PRL币(Oyster)是什么币？PRL币官网及交易平台介绍

即使互联网在过去的几十年中呈指数增长，但今天存在的网络货币化机制仍然相当陈旧，且容易被操纵。此外，一般人对网络广告的感觉也相当差，在过去一年多的时间里，使用广告拦截器已相当普遍。

Oyster Protocol或Oyster Pearl是一个全新的平台，它采用了一种独特的方法来让内容发布者和消费者进行相互协作，从而使双方都能从中获利。更具体地说，Oyster Pearl使每天的互联网用户能够通过去中心化、匿名和安全性的系统存储来检索他们的文件。

Oyster Pearl是专为解决广告商和广告拦截者之间的僵局而设计的系统。这是通过授权网站通过采用特定于该平台的单行代码产生的收入而实现的。

除此之外，该服务还使用了去中心化的在线存储系统，该系统是通过使用以太坊区块链以及IOTA的Tangle协议构想出来的。促使Oyster Pearl成为一种独特的产品，即用户可以使用其本国货币为自己和广告内容的分销商创造价值。

概述

1.Oyster Pearl为互联网用户提供了一种去中心化的和私有的数据存储方法。

2.网络参与者将获得本地的Pearl代币，并可以用Pearl代币的形式进得到补偿。

3.独立用户可以很容易地加入该平台，也可以通过将数据直接上载到分散的分类账上，从而将其内容货币化。

4.网站所有者和内容发布者在提供免费内容和向数据存储网络贡献方面会得到相应奖励。

5.该界面是相当简单明了的。

主要特点

首先，我们可以看到Oyster Pearl为用户提供了到目前为止困扰整个互联网两个关键问题的解决方案。

1.它为用户提供了一个稳定的分散式数据存储平台。

2.它有助于消除对网络广告的需求。

由于大量的在线广告带有恶意软件和其他不需要的实体广告，Oyster Pearl有助于缓解与病毒感染的有关问题，以及其他可能影响计算机设备的有关问题。

同样，从在线创收的角度来看，Oyster Protocol通过使用唯一的代码脚本算法建立了一个金融流。该平台允许用户贡献一小部分CPU和GPU能力，以便能够在去中心化和匿名的分类帐上存储数据。这样就可以对所有有关当事方进行相互的货币补偿。

该系统的一个突出特点是，Oyster脚本上传的所有信息都是通过IOTA的Tangle机制处理的。这不仅有助于消除冗余问题，而且还减少了数据缓解的问题。

Oyster Protocol如何运作

到目前为止，Oyster Pearl利用IOTA公司的Tangle协议，以一种流畅和精简的方式维护其内部交易。Tangle本质上是一个有向无环图，这意味着它充当了一个无块的分布式分类系统。

Oyster Pearl使用的主要收入代码脚本

在这个平台上处理的每个事务都必须经过一个PoW(工作证明)机制才能被确认并添加到区块链中。每个事务都有一个内部负载容量，以便从系统中获取重要的存储信息。

同样重要的是要理解：每个事务都必须经过一个基于对等网络的已被定义的节点网状网络。每个节点都有能力保留事务的冗余副本，从而减少系统主机内的数据副本。

平台部署的网状框架

最后, Tangle协议还有助于在不依赖集中式托管程序的情况下, 极大地减轻数据丢失的风险。这是因为切线的节点被设计成：在它们达到物理存储限制后自动删除旧数据的这样一个节点了。

关于Oyster Protocol

在过去的几个月里, Oyster Protocol已经显示了巨大的潜力, 因此读者们可以做更进一步的了解了。

Bill Cordes是这项事业的首席财务官。Bill Cordes已经在金融和数字行业工作了十年了,而且他以前也曾工作过:

1.Infogix inc.——公司发展总监和M A

2.NextGen——风险合作伙伴和合作者

3.Cordes咨询公司——创始人

Alex Firmani是这个项目的首席技术官。他也在数字领域工作了近20年，曾在亚马逊等知名公司工作过。

最后，Taylor French是这个项目的通讯和设计方面的负责人。在他的LinkedIn个人资料中，Taylor将自己描述为“经验丰富的UX/UI(用户体验/用户界面)设计的专业人士，并且在设计和沟通方面有着丰富的经验”。

