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这里计算成本由于通缩而下降,物价由于比特币网络特性而下降。我实际上讲的比杰夫讲的更好。@JeffBooth
我仍然喜欢这个想法的整体精神,我们应该生活在一个充裕的经济中。完美。
但比特币在这一切中的作用,并不能用通缩或通胀来解释,这与比特币的动态无关。
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杰夫·布斯的《明日之价》声称比特币中的价格变得更便宜,因为技术带来通缩。这个图表用实际数据验证了这个说法。
面板1显示技术在16年内使汽车价格适度下降,约为1.5倍的实际价值。这是面板2中的绿色线。
面板2显示了用比特币定价汽车的实际情况。它从2010年的210万比特币降至2026年的0.22比特币。下降了1000万倍。那是蓝色线。
绿色线几乎保持平稳。蓝色线则崩溃。技术通缩预测价格会便宜1.5倍,但现实中却便宜了1000万倍。
其他的9,999,998.5倍来自哪里?比特币网络增长遵循幂律 P(t) = t^5.69。
机制:在无标度网络上的流行病传播动态 (βA = 3.05),结合Metcalfe网络价值扩展 (βM = 1.84)。它们的乘积给出 β = 5.60,符合观察到的5.69。
比特币的网络效应比技术通缩强大650万倍,解释了为什么用比特币的成本会更低。
布斯把方向搞对了,但在规模上偏差了数百万倍。比特币变得更便宜不是因为技术通缩,而是因为比特币的采用遵循网络增长的数学规律。
技术通缩只解释了0.000015%的效果。比特币的幂律解释了99.999985%。
数据不骗人。比特币的增长不是因为它揭示了通缩,而是因为通过流行病动态传播的网络和通过Metcalfe定律扩展的网络产生了幂律轨迹。这是物理规律,而不是货币政策。
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我不明白为什么有人喜欢听似乎合理、听起来不错的故事,而比特币的数据却能讲述一个比任何比特币界人士都更好的故事。
我实际上是在说,比特币远比“稳健货币”更优,通缩或通胀对比特币来说都无关紧要。网络效应压倒一切。
这都是数学,伙计们,而不是一堆空话。
测试:如果通胀明天消失会怎样?
布斯的模型预测:
技术仍以5-10%的年通缩率下降
比特币的购买力每年增长5-10%
比特币价格增长放缓至接近零(没有通胀“对抗”)
幂律模型预测:
网络采纳继续(β_A = 3.05)
梅特卡夫效应持续(β_M = 1.84)
比特币继续P(t) ~ t^5.69
回报仍为30-50%/年(由网络驱动,而非由通胀驱动)
历史证据:比特币在低通胀时期(2009-2013)和高通胀时期(2021-2022)的年增长率都超过100%(。增长速率与采纳曲线)t^5.69(相关,而非通胀率。
布斯正确的地方
公平地说,布斯是对的,他认为:
技术创造了丰富性)通缩压力(
在稳健货币中,价格应当下降
比特币允许这种通缩得以体现)不同于法币(
但他忽略了:
比特币的增长规模是网络效应)99%(,而非通缩)1%(
比特币是主动的)增长中的网络(,而非被动的)衡量标准(
机制是流行传播+梅特卡夫,而不仅仅是“固定供应”
布斯应如何表达
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比特币直播:幂律与牛头人团队,第31期 2026年4月2日
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加入UN,时间为太平洋标准时间下午5:35,观看比特币直播节目,我们将使用幂律和流动性指标讨论近期比特币价格走势。
是的,Marcus会出席。
节目在X、YouTube和Twitch上同步播出。
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我知道我的一些帖子具有争议,但我真正关心的是理解比特币的本质,而不是将我们的幻想、偏见和误解投射到它上面。
比特币是真理,所以我们应该能够通过科学、逻辑和数据共同接近这个真理。
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比特币的物理学远不止一本关于幂律的书。
它的核心提出了一个更深层次的问题:什么是价值?
