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Antigüedad 2 años
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La distribución de las pendientes locales ha permanecido estable durante más de 17 años. Para probar esto de manera rigurosa, utilizamos la divergencia de Jensen–Shannon (JS), una medida estadística muy sensible diseñada para comparar distribuciones de probabilidad.
Si la divergencia JS permanece estable a lo largo del tiempo, significa que las distribuciones subyacentes son esencialmente las mismas. En este análisis, la divergencia JS se calcula en ventanas móviles de un año, lo que proporciona datos suficientes para obtener estadísticas significativas.
Es importante destacar que la divergenc
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La divergencia de Jensen-Shannon es una prueba para mostrar si las distribuciones son similares o diferentes. Si las distribuciones son diferentes, la divergencia crecerá con el tiempo.
Los resultados son muy reveladores. Aquí tienes lo que te dice la divergencia JS:
Panel superior diario ( — las divergencias más bajas de las tres escalas de tiempo. La ventana de 365 puntos )azul( se mantiene alrededor de una media de 0.070, lo que significa que un año completo de pendientes diarias es solo un 7% divergente de la distribución de referencia completa. También no muestra tendencia a lo largo del
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Probando la estabilidad de las pendientes en escalas de tiempo diarias, mensuales y anuales.
La distribución de las pendientes diarias en los últimos 4 años y en los 4 años anteriores es idéntica.
Esto es increíble. La mensual es estadísticamente idéntica, y la anual muestra diferencias debido a la ausencia de una gran burbuja en los últimos 4 años. Pero la estructura subyacente del comportamiento de escalado permanece igual.
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Me encanta esta cita.
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El exponente de escala n calculado en diferentes escalas, diario, mensual, anual, utilizando el método de pendiente local que evita las fallas de la regresión.
Muestra cómo este parámetro, el único parámetro que necesitas para entender el comportamiento a largo plazo de Bitcoin, es notablemente estable desde los primeros años hasta hoy.
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Lo siento por haber necesitado varios intentos. Claude estaba interpretando mal el gráfico de Saylor, así que tuvimos que intentarlo varias veces para corregir la interpretación. Ahora debería ser preciso. Lo interesante es cómo la ley de potencias derivada de primeros principios coincide muy de cerca con el valor mediano real del CAGR.
También reproduce el mismo patrón de decaimiento mostrado en el gráfico de Saylor.
La diferencia clave es que la ley de potencias proporciona una base teórica para este comportamiento, mientras que la curva de Saylor parece ser una estimación ad hoc—esencialm
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Calcular los rendimientos en puntos aleatorios es lo que hace el gráfico de barras de Saylor. Es mejor calcularlos cada día y luego promediarlos en una ventana móvil de 4 años para suavizar las burbujas.
Eso es lo que muestra la curva roja.
La curva teórica de la ley de potencias muestra esta decadencia del rendimiento muy claramente y ofrece una proyección más válida para el CAGR futuro.
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Aquí comparo la proyección de Saylor con la proyección de la ley de potencia. En realidad, la mediana móvil de 4 años del CAGR se está acercando con el tiempo a la proyección de la ley de potencia.
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Pendientes mensuales. Además, esto muestra un exponente n similar y una estabilidad notable.
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Si uno profundiza en los rendimientos anuales normalizados como una función continua, estos forman una distribución bimodal. Lo hemos notado antes.
Los 2 picos a la izquierda y derecha de la distribución se deben al comportamiento extremo durante las burbujas.
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Todas las pruebas significativas para la estabilidad de Bitcoin deberían basarse en pruebas de escalabilidad, lo que significa verificar cómo cambia el comportamiento de escalado en un espacio log-log con el tiempo.
Es notablemente estable.
Aquí se muestra la distribución de los pasos anuales en los retornos normalizados o pendientes.
El valor medio es 5.71, muy cercano al valor global medido mediante regresión.
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La fecha de inicio de la ley de potencia es la GB porque tiene sentido físicamente. También puedes usar métodos que no impliquen regresión para demostrar que esta fecha es coherente con los datos existentes.
Pero en un proceso de ley de potencia, la fecha de inicio exacta se vuelve irrelevante a gran escala.
La pendiente local converge al exponente de escala real independientemente del origen del tiempo elegido.
Por eso, estudiar la distribución de pendientes locales es una forma mucho más robusta de probar la ley de potencia de Bitcoin que ajustar regresiones ancladas a un punto de inic
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No te dejes engañar por los intentos de complicar demasiado la ley de potencia de Bitcoin.
Su fuerza radica precisamente en su simplicidad. Con esencialmente un solo parámetro, el exponente de escala n≈6n
Podemos describir más de 17 años de historia de Bitcoin e incluso proyectar su trayectoria a largo plazo décadas en el futuro.
Lo que hace esto notable es que no es simplemente una cuestión de ajuste de curvas. La ley de potencia surge de la física subyacente de las redes, que es lo que fundamentalmente distingue a Bitcoin de los activos tradicionales.
Sin este comportamiento de escalado im
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ChatGPT falló la prueba incluso cuando la probé. Pero Claude inicialmente cometió el mismo error, pero luego obtuvo la respuesta correcta después de mostrar las consecuencias de soltar la pluma con la mano derecha.
Claude:
La mano izquierda está sujetando la pluma en algún lugar cerca del centro o con suficiente fricción para simplemente mantener la pluma en su lugar. Cuando sueltas un extremo, si el agarre es lo suficientemente firme, la pluma simplemente... se queda. La fricción estática de la mano izquierda es mayor que el torque que la gravedad ejerce sobre el extremo libre. Sin péndul
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Cuando enseñaba en los Estados Unidos, a menudo realizaba sesiones de ejercicios con los estudiantes en mis horas libres — horas elegidas por mí. Los estudiantes lo apreciaban mucho, aunque obviamente no todos podían participar. No explicaba material nuevo: simplemente servía para profundizar en lo que ya se había tratado en clase.
Imagina si alguien se hubiera quejado diciendo que no podía aprovechar esa ayuda extra porque tenía que trabajar o porque tenía que ir a un partido de fútbol. Nunca sucedió.
Si en ese momento hubiera existido YouTube, lo habría usado exactamente de la misma manera:
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He seguido las recientes polémicas sobre Schiettini. No lo conocía bien, aunque durante mi visita reciente a Italia había visto sus libros y me había despertado curiosidad.
Habiendo enseñado física en la universidad en Estados Unidos durante ocho años, puedo decir que es realmente bueno: esta explicación es cristalina y prácticamente perfecta.
Italia debería estar orgullosa de divulgadores como él, en lugar de dejarse arrastrar por un mezquino resentimiento hacia quienes tienen éxito.
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Las redes libres de escala como Bitcoin son tanto resistentes como frágiles (al menos en escalas temporales pequeñas).
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DatDinhvip:
10ty $ será liquidado si BTC cae por debajo de 65
El sitio web de La Física de Bitcoin está listo. Será un complemento del libro con material adicional de aprendizaje (código, visualizaciones, gráficos en vivo, videos y más).
Es un trabajo en progreso, pero guárdalo en tus favoritos porque será un recurso importante para entender Bitcoin como sistema.
Enlace al sitio web en los comentarios.
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