Melhorando a Estimativa de Taxa de Transação do Bitcoin

No sistema do Bitcoin, quando a galera manda ou recebe Bitcoin, geralmente rola uma taxa de transação. Essa taxa é importante porque incentiva os mineradores a confirmarem as transações. Se você pagar uma taxa mais alta, sua transação tem mais chance de ser processada rapidinho. Por outro lado, se você escolher uma taxa mais baixa ou não pagar nada, sua transação pode demorar mais ou até ser ignorada.

Definir a taxa de transação certa é essencial. Se a taxa for muito alta, você acaba gastando mais do que precisa. Se for muito baixa, sua transação pode não ser confirmada a tempo. Por isso, é super importante que os usuários saibam como definir uma taxa apropriada. Esse texto fala sobre a necessidade de ferramentas melhores para ajudar os usuários a estimar Taxas de Transação e garantir que suas transações sejam confirmadas no prazo que desejam.

#Ferramentas Atuais e Suas Limitações

Muitas ferramentas atuais para estimar taxas de transação fazem parte do software do Bitcoin desenvolvido por especialistas da indústria. Algumas dessas ferramentas incluem BtcFlow e Bitcoin Core. Elas geralmente assumem que transações com taxas mais altas serão confirmadas mais rápido.

Por exemplo, o BtcFlow dá uma estimativa com base em quão rápido as transações entram e saem do mempool, onde as transações pendentes ficam. Enquanto isso, o Bitcoin Core estima taxas com base em dados históricos. No entanto, essas ferramentas já existentes têm algumas desvantagens:

1. Conhecimento Limitado: Essas ferramentas muitas vezes não usam informação suficiente para fazer estimativas precisas de taxas.
2. Supondo Coisas Antigas: Muitas se baseiam em regras fixas que não consideram o comportamento complexo da rede Bitcoin.
3. Falta de Documentação: Muitos métodos da indústria não são bem documentados, dificultando a vida dos pesquisadores para melhorá-los.

Essas falhas mostram a necessidade de uma abordagem mais avançada.

#A Necessidade de um Novo Framework

Os autores propõem um novo framework chamado FENN que tem como objetivo resolver essas limitações. Esse framework busca integrar vários tipos de informações, como detalhes sobre as transações, transações pendentes no mempool e o estado atual da rede Bitcoin, para estimar a taxa de transação certa.

O FENN usa técnicas de aprendizado de máquina para analisar essas várias fontes de dados. Assim, ele pode oferecer previsões melhores em comparação com as ferramentas existentes, que se baseiam em modelos analíticos mais simples.

#Como o Sistema do Bitcoin Funciona

Para entender por que as taxas de transação são tão importantes, é bom ter uma noção de como o sistema do Bitcoin opera.

#Transações em Bitcoin

Cada transação em Bitcoin representa uma transferência de ativos digitais. Cada transação consiste em entradas (a fonte dos fundos) e saídas (o montante enviado para novos donos). A diferença entre as entradas totais e as saídas totais é a taxa de transação, que é cobrada pelos mineradores uma vez que a transação é confirmada.

Os mineradores desempenham um papel crucial no ecossistema do Bitcoin. Eles coletam transações não confirmadas do mempool, onde elas aguardam confirmação. Os mineradores priorizam as transações com base nas taxas que vêm junto. As que têm taxas mais altas são processadas primeiro, enquanto as transações com taxas mais baixas podem ser atrasadas.

#O Papel do Mempool

Quando uma transação de Bitcoin é enviada, ela entra no mempool, onde espera até que os mineradores a selecionem para confirmação. Os mineradores criam blocos candidatos usando transações do mempool e competem para resolver problemas matemáticos complexos para adicionar esses blocos à blockchain. O primeiro minerador que resolver o problema confirma as transações em seu bloco e recebe recompensas.

#Confirmação de Transações

Uma vez que um novo bloco é adicionado à blockchain, as transações são consideradas confirmadas. Os usuários querem que suas transações sejam confirmadas rapidamente, mas a rede Bitcoin tem espaço limitado em cada bloco. Por isso, transações com taxas mais altas são priorizadas, levando à necessidade de métodos eficazes de estimativa de taxas.

#O Problema da Estimativa de Taxas

Muitos usuários não têm certeza de como definir a taxa de transação certa. Se definirem uma taxa muito alta, gastam desnecessariamente, mas se for muito baixa, a transação pode não ser confirmada a tempo. Esse problema pede um estudo mais aprofundado sobre métodos de estimativa de taxas.