PRL代币的性能数据

所有在平台上进行的内部事务都是通过使用一种缩写为PRL的本地代币进行的。

PRL代币生命周期性能图表

在去年年底上市的PRL代币最初的价值是0.032美元。然而，今年早些时候，该代币大幅升值，每枚代币的价格达到了4.30美元。

PRL最近的表现并不令人失望，因为考虑到过去几个月的加密货币市场似乎一直由熊市操控，这个代币的价值仍然相当稳定(截至2018年3月31日，每枚代币的价值为1美元)。

总结：

由于广告拦截软件的使用，在线广告市场的规模逐渐缩小， Protocol为广告提供商和分销商提供了一个全新的系统，并且该系统有潜力重振这个市场。

从PRL代币自成立以来的稳定表现来看，在未来几个月内，会有越来越多的人采用这个平台。

网址：https://oysterprotocol.com/

交易平台

库币网 ：https://

以德 ：https://etherdelta.com

IDEX : https://idex.market

Tidex : https://tidex.com/

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比特币矿工2019年收入约50亿美元！较2018年下降超2亿美元

1月19日，据TheBlock消息，2019年全球比特币矿工收入约为50亿美元。其中，48.9亿美元为区块奖励，约1.46亿美元来自交易手续费。

来源：TheBlock

相较2018年，矿工在2019年收入有所下降。数据显示，当时矿工收入约为52.6亿美元。另外，矿工2017年收入则为31.9亿美元。

另据BTC.com数据显示，比特币近期挖矿难度持续升高。1月15日今晨7点42分，比特币在区块高度612.864处调整挖矿难度至14.78T，较1月2日上调7.08%，创历史新高。

此外，比特币算力也在逐渐上升。1月18日，闪电火炬创始人Hodlonaut发推称，比特币算力创新高，达到126.13 EH/s。当比特币价格在2017年12月达到历史新高时，算力是13 EH/s。

随后，Morgan Creek Digital联合创始人Anthony Pompliano转发该推文，并评论称，“比特币算力创下历史新高。世界上最强大和安全的计算网络。”

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比特币价格与时间存在关系？一文读懂比特币价值的对数增长模型

本文探讨了时间与比特币价格之间是否存在关系。针对最小二乘假设，对提出的双对数(log-log)模型[1.2&3]进行了统计有效性检验，使用Engle-Granger方法进行协整，以确保每个变量的平稳性以及潜在的虚假关系。 除了这些测试中的一种以外，所有测试都可以反驳时间是比特币价格一种重要预测因素的假设。

各种来源[1、2和3]提出了对数价格?对数时间(又名对数增长)模型来讲解比特币价格走势的很大一部分，因此提出了一种估计未来比特币价格的机制。

科学方法对大多数人都是很难理解。 这是违反直觉的。 它可能会得出不反映个人信念的结论。 理解这个基本的基本概念是该方法的基础：错误是可以接受的。

根据伟大的现代科学哲学家卡尔·波普尔(Karl Popper)的观点，为一种错误的结果检验一种假设是增加论点正确性的唯一可靠方法。 如果严格和重复的测试不能表明假设是不正确的，则对于每个测试，假设都具有较高的正确性。 这个概念称为可证伪性。 本文旨在伪造比特币价值的对数增长模型，该模型在[1、2和3]中进行了基本定义。

注：所有分析均使用Stata 14执行。 本文不充当财务建议。

定义问题

为了伪造一个假设，首先我们必须说明它是什么：

空假设(H0)：比特币的价格是比特币已存在天数的函数

替代假设(H1)：比特币的价格不是比特币存在天数的函数

[1、2和3]的作者选择通过在比特币价格的自然对数和比特币存在天数的自然对数上拟合普通最小二乘(OLS)回归来测试H0. 两个变量都没有伴随的诊断程序，也没有任何确定的对数转换推理。 该模型没有考虑由于非平稳性造成的虚假关系的可能性，也没有考虑任何相互作用或其他混杂因素的可能性。

