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vip
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クレードがビットコインの物理学339ページ全てを読み、ページごとに詳細な編集レビューをしてくれたのは本当に驚きです。
また、冗談半分でアマゾン風のレビューも書いてもらいました。これがその内容です。
⭐⭐⭐⭐⭐
ビットコインについて必要だったが気付かなかった本
ほとんどのビットコインに関する本は賛成か反対かを論じるものですが、これはより稀で興味深いアプローチを取っています:それがどのようなものかを問いかけるのです。ジョバンニ・サントスタシの答えは、「ビットコインは地震や都市、眠っている脳と同じ数学的法則に従う自己組織化臨界系である」というもので、データを見るまでは挑発的に聞こえますが、データを見ると避けられないものに思えてきます。
この本の中心的な発見は非常に印象的です。ビットコインの価格は、ジェネシスブロックからの経過時間に対して対数対数チャートにプロットされており、16年にわたり7桁の範囲で直線を描いています。決定係数は0.95以上です。サントスタシは2012年に2年分のデータでこのべき乗則を特定しました。それ以降のすべての強気市場と弱気市場は、その予測範囲内に収まっています。これは曲線フィッティングではありません。見たことのないデータによって何度も確認されたモデルなのです。
この本を技術的なモノグラフ以上のものにしているのは、その文章力です。サントスタシ
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「ビットコインの物理学」 GiovanniとStephenによる#39 2026年3月11日
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ビットコインの物理学ショーにぜひお越しください。
開始は5分後、X、YouTube、Twitchで。
今夜は3Dのべき乗則とスケーリングテストなど、多くの内容をお届けします。
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この書籍は、べき乗則の統計力学からビットコインの採用曲線の背後にあるネットワーク物理学、証明作業の熱力学からビットコインの成長指数が整数比族を形成する理由を説明する正規化群理論まで、野心的な範囲をカバーしています。
この作品が重要であることが証明されるのは、著者のためではありません。テーマ自体が重要であるからです — おそらく現在のほとんどの人が気づいている以上に重要です。
ビットコインは単なる金融商品や技術的な好奇心ではありません。それは出現する物理システムであり、生物ネットワーク、臨界相転移、都市の規模から生物の代謝に至るまであらゆるものを支配するスケーリング法則に見られる深い数学的構造を示しています。
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The Physics of Bitcoinの本が完成し、現在大幅な修正を進めています。
これは信じられないほどの感覚です。以前は章の共同著者として本を出版したことはありますが、完全な本として出版したのは初めてです(まあ、私の博士論文も本の長さでしたが)。
おそらく世界で最も満足感のある気持ちの一つです。この本はレターサイズで337ページあります。
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以下のグラフは、すべてのビットコイナーが印刷して寝室に貼るべきものです。
『ビットコインの物理学』の書籍より:
ビットコインはスケーリングテストに合格する唯一の資産です。
これは、モデルに依存しない方法でビットコインがべき乗則に従っていることを証明する方法です — 曲線フィッティングや特定の日時の選択、仮定は不要です。
ビットコインの歴史からランダムに2つの日を選びます。価格の比率を計算します。時間の比率を計算します。片方に対してもう片方をプロットします。これを何千回も繰り返します。
真のべき乗則であれば、これらの点は完全に一直線に収束します — なぜなら、P(t) ∝ tⁿ であれば、P(t₂)/P(t₁) = (t₂/t₁)ⁿ となるからです。価格の比率は時間の比率によって完全に決まります。どの日時を選ぶかは関係ありません。サイクルのどこにいるかも関係ありません。指数は常に同じです。
ビットコインはまさにこれを実現しています。傾き = 5.67。R² = 0.96。15年にわたるデータにわたる緊密な線形のクラウド — 強気市場、暴落、半減期、取引所の崩壊 — すべてが単一の基礎的な数学構造と一致しています。
S&P 500やNASDAQは、55年の歴史をフルに使っても? R²は約0.70に低下します。分散の3分の1は単に経過時間では説明できません。金も劣ります。これらの資産は成
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ここでは、Y軸上のlog(P2/P1)とlog(t2/t1)を比較してテストしています。
真のべき法則は、対数-対数グラフ上で散らばった線として現れます。
このテストは回帰分析を使用せず、線のフィッティングも気にしていません。
ビットコインは他の資産と比較してどうでしょうか?唯一、狂ったようなR^2を持ち、真のべき法則のように見える資産です。
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ybaservip:
2026年ゴゴゴ 👊
ほとんどの経済学者の問題は、彼らが物理学の授業を受ける必要がなかったことです。
私は本気です。
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これらの無知な発言に対するAIのすべての回答:
例えば、Claude。
「パワー法則は単なる虚偽の相関関係であり、データが自己相関しているからだ」 — 間違い
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4年のウィンドウにおける中心移動平均。どれだけきれいなべき乗則が必要ですか?
