные с помощью трех алгоритмов прогнозирования и базового метода. В заключение подведем итоги и обсудим результаты.

2.Материалы и методы

2.1. Описание и предварительная обработка данных

Данные о криптовалюте были извлечены с веб-сайта Coin Market Cap [61], собирая ежедневные данные с 300 биржевых платформ, начиная с периода с 11 ноября 2015 года по 24 апреля 2018 года. Набор данных содержит дневную цену в долларах США — рыночная капитализация и объем торгов криптовалютами, где рыночная капитализация — это произведение между ценой и оборотным предложением, а объем — это количество монет, обмениваемых за день.Ежедневная цена рассчитывается как средневзвешенный объем всех цен, представленных на каждом рынке. На рисунке 1 показано количество валют, объем торгов которых больше, чем с течением времени, для различных значений. В следующих разделах мы считаем, что в любой день можно торговать только теми валютами, дневной объем торгов которых превышает доллар США (доллар США).

На веб-сайте перечислены криптовалюты, которыми торгуют на открытых биржевых рынках, которые существуют более 30 дней и для которых доступны API и общедоступный URL-адрес, показывающий общее количество добытых ресурсов.Информация о рыночной капитализации криптовалют, которые не торгуются в течение 6 часов, предшествующих еженедельной публикации данных, не размещается на веб-сайте. Криптовалюты, неактивные в течение 7 дней, не попадают в выпущенный список. Эти меры подразумевают, что некоторые криптовалюты могут исчезнуть из списка и появиться позже. В этом случае мы считаем цену такой же, как до исчезновения. Однако этот выбор не влияет на результаты, поскольку только в 28 случаях валюта имеет объем выше, чем доллар США, прямо перед исчезновением (обратите внимание, что в наборе данных есть 124 328 записей с объемом, превышающим доллар США).

2.2. Показатели

Криптовалюты характеризуются с течением времени несколькими показателями, а именно: (i) Цена, обменный курс, определяемый динамикой спроса и предложения. (Ii) Рыночная капитализация, произведение циркулирующего предложения и цены. (Iii) Рынок доля, рыночная капитализация валюты, нормированная на общую рыночную капитализацию. (iv) Рейтинг, , рейтинг валюты на основе ее рыночной капитализации. (v) Объем, монеты, проданные за последние 24 часа. (vi) Возраст, время жизни валюты в днях.

Прибыльность валюты с течением времени может быть определена количественно через возврат инвестиций (ROI), измеряющий доходность инвестиций, сделанных в день, по отношению к их стоимости [62]. Индекс скользит по дням, и он включается между 0 и 895, с 11 ноября 2015 г. по 24 апреля 2018 г. Поскольку нас интересуют краткосрочные результаты, мы рассматриваем рентабельность инвестиций через 1 день, определяемую как

. На рисунке 2 мы показываем динамику биткойна (оранжевая линия) и в среднем для валют, объем которых превышает доллар США (синяя линия), с течением времени.В обоих случаях средняя доходность инвестиций за рассматриваемый период больше 0, что отражает общий рост рынка.

2.3. Алгоритмы прогнозирования

Мы тестируем и сравниваем три контролируемых метода краткосрочного прогнозирования цен. Первые два метода основаны на XGBoost [63], масштабируемой системе машинного обучения с открытым исходным кодом для повышения качества дерева, используемой в ряде успешных решений Kaggle (17/29 в 2015 году) [64]. Третий метод основан на алгоритме долговременной краткосрочной памяти (LSTM) для рекуррентных нейронных сетей [56], которые продемонстрировали способность достигать самых современных результатов в прогнозировании временных рядов [65].

Метод 1 . Первый метод рассматривает одну единственную регрессионную модель для описания изменения цен всех валют (см. Рисунок 3). Модель представляет собой ансамбль деревьев регрессии, построенных с помощью алгоритма XGBoost. Характеристики модели — это характеристики валюты между временем и целью, а целью является рентабельность инвестиций валюты в данный момент, где — параметр, который необходимо определить. Для каждой валюты рассматриваются следующие характеристики: цена, рыночная капитализация, доля рынка, рейтинг, объем и рентабельность инвестиций (см. (1)).Функции для регрессии построены через окно между включенными и включенными (см. Рисунок 3). В частности, мы рассматриваем среднее значение, стандартное отклонение, медианное значение, последнее значение и тенденцию (например, разницу между последним и первым значением) перечисленных выше свойств. На этапе обучения мы включаем все валюты, объем которых превышает доллар США и находится в диапазоне от и до. В целом, большие окна обучения не обязательно приводят к лучшим результатам (см. Раздел результатов), потому что рынок со временем развивается.На этапе прогнозирования мы тестируем набор существующих валют за день. Эта процедура повторяется для значений, включенных в период с 1 января 2016 г. по 24 апреля 2018 г.

