半中心化加密货币的猜想

作者:Shobaku 华盛顿DC农场

目录

  1. 一些概念
  2. 加密货币的猜想
    2.1 挖矿和计算力
    2.2 工作量证明和检测模块
    2.3 区块链下的挖矿和交易
    2.4 加密
    2.5 解码
    2.6 去中心化加密货币和中心化加密货币
    2.7 半中心化加密货币
  3. 半中心化加密货币的经济的猜想
    3.1 半中心化加密货币的储备组织
    3.2 与宏观经济政策的关系
    3.3 与国债和金融模型的关系
    3.4 与银行的关系
  4. 半中心化加密货币的弱点的猜想
    4.1 违约风险
    4.2 缺乏对加密和解码科技进行更新的动力
    4.3 通货膨胀

H币将在交易市场上进行开放。如郭文贵所述H币是中心化货币[1],这主要被解释为交易路径是可以被追踪的,以使得任何账户在欺诈中都能得到法律保护。但是这样的解释不是很清晰。本文中,尽管我既不是加密和解码算法也不是网络安全的专业人士,我尝试对半中心化加密货币给出我的一些猜想。

1. 一些概念
首先,本文中出现了一些概念。
(1)虚拟货币(virtual currency),在以前,虚拟货币被定义为一种由非公共部门的开发者发行的数字的存在物,用来在特定的场所下进行交易,比如说在电脑游戏当中。但是虚拟货币可以被扩展到由中央银行或公共部门发行的数字的存在物,来达到与现金相同的目的,如一个客户的银行余额、网络购物的礼品卡,而这种数字的存在物的每一个单位都不存在各自的数字行。
(2)加密货币(cryptocurrency),用来进行交易的数字的存在物,而这种数字的存在物的每一个单位都存在各自的数字行,并且该数字行是被加密的。
(3)加密货币的检测模块(check-block of cryptocurrency),一个算法或者计算机函数,用来检测一个数字行是一个加密货币的有效币或者不是有效币。
(4)工作量证明(proof-of-work),对于一个点对点网络(P2P网络)下的加密货币,前一个用户用来证明自己用来交易的币是有效的,而这个概念更多指向数学中的图论。通常,“有效的数字行”或“有效币”是“工作量证明”的合适的替换概念。
(5)区块链(blockchain),它有着技术化的定义[2, p. 24]。在本文中简单来说,一个区块链包含多个区块并且这些区块被连接起来并接续到一个用户的账户上,其中不同的加密的区块包含了用户的币的信息被存放在不同的服务器里。
(6)哈希函数(hash function),它有着技术化的定义[3, p. 138],通常被用作加密。在本文中简单来说,哈希函数是将短信息(在数学上被称作“原像”)转换为长信息(在数学上称作“像”)的加密规则,其中长信息的长度是固定的,并且如果当不知道加密规则时将长信息转换回短信息非常困难。
(7)数字货币(digital currency),所有的用来进行交易的数字的存在物。
(8)主权货币(sovereign currency),由中央银行或公共部门发行的用来进行交易的存在物。
(9)人工智能(artificial intelligence,AI),使用机器来模仿生物体的思考模式。我的观点下认为有2种主要的人工智能模式,机器学习(machine learning)和机器模拟(machine simulation)。机器学习模仿了归纳推理,也就从案例中学习知识的过程;机器模拟模仿了演绎推理,也就从知识中去模拟案例的过程。加密货币的挖矿、加密都典型地属于机器模拟。
(10)布雷顿森林体系(Bretton Woods system),一个在1944年,在美国新罕布什尔州布雷顿森林会议的协议下的金融体系,在该体系下美元固定在$35.00兑换一盎司黄金,其它货币兑美元也是固定的[4, pp. 280];由于全球的经济的不平衡,1973年固定汇率变更为浮动汇率,同时宣告布雷顿森林体系的结束[4, pp. 288-289]。我的观点认为最根本的原因是:固定汇率不能够适应世界的数十年的变化;美元始终是一种主权货币,它的信用不是由自然属性赋予的。
(11)财政政策(fiscal policy),由政府对财政支出或税收或公共债务进行调节的政策[5, p. 68]。扩张的财政政策指向减少税收或增加公共债务或二者皆有;紧缩的财政政策指向增加税收或减少公共债务或二者皆有。
(12)货币政策(monetary policy),由一个国家的中央银行对国内的货币供应量进行调节的政策[5, p. 85]。扩张的货币政策指向中央银行从市场上购买债务或弱化商业银行的贷款限制或二者皆有;紧缩的货币政策指向中央银行从市场上出售债务或强化商业银行的贷款限制或二者皆有。
(13)无风险利率(risk-free rate),无风险资产的利率,而通常无风险资产是政府证券[6, p. 24]。延申地说,无风险利率构造了非基于概率的模型,用来计算不同未来值的不同资产的现值,然后通过比较这些现值来选择最好的投资方案。
(14)加权平均资本成本(weighted-average cost of capital,WACC),对成本的加权的指标[6, pp. 491-492]。延申地说,加权平均资本成本构造了非基于概率的模型,用来计算不同未来商业价值的不同商业方案的现值,然后通过比较这些现值来选择最好的商业方案。
(15)中央银行(central bank),以发行该国的主权货币、保留准备金来控制银行风险、执行货币政策的银行。
(16)商业银行(commercial bank),以提供存款和贷款服务作为主营业务的银行。
(17)准备金制度(reserve banking),在该体系下,一旦商业银行收到一些存款后,该商业银行将部分存款转交至中央银行作为准备金并保留剩余部分作为贷款[5, pp. 88-90]。这个体系是作为控制银行风险而设计出来的。存款中的准备金部分占存款的比重叫做“存款准备金率”,这是货币政策的工具之一。
以上概念中:虚拟货币从属于数字货币;加密货币从属于数字货币;虚拟货币与加密货币没有重叠的部分;数字货币可以是主权货币或者非主权货币中的一种。在后面的部分,我只讨论加密货币。