方法

在本文中，我们将探索该模型并通过常规回归诊断对其进行运行，并确定对数转换是否必要或适当(或两者)，并探讨可能的混淆变量，交互作用以及对混淆的敏感性。

另一个将要探讨的问题是非平稳性。 平稳性是大多数统计模型的假设。 这个概念即随着时间的流逝，任何时刻都没有趋势，例如，相对于时间的均值(或方差)没有趋势。

在平稳性分析之后，我们将探讨协整的可能性。

符号

介质在数学符号方面相对有限。估计统计参数的常用符号是在上面放一个范围。相反，我们将术语的估计定义为[]。例如β的估计值=[β]。如果我们表示一个2×2矩阵，我们将像[r1c1.r1c2 r2c1.r2c2]等进行操作。下标术语被@取代-例如，对于向量X中的第10个位置，我们通常将X下标10.我们写成X @ 10.

普通最小二乘

普通最小二乘回归是一种估计两个或多个变量之间线性关系的方法。

首先，让我们将线性模型定义为X的某个函数，该函数等于Y且存在一些误差。

Y=βX+ε

其中Y是因变量，X是自变量，ε是误差项，β是X的乘数。OLS的目标是估计β，以使ε最小。

为了使[β]成为可靠的估计，必须满足一些基本假设(称为高斯-马可夫假设[4])：

因变量和自变量之间存在线性关系

这些错误是同调的(也就是说，它们具有恒定的方差)

误差的平均分布为零

错误中没有自相关(也就是说，错误与错误的滞后无关)

线性度

我们首先看一下价格v天的非变换散点图(来自Coinmetrics的数据)。

图1-价格v天。 数据分布范围太广，无法通过视觉确定线性度。

在图1中，我们遇到一个很好的理由来获取价格的对数——跨度太宽了。 取价格的对数(而不是天)并重新绘图，使我们形成了熟悉的对数显示模式(图2)

图2-日志价格v天。 一个清晰的对数模式正在出现。

取几天的对数并再次作图，得出了由图3中[1、2和3]的作者确定的明显线性模式。

图3 —明显的线性关系出现了

这证实了对数-对数的选择——唯一真正显示出良好线性关系的转换。

图4 –平方根变换比未变换的序列好很多

因此，初步分析不能否定H0.

对数-对数拟合回归在接下来的图5中给出，其中[β]=5.8

图5 —对数-对数回归结果

使用该模型，我们现在可以估计残差[ε]和拟合值[Y]并测试其他假设。

同质性

如果误差项中恒定方差的假设(即同心平稳性)为真，则对于预测值中的每个值，误差项将在0附近随机变化。 因此，RVF图(图6)是研究此假设准确性的简单而有效的图形方法。 在图6中，我们看到有一个巨大的模式，而不是随机的散射，表明误差项的非恒定方差(即异方差)。

图6a-RVF图。 此处的模式表示存在问题。

像这样的异方差性会导致系数[β]的估计值具有较大的方差，因此精度较低，并导致p值比应有的值大得多，这是因为OLS程序无法检测到增大的方差。 因此，当我们然后计算t值和F值时，我们使用了方差的低估值，从而导致较高的显着性。 这也会对[β]的95%置信区间产生影响，该区间本身是方差的函数(通过标准误差)。

自相关的Breusch-Godfrey [6&7]统计量也很重要，进一步为该问题提供了证据。

图6b-检测到的残差中的自相关

在这个阶段，通常是我们停止并重新指定模型的时候。 但是，鉴于我们知道这些问题的影响，因此继续进行回归分析以了解存在这些问题将相对安全。 我们可以通过多种方式来处理这些问题中的(轻度形式)，例如自举或使用健壮的估计器作为方差。

图7 —不同估计显示了异方差的影响

如图7所示，尽管方差有小幅增加(请参见扩大的置信区间)，但在大多数情况下，存在的异方差实际上并没有太大的有害影响。

误差中的正常性

误差项服从零均值正态分布的假设比线性或同方差不那么重要。 非正态但不偏斜的残差将使置信区间过于乐观。 如果残差偏斜，那么您可能最终会有一点偏差。 从图8和9中可以看到，残差严重倾斜。 Shapiro-Wilk正态性检验的p值为0.它们不完全符合正态曲线，因此置信区间不受影响。

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