Метод 2 . Второй метод также основан на XGBoost, но теперь этот алгоритм используется для построения различных регрессионных моделей для каждой валюты (см. Рисунок 4). Особенности модели для валюты — это характеристики всех валют в наборе данных между включенными и включенными, а целью является рентабельность инвестиций в день (т.е., теперь алгоритм учится предсказывать цену валюты на основе характеристик всех валют в системе между и). Характеристики модели те же, что и в методе 1 (например, среднее значение, стандарт, отклонение, медиана, последнее значение и разница между последним и первым значением следующих величин: цена, рыночная капитализация, доля рынка, ранг, объем , и ROI) через окно длины. Модель валюты обучается с целевыми функциями пар между временем и.Набор прогнозов включает только одну пару: характеристики (вычисленные между и) и целевые (вычисленные в) валюты.

Метод 3 . Третий метод основан на сетях долговременной краткосрочной памяти, особом виде рекуррентных нейронных сетей, способных изучать долговременные зависимости. Что касается метода 2, мы строим разные модели для каждой валюты. Каждая модель предсказывает ROI данной валюты в день на основе значений ROI той же валюты между днями и включенными.

Базовый метод . В качестве базового метода мы принимаем стратегию простой скользящей средней (SMA), широко апробированную и используемую в качестве нулевой модели при прогнозировании фондового рынка [57–60]. Он оценивает дневную цену валюты как среднюю цену той же валюты между и включительно.

2.4. Evaluation

Мы сравниваем эффективность различных инвестиционных портфелей, построенных на основе алгоритмов прогнозов. Инвестиционный портфель формируется вовремя путем равного распределения начального капитала между основными валютами, прогнозируемыми с положительной доходностью.Следовательно, общая доходность во времени равна. Эффективность портфелей оценивается путем вычисления коэффициента Шарпа и средней геометрической доходности. Коэффициент Шарпа определяется как где — средний доход от инвестиций, полученный в промежутке между 0 и и — соответствующее стандартное отклонение.

Средняя геометрическая доходность определяется как где соответствует общему количеству рассматриваемых дней. Совокупный доход, полученный после инвестирования и продажи на следующий день за весь период, определяется как.

Количество валют, включаемых в портфель, выбирается путем оптимизации среднего геометрического (оптимизация среднего геометрического) или коэффициента Шарпа (оптимизация коэффициента Шарпа) из возможных вариантов. Тот же подход используется для выбора параметров метода 1 (и), метода 2 (и) и базового метода ().

3. Результаты

Мы прогнозируем дневную цену валют для всех, включенных в период с 1 января 2016 г. по 24 апреля 2018 г. Анализ учитывает все валюты, возраст которых превышает 50 дней с момента их первого появления и чьи объем превышает 100000 долларов США.Чтобы дисконтировать эффект от общего движения рынка (то есть роста рынка в течение большей части рассматриваемого периода), мы рассматриваем цены на криптовалюты, выраженные в BTC (биткойнах). Это означает, что Биткойн исключен из нашего анализа.

3.1. Настройка параметров

Сначала мы выбираем параметры для каждого метода. Параметры включают количество валют для включения портфеля, а также параметры, специфичные для каждого метода. В большинстве случаев каждый день мы выбираем параметры, которые максимизируют либо среднее геометрическое (оптимизация среднего геометрического), либо коэффициент Шарпа (оптимизация коэффициента Шарпа), вычисленный между временами от 0 до.

Базовая стратегия . Мы тестируем производительность базовой стратегии для выбора окна (минимальное требование, чтобы значение отличалось от 0) и. Мы обнаружили, что значение мазимизации средней геометрической доходности (см. Приложение, раздел A) и коэффициента Шарпа (см. Приложение, раздел A) колеблется, особенно до ноября 2016 года, и имеет медианное значение 4 в обоих случаях. Количество валют, включенных в портфель, колеблется от 1 до 11 со средним значением 3, как для коэффициента Шарпа (см. Приложение, раздел A), так и для оптимизации средней геометрической доходности (см. Приложение, раздел A).

Метод 1 . Мы исследуем значения окна в днях и период обучения в днях (см. Приложение, раздел A). Мы обнаружили, что медианное значение выбранного окна по времени равно 7 как для коэффициента Шарпа, так и для оптимизации среднего геометрического. Среднее значение составляет 5 при оптимизации среднего геометрического и 10 при оптимизации коэффициента Шарпа. Количество валют, включенных в портфель, колеблется от 1 до 43 со средним значением 15 для коэффициента Шарпа (см. Раздел A приложения) и 9 для оптимизации средней геометрической доходности (см. Раздел A приложения).

