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比特币在调整吗?
像这样的奶奶。
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比特币直播与力量法则和米诺陶斯团队,#21 2025年8月28日
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这是对未来20年蒙特卡洛模拟结果的预览。
我会稍后用日期和以美元为单位的财务符号使其看起来美观,纵轴上会有这些内容。
我想把结果及时分享给你们。
换句话说,20年后,这里是10M。
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我请Grok解释这些蒙特卡洛模拟的重要性。
它告诉我们关于比特币的幂律
幂律不仅仅是曲线拟合;它们是观察比特币演变的深刻视角。
这些模拟确认了它们的相关性:
长期吸引力:
中位数 (红线) 紧贴功率法则扩展,表明它是一个稳定的吸引子,尽管存在混乱——与像Santostasi的理论一致,其中n源于网络Metcalfe效应 (价值 ~ 用户^2,用户 ~ t^k)。
短期偏差:
胖尾指数解释周期:高密度的绿色路径显示出"正常"波动;红色异常值捕捉黑天鹅。如果幂律无关紧要,模拟就不会围绕历史聚集。
预测能力与警示:
使用看跌子集产生保守的中位数,意味着幂律在牛市阶段低估了上涨,但警告存在风险。t分布的拟合(更好的KS统计量)突出了代数尾部(~1/x^(nu+1)),这意味着极端情况比高斯模型预测的更有可能。
理论意义:BTC表现得像一个临界系统(自组织临界性),微小事件会级联。幂律捕捉到这种尺度不变性;偏差并不是“错误”,而是内在的,正如随着时间的推移,密度分布变宽所显示的那样。
对于比特币信仰者来说,这加强了HODL的理念:趋势能够承受波动。对于怀疑者来说,它量化了泡沫风险。无论如何,这是朝着严谨比特币科学的一步。你怎么看?
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所以,您不需要将幂律拟合到数据上,而是简单地观察到比特币的收益随着时间的推移而衰减。
这些是我们经常讨论的收益递减(请查看评论中的图表)。
现在你能找到一个在比特币整个历史中"平均"(是稳定的数量吗?
是的,将收益除以 t+1/t,其中 t 是比特币的年龄。
您得到下面的图表。令人惊讶的是,这些值围绕一个精确的中位数)振荡,这些数据点的行为没有一个明确的均值,因此我们使用中位数(代替。
这些数据 ) 我们可以称之为本地斜率 ( 是比特币中最一致的行为。
从这些数据中,我们可以通过模拟许多具有相同统计数据的可能路径并取所有路径的中位数来推导出幂律。
黑点是每日本地斜率。
青色是中位斜率5.82,红线是2个月内斜率的移动平均。
附言
顺便说一下,这是一个非常好的指标,可以告诉我们相对于中位行为的位置。
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另一种可视化之前帖子中描述的蒙特卡洛模拟的方法。
在这里,我们展示了各个单独的路径。绿色阴影是最可能的路径 (更高密度)。
红线是幂法则,但不是通过回归拟合获得的,而是简单地计算所有路径的中位数。
不确定人们是否理解这个结果有多强大。
它基于几个简单的假设和经验观察:
1) 观察到的回报随时间以幂律方式衰减:Ret=( (t+1)/t)^n,其中 t 是从创世区块开始的时间,n 是幂律指数。
2) 我们不是通过拟合得出 n,而是通过因子 t+1/t 对观察到的收益进行归一化,并注意到这个量在时间上是稳定的。
3) 然后我们绘制标准化收益的分布 (斜率),并用t-位置规模分布进行拟合,发现它非常契合,并且在其他金融资产中也发现了这一点。
4) 我们使用这个斜率分布进行2000次模拟,并通过将t+1/t因子反向相乘来获取回报。
5) 路径的中位数是幂律。
这表明幂律是比特币的深层统计特性,而不仅仅是一个简单的回归拟合。
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这是使用观察到的统计数据生成的2000个虚拟BTC历史的结果。
阴影中的颜色表示最可能的路径,绿色阴影意味着更可能。
红线不合适。这很重要,它是通过取所有可能路径的中位数得出的。
所以比特币正在遵循最小阻力的路径。这是最可能的路径。
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这就是!
