[Paper] 채굴을 위한 스마트 타이밍: 비트코인 하드웨어 ROI 예측을 위한 딥러닝 프레임워크

Source: arXiv - 2512.05402v1

Overview

이 논문은 MineROI‑Net이라는 Transformer 기반 딥러닝 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크는 새로운 비트코인 ASIC 채굴기를 구매했을 때 향후 12개월 동안 수익성이 있을지, 한계가 있을지, 혹은 손실이 날지를 예측한다. 하드웨어 획득을 시계열 분류 문제로 다룸으로써, 변동성이 큰 가격, 빠른 기술 교체, 비트코인 프로토콜에 의한 수익 주기 속에서 채굴자들이 구매 시점을 판단할 수 있는 최초의 데이터 기반 도구를 제공한다.

Key Contributions

• Problem formulation: 비트코인 ASIC 획득 시점을 수익성(수익, 한계, 비수익) 3가지 클래스로 구성된 시계열 분류 과제로 정의.
• Novel architecture: 단기·장기 패턴을 모두 포착하는 다중 스케일 Transformer인 MineROI‑Net 설계.
• Comprehensive dataset: 2015‑2024년 사이에 출시된 20개 ASIC 모델을 포괄하는 종단 데이터셋 구축, 경기 호황·불황·반감기 등 다양한 시장 상황 포함.
• Strong empirical performance: 전체 정확도 83.7 %, 매크로 F1‑score 83.1 % 달성. 수익성 높은 시기를 98 % 이상, 비수익성 기간을 93 % 이상 정확도로 식별.
• Open‑source release: 전체 코드, 사전 학습 가중치, 데이터 전처리 스크립트를 GitHub에 공개하여 재현성과 커뮤니티 확장을 장려.

Methodology

1. Data collection & labeling – 일일 시장 데이터(비트코인 가격, 네트워크 난이도, 전기 요금, 해시레이트, 블록 보상)와 하드웨어 사양(해시레이트, 전력 소비, 구매 가격)을 수집. 각 ASIC 모델에 대해 향후 1년 ROI를 계산하고, 임계값(ROI ≥ 1, 0 < ROI < 1, ROI ≤ 0)을 통해 세 클래스로 라벨링.
2. Feature engineering – 원시 시계열을 정규화된 신호(예: 가격‑난이도 비율, 전기 비용 조정 수익성)로 변환하고, 다변량 시퀀스로 모델에 입력.
3. Model architecture – MineROI‑Net은 서로 다른 시간 수용 영역(단기 7일, 장기 30일)을 갖는 두 개의 Transformer 인코더 블록을 쌓는다. 위치 인코딩으로 순서를 보존하고, 경량 분류 헤드가 클래스 확률을 출력한다.
4. Training & evaluation – 클래스 불균형을 완화하기 위해 클래스 가중 손실을 적용한 stratified 5‑fold 교차 검증을 사용. Baseline으로 LSTM, Temporal Convolutional Networks(TCN), 최신 TSLANet을 비교.
5. Interpretability – 어텐션 맵을 시각화해 어떤 시장 신호(예: 난이도 급증, 가격 하락)가 모델 결정에 영향을 주는지 보여주어 채굴자에게 실용적인 인사이트 제공.

Results & Findings

• 모델은 비수익 기간을 조기에 감지해 시장 하락 직전 하드웨어 구매 위험을 감소시킨다.
• 어텐션 분석 결과, 네트워크 난이도 급증과 비트코인 가격 하락이 향후 ROI 감소를 예측하는 가장 강력한 요인으로 나타났다.
• 다양한 ASIC 세대에 걸쳐 일관된 성능을 보여 향후 하드웨어 출시에도 좋은 일반화 능력을 보인다.

Practical Implications

• 채굴 팜 의사결정 지원: 운영자는 MineROI‑Net을 조달 파이프라인에 통합해 높은 ROI 구간에 구매를 스케줄링함으로써 현금 흐름 안정성을 향상시킬 수 있다.
• 투자자 위험 관리: 벤처 펀드와 하드웨어 제조업체는 모델을 활용해 수요 주기를 예측하고 생산·재고를 시장 수익성에 맞춰 조정할 수 있다.
• 자동화 가능성: 오픈소스 구현을 간단한 API로 래핑해 실시간 알림(예: Slack, 이메일)을 제공, 수익성 있는 구매 시점이 열릴 때 즉시 통보 가능.
• 전력 비용 최적화: 모델을 지역별 전기 요금과 결합하면 채굴자는 언제뿐 아니라 어디서 새로운 ASIC을 배치해야 ROI를 극대화할 수 있는지도 판단할 수 있다.

Limitations & Future Work

• 1년 ROI에 한정: 2‑3년 등 장기 수익성 및 하드웨어 감가상각은 모델에 포함되지 않는다.
• 전기 비용 고정 가정: 실제 채굴자는 변동 요금을 협상하는 경우가 많아 동적 가격을 반영하면 정확도가 향상될 수 있다.
• 지리적 요인 미포함: 규제 변화, 세제 혜택, 기후에 따른 냉각 비용 등은 현재 특징에 포함되지 않는다.
• 모델 해석성: 어텐션 맵이 일부 인사이트를 제공하지만, 시계열에 대한 SHAP와 같은 보다 엄격한 설명 프레임워크가 필요하다.

향후 연구에서는 다년간 전망으로 확장하고, 지역별 비용 구조를 통합하며, 강화학습을 활용한 구매·배치 전략을 탐색할 수 있다.

Authors

• Sithumi Wickramasinghe
• Bikramjit Das
• Dorien Herremans

Paper Information

• arXiv ID: 2512.05402v1
• Categories: cs.LG, cs.AI, cs.CE, cs.NE
• Published: December 5, 2025
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