BTC_POWER_LA
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Aquí hay una vista previa de los resultados de la proyección de la simulación de Monte Carlo para los próximos 20 años.
Lo haré lucir bien con fechas y notación financiera en dólares en el eje y más tarde.
Quería compartir los resultados a medida que los obtengo con ustedes.
En otras palabras, 10 M en 20 años, aquí vamos.
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Quería compartir los resultados a medida que los obtengo con ustedes.
En otras palabras, 10 M en 20 años, aquí vamos.
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Le pedí a Grok que explicara la importancia de estas simulaciones de Monte Carlo.
Lo que nos dice sobre las leyes de potencia para Bitcoin
Las leyes de potencia son más que un ajuste de curva; son una profunda lente para la evolución de BTC.
Las simulaciones afirman su relevancia:
Atractores a Largo Plazo:
La mediana (línea roja) abraza la extensión de la ley de potencias, sugiriendo que es un atractivo estable a pesar del caos—consistente con teorías como la de Santostasi, donde n surge de los efectos de Metcalfe de la red (valor ~ usuarios^2, usuarios ~ t^k).
Desviaciones a Corto Plazo:
Lo
Ver originalesLo que nos dice sobre las leyes de potencia para Bitcoin
Las leyes de potencia son más que un ajuste de curva; son una profunda lente para la evolución de BTC.
Las simulaciones afirman su relevancia:
Atractores a Largo Plazo:
La mediana (línea roja) abraza la extensión de la ley de potencias, sugiriendo que es un atractivo estable a pesar del caos—consistente con teorías como la de Santostasi, donde n surge de los efectos de Metcalfe de la red (valor ~ usuarios^2, usuarios ~ t^k).
Desviaciones a Corto Plazo:
Lo
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Así que en lugar de ajustar la ley de potencia a los datos, simplemente observas que los retornos de Bitcoin decaen con el tiempo.
Estos son los rendimientos decrecientes de los que a menudo hablamos (ver gráfico en los comentarios).
¿Ahora puedes encontrar en su lugar una cantidad que sea estable ( en "promedio") a lo largo de toda la historia de Bitcoin?
Sí, divide los retornos por t+1/t donde t es la edad de Bitcoin.
Obtienes el gráfico a continuación. Es asombroso que estos valores oscilen alrededor de una mediana precisa ( el tipo de comportamiento de estos puntos de datos no tiene una me
Ver originalesEstos son los rendimientos decrecientes de los que a menudo hablamos (ver gráfico en los comentarios).
¿Ahora puedes encontrar en su lugar una cantidad que sea estable ( en "promedio") a lo largo de toda la historia de Bitcoin?
Sí, divide los retornos por t+1/t donde t es la edad de Bitcoin.
Obtienes el gráfico a continuación. Es asombroso que estos valores oscilen alrededor de una mediana precisa ( el tipo de comportamiento de estos puntos de datos no tiene una me
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Otra forma de visualizar la simulación de Monte Carlo descrita en publicaciones anteriores.
Aquí mostramos los caminos individuales. Las sombras verdes son los caminos más probables ( mayor densidad ).
La línea roja es la ley de potencias, pero no se obtiene mediante un ajuste de regresión, sino simplemente calculando la mediana de todos los caminos.
No estoy seguro de si la gente entiende cuán poderoso es este resultado.
Se basa en algunas suposiciones simples y observaciones empíricas:
1) El retorno observado decae con el tiempo de una manera de ley de potencias: Ret=( (t+1)/t)^n, donde t es
Ver originalesAquí mostramos los caminos individuales. Las sombras verdes son los caminos más probables ( mayor densidad ).
La línea roja es la ley de potencias, pero no se obtiene mediante un ajuste de regresión, sino simplemente calculando la mediana de todos los caminos.
No estoy seguro de si la gente entiende cuán poderoso es este resultado.
