Ультимативный индикатор Биткойн на ТВ. У него есть вся информация, которую нам нужно знать.
Верхняя панель содержит таблицу симуляций на следующие 90 дней (длина проекции определяется пользователями). Это дает диапазон вероятностей для возможных отклонений от закона степени.
Закон степени выводится не из регрессии, а является медианным значением всех возможных путей.
Нижняя панель показывает самый важный и стабильный параметр для Биткойн.
Это среднее значение местных ежедневных наклонов (, которые являются стабильным во времени типом доходности ).
Обратите внимание, насколько стабилен он на протяжении всей истории Биткойна. Показаны +1, -1 сигма для иллюстрации диапазона волатильности в данных.
Глобальное значение наклона 5.91 показано белым цветом и является притяжением скользящей средней локальных наклонов.
Мы не используем гауссовское распределение, а распределение t-локации и масштаба, которое более подходяще для описания статистического поведения Биткойна.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Ультимативный индикатор Биткойн на ТВ. У него есть вся информация, которую нам нужно знать.
Верхняя панель содержит таблицу симуляций на следующие 90 дней (длина проекции определяется пользователями).
Это дает диапазон вероятностей для возможных отклонений от закона степени.
Закон степени выводится не из регрессии, а является медианным значением всех возможных путей.
Нижняя панель показывает самый важный и стабильный параметр для Биткойн.
Это среднее значение местных ежедневных наклонов (, которые являются стабильным во времени типом доходности ).
Обратите внимание, насколько стабилен он на протяжении всей истории Биткойна.
Показаны +1, -1 сигма для иллюстрации диапазона волатильности в данных.
Глобальное значение наклона 5.91 показано белым цветом и является притяжением скользящей средней локальных наклонов.
Мы не используем гауссовское распределение, а распределение t-локации и масштаба, которое более подходяще для описания статистического поведения Биткойна.