Метод 2 . Мы исследуем значения окна в днях и период обучения в днях (см. Приложение, Рисунок 10). Среднее значение выбранного окна по времени равно 3 как для коэффициента Шарпа, так и для оптимизации среднего геометрического. Среднее значение равно 10 при оптимизации среднего геометрического и коэффициента Шарпа. Среднее число включенных валют составляет 17 для коэффициента Шарпа и 7 для оптимизации среднего геометрического (см. Приложение, раздел A).

Метод 3 .LSTM имеет три параметра: количество эпох или полных проходов через набор данных во время фазы обучения; количество нейронов в нейронной сети и длина окна. Эти параметры выбираются путем оптимизации прогноза цен трех валют (Биткойн, Риппл и Эфириум), которые в среднем занимают самую большую долю рынка с течением времени (за исключением Bitcoin Cash, который является форком Биткойна). Результаты (см. Приложение A) показывают, что в диапазоне исследуемых параметров наилучшие результаты достигаются для.На результаты особо не влияет выбор количества нейронов или количества эпох. Мы выбираем 1 нейрон и 1000 эпох, поскольку чем больше эти два параметра, тем больше время вычислений. Количество валют, включаемых в портфель, оптимизируется с течением времени за счет мизимизации средней геометрической доходности (см. Приложение, раздел A) и коэффициента Шарпа (см. Приложение, раздел A). В обоих случаях среднее количество включенных валют составляет 1.

3.2. Совокупный доход

На рисунке 5 мы показываем совокупный доход, полученный с использованием 4 методов.Совокупная доходность, достигнутая 24 апреля при оптимизации коэффициента Шарпа, составляет BTC (базовый уровень), BTC (метод 1), BTC (метод 2), BTC (метод 3). При оптимизации среднего геометрического мы получаем BTC (базовый уровень), BTC (метод 1), BTC (метод 2), BTC (метод 3). Совокупная доходность, полученная в долларах США, выше (см. Приложение D). Это ожидается, поскольку цена биткойнов за рассматриваемый период выросла. Хотя некоторые из этих цифр кажутся преувеличенными, стоит отметить, что (i) мы проводим теоретическое упражнение, предполагая, что доступность биткойнов не ограничена, и (ii) в соответствии с этим предположением верхняя граница нашей стратегии, соответствующая ежедневному инвестированию в наиболее эффективная валюта приводит к общему накопленному доходу BTC (см. Приложение, раздел B).Мы также рассматриваем более реалистичный сценарий, когда инвесторы платят комиссию за транзакцию при продаже и покупке валюты (см. Приложение, раздел C). На большинстве биржевых рынков комиссия обычно включается в сумму, равную торгуемой сумме [66]. Для комиссионных до, все методы инвестирования, представленные выше, в среднем приводят к положительной доходности за весь период (см. Раздел C приложения). Самый эффективный метод, Метод 3, дает положительную прибыль также при учете комиссий до (см. Приложение C).

Совокупная доходность на Рисунке 5 получена при инвестировании в период с 1 января 2016 года по 24 апреля 2018 года. Мы исследуем общую эффективность различных методов, анализируя среднюю геометрическую доходность, полученную в разные периоды (см. Рисунок 6). Результаты, представленные на рисунке 6, получены при оптимизации коэффициента Шарпа для базовой линии (рисунок 6 (a)), метода 1 (рисунок 6 (b)), метода 2 (рисунок 6 (c)) и метода 3 (рисунок 6 (d)). )). Обратите внимание: хотя в этом случае инвестиции могут начаться после 1 января 2016 года, мы оптимизировали параметры, используя данные с этой даты во всех случаях.Результаты значительно лучше, чем результаты, полученные при оптимизации среднего геометрического дохода (см. Приложение, раздел E). Наконец, мы видим, что лучшая производительность достигается, когда алгоритмы учитывают цены в биткойнах, а не в долларах США (см. Раздел D приложения).

3.3. Важность функции

На рисунке 7 мы проиллюстрировали относительную важность различных функций в методе 1 и методе 2. Для метода 1 мы показываем среднюю важность функции. Для метода 2 мы показываем среднюю важность функции для двух типовых валют: Ethereum и Ripple.