Se basa en algunas suposiciones simples y observaciones empíricas:
1) El retorno observado decae con el tiempo de una manera de ley de potencias: Ret=( (t+1)/t)^n, donde t es
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Este es el resultado de 2000 historias virtuales de BTC utilizando las estadísticas observadas.
Los colores en la sombreado indican los caminos más probables, los tonos verdes significan más probables.
La línea roja no es adecuada. Esto es importante, se deriva al tomar la mediana de todos los caminos posibles.
Así que Bitcoin está siguiendo la ruta de menor resistencia. La ruta más probable.
Ver originalesLos colores en la sombreado indican los caminos más probables, los tonos verdes significan más probables.
La línea roja no es adecuada. Esto es importante, se deriva al tomar la mediana de todos los caminos posibles.
Así que Bitcoin está siguiendo la ruta de menor resistencia. La ruta más probable.
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Grok es una locura.
Di estas instrucciones y en pocos segundos se hizo. Probablemente me llevaría 20 minutos crear el mismo código.
Este es un mundo de ciencia ficción.
"Ok, en el gráfico final donde mostramos todos los resultados no hagas el promedio, sino muestra los niveles de densidad de las tramas, utiliza tonos de verde (más denso) a rojo (menos denso), traza las líneas de las ejecuciones en una línea fina gris y superpone un sombreado semitransparente basado en la densidad de estas líneas".
Ver originalesDi estas instrucciones y en pocos segundos se hizo. Probablemente me llevaría 20 minutos crear el mismo código.
Este es un mundo de ciencia ficción.
"Ok, en el gráfico final donde mostramos todos los resultados no hagas el promedio, sino muestra los niveles de densidad de las tramas, utiliza tonos de verde (más denso) a rojo (menos denso), traza las líneas de las ejecuciones en una línea fina gris y superpone un sombreado semitransparente basado en la densidad de estas líneas".
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Este es uno de los resultados de ejecutar un Bitcoin completamente sintético.
Comencé con un modelo de distribución de las pendientes ( puedes usar una distribución de Lorentz o una distribución de escala t-Location ) basada en los parámetros observados.
Esta es una distribución invariante en el tiempo ( es la misma distribución desde el inicio de la historia de Bitcoin ).
Luego podemos derivar los rendimientos multiplicando por un factor determinista (no es aleatorio), log(t+1/t), que representa los rendimientos logarítmicos teóricos de la ley de potencias, t es el tiempo desde el Bloque Géne
Ver originalesComencé con un modelo de distribución de las pendientes ( puedes usar una distribución de Lorentz o una distribución de escala t-Location ) basada en los parámetros observados.
Esta es una distribución invariante en el tiempo ( es la misma distribución desde el inicio de la historia de Bitcoin ).
Luego podemos derivar los rendimientos multiplicando por un factor determinista (no es aleatorio), log(t+1/t), que representa los rendimientos logarítmicos teóricos de la ley de potencias, t es el tiempo desde el Bloque Géne
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Este es uno de los resultados de ejecutar un Bitcoin completamente sintético.
Empecé con una distribución de modelo de las pendientes ( puedes usar una distribución de Lorentz o una distribución t-Location Scale ) basada en los parámetros observados.
Esta es una distribución invariante en el tiempo ( es la misma distribución desde el inicio de la historia de Bitcoin ).
Luego podemos derivar los retornos multiplicando por un factor determinista (no es aleatorio), t+1/t, que representa los retornos teóricos de la ley de potencias, t es el tiempo desde el Bloque Génesis.
Luego, se capitalizan los
Ver originalesEmpecé con una distribución de modelo de las pendientes ( puedes usar una distribución de Lorentz o una distribución t-Location Scale ) basada en los parámetros observados.
Esta es una distribución invariante en el tiempo ( es la misma distribución desde el inicio de la historia de Bitcoin ).
Luego podemos derivar los retornos multiplicando por un factor determinista (no es aleatorio), t+1/t, que representa los retornos teóricos de la ley de potencias, t es el tiempo desde el Bloque Génesis.