2. 加密货币的猜想
加密的能力和预防解码的能力决定着一个特定的加密货币的价值。了解加密货币的整体流程可以帮助我们了解它与主权货币的不同。在以下的例子当中,我将使用对人类来说更熟悉些的十进制数字系统,而不采用二进制数字系统或者十六进制数字系统,尽管它们更符合计算机的习惯。

2.1 挖矿和计算力
下面一些例子能够帮助我们理解什么是加密货币的挖矿。

例1:
(1)这款加密货币的每一个币的长度是2,每一个数位都是从数字0至9,这表示数字行的全集是{00, 01, …, 99},一共是100个元素;
(2)只有“数字行除以7余数为3”和“数字行的十位是奇数”是有效规则,构成了检测模块。
现在,如果我们人类像机器矿工那样去进行手动计算,就会发现从00至99中,{10, 17, 31, 38, 52, 59, 73, 94}是有效币的集合,一共8个元素。

例2:
(1)这款加密货币的每一个币的长度是4,每一个数位都是从数字0至9,这表示数字行的全集是{0000, 0001, …, 9999},一共是10 000个元素;
(2)只有“数字行除以7余数为3”和“数字行的十位是奇数”和“数字行的百位是偶数”和“由数字行组成一个新的数,其中个位是新的百位、十位是新的十位、百位是新的千位、千位是新的个位,除以17的余数是9”是有效规则,构成了检测模块。
现在,如果我们进行手动计算或者机器计算,就会发现从0000至9999中,{0696, 0850, 1011, 1816, 1872, 2033, 2838, 2894, 3055, 4077, 4231, 5099, 5253, 6219, 6275, 7297, 7451, 8417, 8473, 9439, 9495}是有效币的集合,一共21个元素。

例3:
(1)这款加密货币的每一个币的长度是6,每一个数位都是从数字0至9,这表示数字行的全集是{000000, 000001, …, 999999},一共是1 000 000个元素;
(2)只有“数字行除以7余数为3”和“数字行的十位是奇数”和“数字行的百位是偶数”和“由数字行组成一个新的数,其中个位是新的百位、十位是新的万位、百位是新的十万位、千位是新的个位、万位是新的千位、十万位是新的十位,除以17的余数是9”和“由数字行组成一个新的数,其中个位是新的万位、十位是新的十万位、百位是新的千位、千位是新的十位、万位是新的百位、十万位是新的个位,除以27的余数是2或7或14”是有效规则,构成了检测模块。
现在,如果我们进行机器计算,我们能在很短的几秒内挖出237个有效币,但是如果手动计算则时间就无法估计了。

从例1、例2和例3中,如果由人类去手动计算的话,我们发现例2花费的时间比例1长,而且几乎没有人愿意手动计算例3。更进一步说,关于挖矿的工作量:
(1)在给定特定的挖矿规则下,如果有2个队伍,队伍A的机器能够在1年以内发现全部有效币的50%,队伍B的机器能够在1年以内发现全部有效币的0.5%,那么由于队伍A拥有更高的计算力,队伍A就能在有限的时间内控制更多的币;
(2)如果每个币的位数长度更长以及更复杂的规则,那么计算时间也会被加长。

2.2 工作量证明和检测模块
在比特币(Bitcoin)的交易中,工作量证明是用来证明币是来自有效工作的重要信息[2, p. 19]。一个简单证明方式就是将币放回检测模块。在例2中,有效币的集合是{0696, 0850, 1011, 1816, 1872, 2033, 2838, 2894, 3055, 4077, 4231, 5099, 5253, 6219, 6275, 7297, 7451, 8417, 8473, 9439, 9495}:如果用户A想要从电子钱包中将币“2033”汇至用户B,那么币“2033”就是有效币;如果用户A想要从电子钱包中将币“2036”汇至用户B,那么币“2036”就是无效币并且交易被拒绝。检测模块能够在挖矿过程中或交易过程中检测一个币是否有效。