3.4. Состав портфеля

10 наиболее популярных валют при оптимизации коэффициента Шарпа:

Базовый уровень . Factom (91 день), E-Dinar Coin (89 дней), Ripple (76 дней), Ethereum (71 день), Steem (70 дней), Lisk (70 дней), MaidSafeCoin (69 дней), Monero (58 дней) , BitShares (55 дней), EDRCoin (52 дня).

Метод 1 . Ethereum (154 дня), Dash (128 дней), Monero (111 дней), Factom (104 дня), Ripple (94 дня), Litecoin (93 дня), Dogecoin (92 дня), Maid Safe Coin (86 дней), BitShares (73 дня), Tether (59 дней)

Method 2 .Ethereum (63 дня), Monero (61 день), Factom (51 день), Ripple (42 дня), Dash (40 дней), Maid Safe Coin (40 дней), Siacoin (30 дней), NEM (26 дней), NXT (26 дней), Steem (23 дня).

Метод 3 . Factom (48 дней), Monero (46 дней), Ethereum (39 дней), Lisk (36 дней), Maid Safe Coin (32 дня), E-Dinar Coin (32 дня), BitShares (26 дней), B3 Coin ( 26 дней), Dash (25 дней), Cryptonite (22 дня).

4. Заключение

Мы протестировали эффективность трех моделей прогнозирования на ежедневных курсах криптовалют для валют.Два из них (метод 1 и метод 2) были основаны на деревьях решений с повышением градиента, а один основан на рекуррентных нейронных сетях с долговременной краткосрочной памятью (метод 3). В методе 1 та же модель использовалась для прогнозирования рентабельности инвестиций во всех валютах; в методе 2 мы построили отдельную модель для каждой валюты, которая использует информацию о поведении всего рынка, чтобы сделать прогноз для этой единственной валюты; в методе 3 мы использовали разные модели для каждой валюты, где прогноз основан на предыдущих ценах валюты.

Мы построили инвестиционные портфели на основе прогнозов различных методов и сравнили их эффективность с показателями базовой линии, представленной известной стратегией простого скользящего среднего. Параметры каждой модели оптимизировались для всех, кроме метода 3, ежедневно, на основе результатов выбора каждого параметра в предыдущие разы. Мы использовали две оценочные метрики, используемые для оптимизации параметров: среднее геометрическое значение доходности и коэффициент Шарпа. Чтобы не учитывать влияние общего роста рынка, цены на криптовалюты были выражены в биткойнах.Все стратегии принесли прибыль (выраженную в биткойнах) за весь рассматриваемый период и за большой набор более коротких торговых периодов (различные комбинации дат начала и окончания торговой активности), в том числе с учетом комиссии за транзакцию до.

Эти три метода работали лучше, чем базовая стратегия, когда инвестиционная стратегия применялась в течение всего рассматриваемого периода. Оптимизация параметров на основе коэффициента Шарпа позволила получить большую отдачу. Методы, основанные на деревьях решений с повышением градиента (методы 1 и 2), работали лучше всего, когда прогнозы основывались на краткосрочных окнах 5/10 дней, предполагая, что они хорошо используют в основном краткосрочные зависимости.Вместо этого рекуррентные нейронные сети LSTM работали лучше всего, когда прогнозы основывались на данных за несколько дней, поскольку они могут фиксировать также долгосрочные зависимости и очень устойчивы к волатильности цен. Они позволяли получать прибыль даже при учете комиссии за транзакцию до. Методы, основанные на деревьях решений повышения градиента, позволяют лучше интерпретировать результаты. Мы обнаружили, что цены и доходность валюты в последние несколько дней, предшествовавших прогнозу, были ведущими факторами для прогнозирования ее поведения.Среди двух методов, основанных на случайных лесах, лучший результат показал тот, который учитывал разные модели для каждой валюты (метод 2). Наконец, стоит отметить, что три предложенных метода работают лучше, когда прогнозы основаны на ценах в биткойнах, а не на ценах в долларах США. Это говорит о том, что прогнозировать одновременно общую тенденцию рынка криптовалют и развитие отдельных валют сложнее, чем прогнозировать только последнюю.

Важно подчеркнуть, что у нашего исследования есть ограничения.Во-первых, мы не пытались использовать существование разных цен на разных биржах, рассмотрение которых могло бы открыть путь к значительно более высокой отдаче от инвестиций. Во-вторых, мы игнорировали внутридневные колебания цен и рассматривали среднюю дневную цену. Наконец, что очень важно, мы проводим теоретический тест, в котором доступное количество биткойнов неограничено, и ни одна из наших сделок не влияет на рынок. Несмотря на эти упрощающие допущения, представленные нами методы систематически и последовательно позволяли выявлять валюты с более высокой доходностью.Расширение текущего анализа с учетом этих и других элементов рынка — это направление для будущей работы.

