BTC_POWER_LA

vip
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La distribution des pentes locales est restée stable pendant plus de 17 ans. Pour tester cela de manière rigoureuse, nous utilisons la divergence de Jensen–Shannon (JS), une mesure statistique très sensible conçue pour comparer des distributions de probabilité.
Si la divergence JS reste stable dans le temps, cela signifie que les distributions sous-jacentes sont essentiellement les mêmes. Dans cette analyse, la divergence JS est calculée sur des fenêtres glissantes d’un an, ce qui fournit suffisamment de données pour obtenir des statistiques significatives.
Il est important de noter que la div
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La divergence de Jensen-Shannon est un test permettant de montrer si les distributions sont similaires ou différentes. Si les distributions sont différentes, la divergence augmentera avec le temps.
Les résultats sont très révélateurs. Voici ce que la divergence JS vous indique :
Panel supérieur quotidien ( — les divergences les plus faibles sur les trois échelles de temps. La fenêtre de 365 points )bleu( oscille autour d’une moyenne de 0,070, ce qui signifie qu’une année complète de pentes quotidiennes ne diverge que de 7 % de la distribution de référence complète. Elle ne montre également au
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Tester la stabilité des pentes sur des échelles de temps quotidiennes, mensuelles et annuelles.
La distribution des pentes quotidiennes au cours des 4 dernières années et des 4 années précédentes est identique.
C'est incroyable. La distribution mensuelle est statistiquement identique, et celle annuelle montre des différences en raison de l'absence d'une grande bulle au cours des 4 dernières années. Mais la structure sous-jacente du comportement d'échelle reste la même.
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J'adore cette citation.
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L'exposant d'échelle n calculé à différentes échelles, quotidienne, mensuelle, annuelle, en utilisant la méthode de la pente locale qui évite les pièges de la régression.
Il montre à quel point ce paramètre, le seul paramètre dont vous avez besoin pour comprendre le comportement à long terme de Bitcoin, est remarquablement stable depuis les premières années jusqu'à aujourd'hui.
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Désolé, cela a pris quelques tentatives. Claude lisait mal le graphique de Saylor, nous avons donc dû essayer plusieurs fois pour corriger l’interprétation. Cela devrait être précis maintenant. Ce qui est intéressant, c’est la façon dont la loi de puissance dérivée des premiers principes correspond très étroitement à la valeur médiane réelle du CAGR.
Elle reproduit également le même schéma de décroissance montré dans le graphique de Saylor.
La différence clé est que la loi de puissance fournit une base théorique pour ce comportement, alors que la courbe de Saylor semble être une estimation a
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Calculer les rendements à des points aléatoires est ce que fait le graphique en barres de Saylor. Mieux vaut les calculer chaque jour, puis en faire la moyenne sur une fenêtre glissante de 4 ans pour lisser les bulles.
C'est ce que montre la courbe rouge.
La courbe théorique de la loi de puissance montre très clairement cette décroissance du rendement et offre une projection plus valable pour le CAGR futur.
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Je compare ici la projection de Saylor avec la projection par la loi de puissance. En réalité, la médiane mobile sur 4 ans du CAGR approche la projection par la loi de puissance au fil du temps.
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Pentes mensuelles. Cela montre également un exposant n similaire et une stabilité remarquable.
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Si l'on creuse plus profondément, les rendements annuels normalisés en tant que fonction continue forment une distribution bimodale. Nous l'avons déjà remarqué auparavant.
Les 2 pics situés à gauche et à droite de la distribution sont dus au comportement extrême lors des bulles.
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Tous les tests importants pour la stabilité de Bitcoin devraient être basés sur des tests d'échelle, c'est-à-dire vérifier comment le comportement d'échelle dans un espace log-log évolue dans le temps.
Il est remarquablement stable.
Voici la distribution des étapes annuelles dans les rendements normalisés ou pentes.
La valeur moyenne est de 5,71, très proche de la valeur globale mesurée via la régression.
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La date de début de la loi de puissance est le GB car cela a un sens physique. Vous pouvez également utiliser des méthodes qui n'impliquent pas de régression pour démontrer que cette date est cohérente avec les données existantes.
Mais dans un processus de loi de puissance, la date de début exacte devient sans importance à grande échelle.
La pente locale converge vers l'exposant de mise à l'échelle réel, indépendamment de l'origine du temps choisie.
C'est pourquoi l'étude de la distribution des pentes locales est une méthode beaucoup plus robuste pour tester la loi de puissance de Bitcoi
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Ne vous laissez pas tromper par les tentatives de compliquer à l'excès la loi de puissance de Bitcoin.
Sa force réside précisément dans sa simplicité. Avec essentiellement un seul paramètre, l'exposant de mise à l'échelle n≈6n
Nous pouvons décrire plus de 17 ans d'histoire de Bitcoin et même projeter sa trajectoire à long terme dans les décennies à venir.
Ce qui rend cela remarquable, c'est que ce n'est pas simplement une question d'ajustement de courbe. La loi de puissance émerge de la physique sous-jacente des réseaux, ce qui distingue fondamentalement Bitcoin des actifs traditionnels.
San
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ChatGPT a échoué au test même lorsque je l'ai testé. Mais Claude a initialement commis la même erreur, puis a obtenu la bonne réponse après avoir montré les conséquences de lâcher le stylo avec la main droite.
Claude :
La main gauche tient le stylo quelque part près du milieu ou avec suffisamment de friction pour simplement maintenir le stylo en place. Lorsque vous relâchez une extrémité, si la prise est assez ferme, le stylo... reste. La friction statique de la main gauche est supérieure au couple que la gravité exerce sur l'extrémité libre. Pas de pendule, pas de drame.
Cela révèle que
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Lorsque j’enseignais aux États-Unis, je faisais souvent des sessions d’exercices avec les étudiants pendant mes heures libres — des heures que je choisissais moi-même. Les étudiants appréciaient beaucoup cela, même si bien sûr tous ne pouvaient pas participer. Je n’expliquais pas de nouveau matériel : cela servait simplement à approfondir ce qui avait déjà été abordé en classe.
Imagine si quelqu’un s’était plaint en disant qu’il ne pouvait pas profiter de cette aide supplémentaire parce qu’il avait du travail ou qu’il devait aller à un match de football. Cela ne s’est jamais produit.
Si YouTub
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J'ai suivi les récentes polémiques sur Schiettini. Je ne le connaissais pas bien, même si lors de ma récente visite en Italie, j'avais vu ses livres et j'étais curieux.
Ayant enseigné la physique à l’université en Amérique pendant huit ans, je peux dire qu'il est vraiment talentueux : cette explication est cristalline et pratiquement parfaite.
L’Italie devrait être fière de ses vulgarisateurs comme lui, au lieu de se laisser entraîner par une mesquine rancune envers ceux qui réussissent.
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Les réseaux sans échelle comme Bitcoin sont à la fois résilients et fragiles (au moins sur de petites échelles temporelles).
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DatDinhvip:
10ty $ sera liquidé si le BTC chute à 65
Le site Web Physics of Bitcoin est prêt. Il sera un compagnon du livre avec du matériel d'apprentissage supplémentaire (code, visualisations, graphiques en direct, vidéos et ainsi de suite).
C'est un travail en cours, mais mettez-le en favori car il va devenir une ressource importante pour comprendre Bitcoin en tant que système.
Lien vers le site dans les commentaires.
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