2.3 区块链下的挖矿和交易
如果在区块链系统下,一个用户的电子钱包的信息来自于不同的区块在不同的服务器上。在例2中,有效币的集合是{0696, 0850, 1011, 1816, 1872, 2033, 2838, 2894, 3055, 4077, 4231, 5099, 5253, 6219, 6275, 7297, 7451, 8417, 8473, 9439, 9495}:
(1)币“1872”、“2894”、“6219”、“9439”作为用户A的电子钱包中的余额;
(2)一共有7个服务器,每个币都是存储于5个服务器当中的;
(3)对于每一个币,如果有至少3个服务器提供的信息,显示出这个币与用户A所连接,那么这个币被用户A所持有,如果其它情况则这个币不被用户A所持有;
(4)“1872”存储于服务器1、3、4、6、7上,“2894”存储于服务器1、2、4、5、6上, “6219”存储于服务器1、3、4、5、7上,“9439”存储于服务器2、3、4、6、7上;
(5)基于不同的算法,区块可以是
“‘1872’在服务器1、3、4、6、7上属于用户A”、
“‘2894’在服务器1、2、4、5、6上属于用户A”、
“‘6219’在服务器1、3、4、5、7上属于用户A”、
“‘9439’在服务器2、3、4、6、7上属于用户A”,

或者
“‘1872’、‘2894’、‘6219’在服务器1上属于用户A”、
“‘2894’、‘9439’在服务器2上属于用户A”、
“‘1872’、‘6219’、‘9439’在服务器3上属于用户A”、
“‘1872’、‘2894’、‘6219’、‘9439’在服务器4上属于用户A”、
“‘2894’、‘6219’在服务器5上属于用户A”、
“‘1872’、‘2894’、‘9439’在服务器6上属于用户A”、
“‘1872’、‘6219’、‘9439’在服务器7上属于用户A”,

其中第一种类型更便于对交易历史进行追踪的加密,第二种类型更便于对不同的服务器与用户的账户进行连接的加密。

现在,如果用户B挖掘了2个新币“2894”和“7297”并发送至电子钱包中,由于“2894”已经被别人挖走了,那么只有“7297”是有效的并将信息“‘7297’属于用户B”复制到若干服务器当中。

接着,如果用户B非常生气并骇客掉服务器2里将该服务器中所有的币都改到用户B的名下;服务器2尚且还没被侦测到“被骇客”;如果用户A发出交易指令,将2个币给用户C,并且储存在服务器1、3、4、5、7的“6219”和储存在服务器3、4、6、7的“9439”被随机选出,那么这笔交易能够正常运行。再接着,如果用户B花费了巨大的力气去骇客掉服务器2、3、4里将该服务器中所有的币都改到用户B的名下;服务器2、3、4尚且还没被侦测到“被骇客”;如果用户A发出交易指令,将2个币给用户C,并且储存在服务器1、5、7的“6219”和储存在服务器6、7的“9439”被随机选出,那么只有“6219”能正常运行。

这里有另一个例子:如果一个队伍每天骇客进去以及改写一个服务器的概率是0.005,并且这个队伍同一天之内不能骇客超过一个服务器;在一个非区块链系统下,目标是在规定时间(如180天)内改写一个服务器;在一个区块链系统下,目标是在规定时间(如180天)内改写若干个服务器(如6个服务器)。如果目标是在180天内改写一个服务器,那么这个几何分布的概率就很容易计算,是P{n<181, p=0.005}= 0.594347;如果目标是在180天内改写6个服务器,那么这个就是负二项分布,概率是P{n<181, r=6, p=0.005}= 0.000323。

从上面的例子就可以看出,在区块链系统下:当很多的服务器同时遭到骇客时,交易会受到影响;很多的服务器同时遭到骇客的概率比一个服务器遭到骇客的概率要低。

2.4 加密
哈希函数通常被用作加密过程。在例2中,有效币的集合是{0696, 0850, 1011, 1816, 1872, 2033, 2838, 2894, 3055, 4077, 4231, 5099, 5253, 6219, 6275, 7297, 7451, 8417, 8473, 9439, 9495},定义一个如下的哈希函数:
(1)每一个哈希函数的输出(在数学上叫做“像”)是100位;
(2)“23位至24位除以4的余数”、“45位至46位除以4的余数”、“81位至82位除以4的余数”,这3个整数中,如果有一个整数出现大于或等于2次,那么这个像就包含了这个整数的币的个数,如若不然也就是3个整数都不一样,那么这个像就包含0个币;
(3)如果币的个数是1,那么币在87位至90位;
(4)如果币的个数是2,那么币在4位至7位和51位至54位;
(5)如果币的个数是3,那么币在28位至31位、72位至75位和93位至96位。

