# STEPN 模拟 VS 实战

By [漠水云](https://paragraph.com/@0x0a734456b0d7c9fafe0a4dfba6730cdbddfc1494) · 2022-05-21

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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
        

![模拟策略 VS 我的策略（红色数字是预测，蓝色数字会随市场和策略变化而变动）](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/843b35db37073d2db22ee6dbbaf78f332ea25a721b381427a503320216cb369c.png)

模拟策略 VS 我的策略（红色数字是预测，蓝色数字会随市场和策略变化而变动）

*   2022-5-21
    

![模拟策略 VS 我的策略（红色数字是预测，蓝色数字会随市场和策略变化而变动）](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/7e4fd3f3fe66df0f11a2ffe1f44afe40995488c94ffb307a29b4eb4659a9a009.png)

模拟策略 VS 我的策略（红色数字是预测，蓝色数字会随市场和策略变化而变动）

鞋子的基本信息在 [STEPN 试炼记](https://mirror.xyz/dashboard/edit/5DRfAVI3qCATw7lGpmFfECtMm40s3pUbm7v6DizffiE) 里已经提过了，在此不加赘述。

一、模拟器
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网站 [stepn.guide](https://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。

![stepn.guide 为我的鞋子在 LEVEL 8 时计算出的最佳点数配置](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/28397d5d1a354cb67380a8f2122b927af1d1421a9061737484e289594fe6928f.png)

stepn.guide 为我的鞋子在 LEVEL 8 时计算出的最佳点数配置

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？
    

### 1.1 单位耐久修复成本

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：

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/89558790593435372201c543bc3f0d839ff597184569a5711177568109e0289c.png)

### 1.2 耐久消耗随 Resilience 属性的变化

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
    

![模拟策略调整 Resilience 数值相应的耐久值变化](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/849dd8d9c8ca029353cccb10c969b5b684a98bb46b3203f1160d34998b3f3453.png)

模拟策略调整 Resilience 数值相应的耐久值变化

### 1.3 GST 收益随 Efficiency 属性的变化

![每日消耗 2 点能量能够获得的奖励随 Efficiency 数值的变化](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/054ffaadca7bf3caed1fff82fa77843f7a188f839c20bd0f23c02d2353e3f216.png)

每日消耗 2 点能量能够获得的奖励随 Efficiency 数值的变化

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。

### 1.4 净收益随 LEVEL 的改变

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）。

![收益曲线：模拟策略 VS 我的策略（含预测部分）](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/538c59ed4eed46d32214cb0eb315062fd5fb6a3efa3b8a6ec94c37247dbf575d.png)

收益曲线：模拟策略 VS 我的策略（含预测部分）

快速降低修复成本
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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](https://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：

1.  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
    
2.  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）。

计算回本周期
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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。

1.  \*\*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。
    
2.  \*\*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。
    
3.  \*\*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)`
    
4.  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。

![按 1 天递增估算升级时间成本给出的结果](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/75ff6c603bef5ae2ea228288729b2df2b832dbc92b5f28276d5708b1439c9094.png)

按 1 天递增估算升级时间成本给出的结果

跟踪策略
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接下来跟踪上面策略的表现了，需要关注的几点：

1.  销耗耐久在 Resilience =15.2 时是否减半
    
    1.  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。
        
2.  GST的价格走势
    

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/89f0130ff2991b4cd7a96c3707291270ef1b481d592a106c68e081f007a9f196.png)

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