BTC_POWER_LA

Ai mặc đẹp hơn?
1) Phương pháp hồi quy phần vị (Quantile regression) sử dụng giá tuyến tính và thời gian tuyến tính.
2) Phương pháp hồi quy phần vị (Quantile regression) sử dụng log giá và thời gian tuyến tính.
3) Phương pháp hồi quy phần vị (Quantile regression) sử dụng log giá và log thời gian.

Cưỡng chế về luật quyền lực của Vàng bị “phá vỡ” này thực ra còn giúp làm rõ hơn nữa về bản chất thực sự của luật quyền lực đó.
Bạn có nhận ra điều nó thực sự hàm ý không? Bitcoin về cơ bản đang cười nhạo nỗ lực của vàng trong việc bắt kịp. Một mức tăng gấp 3 có vẻ ấn tượng trong riêng nó, nhưng nó chỉ là chuyện nhỏ so với một hệ thống đã phát triển gấp 100.000.000 lần trong 17 năm.
Sự tương phản đó chính là điểm mấu chốt—nó làm nổi bật một hệ thống thực sự không đổi theo quy mô như thế nào.
Bây giờ hãy nghĩ theo tỷ lệ log. Sự “dịch chuyển” rõ ràng dường như trở nên gần như không đáng kể. Nó n

Định luật sức mạnh của Vàng là hoàn toàn chính xác. Những gì chúng tôi chưa bao giờ khẳng định là tồn tại một mức sàn cố định ở 50% giá tham chiếu—đặc điểm này đặc trưng cho BTC/USD, không phải vàng.
Phân biệt này rất quan trọng, và thật khó hiểu tại sao nó vẫn bị hiểu nhầm. Vàng có hành xử khác biệt vì nó biến động so với fiat, chứ không phải trong một hệ thống tiền tệ tự tham chiếu, không đổi tỷ lệ như Bitcoin.
Điều thực sự đáng chú ý là ngay cả sau đợt tăng gần 3× của vàng gần đây—sau nhiều thập kỷ trì trệ—nó vẫn nằm trong khoảng 2σ của xu hướng định luật sức mạnh.
Sự biến động đó chỉ là nh

Tại sao quy luật quyền lực lại quan trọng.

Ý tưởng giảm tỷ lệ affine này thực sự hấp dẫn, nó cung cấp thêm một góc nhìn nữa để hiểu tại sao quy luật quyền lực lại mạnh mẽ đến vậy.
Đó là một trong những hiểu biết mà, một khi đã thấy, không thể không nhìn thấy, như người ta đã nói trong What Bitcoin Did.
Nhưng điều làm cho nó thực sự thuyết phục là nó không chỉ là một sự tò mò về hình ảnh hoặc thực nghiệm. Có nền tảng vật lý sâu sắc đằng sau, cùng khung tư duy đã dẫn đến mô hình địa tâm và, hàng thế kỷ sau đó, đến thuyết tương đối tổng quát.

Không gian affine trong vật lý là gì?
Không gian affine là nơi các mối quan hệ trở nên tuyến tính - các đường thẳng thay vì đường cong. Trong vật lý, việc tìm ra không gian affine phù hợp có nghĩa là khám phá ra hệ tọa độ nơi mà hành vi phức tạp, phi tuyến tính trở nên đơn giản hơn, có thể viết thành dạng y = a + bx.|
Hãy xem đó như việc tìm ra "quan điểm tự nhiên" cho một hiện tượng. Quỹ đạo của Trái Đất trông giống như một đường cong phức tạp từ một góc nhìn, nhưng từ góc nhìn đúng, nó là một hình elip đơn giản. Việc tìm không gian affine chính là tìm ra góc nhìn phù hợp để toán học trở nên

Mọi người cố gắng và cố gắng nữa, nhưng quy luật quyền lực luôn chiến thắng, bởi vì chân lý toán học luôn chiến thắng.
Novozhilov đề xuất phương pháp tinh tế này (đây là nơi nền tảng vật lý của ông thể hiện) gọi là giảm tuyến tính. Tôi đã không nghĩ đến việc sử dụng phương pháp này. Đó là một đóng góp tốt. Nhưng ông chỉ áp dụng nó cho 4 điểm và ông thu được quy luật quyền lực là 4.
Vậy điều gì xảy ra nếu bạn áp dụng nó cho tất cả các điểm dữ liệu?
Một quy luật quyền lực gần bằng 6 là kết quả tốt nhất.
Cảm ơn Novozhilov đã chứng minh quy luật quyền lực là thực sự bằng phương pháp 2312.

Định luật tỷ lệ được tìm ra bằng phương pháp hồi quy nhưng hồi quy không phải là kết thúc của câu chuyện. Chúng tôi đã nói điều này nhiều lần.
Hồi quy nói:
"Tôi giả định một định luật tỷ lệ, điều chỉnh các tham số, và có R² = 0.951"
Phê bình: "Dĩ nhiên bạn có một phép phù hợp tốt - bạn có thể phù hợp gần như bất cứ điều gì với một định luật tỷ lệ trong phạm vi hạn chế. Đó chỉ là việc phù hợp đường cong."
SSA nói:
"Tôi không giả định bất kỳ dạng hàm nào. Tôi phân tích dữ liệu thành các chế độ tự nhiên của nó. Một chế độ chiếm ưu thế (99.26%), và chế độ đó LÀ một định luật tỷ lệ."
Điều n

Bitcoin là một mạng lưới siêu mạng.

Một luật tỷ lệ đơn cho mô hình hóa tăng trưởng dài hạn và các dao động xung quanh nó.
Chỉ báo TradingView trực tiếp.