下面有4个上述哈希函数的像:
0341816994-1464392668-5953767525-3817502523-8957352930-3055725668-9381796113-7949579208-9574386275-8518729162;
3673055923-0069705311-1266757525-3304696017-0139024957-1816710844-1719770730-1187286946-7814166275-0394954876;
3641816002-4479508955-7806502187-2248222872-7237880435-3055740000-1411698163-0525355052-3013366275-8194959730;
8801816972-0707332066-4462906187-2020097747-0839713358-3055835067-2649838423-3525321832-2149426275-5594956493。
我们可以手动计算出,在它们中:第一个像的原像是{1872, 5253, 9495};第二个像或第三个像的原像是{1816, 3055};第四个像的原像是空集。这4个像拥有相同的长度,以及哈希函数可以将一条短信息加密为多条不同的长信息,就像{1816, 3055}被加密成了第二个像和第三个像甚至更多的像,这些就使得解码变得困难。如果哈希函数被定义得更加地复杂,那么像就会变得更难被解码。

2.5 解码
对于解码过程,因为加密规则是未知的,就会有天文级数量的加密规则在解码中一个个地尝试,因此解码需要强大的计算力。在解码中的另一个问题是发现了什么样的信号以及需要多少这样的信号才能足够让运算终止?在特定语言的关键词的比重分析经常被用作解码过程的终止信号[3, p. 39]。在例2中,如果用户A没有任何币并且打算骇客进一些服务器中去改写些内容,用户A就要面对着
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这些上文所述的哈希函数的像,并且似乎用户A没什么办法来应对这些数字行。

但是如果用户A已经知晓了检测模块并把有效币的集合给计算了出来,{0696, 0850, 1011, 1816, 1872, 2033, 2838, 2894, 3055, 4077, 4231, 5099, 5253, 6219, 6275, 7297, 7451, 8417, 8473, 9439, 9495},那么用户A可以锁定这些像里面的一些关键词(比如币的数字行),正如
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3673055923-0069705311-12667575253304696017-0139024957-1816710844-1719770730-1187286946-7814166275-0394954876
其中加粗的部分是有效币的数字行。那么接下来,用户A就可以寻找下一步的解码。在上面的例子中,只有2个像,这样也许会让下一步的解码很难展开;在现实的解码中,存在着大量的像以供匹配性的试验。

理论上,所有的加密都能被解码掉,问题是解码需要花费多长时间。币的数字行作为关键词是能够加速解码过程的。关于比特币,它的检测模块是对大众公开的并且是无法改变的,如果计算力有了革命性的变化使得几乎所有的有效币都能在短时间内被计算出来,那么由于更多的关键词和强大的计算力,则对比特币的全部服务器进行解码就变得更加容易。

2.6 去中心化加密货币和中心化加密货币
对于加密货币的服务器,它们会存储什么样的信息呢?(1)币的数字行;(2)用户的账户;(3)币的数字行与用户的账户的连结,以用来表示所有权;(4)检测模块;(5)用户的交易历史;(6)币的交易历史;等等。在它们当中,币的交易历史需要巨大的存储量,姑且忽略。

要解释清楚加密货币的中心化,就要先了解两种服务器,普通服务器和中心服务器。中心服务器是在中央银行或公共部门掌控之下的服务器;普通服务器是私人或公司可以开设的服务器。

(完全的)去中心化加密货币的服务器群如图1所示。至少它们存储了币的数字行、用户的账户、币的数字行与用户的账户的连结、检测模块。以下是我想到的一些可能的特征:
(1)因为任何拥有服务器的人都可以参与或离开服务器群,这就意味着N是个非常大的数值,又由于区块链系统这些币在早期的时候很难丢失;
(2)币的数量是基于过去的挖矿程度并受限于检测模块(准确地说,检测模块当中的数字行的完整空间和有效规则),而且如果计算力没有发生革命性的变化,那么挖矿的速率是可以估测的;
(3)因为所有拥有服务器的人都可以参与或离开服务器群,检测模块就不得不是固定的而且对任何人都是开放挖矿的,这就造成了如果计算力发生了革命性的变化时,比如说一款新型的下一代技术的芯片,去中心化加密货币更容易被解码;
(4)就像比特币,对于开发者们来说没有动力去将账户历史写入进来,这就鼓励了去中心化货币扮演着帮助犯罪进行支付的角色。

