BTC_POWER_LA

Indicador TradingView baseado na lei de potência do expoente complexo.

A relação Sinal-Ruído da Inclinação da Lei de Potência quer sair desta zona de transição para um comportamento altista.
Só para dizer.

Modelo log-periódico atualizado com nível de confiança para 1 sigma.
Eu não daria muito peso aos valores exatos dos topos e fundos, mas o timing pode ser mais significativo. De acordo com o modelo, o próximo fundo ocorrerá por volta de agosto deste ano.
O que acho convincente nesta abordagem é que utiliza uma única lei de potência com um expoente complexo, em vez de impor um ciclo externo. Nesta estrutura, o comportamento oscilatório emerge naturalmente dos dados como parte da estrutura da lei de potência.
O modelo ajusta bem os dados até ao presente. A questão-chave, como sempre, é se este co

Há algo quase absurdo nisso, uma vez que o vê.
Mesmo quando o preço do Bitcoin se desvia da lei de potência de referência — negociando acima ou abaixo da tendência central — tende a mover-se paralelamente a ela.
A trajetória muda, mas a inclinação mantém-se.
Isto é porque o que importa não é onde está no gráfico, mas em que direção se está a mover.
A lei de potência define uma direção no espaço logarítmico. E o Bitcoin, teimosamente, continua a mover-se nessa direção.

Várias pessoas notaram que o modelo log-periódico não captura o drawdown atual. Perguntei se um 6º pico poderia explicá-lo. Mas não consegue.
O modelo amortecido de 5 picos prevê o preço atual em ~$156k — o valor real é ~$71k, uma diferença de 0.28 dex.
Adicionar o 6º componente (ω ≈ 5.15, correspondente a um ciclo sub-harmónico mais longo com λ ≈ 3.4), melhora marginalmente o R² global de 0.751 para 0.797, mas no momento atual piora a previsão, não melhora — na verdade força o modelo a prever ~$175k.
Duas interpretações possíveis, nenhuma das quais requer adicionar parâmetros:
1) Ruído puro.

Se adicionar um termo de amortecimento, então o modelo é realmente bom.

Poderia temos ter visto isto a chegar?
Ajustar um padrão repetitivo a partir de apenas três ciclos é genuinamente difícil. Pense em tentar identificar o ritmo de uma música ouvindo apenas três batidas — pode fazer uma conjectura razoável, mas não terá certeza. Essa é aproximadamente a situação aqui.
Contudo, algo importante aparece na Figura abaixo. O espectro calculado a partir dos dados do Bitcoin até meados de 2018 — antes mesmo do ciclo de 2021 começar — já mostra a mesma frequência dominante que recuperamos a partir de quinze anos completos de dados. A oscilação fundamental já estava clar

O Bitcoin não é uma bolha—é o oposto: uma anti-bolha.
O físico Didier Sornette demonstrou que as bolhas financeiras exibem oscilações log-periódicas que aceleram quando um sistema se aproxima de um ponto crítico—um crash. As oscilações comprimem-se no tempo, tornando-se mais rápidas e instáveis conforme o mercado se move em direção ao colapso.
O Bitcoin também exibe comportamento log-periódico, mas com uma diferença fundamental.
No marco teórico de Sornette, a log-periodicidade está ancorada a um ponto crítico finito (o crash), e as oscilações são impulsionadas pela proximidade do sistema a es

Deixa que te explico isto. Vês como a estrutura dos 3 picos se repete no painel superior mas está esticada ao longo do tempo?
Vês como fica perfeitamente repetitivo quando traças no eixo x o logaritmo do tempo em vez do tempo?
É isto que periódico logarítmico significa. Bitcoin não é periódico em tempo mas periódico no logaritmo do tempo, exatamente como é uma linha reta não em tempo mas no logaritmo do tempo.

Claro que à medida que adicionamos mais e mais frequências, tendemos a fazer overfitting baseado em dados passados, mas é interessante que estas frequências sejam harmónicas da principal, portanto teoricamente poderíamos adicioná-las de forma natural. Além disso, isto funciona muito melhor num espectro log-periódico do que num linear.