Другой, но многообещающий подход к изучению криптовалют состоит в количественной оценке влияния общественного мнения, измеряемого через социальные сети, на поведение рынка в том же духе, в котором это было сделано для фондового рынка [67]. Хотя было показано, что следы в социальных сетях также могут быть эффективными предикторами колебаний цен на биткойны [68–74] и другие валюты [75], наши знания об их влиянии на весь рынок криптовалют остаются ограниченными и представляют собой интересное направление для будущей работы.

Приложение

A. Оптимизация параметров

На рисунке 8 мы показываем оптимизацию параметров (a, c) и (b, d) для базовой стратегии. На рисунке 9 мы показываем оптимизацию параметров (a, d), (b, e) и (c, f) для метода 1. На рисунке 10 мы показываем оптимизацию параметров (a, d), (b, e) и (c, f) для метода 2. На рисунке 11 мы показываем средний квадрат ошибки, полученный при различных вариантах обучающего окна (a), количестве эпох (b) и количестве нейронов (c), для Ethereum, Bitcoin и Ripple.На рисунке 12 мы показываем оптимизацию параметра (c, f) для метода 3.

B. Доходность при полном знании эволюции рынка

На рисунке 13 мы показываем совокупную прибыль, полученную при ежедневном инвестировании в верхняя валюта, предположим, что кто-то знает цены валют на следующий день.

C. Полученный возврат при оплате комиссии за транзакцию

В этом разделе мы представляем полученные результаты, включая комиссию за транзакцию между и [66].В общем, нельзя торговать данной валютой с любой другой. Следовательно, мы считаем, что каждый день мы торгуем дважды: мы продаем альткойны, чтобы купить биткойны, и мы покупаем новые альткойны, используя биткойны. Средняя доходность, полученная в период с января 2016 года по апрель 2018 года, больше 1 для всех методов, для комиссий до (см. Таблицу 1). В этот период метод 3 дает положительную прибыль для комиссионных до. Доходность, полученная с комиссией (см. Рис. 14) и (см. Рис. 15) в произвольные периоды, подтверждает, что в целом с помощью наших методов можно получить положительную прибыль, если сборы достаточно малы.

без комиссии 905 1,003 1,001 0,999 0,995 0,985 Метод 1 1,008 1,006 1.004 1,002 0,998 0,988 Метод 2 1,005 1,003 1,001 0,999 0,995 0,985 0,98 1.019 1.015 1.005

D. Результаты в долларах США

В этом разделе мы показываем результаты, полученные с учетом цен в долларах США.Цена биткойнов в долларах США за рассматриваемый период значительно выросла. Следовательно, прибыль в долларах США (рисунок 16) выше, чем в биткойнах (рисунок 5). Обратите внимание, что на рисунке 16 мы сделали прогнозы и рассчитали портфели с учетом цен в биткойнах. Затем прибыль была конвертирована в доллары США (без комиссии за транзакцию). В Таблице 2 вместо этого мы показываем прибыль, полученную при прогнозировании с учетом всех цен в долларах США. Мы обнаружили, что в большинстве случаев лучшие результаты получаются от цен в BTC.

Среднее геометрическое в долларах США (по ценам BTC) Среднее геометрическое в долларах США (по ценам в долларах США) 1.0086 1.0141 Method1 1.0121 1.0085 Method2 1.0091 1.0086 Method3 905.0289 1.0134

E. Оптимизация среднего геометрического

На рисунке 17 мы показываем среднюю геометрическую доходность, полученную между двумя произвольными точками времени при оптимизации геометрической средней доходности для базовой линии Рисунок 17 (a)), Метод 1 (Рисунок 17 (b)), Метод 2 (Рисунок 17 (c)) и Метод 3 (Рисунок 17 (d)).

Доступность данных

Данные, использованные для подтверждения выводов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Как работает майнинг криптовалюты: Биткойн против Monero — Malwarebytes Labs

Почему злоумышленники предпочитают майнинг для Monero, а не для очень популярной криптовалюты Биткойн? Укажем на причины.

Вы когда-нибудь задумывались, почему веб-сайты, которые занимаются майнингом в фоновом режиме, работают не для чрезвычайно горячего биткойна, а для Monero? Мы можем это объяснить. Поскольку существуют разные типы криптовалют, существуют также разные типы майнинга.Предоставив вам некоторую справочную информацию о блокчейне [1], [2] и криптовалюте, мы объясним, как работает аспект майнинга биткойнов. И чем отличаются другие.