图1. (完全的)去中心化加密货币的服务器群

(完全的)中心化加密货币的服务器群如图2所示。至少它们存储了币的数字行、用户的账户、用户的交易历史、币的数字行与用户的账户的连结、检测模块。以下是我想到的一些可能的特征:
(1)因为只有少量的服务器(通常M是一个小的数值),检测模块可以被更新到以适合最新的计算力;
(2)面向市场的发行增长率取决于公共部门的决定,极少地取决于挖矿的速度,这是大众不接受中心化加密货币的最根本的原因;
(3)功能跟虚拟货币类似,但是中心化加密货币的成本更高,如果公共部门能够跟得上最新的计算力,根本没有必要去引入中心化加密货币。

图2. (完全的)中心化加密货币的服务器群

完全的去中心化加密货币在未来会被解码,而完全的中心化加密货币扮演着与主权货币同样的角色也就是有着无法预期的通货膨胀。有没有一种加密货币能够平衡它们的优势和劣势,以使这种加密货币能够在人工智能的时代之下存活得更久?

2.7 半中心化加密货币
在完全的去中心化加密货币与完全的中心化加密货币之间的任何一种形式都可以被定义为半中心化加密货币。在本文中,半中心化加密货币的结构被设计成图3的样式。以下是我想到的一些可能的特征:
(1)少量的服务器掌握在政府或企业手里作为中心服务器,大量的服务器也可以加入这款加密货币作为普通服务器(M远远小于N);
(2)检测模块放入中心服务器而不在普通服务器,因而检测模块是能够被更新到最新的计算力的;
(3)账户的交易历史可以被追踪到以防止加密货币被用来洗钱,这能够保留这款加密货币的信用;
(4)普通服务器也存储一些信息来作为区块链系统中的一部分,这能够减少攻击的风险也能够减少来自中心服务器的欺诈行为的风险;
(5)发行的速度取决于中心服务器的控制者们,这是一个风险因素,在后面的部分会有更深的讨论。

图3. 半中心化加密货币的服务器群

现在,基于上述的半中心化加密货币的结构,中心服务器的控制者们就组成了该加密货币的储备机构,普通服务器的控制者们可以是中央银行或商业银行或其它。在下一节里,我将给出一些在这种半中心化结构下的关于经济侧的猜想。

3. 半中心化加密货币的经济的猜想
基于图3的结构,我将讨论一些半中心化加密货币的经济的猜想。

3.1 半中心化加密货币的储备组织
在图3中,中心服务器被置于半中心化加密货币的储备组织之下。我认为储备组织有3个主要功能。

第一个功能是将加密货币发行到市场中。有3个因素影响了有效币的个数,数字行的长度(通常长度越长,有效币就越多),检测模块的复杂度(通常规则越复杂,有效币就越少),当前储备组织掌握的计算力。如果储备组织不是在与利益相关者们的契约之下运营,那么就会产生更改数字行的长度和规则的复杂度的动机以增加挖矿的概率,以至于引起通货膨胀或者引发该加密货币的崩溃。因此,储备组织与利益相关者们的契约是很重要的。

第二个功能是储备其它货币和商品用来调节汇率。完成了挖矿后,储备组织想要将自己的币投放到市场中去,那么其他货币或商品与该加密货币的交换就能实现这个过程。储备组织可以根据自己的兴趣来选择哪些货币和商品,例如,黄金永远是可行的,超发的主权货币不在名单之列,经常用作犯罪支付的货币不在名单之列。于是,储备组织就能够通过买卖自己储备的其它货币或商品来调节汇率。

补充下,郭文贵说过G币(后来更名为H币)以黄金作为它的储备[7]。关于黄金对阵加密货币:对于国际贸易来说,黄金曾经作为20世纪早期以及之前的标准货币,当时的国际金融体系被称作“金本位制”[4, pp. 242-245],主要是因为黄金的物理和化学的稳定性;加密货币反映的是加密能力和计算力,是人工智能的2个衡量标准。如果地球上有黄金,那么这就是最稳定的元素之一;如果有芯片、内存、硬盘、电力、检测模块的代码,加密货币就还在服务器里面,并能够通过服务器进行交易。人类拥有的黄金量受限于在地球的储量和挖矿的技术;人类拥有的加密货币量受限于(离散)数学和计算力。现在,我们能注意到黄金和加密货币成为人类货币的原因主要是因为它们是基于自身的自然属性。

由此,因为加密货币的交易成本比黄金的交易成本更低,市场中的黄金占黄金+加密货币的比重、市场中的该半中心化加密货币占黄金+加密货币的比重、黄金与该半中心化加密货币之间的汇率是非常重要的指标,反映了人类对当前的文明的评估是走向基于人工智能的还是走向古代的,这与汇率被固定掉的布雷顿森林体系是不同的。

第三个功能是记录账户历史。如果有“了解你的用户(know-you-client,KYC)”过程来支持每一个账户与一个真实的人或一个真实的组织是关联起来的,并且交易历史能够被追踪,那么该加密货币能够避免很多国际洗钱和犯罪支付。

3.2 与宏观经济政策的关系
在宏观经济学中,通常有2个政策,财政政策和货币政策,而在短期时扩张的财政政策或扩张的货币政策或二者都能够增加国民产出,但在长期时扩张的政策却只会造成通货膨胀[5, pp. 316-317, pp. 321-322, pp. 340-341]。因此,以每年来提升国民产出为目的,全球的政策制定者们始终都有着在每年刻意去设置通货膨胀目标(或者近似地,利率目标)的动机,进而执行扩张的政策。这看起来非常奇怪,真的是在所有情况下国民产出的增加是通货膨胀的结果么?