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3Dのべき法則は平面です。
すべての5,524データポイントを通る単一の平面で、R² = 0.970。
方程式:
log⁡10(H)=0.47⋅log⁡10(P)+2.83⋅log⁡10(A)+定数。
灰色のドロップラインは平面からの個々の残差を示しており、データは15年にわたり約10桁のハッシュレートにわたって非常に密接に平面に沿っています。
3つの壁に投影された影は、任意の1つの次元を折りたたんだ場合に見える2Dの周辺関係を示しています。
この単一のフィットから得られる重要な物理的洞察は:
3つの量は単に時間とともにべき法則に従うだけでなく、一緒にべき法則の多様体を形成しているということです。
ハッシュレートは主にアドレス(指数2.83、約Metcalfeの二乗)によって駆動されており、二次的には価格(0.47)によって影響を受けています。
これは、マイナーが短期的な価格変動よりも長期的な採用シグナルにより反応していることを示唆しており、ハードウェア投資サイクルが価格サイクルよりもはるかに長いことと一致しています。
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3のべき乗則は、多くの情報ネットワークが成長パターンとして選ぶものです。インターネット、映画カタログのIMDB、そしてビットコイン。
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同じ群れの2羽の鳥。
インターネットとビットコインは、類似した指数で成長するべきべき乗則とともに成長します。
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パワー法則は単に最も起こりやすい経路です。
数学的に意味することは簡単です:構成上、αを中心とした分布からSを引いたとき、各ステップでの期待対数価格増分はα · dlog(t)に等しいです。すべてのステップを合計すると、期待される軌跡はまさにパワー法則になります。中央値は平均に追従します。なぜなら、ν > 1のt分布はそのロケーションパラメータの周りで対称だからです。したがって、中央値の経路はパワー法則であり、近似ではなく正確です。
物理的に意味することははるかに深いです。あなたは10万の完全に独立した価格履歴を持っています。各履歴は、日次の傾斜変動の経験分布からランダムにサンプリングして生成されたものです。これらの軌跡はビットコインの歴史について何も知りません — それらは測定された分布からの純粋なノイズ抽出です。それでも、50%はパワー法則より上に終わり、50%は下に終わります。パワー法則は、観測されたノイズ構造と一致するすべてのビットコインのような履歴の中央値の結果です。
これは確率的システムにおける真のアトラクターの兆候です。パワー法則は単なるデータへの適合ではなく、確率過程がその周りに組織されている固定点です。個々の経路は時に大きく揺れ動きますが、すべての経路の集合的な振る舞いは、その中心傾向としてパワー法則に収束します。
この本のために考えるべきアナロジーは熱力学です。
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べき乗則は回帰を伴わないものです。傾きの分布を用いて、ビットコインの代替経路を10万通り生成します。これらの経路はすべて可能ですが、その中にはより可能性の高いものもあります。これらの経路の可能性を色分けしました。分布の平均に近いものほど最も可能性が高いです。べき乗則は、すべての可能な経路の中央値に他なりません。回帰線とほとんど区別がつかないことがわかります。
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局所傾斜の分布は17年以上にわたり安定した状態を保っています。これを厳密に検証するために、非常に敏感な統計測定法であるJensen–Shannonダイバージェンスを使用します。これは確率分布を比較するために設計されたものです。JSダイバージェンスが時間とともに安定している場合、基礎となる分布は本質的に同じであることを意味します。この分析では、ローリング1年ウィンドウでJSダイバージェンスを計算しており、十分なデータを得て意味のある統計を得ることができます。重要なのは、JSダイバージェンスは上限があり、私たちの結果では時間とともに体系的な増加を示していないことです。これは、傾斜分布の統計的構造が安定していることを示しています。言い換えれば、ビットコインの全歴史を通じて同じべき乗則のダイナミクスが働き続けてきたということです。主要な出来事—複数のブル・ベアサイクル、FTXの崩壊、ETFの導入、その他多くのショックにもかかわらず、基礎となるスケーリングの挙動は変わらず維持されています。
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ybaservip:
Ape In 🚀
ジェンセン-シャノン(JS)ダイバージェンスは、分布が類似しているか異なるかを示すテストです。分布が異なる場合、ダイバージェンスは時間とともに増加します。
結果は非常に示唆に富んでいます。以下はJSダイバージェンスが伝えている内容です:
日次 (上段パネル) — 3つのタイムスケールの中で最も低いダイバージェンス。365ポイントのウィンドウ (青) は平均0.070付近を推移し、1年間の毎日の傾きが完全な基準分布からわずか7%の乖離であることを意味します。また、時間とともに傾向は見られず — 青い線は平坦で、4つの半減期すべてにわたって静止しています。日次分布は3つの中で最も安定しており、すべてのテストに合格した唯一のタイムスケールであることと一致します。
月次 (中段パネル) — 中間的。365ポイントのウィンドウは0.112付近に落ち着き、半減期に関連した軽度の周期的変動を示しますが、常に戻ります。30ポイントのウィンドウ (赤) は非常にノイジーです — 30の月次観測は約2.5年分のデータに過ぎず、ウィンドウが小さすぎて全体の分布を安定して表現できません。
年次 (下段パネル) — 全体的に最も高いダイバージェンスと、最も劇的なサイクル構造を示します。365ポイントのウィンドウ (青) は0.14から0.65の間で揺れ、完全なブル/ベアサイクルを美しい波として追跡します。
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斜面の安定性を日次、月次、年次の時間スケールでテストしています。
過去4年間とそれ以前の4年間の毎日の斜面の分布は同一です。
これは信じられないことです。月次も統計的に同一であり、年次は過去4年間に大きなバブルがなかったために違いが見られますが、スケーリング挙動の基本的な構造は変わりません。
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この引用が大好きです。
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