Proof-of-Work майнинг

Майнеры криптовалюты участвуют в гонке за решение математической головоломки, и первый, кто ее решит (и получит одобрение узлов), получит награду. Этот метод добычи называется методом Proof-of-Work. Но что же это за математическая загадка? И что включает в себя метод Proof-of-Work? Чтобы объяснить это, нам нужно показать вам, какие этапы задействованы в процессе майнинга:

1. Проверить, действительны ли транзакции.Транзакции содержат следующую информацию: источник, сумму, место назначения и подпись.
2. Объедините действительные транзакции в блок.
3. Получить хэш, присвоенный предыдущему блоку.
4. Решите проблему Proof-of-Work (подробности см. Ниже).

Проблема Proof-of-Work заключается в следующем: майнеры ищут хэш SHA 256, который должен соответствовать определенному формату (целевому значению). Хеш будет основан на:

• Номер блока, который они сейчас добывают.
• Содержимое блока, которое в Биткойне представляет собой набор действительных транзакций, которых не было ни в одном из предыдущих блоков.
• Хэш предыдущего блока.
• Одноразовый номер, который является изменяемой частью головоломки. Майнеры пробуют разные одноразовые номера, чтобы найти тот, который дает хэш ниже целевого значения.

Итак, на основе собранной и предоставленной информации майнеры соревнуются друг с другом, пытаясь найти одноразовый номер, в результате которого получается хэш, соответствующий предписанному формату.Целевое значение рассчитано таким образом, чтобы расчетное время, в течение которого кто-то успешно майнил блок, составляло около 10 минут (на данный момент).

Если вы посмотрите, например, BlockExplorer.com, вы заметите, что каждый BlockHash состоит из 256 шестнадцатеричных цифр и начинается с 18 нулей. Например, BlockHash для блока № 497542 равен 00000000000000000088cece59872a04457d0b613fe1d119d9467062e57987f1. На момент написания это цель — значение хеш-функции должно быть настолько низким, чтобы первые 18 цифр были нулями.Итак, в основном, майнеры имеют фиксированный ввод и начинают пробовать разные одноразовые значения (которые должны быть целыми числами), а затем вычисляют, находится ли полученный хэш ниже целевого значения.

Чем отличается Monero?

Браузерный майнинг и другие методы использования ресурсов вашей системы для выгоды других людей обычно выполняются с использованием других криптовалют, помимо биткойнов, и Monero является наиболее распространенным из них. По сути, майнинг Monero не так уж и отличается от биткойна. Он также использует метод Proof-of-Work.Тем не менее, Monero — популярная криптовалюта для тех, кто занимается майнингом за кулисами, и мы объясним, почему.

Анонимность

Наиболее заметное различие между майнингом Биткойн и Монеро — анонимность. Если вы услышите, как люди говорят, что биткойны анонимны, вы должны понимать, что это не намеренно. Если вы посмотрите на такой сайт, как BlockExplorer, вы можете найти каждый блок, транзакцию и адрес. Поэтому, если вы отправили или получили биткойны на адрес или с адреса, вы можете просмотреть каждую транзакцию, когда-либо совершенную на этот адрес и с него.

Поэтому мы называем Биткойн «псевдонимом». Это означает, что вы можете знать или не знать имя этого человека, но вы можете отслеживать каждый платеж на его адрес и с него, если хотите. Есть способы скрыть ваш трафик, но они трудны, дороги и требуют много времени.

Monero, однако, всегда имеет функции конфиденциальности, применяемые к транзакциям. Когда кто-то отправляет вам Monero, вы не можете сказать, кто отправил его вам. А когда вы отправляете Monero кому-то другому, получатель не узнает, что это были вы, пока вы не сообщите ему об этом.А поскольку вы не знаете адрес их кошелька и не можете отследить их транзакции, вы не можете узнать, насколько они «богаты».

Транзакции внутри блока биткойнов — это открытая книга.

Горное дело

Майнинг

Monero не зависит от узкоспециализированных специализированных интегральных схем ( ASIC), но может выполняться с любым процессором или графическим процессором. Без ASIC обычному компьютеру практически бессмысленно участвовать в процессе добычи биткойнов.Алгоритм майнинга Monero не отдает предпочтение ASIC, потому что он был разработан для привлечения большего количества «маленьких» узлов, а не для использования нескольких ферм и майнинговых пулов.

Есть и другие отличия, которые объясняют популярность Monero среди закулисных майнеров, например, адаптируемый размер блока, что означает, что вашим транзакциям не нужно ждать, пока они впишутся в более поздний блок. Блокчейн основного потока биткойнов имеет ограничение на размер блока в 1 МБ, тогда как блоки Monero не имеют ограничения по размеру. Таким образом, транзакциям с биткойнами иногда придется ждать дольше, особенно когда комиссии за транзакции низкие.