同时,我们需要记住上述的宏观经济学理论是基于主权货币体系下的,这意味着通过发行货币来实现扩张的政策并不困难:
(1)如果是通过增发国债来执行扩张的财政政策,那么在主权货币体系下,这些国债可以用未来的税收或发行货币来偿还;
(2)如果通过对商业银行的增加贷款进行背书来执行扩张的货币政策,那么在主权货币体系下,中央银行能够弱化贷款限制或者发行货币来供应这些商业银行;
(3)如果每一个国家都通过发行货币来执行扩张的政策,尽管这样会伤害这个国家的货币的价值和信用,在主权货币体系下,全世界所有的投资者都没有其它货币的选项。
(4)通常通货膨胀由百分率来衡量,这就意味着在通过发行货币来执行扩张的政策之下,货币供给量不得不以指数形式来增长,这就增加了该主权货币崩溃的概率。

如果以黄金为储备来维持稳定的半中心化加密货币一旦出现,那么它就会使主权货币的信用暴露出来并且迫使中央银行将它们的货币调整到相对稳定的汇率上来,这样就能减少这些国家的市场上的不确定性。当一个国家试图增发更多的货币并且该加密货币的储备组织也持有该国的主权货币,那么储备组织可以将该主权货币的储备全部推入市场来避免其贬值并降低其信用。如果一个国家想要保留其主权货币的信用,该国的货币量与该加密货币的储备量的比例必须保持稳定。

3.3 与国债和金融模型的关系
如前所述,如何偿还国债?税收或发行货币。如果以黄金为储备来维持稳定的半中心化加密货币一旦出现,发行货币会将国债变成垃圾,因为该国的主权货币丧失了信用。这揭示出在半中心化加密货币体系下,国债就成为了风险资产,与之不同的是在主权货币体系下,国债接近于但不完全是无风险资产。

这在金融知识里面是革命性的变化:(1)无风险利率不存在,这意味着基于无风险利率的模型就不再适用于对投资的评估;(2)近似地,加权平均资本成本就不再适用于对商业的评估;(3)如此一来,基于它们的其它模型,尤其是定价模型,就不再适用。在主权货币体系下基于无风险利率的金融模型是存在着缺陷的,但是在半中心化加密货币体系下,这些缺陷就被“所有资产都是风险的”给放大了;当国债变成风险资产的时候,基于概率的金融模型依然会存在下去并吸引到更多的研究和分析,甚至机器学习在未来的金融建模中扮演起非常重要的角色。

3.4 与银行的关系
如图3中,普通服务器通常是在中央银行和商业银行的掌控之下。对于中央银行这侧:
(1)加密货币存在现金是几乎不可能的,因为现金是不能包含着存储在不同服务器里面的数字行的,这与金币中包含黄金是不一样的,因此,中央银行就能够以加密货币为储备,并根据储备量来调节它们的主权货币的供给量;
(2)正如区块链体系下,一个中央银行的加密货币储备的信息是可以存入储备组织的中心服务器和该中央银行的普通服务器里,例如储备组织提供9个服务器而中央银行提供12个服务器来组成区块链;
(3)储备组织的已挖掘币的信息可以同样与一些大型的中央银行来分享,从而实现对储备组织的挖矿的监督。

对于商业银行这侧:
(1)因为“加密货币存在现金是几乎不可能的”,商业银行同样可以提供加密货币与主权货币的兑换业务,这样能便利于一旦停电时的现金使用;
(2)正如区块链体系下,商业银行提供普通服务器来存储用户的账户和币,例如,一名小型用户可以在银行开出账户与2个中心服务器和3个该银行的普通服务器进行对接,一名大型用户可以在3家银行开出账户与3个中心服务器、3个第一家银行的普通服务器、3个第二家银行的普通服务器、3个第三家银行的普通服务器和1个该用户的服务器进行对接;
(3)最基本地,商业银行提供该加密货币的存款和贷款业务,以及该加密货币的网络安全化的交易服务。

