BTC_POWER_LA

另一个幂律。

下图显示了每日斜率的 Jensen-Shannon 散度。
这是 ChatGPT 关于结果的描述。
1. 这个图实际上测量了什么 (用通俗的话说)
曲线上的每个点是 Jensen–Shannon 散度 (JSD)，衡量：
归一化每日斜率在滚动窗口中的分布与参考分布 (来自早期基线窗口)之间的差异
因此，曲线回答：
“归一化增长的当前统计行为与早期缩放状态相比有多不同？”
重要提示：
这不是价格偏差。
这是围绕幂律的噪声分布差异。
换句话说，你在衡量缩放定律周围的‘微观动力学’随时间的演变，而不是缩放定律本身是否成立。
2. 低 JSD = 稳定的缩放状态
在早期阶段 (大约第1500–2800天)，JSD较低 (~0.03–0.05)。
这意味着：
归一化斜率的分布接近早期参考
系统处于统计稳定的缩放状态
一旦按时间长度归一化，窗口之间的波动结构相似
这正是无尺度增长过程的预期表现。
解读：
在该状态下，幂律归一化的收益具有统计平稳性。
3. 峰值 = 市场微观结构的状态变化
你会看到在以下时间段出现大峰值：
~3200–3400
~4300–4700
~5600–5900
这些与比特币的宏观状态转变非常吻合：
2017年底 / 2018年初 (牛市顶峰+崩盘)
2020–2021 (机构入场+COVID流动性+ETF预期阶段)
2022之后的状态 (ETF流入、宏观收紧、结构成熟

即使经历泡沫、崩盘、机构化和宏观冲击，归一化的斜率分布也从未离开相同的统计族。
用物理学术语来说：系统经历了波动的重正化，但仍然属于同一类普适性。
这强有力地证明：比特币的增长动态由一个稳定的尺度过程控制，结构的变化会改变波动性，但不会改变潜在的吸引子。

每一行是当前 Daily_Slope ( 分位数箱的状态箱，从非常低到非常高 )。
每一列是预测视野 H ( 天前 )。
每个像素颜色表示以下两个分布之间的 Jensen–Shannon 散度：
基于今天处于该状态的未来分布
与
相同视野下的无条件未来分布。
因此，每个单元格回答：
“如果比特币今天处于这个归一化增长状态，未来 H 天的归一化增长分布与基线相比有多不同？”
这是归一化动态的状态条件记忆图。
该图独立支持：
✔ 缩放定律是主要的组织原则
✔ 偏差是具有短期记忆的结构化噪声
✔ 没有持续的状态条件动态
✔ 在归一化坐标中没有制度性断裂
✔ 机构抑制极端但不改变普遍性类别

生日快乐，伽利略——我杰出的同胞，向我们展示了如何引领潮流。你的思维方式和教学帮助我更好地理解了比特币。

好的，我很快就看出这篇论文非常“业余”。我支持将比特币与物理学联系起来的想法(，这是我已经做了12年的事情)，但必须采用一种对其他物理学家有效且易于理解的方法。
这篇论文中的主张大多不成立(，从核心命题开始)。
以下是论文论点的主要问题分析：
这是一个雄心勃勃、修辞强烈的摘要——但它将敏锐的直觉与几个粗心的类别错误、夸大其词和弱的类比混为一谈。我将分析主要的弱点以及它们从物理学+科学哲学角度为何具有问题。
1) 类别错误：比特币时间 ≠ 物理时间
“比特币是历史上第一个我们可以实证观察到量子化时间的系统，而它本身并非由时间构成。”
这是核心错误。
比特币的区块时间是：
由人设计的协议时钟
运行在物理硬件上
嵌入在真实的物理时间中
受延迟、抖动、时钟漂移、网络延迟影响
它不是“在”物理时间之外。
它是在连续物理时间中实现的派生离散计数器。
你不是在观察“量子化时间”。
你是在观察在连续物理时间中演变的计算系统的离散状态转变。
这等同于说：
“CPU时钟显示了量子化时间的样子。”
这是错误的。CPU时钟是在模拟物理上实现的数字抽象。
因此，这个类比：
❌ 混淆了离散计数器与本体论上的时间
❌ 将协议离散化误认为物理量子化
❌ 犯下了表现形式的谬误
2) 伪命题：物理学将时间视为不可观察和不可测量
“如果时间只是一个坐标，从未是可观察的，那么它就不能被直接离散化或测量。”
这是误导。
物