#Métodos Atuais de Estimativa de Taxas

A maioria das ferramentas de estimativa de taxas atualmente em uso analisa dados e tendências passadas. Por exemplo:

• BtcFlow: Usa as taxas de chegada e confirmação de transações no mempool para estimar a taxa mínima necessária para confirmações rápidas.
• Bitcoin Core: Observa taxas históricas de transações confirmadas dentro de prazos específicos para estimar a taxa necessária.

Ambos os métodos têm desvantagens, pois podem simplificar demais as complexidades da rede Bitcoin, não levando em conta vários fatores.

#Apresentando o FENN: Uma Nova Abordagem para Estimativa de Taxas

O FENN foi projetado para lidar com as falhas das ferramentas existentes. Ele incorpora uma vasta gama de fontes de informação, incluindo:

1. Características das Transações: Detalhes sobre a própria transação.
2. Estados do Mempool: Informações sobre transações pendentes.
3. Características da Rede: Características da rede Bitcoin, como tamanho do bloco e taxa de geração.

O objetivo do FENN é melhorar a precisão da estimativa de taxas utilizando técnicas de aprendizado de máquina, que permitem uma compreensão mais precisa de como diferentes fatores interagem.

#Os Componentes do FENN

O FENN consiste em duas camadas principais:

#Camada de Extração de Recursos

Essa camada coleta dados de três fontes:

• Características das Transações: Informações da transação enviada, como tamanho e número de entradas/saídas.
• Estados do Mempool: A distribuição de taxas de transação entre transações não confirmadas no mempool.
• Características da Rede: Características dos blocos minerados, incluindo tamanho cumulativo e taxa média de taxas de transações.

O objetivo é prever condições futuras nos estados do mempool e dos blocos, permitindo uma estimativa de taxa precisa.

#Camada de Previsão

Uma vez que os dados são coletados, eles são analisados nessa camada usando uma rede neural. A rede neural aprende relações entre taxas de transação e as várias características extraídas. Isso permite que o FENN produza uma recomendação de taxa adaptada às especificidades de cada situação.

#Experimentando com Dados Reais

Para validar a eficácia do framework FENN, uma série de experimentos foram realizados usando dados reais da blockchain. Os experimentos envolveram a análise de vários conjuntos de dados de transações para ver como o FENN se saiu em comparação com as ferramentas existentes.

#Métricas de Avaliação

O desempenho dos métodos de estimativa de taxas foi avaliado usando duas métricas principais:

• Erro Quadrático Médio (RMSE): Mede quão próximas as taxas estimadas são das taxas reais.
• Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE): Dá uma porcentagem de quão longe as estimativas estão dos valores reais.

Essas métricas proporcionam uma visão clara da precisão de cada método de estimativa de taxas.

#Resultados dos Experimentos

Os resultados indicaram que o FENN superou significativamente métodos tradicionais como o BtcFlow e o Bitcoin Core em todos os conjuntos de dados avaliados. Os modelos que utilizam técnicas avançadas, como aqueles que aproveitam mecanismos de atenção dentro da rede neural, mostraram o melhor desempenho.

#Análise de Desempenho

O desempenho do FENN foi superior não apenas em termos de precisão, mas também em eficiência. O framework consegue completar o treinamento dentro de um único intervalo de bloco.

#Importância da Composição de Recursos

Testar diferentes combinações de recursos dentro do FENN revelou que incorporar dados de estados do mempool e características da rede melhorou significativamente a precisão da estimativa. Modelos que se basearam apenas em características de transação tiveram um desempenho ruim, destacando a necessidade de uma abordagem abrangente.

#Conclusão

O estudo apresentou evidências que sustentam a necessidade de ferramentas avançadas de estimativa de taxas de transação no sistema Bitcoin. O FENN, com sua abordagem baseada em aprendizado de máquina e capacidade de integrar diversas fontes de dados, se apresenta como uma solução promissora para os desafios que os usuários enfrentam ao estimar taxas de transação apropriadas. Ao prever taxas com precisão, o FENN pode ajudar os usuários a reduzir custos enquanto garante confirmações de transação em tempo hábil, melhorando assim a experiência geral do usuário na rede Bitcoin.

No futuro, esse framework pode ser ainda mais desenvolvido e refinado para se adaptar às condições de mercado em evolução e ao comportamento da rede, potencialmente atraindo uma base de usuários maior para sistemas de criptomoedas.