4. 半中心化加密货币的弱点的猜想
在本节,我尝试指出一些该半中心化加密货币在未来可能潜藏的弱点。

4.1 违约风险
在当前的银行体系下,一家商业银行的贷款量是基于存款量的。一位客户可以从银行1借到钱然后再存入银行2中,然而银行2无法识别出这笔钱是不是来自债务,然后银行2就将同样的数额向其他客户借出。因为在当前的银行系统下,人们很少在长时间保留大量现金,于是贷款转换成下一批存款是非常迅速的。举例来说,如果没有存款准备金率或存款准备金率是0%,那么如果客户1将10亿单位作为原始本金存入银行1,然后:
(1)在收到10亿存款后,银行1将10亿借给客户2;
(2)在收到10亿贷款后,客户2将它们存入银行2;
(3)在收到10亿存款后,银行2将10亿借给客户3;
(4)在收到10亿贷款后,客户3将它们存入银行3;
……
当这个过程继续下去,原始本金产生出的货币数量(或者“货币供给量”)就会通过越来越多的贷款以线性形式增长至一个巨大的数字,就像庞氏骗局一样。

在准备金体系下,举例来说,如果存款准备金率是10%,并且客户1将10亿单位作为原始本金存入银行1,那么:
(1)在收到10亿存款后,银行1将1亿递交至中央银行而将9亿借给客户2;
(2)在收到9亿贷款后,客户2将它们存入银行2;
(3)在收到9亿存款后,银行2将0.9亿递交至中央银行而将8.1亿借给客户3;
(4)在收到8.1亿贷款后,客户3将它们存入银行3;
(5)在收到8.1亿存款后,银行3将0.81亿递交至中央银行而将7.29亿借给客户4;
……
当这个过程继续下去,根据(无穷的)几何级数的公式[5, pp. 90],由原始本金产生出的货币数量(或者“货币供给量”)就会通过越来越多的贷款以收敛形式增长至上限值,10亿 / 10% = 100亿,其中10亿来自于原始本金而90亿来自于银行系统(或者说无限的贷款)。

同样在准备金体系下,假使过程是有限的,如果存款准备金率是38.1966%,举例来说,客户1将10亿单位作为原始本金存入银行1,那么:
(1)在收到10亿存款后,银行1将3.81966亿递交至中央银行而将6.18034亿借给客户2;
(2)在收到6.18034亿贷款后,客户2将它们存入银行2;
(3)在收到6.18034亿存款后,银行2将2.36068亿递交至中央银行而将3.81966亿借给客户3。
截至目前,由原始本金产生出的货币数量(或者“货币供给量”)是,10亿 + 6.18034亿 + 3.81966亿 = 20亿,其中只用经过2家银行就让货币供给量的一半来自于贷款。如果存款准备金率低于38.1966%,那么只用经过2家银行就能让货币供给量里超过一半来自于贷款。

根据以上,正如理论中描述的那样,我们能从中发现当前的货币系统和银行系统对贷款的依赖度非常高。如果贷款的违约风险增长到一个很高的程度,这就会在宏观经济上导致了货币供给量的快速萎缩并且在微观经济上导致了银行资产的快速下滑,然后就是货币系统和银行系统的崩溃。

半中心化加密货币至少能够识别原始本金的数量,通过对商业银行中存有的币的数字行的个数进行查数来实现的。于是,中央银行或者中央银行与储备组织联合设置一个该加密货币的贷款比上原始本金的比率,不采用存款准备金率,来控制违约风险,以保留这款加密货币的信用以及该国银行体系的信用。由此产生的,对于贷款审核中的项目选择的事情上,因为贷款比上原始本金的比率目的在于避免违约风险,那么基于概率的建模就不得不引入进来,然而基于无风险利率的定价模型是很危险的。

4.2 缺乏对加密和解码科技进行更新的动力
在主权货币体系下,在初始阶段会有少量的伪造现金,但是数十年之后就会有大量的伪造现金,并且它们大部分是无法被中央银行给收回的,以至于这个问题几乎无法解决;与之不同,在半中心化加密货币体系下,任何的伪造币都很难在区块链下得到存储以及无法通过检测模块。然后,当该半中心化加密货币在世界流行开来,掌握着检测模块的储备组织就变成了货币发行的垄断方。当那个时候,对于储备组织就有很少的动力来更新加密和解码技术,即便是一款新型的下一代技术的芯片即将问世。

我认为解决方案是设立3-4家持有黄金作为主要储备的半中心化加密货币。这样一来,会给用户和商业银行以选项去评估这些加密货币的安全性,这样会刺激着这些储备组织去跟进最新的加密和解码技术。同时,对于每一个储备组织,它可以与大量的网络安全公司订立合同来与这些公司分享利益,去提升网络安全行业的竞争环境进而实现加密和解码技术的进步。

4.3 通货膨胀
在如图1的(完全的)去中心化加密货币中,检测模块是分配给每一个普通服务器的并且是无法被更新的,这就意味着如果有人掌控了最新的计算力,服务器就更可能会被解码,如此一来去中心化加密货币就变成了零价值。这是去中心化货币无法存活的原因之一,另一个原因是垄断化的市场份额。如果一个队伍掌控了绝大多数的去中心化货币,那么这个队伍就能够影响到它的汇率,并且如果该队伍掌控了最新的计算力,那么这些币的数字行就能帮助该队伍来解码所有的存储着这些币的服务器。

