BTC_POWER_LA
BTC_POWER_LA
Контент поки що відсутній
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
Ось попередній перегляд результатів проекції симуляції Монте-Карло на наступні 20 років.
Я зроблю це красивим з датами та фінансовою нотацією в доларах на осі y пізніше.
Я хотів поділитися результатами, як тільки я їх отримую, з вами, хлопці.
Іншими словами, 10 М за 20 років, вперед.
Переглянути оригіналЯ зроблю це красивим з датами та фінансовою нотацією в доларах на осі y пізніше.
Я хотів поділитися результатами, як тільки я їх отримую, з вами, хлопці.
Іншими словами, 10 М за 20 років, вперед.
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
Я попросив Грока пояснити значення цих симуляцій Монте-Карло.
Що це говорить нам про закони влади для біткоїна
Степеневі закони - це більше, ніж просто набір кривих; вони є глибоким способом сприйняття еволюції BTC.
Моделювання підтверджує їхнє значення:
Довгострокові атрактори:
Медіана (червона лінія) обіймає розширення степеневої закономірності, що вказує на те, що вона є стабільним атрактором, незважаючи на хаос—узгоджується з теоріями на кшталт теорії Сантостасі, де n виникає з ефектів мережі Меткалфа (вартість ~ користувачі^2, користувачі ~ t^k).
Короткострокові відхилення:
Експоненти з
Переглянути оригіналЩо це говорить нам про закони влади для біткоїна
Степеневі закони - це більше, ніж просто набір кривих; вони є глибоким способом сприйняття еволюції BTC.
Моделювання підтверджує їхнє значення:
Довгострокові атрактори:
Медіана (червона лінія) обіймає розширення степеневої закономірності, що вказує на те, що вона є стабільним атрактором, незважаючи на хаос—узгоджується з теоріями на кшталт теорії Сантостасі, де n виникає з ефектів мережі Меткалфа (вартість ~ користувачі^2, користувачі ~ t^k).
Короткострокові відхилення:
Експоненти з
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
Тож замість того, щоб підганяти закон степеня під дані, ви просто спостерігаєте, що прибутки Біткойна зменшуються з часом.
Це зменшувані доходи, про які ми часто говоримо (дивіться графік у коментарях).
Тепер ви можете знайти замість цього кількість, яка є стабільною ( в "середньому" ) протягом всієї історії Біткойна?
Так, розділіть доходи на t+1/t, де t - вік Біткойна.
Ви отримуєте графік нижче. Вражає, що ці значення коливаються навколо точного медіани (тип поведінки цих точок даних не має чітко визначеного середнього, тому ми використовуємо медіану замість ).
Ці дані (можемо назвати місцеви
Переглянути оригіналЦе зменшувані доходи, про які ми часто говоримо (дивіться графік у коментарях).
Тепер ви можете знайти замість цього кількість, яка є стабільною ( в "середньому" ) протягом всієї історії Біткойна?
Так, розділіть доходи на t+1/t, де t - вік Біткойна.
Ви отримуєте графік нижче. Вражає, що ці значення коливаються навколо точного медіани (тип поведінки цих точок даних не має чітко визначеного середнього, тому ми використовуємо медіану замість ).
Ці дані (можемо назвати місцеви
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
Ще один спосіб візуалізувати симуляцію Монте-Карло, описану в попередніх дописах.
Тут ми показуємо індивідуальні шляхи. Зелені відтінки є найімовірнішими шляхами (вища щільність).
Червона лінія є законом степеня, але не отримана шляхом регресійного підходу, а просто шляхом обчислення медіани всіх шляхів.
Не впевнений, що люди розуміють, наскільки потужним є цей результат.
Вона базується на кількох простих припущеннях та емпіричних спостереженнях:
1) Спостережене зменшення прибутковості з часом у формі степеневої залежності: Ret=( (t+1)/t)^n, де t - це час від блоку генезису, а n - показник сте
Переглянути оригіналТут ми показуємо індивідуальні шляхи. Зелені відтінки є найімовірнішими шляхами (вища щільність).
Червона лінія є законом степеня, але не отримана шляхом регресійного підходу, а просто шляхом обчислення медіани всіх шляхів.
Не впевнений, що люди розуміють, наскільки потужним є цей результат.
