Грок,
Сколько дней прошло с Генезис-блока, чтобы Биткойн достиг паритета с долларом:
На достижение этого рубежа потребовалось 767 дней. Генезис-блок Биткойна был добыт 3 января 2009 года. Он впервые достиг паритета с долларом США (1 BTC = $1) 9 февраля 2011 года.
Используя закон степени для расчета, когда говорится, что мы достигли паритета:
762 дня.
Вовсе неплохо.

В предыдущих бычьих рынках, когда мы входили в красную горячую зону, мы оставались там в течение 2 лет, поднимаясь до локального пика примерно за 1 год и возвращаясь к дну за другой.
Этот цикл отличается. Мы вошли в красную зону, как обычно, и вышли из нее через несколько месяцев, но вернулись снова, не уходя далеко от типичных вершин.
Этот график скорректирован, чтобы компенсировать наблюдаемое затухание вершин, но даже с этой компенсацией мы никогда не заходили слишком далеко в горячую зону.
Это без сомнения другой цикл, чем другие.

Мы не достигли цели в 200 тысяч, которую мы бы достигли, если бы цикл вел себя, как в прошлом.
Они не таковы.
Но закон силы теперь является более сильным аттрактором, чем когда-либо.
Любое отклонение от него, вверх или вниз, быстро исправляется.

Модели цен на основе адресов и хэшрейта.

К сожалению, телевизионные шоу показывают лишь некоторые из этих линий.
Линии представляют собой местные наклоны или "стабилизированные доходности", то есть основные стабильные метрики для Биткойна.
Мы продемонстрировали, что они ведут себя аналогичным образом как минимум в течение последних 8 лет (больше, если учитывать только их среднее значение).
Зеленый означает, что мы выше глобального закона силы, красный означает, что мы ниже.
Никогда раньше не было такого, чтобы во время предполагаемого бычьего рынка мы видели красные линии.
Обычно он остается зеленым на протяжении всего пути.
Этот быч

Кстати, этот подход решает все проблемы, связанные с регрессионной подгонкой в лог-лог пространстве. Является ли OLS регрессия лучше, чем квантильная или байесовская и так далее. @TheRealPlanC
Этот метод вовсе не зависит от регрессии. Он просто основывается на предположении, что мы следуем степенному закону с неизвестным показателем.
Затем мы нормализуем наблюдаемые доходности по лог( (t+1)/t), то есть детерминистический компонент убывающей доходности.
Эти независимые от времени доходности должны иметь симметричное распределение вокруг n, если мы действительно следуем степенному закону.
Дейст

Что означает этот график? Кроме ожидаемого уменьшения доходности, которое задается формулой ( (t+1)/t)^n, поведение Биткойна стабильно с 2017 года.
Пузыри были отвлечениями, а не настоящим шоу. Настоящее шоу - это колебания вокруг закона степени, которые были чрезвычайно последовательными в том, как они распределяются относительно среднего за последние 8 лет.
Будет ли Биткойн таким последовательным в следующие 8 лет, что достигнет 1 M?
Я так и думал.

Этот график показывает, что после 2017 года стабилизированные доходности в основном неразличимы.
Биткойн ведет себя одинаково и стабильно с 2017 года.

Распределения стабилизированных доходов до и после 2017 года.
Му очень похожи на ( вокруг значения 6, которое является глобальным наклоном закона мощности ), но вы можете легко заметить, что последние значения распределения более разрознены и имеют более тяжелые хвосты.
Биткойн сейчас менее укрощён, чем в прошлом.

Таким образом, этот график содержит всю информацию, которую вам нужно знать о поведении Биткойна.
Распределение t-location scale с mu около 5.91, похоже, лучше всего соответствует реальным данным. Это стабильное распределение во времени ( вы можете использовать все 16 лет исторических данных или сосредоточиться на данных после 2017 года, если хотите быть более точным ).
Это не идеально, мне нужно понять избыток данных слева от теоретического пика распределения. Но в целом теоретическая кривая справляется хорошо.
Это стабильное распределение можно использовать для восстановления доходов, умножа

Итак, этот график содержит всю информацию, которую вам нужно знать о поведении Биткойна.
Распределение t-location scale с mu около 5.91, похоже, лучше всего соответствует реальным данным. Это стабильное распределение во времени ( вы можете использовать все 16 исторических данных или сосредоточиться на данных после 2017 года, если хотите быть более точным ).
Это не идеально, мне нужно понять избыточные данные сразу слева от теоретического пика распределения. Но в целом теоретическая кривая справляется хорошо.
Это стабильное распределение можно использовать для восстановления доходности, умножив

Это последний параметр, nu, для распределения t-location scale. nu указывает, насколько тяжелы хвосты распределения (тяжелые хвосты означают большие, чем ожидалось, значения в обеих направлениях).
В 2017 году он имел огромный всплеск на пузыре, что означало, что хвост был огромным, с очень большими выбросами.
Поскольку значение оставалось выше, чем в первые дни ( до 2017), но с тех пор довольно стабильно.

Распределение стабилизированных доходов хорошо описывается распределением t-локации с масштабом.
Это распределение имеет 3 параметра. Му — это основной параметр, связанный со средним значением. Мы видели, что это значение стабильно во времени (в среднем), что представляет собой важный инвариантный параметр для Bitcoin.
Другие параметры распределения — это сигма и ню. Сигма представляет собой степень разброса распределения, а ню указывает на то, насколько тяжелы хвосты распределения.
Странно, но sigma, похоже, увеличилась с пузыря 2017 года. Это означает, что у нас есть более широкий диапазон з