价值真的是如常所说的主观的吗,还是有可能找到一个客观的价值衡量标准?
本书认为,这样的客观框架不仅是可能的——而且比特币可能已经在朝这个方向发展。
虽然仍有许多工作要做,但本书的目标是为探索这个根本性问题奠定科学和哲学的基础。
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谁穿得更好?
1) 使用线性价格和线性时间的分位数回归。
2) 使用对数价格和线性时间的分位数回归。
3) 使用对数价格和对数时间的分位数回归。
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关于黄金幂律“被打破”的这场歇斯底里实际上进一步澄清了幂律真正的含义。
你是否意识到它真正意味着什么?比特币本质上是在嘲笑黄金试图追赶的努力。一个3倍的涨幅单独看可能很令人印象深刻,但与一个在17年内增长了1亿倍的系统相比,这微不足道。
这种对比正是重点——它突显了真正的尺度不变系统的样子。
现在用对数尺度思考。表面上的“偏差”几乎可以忽略不计。它远在统计误差范围内。
关注规模,而非噪声。是的——如果@PeterSchiff有脑子理解的话,就告诉他这个。
用对数尺度思考,你能看到偏差有多小吗?
在误差范围内。
是的——如果@PeterSift有脑子理解的话,就告诉他这个。
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黄金的幂律完全没问题。我们从未声称存在一个固定的底线在参考价格的50%——这个特性是BTC/USD特有的,而非黄金的。
这个区别至关重要,也不清楚为什么它总是被误解。黄金的表现不同,因为它相对于法币变动,而不是在像比特币那样的自我参照、尺度不变的货币体系内变动。
真正值得注意的是,即使在黄金最近大约上涨了3倍——经过数十年的停滞之后——它仍然大致在其幂律趋势的2σ范围内。
这种波动只是噪声。真正的任务是专注于信号。
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《比特币的物理学》与乔瓦尼和斯蒂芬 #42 4/01/2026
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《比特币的物理学》与乔瓦尼和斯蒂芬 #41 2026年3月25日
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比特币的3个幂定律恩典。
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虽然比特币似乎在横盘整理,但阅读《比特币的物理学》以了解我们的未来方向以及原因。支持真正的比特币科学。
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为什么幂律是个大事。
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我们能否从数据本身发现比特币的幂律起源?我们通过拟合 P = A·(t - t₀)^n(其中三个参数同时优化)进行了测试。问题是:数据更偏好创世块 (t₀=0) 还是其他起点?
R² 曲线图揭示了答案。当我们扫描不同的 t₀ 值时,函数在创世块附近非常平坦。还注意到置信区间非常宽。
无约束优化器在 t₀ = +202 天(2009年7月)找到数学最优点,将 R² 从 0.9613 提升到 0.9628——仅提升了 0.15%,远在误差范围内。
但为了这微不足道的 R² 改进,代价却非常大。
这个代价是巨大的。在 t₀=0 时,指数 n=5.694,接近 SSA 结果 β=5.9 的 3.5%。在无约束最优点 t₀=+202 时,指数降至 n=5.087,距离 SSA 结果偏离 13.8%。我们获得了 0.15%的 R² 提升,但模型的整体一致性却下降了。
这就是过拟合的典型特征:只优化狭窄的指标((R²)),而牺牲了更广泛的模型质量。
奥卡姆剃刀原则在这里发挥了作用。R² 曲线显示,任何在创世块±200天范围内的 t₀ 都能得到几乎相同的拟合结果。
由于数据没有明确偏好,我们选择最简单的模型:没有偏移,没有额外参数。当添加复杂性没有带来实质性收益且损害与独立方法的一致性时,简洁原则倾向于 t₀=0。
当我们将优化器限制在合理的物理范围内((t₀必须早于价格数据)),它收敛到 t₀
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