Преимущества Monero перед биткойнами для злоумышленников или владельцев веб-сайтов в основном следующие:

• Его не отследить.
• Он может выполнять транзакции быстрее (особенно, если они небольшие).
• Он может эффективно использовать «обычные» компьютеры для майнинга.

Ссылки

Для тех из вас, кто ищет дополнительную информацию по техническим аспектам этого предмета, мы рекомендуем:

Алгоритм хеширования блоков биткойнов

Информатор цепочки блоков

Информация о блокчейне

Как работает майнинг биткойнов

Как работает конфиденциальность Monero

Связанные

Уклончивых майнеров Monero: Покидая песочницу ради прибыли

Авторы: Александр Севцов и Стефано Ортолани 20 ИЮНЯ 2018 ГОДА

Автор: Александр Севцов
Отредактировал: Стефано Ортолани

Введение

Не новость, что индустрия криптовалюты находится на подъеме.Майнинг криптовалюты предлагает любому прибыльный способ обмена вычислительных ресурсов на прибыль: каждый раз, когда майнер отгадывает решение сложной математической головоломки, он награждается недавно отчеканенной криптовалютой. В то время как некоторые криптовалюты основаны на головоломках, которые эффективно решаются специальными устройствами (такими как биткойны на ASIC), другие по-прежнему успешно добываются на обычном оборудовании.

One, в частности, это криптовалюта Monero (XMR). Помимо того, что он эффективно добывается на стандартных процессорах и графических процессорах, он также является анонимным или заменяемым , если использовать точный термин Monero.Это означает, что, хотя транзакции между несколькими биткойн-кошельками легко отследить, сложная система, основанная на кольцевых подписях, гарантирует, что транзакции Monero трудно, если вообще возможно, отследить, эффективно скрывая происхождение транзакции. Из-за этого неудивительно, что криптовалюта Monero также используется в гнусных целях, часто добываемая мошенническими javascript-файлами или двоичными файлами, загруженными и работающими в системе ничего не подозревающего пользователя.

Последние статистические данные показывают, что 5% всех монет Monero добываются вредоносным ПО.В то время как индустрия безопасности реагирует на это явление криптоджекинга, вводя новые улучшенные методы обнаружения, разработчики этих двоичных файлов начали копировать методы работы образцов программ-вымогателей: они начали внедрять методы антианализа, чтобы как можно дольше избегать обнаружения. В этой статье блога мы освещаем некоторые наши выводы при анализе варианта майнера XMRig и делимся мнениями о некоторых приемах уклонения, используемых для обхода систем динамического анализа.

Капельница

Образец (sha1: d86c1606094bc9362410a1076e29ac68ae98f972) является запутанным.Net-приложение, которое использует простой шифровальщик для загрузки встроенного исполняемого файла во время выполнения с помощью метода Assembly.Load. Для его дешифрования используется следующий ключ XOR:
50 F5 96 DF F0 61 77 42 39 43 FE 30 81 95 6F AF
Выполнение позже передается через метод EntryPoint.Invoke в его точку входа, после чего другой двоичный ресурс расшифровывается. На рисунке 1 показаны алгоритмы шифрования (AES-256) и получения ключа (PBKDF2), используемые для дешифрования двоичного файла.

Рисунок 1.Процедура дешифрования встроенного файла AES; обратите внимание на происхождение ключа PBKDF2.

Расшифрованные данные состоят из еще одного исполняемого файла. Мы можем видеть это на рисунке 2 в окружении некоторых строк, которые уже раскрывают некоторые из включенных функций (в частности, обратите внимание на строки CheckSandbox и CheckVM, которые, скорее всего, указывают на подпрограммы, используемые для определения того, выполняется ли образец в среде анализа).

Рисунок 2. Расшифрованный двоичный большой двоичный объект со встроенным исполняемым файлом.

Читатель может представить, что мы всегда заинтересованы в открытии новых приемов уклонения. С возбужденным любопытством мы решили немного углубиться в код.

Полезная нагрузка

После отслаивания всех уровней шифрования мы наконец достигли распакованной полезной нагрузки (см. Рисунок 3). Как и ожидалось, мы нашли целый ряд методов антианализа.

Рисунок 3. Распакованная полезная нагрузка (sha1: 43f84e789710b06b2ab49b47577caf9d22fd45f8), найденная в VT.