Вона базується на кількох простих припущеннях та емпіричних спостереженнях:
1) Спостережене зменшення прибутковості з часом у формі степеневої залежності: Ret=( (t+1)/t)^n, де t - це час від блоку генезису, а n - показник сте
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
Це результат 2000 віртуальних BTC історій, використовуючи спостережувані статистики.
Кольори в затіненні вказують на найбільш ймовірні шляхи, зелені відтінки означають більшу ймовірність.
Червона лінія не підходить. Це важливо, вона отримується шляхом взяття медіани всіх можливих шляхів.
Отже, Біткойн слідує шляху найменшого опору. Найімовірніший шлях.
Переглянути оригіналКольори в затіненні вказують на найбільш ймовірні шляхи, зелені відтінки означають більшу ймовірність.
Червона лінія не підходить. Це важливо, вона отримується шляхом взяття медіани всіх можливих шляхів.
Отже, Біткойн слідує шляху найменшого опору. Найімовірніший шлях.
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
Grok божевільний.
Я дав ці інструкції, і за кілька секунд все зроблено. Мені, напевно, знадобилося б 20 хвилин, щоб придумати той же код.
Це науково-фантастичний світ.
"Добре, в остаточному графіку, де ми показуємо всі результати, не робіть середнє, а покажіть рівні щільності ділянок, використовуючи відтінки від зеленого (більш щільний) до червоного (менш щільний), накресліть лінії для запусків тонкою сірою лінією і накладіть напівпрозоре затемнення на основі щільності цих ліній."
Переглянути оригіналЯ дав ці інструкції, і за кілька секунд все зроблено. Мені, напевно, знадобилося б 20 хвилин, щоб придумати той же код.
Це науково-фантастичний світ.
"Добре, в остаточному графіку, де ми показуємо всі результати, не робіть середнє, а покажіть рівні щільності ділянок, використовуючи відтінки від зеленого (більш щільний) до червоного (менш щільний), накресліть лінії для запусків тонкою сірою лінією і накладіть напівпрозоре затемнення на основі щільності цих ліній."
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
Це один з результатів запуску абсолютно синтетичного Біткойна.
Я почав з моделі розподілу нахилів ( ви можете використовувати розподіл Лоренца або t-Location Scale ) на основі спостережуваних параметрів.
Це незмінний розподіл (, це той самий розподіл з початку історії Біткойна ).
Тоді ми можемо отримати доходи, помноживши на детермінований фактор (, це не випадково ), лог(t+1/t), що представляє теоретичні логарифмічні доходи з закону степеня, t - це час з Генезис-блоку.
Ви потім складете доходи з часом. Це не включає бульбашки, які повинні моделюватися окремо.
Ви можете побачити, що ми отримує
Переглянути оригіналЯ почав з моделі розподілу нахилів ( ви можете використовувати розподіл Лоренца або t-Location Scale ) на основі спостережуваних параметрів.
Це незмінний розподіл (, це той самий розподіл з початку історії Біткойна ).
Тоді ми можемо отримати доходи, помноживши на детермінований фактор (, це не випадково ), лог(t+1/t), що представляє теоретичні логарифмічні доходи з закону степеня, t - це час з Генезис-блоку.
Ви потім складете доходи з часом. Це не включає бульбашки, які повинні моделюватися окремо.
Ви можете побачити, що ми отримує
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
Це один з результатів роботи абсолютно синтетичного Біткойна.
Я почав з моделі розподілу схилів ( ви можете використовувати розподіл Лоренца або t-розподіл з параметрами масштабу ) на основі спостережуваних параметрів.
Це інваріантний розподіл ( це той самий розподіл з початку історії Біткойна ).
Тоді ми можемо отримати прибутки, помноживши на детермінований фактор (, це не випадково ), t+1/t, що представляє теоретичні прибутки з степеневого закону, t - це час від Генезис Блоку.
Ви потім компонуєте доходи з часом. Це не включає бульбашки, які слід моделювати окремо.
Ви можете бачити, що ми отр
Переглянути оригіналЯ почав з моделі розподілу схилів ( ви можете використовувати розподіл Лоренца або t-розподіл з параметрами масштабу ) на основі спостережуваних параметрів.
Це інваріантний розподіл ( це той самий розподіл з початку історії Біткойна ).
