对比数据（更新中）：
2022-5-22
根据 LEVEL8 最新的两个数据点修正了实际结果
更新了 LEVEL9 的实际结果
LEVEL9 消耗的耐久实际为 4 点
对比模拟和实际的 GST 奖励时更正为净增收比例 = 我的净收益 / 模拟净收益
更新了 BNB/GST 的价格
2022-5-21
鞋子的基本信息在 STEPN 试炼记 里已经提过了，在此不加赘述。
网站 stepn.guide 提供了一个优化配置每一级 STEPN 鞋子可用点数的模拟器。
当我输入我鞋子的类型 （Jogger）、LEVEL （8）、每日能量上限 （2）、基本参数 （BASE），点击“Optimize”，这个模拟器就给出一组点数分配信息。
如下图，同时还给出了在这样配置下每天预期产生的 GST 收益、消耗耐久、修复成本。这为我提供了很有价值的对比参考。
通过将每个 LEVEL 的最佳数据汇总分析，我可以得到以下信息：
单位耐久修复成本随 LEVEL 的变化
耐久消耗随 Resilience 属性值的变化
GST收益随 Efficiency 属性值的变化
净收益随 LEVEL 的增长曲线
从而判断：
升级到哪个 LEVEL 开始专注回本最有利？
怎么优化 Resilience 与 Efficiency 属性值的分配？
单位耐久修复成本是系统固定值，随着 LEVEL 的提升呈非线性增长：
从下表中可见，模拟策略在 LEVEL7、LEVEL18、LEVEL26 给出了增加 Resilience 的信号，并且可以看出它的策略不是连续优化的，在 LEVEL18 和 LEVEL26 都出现了 Efficiency 数值回撤的情况。
从消耗耐久的情况姑且得到以下规律：
R > 10，2 单位能量消耗 5 点耐久
R > 15，2 单位能量消耗 4 点耐久
R > 23，2 单位能量消耗 3 点耐久
可见，不计算修复成本的话，每日奖励随 Efficiency 增加，只不过增加的斜率逐渐变小。
有了奖励和修复成本的数据，就可以推测每日净收益的变化趋势。
与模拟策略不同的是，我的策略采用了将 2 点能量分成 4 次消耗的方式，目前实践了 LEVEL5 到 LEVEL8，相比模拟策略获得的奖励要多大约 20% 左右。
按照 20% 的增幅，我暂且在近似 Efficiency 对应的模拟结果的基础上预测更高 LEVEL 的收益情况（文章开头的表格中红色数字为预测结果，黑色数字为已实现的结果）。
模拟策略是在连续跑的情况下，优先增加 Efficiency ，辅助增加 Resilience。
在 LEVEL8 之前，我也采用了相同的配置策略，将 Efficiency 增加到 30.8， Resilience 增加到 10.2。
但即便将 Resilience 增加到 10 以上，每次消耗 0.5 单位能量要消耗 2 点耐久，每天共消耗 8 点能量，而模拟策略在 LEVEL8 连续跑的条件下只消耗 5 点耐久。
可能原因是在计算 0.5 格能量消耗耐久时，算法进行了向上取整，即：
5 点耐久 ➗ （2 格能量 ➗ 0.5 格能量）= 1.25 点耐久，取整后为 2 点耐久
如果能降低我的耐久消耗，可以进一步增加我的策略优势。
通过 stepn.guide 上模拟器给出的结果，会发现它的最优策略对 Resilience 做了两次显著的增值：
在 LEVEL7 时将 Resilience 增加到 10.2，使得 2 格能量消耗耐久从 7 降 至 5
在 LEVEL18 时将 Resilience 增加到 15.2，使得 2 格能量消耗耐久从 5 降至 4
所以对我来说最优的策略应该是尽快将 Resilience 增加到 15.2，测试是否这一属性超过 15 后， 0.5 单位能量消耗在取整后只消耗 1 单位。这个成立的话将显著降低我的修复成本（减半）。
第一双鞋的目标是尽量快地回本。现在需要对升级到第几级为止做一个决策。
**升级成本在递增：**升级需要将已赚得的 GST 销毁，销毁数量及冷却小时数与级别相等，也就说级别越高，升级的成本越高。在 LEVEL 11 以下，我都选择在晚上9点升级，早上9点就升好级了。时间成本 1 天。在 LEVEL 12 以上，考虑到冷却时间增加将影响我分段跑的收益，我主观估算了一个更长的时间成本。
**净收益增速放缓：**级别更高，得到的奖励和成本都会增加，实际净收益增加幅度趋缓。净收益越高，成本回收期越短。
**寻找最优解：**应该能找到一个比较适当的级别，在此之前以尽快升级为主，所得收益用做升级成本，累计投入时间假设为 T1 天；在此之后不再升级，按当前水平跑赚变现，直到回本，累计投入时间假设为 T2 天。那么优化目标为：
回本周期 = min(T1+T2)T2 的计算：T2 = 投入成本➗当前每日净收益，GST 的价格波动会影响这个估算值。
按这种方式，可以估计目前的情况升级到 LEVEL12 将是比较合理的，从 LEVEL17 开始总的回本周期反而开始增加了。
T1 的计算过程引入的主观性并不会让结果产生质变，如果将第 1 步中升级时间成本总是按 1 天递增（实际不可能），也会得到同样的趋势。
接下来跟踪上面策略的表现了，需要关注的几点：
销耗耐久在 Resilience =15.2 时是否减半
Resilience 增加到 14.2 时，单次 0.5 energy 消耗的耐久就从 2 降到 1 了。所以有可能这个阈值介于 10.2 与 14.2 之间。因为 LEVEL10 的升级成本一下子抬高，需要 30 GST + 30 GMT，后面不打算升级了，也就没法继续增加 Efficiency 了。幸运的是，耐久减半了。这种未预料到的升级成本使我的原有策略没法继续进行。改成在 LEVEL 9 尽快回本。而 LEVEL9 的奖励波动挺大。总的来说能维持接近 10 GST 每天。
GST的价格走势