在如图2的(完全的)中心化加密货币中,如果检测模块被中心服务器所持有(如前所述,有3个因素影响了有效币的个数,数字行的长度、检测模块的复杂度、当前中心服务器掌握的计算力),那么中心服务器的控制者们就可以增加数字行的长度或降低检测模块的复杂度或两者来提升挖矿中的概率去挖出更多的有效币。就像通过降低金币中的黄金比重来造成通货膨胀那般,这样的变化也能造成通货膨胀,并且通货膨胀是造成主权货币体系走入危机的最根本的原因。

半中心化加密货币也能造成通货膨胀,我思考了一些解决方法,但是我不相信它们是一劳永逸的。
(1)第一个方法我认为是如去中心化加密货币那样子使用固定的检测模块,这样加密货币的数量必然是被限制的;但是一个缺陷就是大型用户或大型银行就能在长时间中收集到很多重复的数字行,这些信息就能够帮助它们来解码小型银行的服务器,而这些小型银行在网络安全上的投资更少,这就意味着固定的检测模块是有可能摧毁该加密货币的信用。
(2)定期更新检测模块,比如每年更换检测模块并将5年寿命的数字行给更换掉,这可以避免一些大型用户或大型银行去收集数字行;为了控制通货膨胀,储备组织与利益相关者们订立契约将自己的中心服务器的储备数据向大众公开,包括黄金数量、挖出的加密货币数量、许可作为交易的加密货币数量以及其它的储备数量。
(3)如果世界上存在着3-4家半中心化加密货币,并且它们不进行合作,那么对于每个储备组织来说,最好的方式就是避免任何造成通货膨胀的行为;如果它们都将挖出的加密货币数量向大众公开,那么公众就能评估每家检测模块是不是有造成通货膨胀的倾向。
(4)利用债券来调节通货膨胀;由储备组织来发行该加密货币的债券是没有意义的,因为这种债券就像一些币的捆绑组合而已,这种债券与币在控制流动性上没什么区别;但是对于一个国家的债券,我认为只有该加密货币计价的债券也许是可以接受的,以使储备组织将货币释放至该国作为融资和调节,而以其它货币(包括其它加密货币)计价的债券是永远不可接受的,但是这也是有待争论的,因为储备组织在购买一个国家的债券,也就是购买一项即便是该加密货币计价的也仍旧是风险的资产,是对预期繁荣的背书行为进而产生更多的问题。

半中心化加密货币可以避免以通货膨胀为目标的政策,这样的政策造成了主权货币体系下几乎全部货币的毁灭。在半中心化加密货币体系下依然存在着造成通货膨胀的概率,而未来设计者们的任务就是去尝试在该体系下避免通货膨胀。


发布: Theodosia

参考资料:

[1] 郭文贵, “5月23日 文贵直播:中共的楼震,桥震,币震,粮震,随时脆断; Gnews,GTV,盖特,国际影响力巨大;九指妖故意毁坏财物暴露了,她是一个嫉妒心 理变态,早已经背叛了爆料革命的叛徒” GTV. https://gtv.org/video/ id=60aa75eead9feb7deee15fe2 (2021年5月23日)

[2] A. Judmayer, N. Stifter, K. Krombholz, and E. Weippl, “Blocks and chains: introduction to bitcoin, cryptocurrencies, and their consensus mechanisms.” Morgan & Claypool Publisher, 2017.

[3] D. R. Stinson, and M. B. Paterson, “Cryptography: theory and practice, 4th ed.” Chapman and Hall/CRC, 2018.

[4] P. Krugman, M. Obstfeld, and M. Melitz, “International finance: Theory and policy, 11th ed.” Pearson, 2018.

[5] N. G. Mankiw, “Macroeconomics, 8th ed.” Worth Publishers, 2012.

[6] R. A. Brealey, and S. C. Myers, F. Allen, “Principles of corporate finance, 12th ed.” McGraw-Hill Education, 2016.

[7] 郭文贵, “2020年11月27日:大选从滑到稽,川普总统百分之一万当选,战友们 要团结、要行动!” GTV. https://gtv.org/video/id=5fc1802cc280ff1609dbf3b3 (2020年11月27日)

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baizhen509
7 月 之前

真够专业!

喜马拉雅-华盛顿DC农场

喜马拉雅华盛顿DC农场,是喜马拉雅联盟总部正式认可的农场。如申请加入这个团队,可以通过以下方式联系 (Join Himalaya Washington DC): 1. Discord 私信: 阿丙#8752 2. E-mail: [email protected] 10月 22日