Тоді ми можемо отримати прибутки, помноживши на детермінований фактор (, це не випадково ), t+1/t, що представляє теоретичні прибутки з степеневого закону, t - це час від Генезис Блоку.
Ви потім компонуєте доходи з часом. Це не включає бульбашки, які слід моделювати окремо.
Ви можете бачити, що ми отр
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
Отже, розподіл Лоренца здається дуже хорошим проксі для реальної поведінки. Не впевнений, що можемо знайти кращий, дайте знати, якщо у вас є пропозиції.
Ми можемо використовувати цей розподіл, щоб відтворити синтетичну ціну Біткоїна і порівняти поточний розподіл з загальним, щоб попередити нас про зміни.
Це справді єдиний стабільний розподіл, який у нас є для Bitcoin.
Повернення є функцією часу, тому нам потрібно перейти від цього розподілу похилих ( або нормалізованих повернень ) до повернень.
Переглянути оригіналМи можемо використовувати цей розподіл, щоб відтворити синтетичну ціну Біткоїна і порівняти поточний розподіл з загальним, щоб попередити нас про зміни.
Це справді єдиний стабільний розподіл, який у нас є для Bitcoin.
Повернення є функцією часу, тому нам потрібно перейти від цього розподілу похилих ( або нормалізованих повернень ) до повернень.
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
О 8:15 PST ми проведемо новий "Фізика Біткойна" показати з Джованні та Стівеном.
Агenda Стівена наведена нижче. Я обговорю останній графік закону ступеня та свої результати щодо розподілу доходів та нормалізованих доходів.
Будь ласка, приєднуйтесь до нас тут на X, YouTube та Twitch. Посилання в коментарях.
Переглянути оригіналАгenda Стівена наведена нижче. Я обговорю останній графік закону ступеня та свої результати щодо розподілу доходів та нормалізованих доходів.
Будь ласка, приєднуйтесь до нас тут на X, YouTube та Twitch. Посилання в коментарях.
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
Це насправді класний графік. Він містить все, що вам потрібно знати про Біткойн.
Це, по суті, "нормалізований" графік доходності BTC у часі. Ми нормалізуємо, тому що доходність є функцією часу, тому ми ділимо на функцію часу, щоб отримати щось, що є статичним у часі.
Це саме те, що ми отримуємо, а середнє становить приблизно нахил степеневої функції.
Приблизно, підгонка Лоренца є досить хорошою апроксимацією поведінки. Ймовірно, відхилення від неї є надлишковими доходами від бульбашок.
Переглянути оригіналЦе, по суті, "нормалізований" графік доходності BTC у часі. Ми нормалізуємо, тому що доходність є функцією часу, тому ми ділимо на функцію часу, щоб отримати щось, що є статичним у часі.
Це саме те, що ми отримуємо, а середнє становить приблизно нахил степеневої функції.
Приблизно, підгонка Лоренца є досить хорошою апроксимацією поведінки. Ймовірно, відхилення від неї є надлишковими доходами від бульбашок.
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
Не існує єдиного розподілу доходів для Біткойна, оскільки доходи змінюються з часом.
Повернення є функцією часу:
R= (t2/t1)^n, де n є показником степеня.
Якщо хтось хоче представити розподіл доходів до цього часу, тоді краще включити цей часовий ефект і показати розподіл схилів.
Схили n=log(P2/P1)/log(t2/t1).
Я показав, що це гаусівський розподіл навколо значення n.
В основному Біткойн є степеневим законом в середньому. Це глибокий результат, який показує, що степеневий закон насправді є внутрішньою властивістю, а не просто простим підходом.
Переглянути оригіналПовернення є функцією часу:
R= (t2/t1)^n, де n є показником степеня.
Якщо хтось хоче представити розподіл доходів до цього часу, тоді краще включити цей часовий ефект і показати розподіл схилів.
Схили n=log(P2/P1)/log(t2/t1).
Я показав, що це гаусівський розподіл навколо значення n.
В основному Біткойн є степеневим законом в середньому. Це глибокий результат, який показує, що степеневий закон насправді є внутрішньою властивістю, а не просто простим підходом.
- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться
Рекомендація книги цього тижня.
Переглянути оригінал- Нагородити
- подобається
- Прокоментувати
- Репост
- Поділіться