Luego, se capitalizan los
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Así que la distribución de Lorentz parece ser un muy buen proxy para el comportamiento real. No estoy seguro de que podamos encontrar uno mejor, házmelo saber si tienes sugerencias.
Podemos utilizar esta distribución para recrear un precio sintético de Bitcoin y comparar la distribución actual con la general para alertarnos si algo cambia.
Esta es realmente la única distribución estable que tenemos de Bitcoin.
Los retornos son una función del tiempo, por lo que necesitamos pasar de esta distribución de pendientes ( o retornos normalizados ) a los retornos.
Ver originalesPodemos utilizar esta distribución para recrear un precio sintético de Bitcoin y comparar la distribución actual con la general para alertarnos si algo cambia.
Esta es realmente la única distribución estable que tenemos de Bitcoin.
Los retornos son una función del tiempo, por lo que necesitamos pasar de esta distribución de pendientes ( o retornos normalizados ) a los retornos.
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A las 8:15 PST tendremos un nuevo programa "Physics of Bitcoin" con Giovanni y Stephen.
La agenda de Stephen está a continuación. Discutiré el último gráfico de la ley de potencias y mis resultados sobre la distribución de rendimientos y rendimientos normalizados.
Por favor, únete a nosotros aquí en X, YouTube y Twitch. Enlaces en los comentarios.
Ver originalesLa agenda de Stephen está a continuación. Discutiré el último gráfico de la ley de potencias y mis resultados sobre la distribución de rendimientos y rendimientos normalizados.
Por favor, únete a nosotros aquí en X, YouTube y Twitch. Enlaces en los comentarios.
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Este es un gráfico realmente genial. Contiene todo lo que necesitas saber sobre Bitcoin.
Básicamente, es una trama de retornos de BTC "normalizada" en el tiempo. Normalizamos porque los retornos son una función del tiempo, así que al dividir por la función del tiempo deberíamos obtener algo que sea estático en el tiempo.
Eso es exactamente lo que obtenemos y el promedio está alrededor de la pendiente de la ley de potencias.
Un ajuste de Lorentz es una aproximación bastante buena del comportamiento. Probablemente las desviaciones de él son los rendimientos excesivos de las burbujas.
Ver originalesBásicamente, es una trama de retornos de BTC "normalizada" en el tiempo. Normalizamos porque los retornos son una función del tiempo, así que al dividir por la función del tiempo deberíamos obtener algo que sea estático en el tiempo.
Eso es exactamente lo que obtenemos y el promedio está alrededor de la pendiente de la ley de potencias.
Un ajuste de Lorentz es una aproximación bastante buena del comportamiento. Probablemente las desviaciones de él son los rendimientos excesivos de las burbujas.
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No hay una única distribución de retornos para Bitcoin dado que los retornos cambian con el tiempo.
Los retornos son una función del tiempo:
R= (t2/t1)^n, donde n es el exponente de la ley de potencias.
Si uno quiere representar una distribución de los retornos hasta ahora, entonces es mejor incluir este efecto temporal y mostrar la distribución de las pendientes.
Pendientes n=log(P2/P1)/log(t2/t1).
He mostrado que esta es una distribución gaussiana alrededor del valor n.
Básicamente, Bitcoin es una ley de potencias en promedio. Ese es un resultado profundo que muestra que la ley de potencias
Ver originalesLos retornos son una función del tiempo:
R= (t2/t1)^n, donde n es el exponente de la ley de potencias.
Si uno quiere representar una distribución de los retornos hasta ahora, entonces es mejor incluir este efecto temporal y mostrar la distribución de las pendientes.
Pendientes n=log(P2/P1)/log(t2/t1).
He mostrado que esta es una distribución gaussiana alrededor del valor n.
Básicamente, Bitcoin es una ley de potencias en promedio. Ese es un resultado profundo que muestra que la ley de potencias
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Recomendación de libros de esta semana.
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