Самый классический трюк (показанный на рисунке 4) просто проверяет известные процессы антианализа.Например, Process Explorer, Process Monitor и т. Д. — все это инструменты, используемые для лучшего понимания того, какие процессы выполняются, как они порождаются и сколько ресурсов ЦП потребляется каждым выполняющимся потоком. Это довольно стандартный метод, позволяющий скрыться от таких инструментов мониторинга, и он также использовался другими крипто-майнерами. Как мы увидим, другие были немного более экзотичными.

Рисунок 4. Обнаружение известных инструментов мониторинга процессов с помощью GetWindowTextW.

Техника уклонения — отсутствие пользовательского ввода

Этот метод специально предназначен для систем динамического анализа.Он пытается определить, выполняется ли он на реальном хосте, измеряя объем ввода, полученного операционной системой. По общему признанию, это не так уж и редко, и мы действительно рассмотрели это ранее в предыдущей статье, описывающей некоторые методы уклонения, используемые программами-вымогателями.

Рисунок 5. Обнаружение песочницы путем проверки последнего ввода пользователя через GetLastInputInfo.

На рисунке 5 логика показана более подробно: код измеряет временной интервал между двумя последовательными входами. Все, что превышает одну минуту, считается индикатором того, что двоичный файл работает в песочнице.Обратите внимание, что помимо того, что этот метод подвержен ложным срабатываниям, его можно легко обойти, смоделировав случайные взаимодействия с пользователем.

Техника уклонения — многоадресная рассылка IcmpSendEcho

Второй метод антианализа, который мы исследовали, задерживает выполнение через API-интерфейсы IcmpCreateFile и IcmpSendEcho. Как подробно показано на рисунке 6, они используются для проверки связи зарезервированного многоадресного адреса (224.0.0.0) с таймаутом 30 секунд. В идеале, поскольку ответ не должен быть возвращен (что интересно, мы знаем о некоторых устройствах, ошибочно отвечающих на эти пакеты ICMP), IcmpSendEcho API имеет побочный эффект приостановки выполняющегося потока на 30 секунд.

Рисунок 6. Задержка выполнения через IcmpSendEcho API.

Стоит отметить, что подобный прием ранее использовался некоторыми зараженными образцами CCleaner. В этом случае вредоносный шелл-код пошел еще дальше, проверив, исправлялся ли параметр тайм-аута в попытке ускорить выполнение (и, таким образом, противостоять методике антианализа).

Выводы

Любая система динамического анализа, желающая справиться с продвинутым уклоняющимся вредоносным ПО, должна иметь возможность распаковывать уровни шифрования и противодействовать основным методам антианализа.На рисунке 7 мы можем видеть все поведения, извлеченные при полном выполнении исходного образца: окончательная полезная нагрузка распознается как вариант XMRig Monero CPU Miner, а его сетевой трафик правильно улавливается и помечается как подозрительный.

Рисунок 7. Последний анализ CPU-майнера XMRig.

Тем не менее, вызывает серьезное беспокойство то, что методы антианализа становятся все более популярными. Настолько, что они начали превращаться в стандартную функцию потенциально нежелательных приложений (PUA), включая криптомайнеры.Будем надеяться, что это всего лишь единичный случай, а не первый из длинной серии приемов, заимствованных из мира программ-вымогателей.

Приложение — МОК

Приложенный ниже читатель может найти все хэши, относящиеся к этому анализу, включая мьютекс, идентифицирующий этот конкретный штамм, и кошелек XMR.
+ SHA1 (образец): d86c1606094bc9362410a1076e29ac68ae98f972
SHA1 (полезная нагрузка): 43f84e789710b06b2ab49b47577caf9d22fd45f8
Мьютекс: htTwkXKgtSjskOUmArFBjXWwLccQgxGT
Кошелек: 49ptuU9Ktvr6rBkdmrsxdwiSR5WpViAkCXSzcAYWNmXcSZRv37GjwMBNzR7sZE3qBDTnwF9LZNKA8Er2JBiGcKjS6sPaYxY

Александр Севцов

Александр Севцов — специалист по обратному поиску вредоносных программ в компании Lastline.До прихода в Lastline он работал в «Лаборатории Касперского», Avira и Huawei, уделяя особое внимание различным методам автоматического обнаружения вредоносных программ. Его исследовательские интересы — современные техники обхода и глубокий анализ документов.

Последние сообщения Александра Севцова (посмотреть все)

Стефано Ортолани

Стефано Ортолани — директор по анализу угроз компании Lastline. До этого он входил в исследовательскую группу «Лаборатории Касперского», отвечая за развитие операций с CERT, правительствами, университетами и правоохранительными органами.До этого он получил степень доктора философии. Кандидат компьютерных наук Амстердамского университета VU.

Последние сообщения Стефано Ортолани (посмотреть все)

.