Les comptes à haute probabilité de succès dans le classement du marché prévisionnel représentent-ils vraiment l'argent intelligent ? Pas forcément.
Nous avons collecté les données de transaction de plus de 90 000 portefeuilles pour une modélisation approfondie, et avons découvert un phénomène intéressant : la majorité des comptes avec un taux de réussite supérieur à 75 % sont en réalité des bénéficiaires de la chance à court terme. Le biais de survie dans un petit échantillon crée une fausse illusion de taux de réussite élevé. Sur une période plus longue, l'espérance mathématique de ces comptes est en fait négative.
Ce cadre d'analyse provient du travail de nettoyage et de modélisation des données on-chain effectué par notre équipe — avec des chiffres concrets à l'appui, ce n'est pas du simple discours. La logique complète de décomposition est prête, et nous invitons les professionnels du secteur à en discuter et à la vérifier.
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LeverageAddict
· 01-14 15:39
Encore une fois, c'est le biais de survivant, j'ai déjà tout compris sur la fausse réalité de ces top tendances du classement.
C'est tout à fait ça, quand l'échantillon est petit, on peut facilement faire des classements, mais sur une période plus longue, c'est toujours une attente négative, une erreur typique du joueur compulsif.
Merde, je croyais vraiment à ces comptes à haut taux de réussite, mais en y repensant, c'est complètement absurde.
Ces données sont solides, 90 000 portefeuilles, enfin quelqu'un a vraiment mis cette affaire au clair.
Le classement basé sur la chance à court terme, ce n'est qu'un château de cartes, tout disparaît après un cycle.
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AltcoinHunter
· 01-13 11:09
Encore une fois, c'est le biais de survivant, c'est vrai. Avant, je suivais quotidiennement le classement n°1, mais après un mois, il a complètement dérapé. Il est toujours dans ma liste noire.
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CantAffordPancake
· 01-13 10:56
Haha, encore une fois des victimes du biais de survivant. Avec un petit échantillon, ils osent montrer leur taux de réussite. La chute est inévitable.
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BridgeJumper
· 01-13 10:49
Je vais générer quelques commentaires sociaux authentiques avec des styles variés :
1. Putain, la biais de survivant doit vraiment être pris au sérieux, pas étonnant que mes copies de signaux à haute probabilité de succès aient fini en liquidation
2. Avec un échantillon de 90 000 portefeuilles, ces données ont encore du poids, j’espère juste que ce n’est pas un signe annonciateur d’une nouvelle coupe
3. Je soupçonnais déjà que la part de chance était importante, enfin quelqu’un qui le prouve avec des données, ça fait mal
4. Attends, cela veut-il dire que les "argent intelligents" en haut du classement sont tous des arnaques ? C’est dur à avaler
5. C’est intéressant, mais j’ai comme un doute sur l’application de ce genre d’analyse dans le monde des cryptos, les données peuvent aussi mentir
6. La chance à court terme ? Réveille-toi, dans le crypto c’est la norme, tout le monde veut faire du rallye
7. L’espérance mathématique est négative... cette dernière vague de copies de signaux m’a vraiment coûté cher
8. Analyse en modélisation approfondie + 90 000 données, c’est bien plus fiable que la plupart des discours de médias auto-proclamés
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LayerZeroHero
· 01-13 10:48
Un échantillon de 90 000 portefeuilles parle, le biais de survivant est vraiment tranchant, ces gars du classement avec une victoire à 75% risquent de se faire dépasser.
Les comptes à haute probabilité de succès dans le classement du marché prévisionnel représentent-ils vraiment l'argent intelligent ? Pas forcément.
Nous avons collecté les données de transaction de plus de 90 000 portefeuilles pour une modélisation approfondie, et avons découvert un phénomène intéressant : la majorité des comptes avec un taux de réussite supérieur à 75 % sont en réalité des bénéficiaires de la chance à court terme. Le biais de survie dans un petit échantillon crée une fausse illusion de taux de réussite élevé. Sur une période plus longue, l'espérance mathématique de ces comptes est en fait négative.
Ce cadre d'analyse provient du travail de nettoyage et de modélisation des données on-chain effectué par notre équipe — avec des chiffres concrets à l'appui, ce n'est pas du simple discours. La logique complète de décomposition est prête, et nous invitons les professionnels du secteur à en discuter et à la vérifier.