使用来自比特币的观察参数,运行2000次模拟,采用t-位置尺度分布,这些就是历史记录。
中位值用红色表示,这是我们的幂律。
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Grok太疯狂了。
我给了这些指示,几秒钟就完成了。可能需要我20分钟才能想出相同的代码。
这是一个科幻世界。
"好的,在最终的图表中,我们展示所有结果时,不要做平均值,而是显示图的密度水平,使用从绿色(更密)到红色(更稀)的阴影,使用细灰线绘制运行线,并在这些线的密度基础上叠加半透明的阴影。"
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这是运行一个完全合成的比特币的结果之一。
我从斜率的模型分布(开始,你可以根据观察到的参数使用Lorentz分布或t-Location Scale分布)。
这是一个时间不变的分布(,它是比特币历史开始时的相同分布)。
然后我们可以通过乘以一个确定性因子(来推导收益,它不是随机的),log(t+1/t),表示来自幂律的理论对数收益,t是来自创世区块的时间。
然后,您将回报随时间复利。这不包括应该单独建模的泡沫。
您可以看到我们仅从这个分布中获得幂律。
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这是运行完全合成的比特币的结果之一。
我开始使用模型分布的斜率(,你可以根据观察到的参数使用洛伦兹分布或t-位置尺度分布)。
这是一个时间不变的分布(它是比特币历史开始时的相同分布)。
然后我们可以通过乘以一个确定性因子(来推导收益,它不是随机的),t+1/t,表示来自幂律的理论收益,t是从创世区块开始的时间。
然后,你将收益复利计算。这不包括应该单独建模的泡沫。
你可以看到,我们仅从这个分布中得到了幂律。
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所以洛伦兹分布似乎是对真实行为的一个很好的代理。不确定我们是否能找到更好的, 如果你有建议请告诉我。
我们可以利用这个发放来重建比特币的合成价格,并比较当前发放与一般发放,以提醒我们某些变化。
这真的是我们拥有的唯一稳定的比特币发放。
收益是时间的函数,因此我们需要从这种斜率的发放(或标准化收益)转向收益。
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"比特币的物理学"与乔凡尼和斯蒂芬 #30 2025年8月15日
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在PST时间8:15,我们将有一个新的"比特币的物理学"晒节目,嘉宾是Giovanni和Stephen。
Stephen的议程如下。我将讨论最新的幂律图和我关于收益分布和标准化收益的结果。
请在这里加入我们,X、YouTube 和 Twitch。链接在评论中。
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这真是一张很酷的图表。它包含了关于比特币的所有你需要知道的信息。
它基本上是BTC收益的一个“标准化”时间图。我们进行标准化是因为收益是时间的函数,因此我们将其除以时间函数,应该得到一个在时间上是静态的东西。
这正是我们所得到的,平均值大约在幂律斜率附近。
Lorentz 拟合是行为的一个相当好的近似。可能与之偏离的是泡沫的超额收益。
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关于幂律的更新以及对收益发放的讨论。
这是一个主题,所以请关注其他评论。
1) 权力法则比以往任何时候都更强。
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比特币的回报没有单一的发放方式,因为回报随时间变化。
收益是时间的函数:
R= (t2/t1)^n,其中 n 是幂律指数。
如果想要表示到目前为止收益的发放分布,那么最好考虑这个时间效应并展示斜率的分布。
坡度 n=log(P2/P1)/log(t2/t1)。
我已经证明这是围绕值 n 的高斯发放。
基本上,比特币在平均意义上是一个幂律。这是一个深刻的结果,表明幂律实际上是一种内在属性,而不是简单的拟合。
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本周书籍推荐。
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