스마트 타이밍 마이닝: 비트코인 하드웨어 ROI 예측을 위한 딥러닝 프레임워크

초록

비트코인 채굴 하드웨어 확보는 변동성이 큰 시장 상황, 빠른 기술 노후화, 그리고 프로토콜에 따른 수익 주기로 인해 전략적인 시기 선택이 필요합니다. 채굴이 자본 집약적 산업으로 진화했음에도 불구하고, 새로운 전용 집적 회로(ASIC) 하드웨어를 구매할 적절한 시기에 대한 지침은 거의 없으며, 이 의사결정 문제를 다루는 기존의 컴퓨테이션 프레임워크도 존재하지 않습니다. 본 연구는 하드웨어 확보 문제를 시계열 분류 작업으로 공식화하여 ASIC 장치 구매가 1년 이내에 수익성 있는(투자 수익률(ROI) >= 1), 보통의(0 < ROI < 1), 또는 비수익성(ROI <= 0) 수익을 낼지 예측함으로써 이 격차를 해소하고자 합니다. 우리는 채굴 수익성의 다중 규모 시계열 패턴을 포착하도록 설계된 오픈 소스 Transformer 기반 아키텍처인 MineROI-Net을 제안합니다. 2015년부터 2024년 사이에 출시된 20종의 ASIC 채굴기 데이터를 다양한 시장 상황에서 평가한 결과, MineROI-Net은 LSTM 기반 및 TSLANet 기준 모델을 능가하며 83.7%의 정확도와 83.1%의 macro F1-점수를 달성했습니다. 해당 모델은 비수익 기간 탐지에서 93.6%, 수익 기간 탐지에서 98.5%의 높은 정밀도를 보여주며 수익 시나리오를 비수익으로, 또는 그 반대로 오분류하는 것을 피하는 강력한 경제적 관련성을 입증했습니다. 이러한 결과는 MineROI-Net이 채굴 하드웨어 확보 시기를 결정하는 실용적이고 데이터 기반의 도구를 제공하여 자본 집약적 채굴 운영의 재정적 위험을潜在적으로 줄일 수 있음을 시사합니다. 해당 모델은 https://github.com/AMAAI-Lab/MineROI-Net을 통해 이용 가능합니다.

English

Bitcoin mining hardware acquisition requires strategic timing due to volatile markets, rapid technological obsolescence, and protocol-driven revenue cycles. Despite mining's evolution into a capital-intensive industry, there is little guidance on when to purchase new Application-Specific Integrated Circuit (ASIC) hardware, and no prior computational frameworks address this decision problem. We address this gap by formulating hardware acquisition as a time series classification task, predicting whether purchasing ASIC machines yields profitable (Return on Investment (ROI) >= 1), marginal (0 < ROI < 1), or unprofitable (ROI <= 0) returns within one year. We propose MineROI-Net, an open source Transformer-based architecture designed to capture multi-scale temporal patterns in mining profitability. Evaluated on data from 20 ASIC miners released between 2015 and 2024 across diverse market regimes, MineROI-Net outperforms LSTM-based and TSLANet baselines, achieving 83.7% accuracy and 83.1% macro F1-score. The model demonstrates strong economic relevance, achieving 93.6% precision in detecting unprofitable periods and 98.5% precision for profitable ones, while avoiding misclassification of profitable scenarios as unprofitable and vice versa. These results indicate that MineROI-Net offers a practical, data-driven tool for timing mining hardware acquisitions, potentially reducing financial risk in capital-intensive mining operations. The model is available through: https://github.com/AMAAI-Lab/MineROI-Net.

스마트 타이밍 마이닝: 비트코인 하드웨어 ROI 예측을 위한 딥러닝 프레임워크

Smart Timing for Mining: A Deep Learning Framework for Bitcoin Hardware ROI Prediction

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