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比特幣直播與力量法則和米諾陶斯團隊,#21 2025年8月28日
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這是對未來20年蒙特卡洛模擬結果的預覽。
我會稍後用日期和以美元爲單位的財務符號使其看起來美觀,縱軸上會有這些內容。
我想把結果及時分享給你們。
換句話說,20年後,這裏是10M。
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我請Grok解釋這些蒙特卡洛模擬的重要性。
它告訴我們關於比特幣的冪律
冪律不僅僅是曲線擬合;它們是觀察比特幣演變的深刻視角。
這些模擬確認了它們的相關性:
長期吸引力:
中位數 (紅線) 緊貼功率法則擴展,表明它是一個穩定的吸引子,盡管存在混亂——與像Santostasi的理論一致,其中n源於網路Metcalfe效應 (價值 ~ 用戶^2,用戶 ~ t^k)。
短期偏差:
胖尾指數解釋週期:高密度的綠色路徑顯示出"正常"波動;紅色異常值捕捉黑天鵝。如果冪律無關緊要,模擬就不會圍繞歷史聚集。
預測能力與警示:
使用看跌子集產生保守的中位數,意味着冪律在牛市階段低估了漲,但警告存在風險。t分布的擬合(更好的KS統計量)突出了代數尾部(~1/x^(nu+1)),這意味着極端情況比高斯模型預測的更有可能。
理論意義:BTC表現得像一個臨界系統(自組織臨界性),微小事件會級聯。冪律捕捉到這種尺度不變性;偏差並不是“錯誤”,而是內在的,正如隨着時間的推移,密度分布變寬所顯示的那樣。
對於比特幣信仰者來說,這加強了HODL的理念:趨勢能夠承受波動。對於懷疑者來說,它量化了泡沫風險。無論如何,這是朝着嚴謹比特幣科學的一步。你怎麼看?
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所以,您不需要將冪律擬合到數據上,而是簡單地觀察到比特幣的收益隨着時間的推移而衰減。
這些是我們經常討論的收益遞減(請查看評論中的圖表)。
現在你能找到一個在比特幣整個歷史中"平均"(是穩定的數量嗎?
是的,將收益除以 t+1/t,其中 t 是比特幣的年齡。
您得到下面的圖表。令人驚訝的是,這些值圍繞一個精確的中位數)振蕩,這些數據點的行爲沒有一個明確的均值,因此我們使用中位數(代替。
這些數據 ) 我們可以稱之爲本地斜率 ( 是比特幣中最一致的行爲。
從這些數據中,我們可以通過模擬許多具有相同統計數據的可能路徑並取所有路徑的中位數來推導出冪律。
黑點是每日本地斜率。
青色是中位斜率5.82,紅線是2個月內斜率的移動平均。
附言
順便說一下,這是一個非常好的指標,可以告訴我們相對於中位行爲的位置。
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另一種可視化之前帖子中描述的蒙特卡洛模擬的方法。
在這裏,我們展示了各個單獨的路徑。綠色陰影是最可能的路徑 (更高密度)。
紅線是冪法則,但不是通過回歸擬合獲得的,而是簡單地計算所有路徑的中位數。
不確定人們是否理解這個結果有多強大。
它基於幾個簡單的假設和經驗觀察:
1) 觀察到的回報隨時間以冪律方式衰減:Ret=( (t+1)/t)^n,其中 t 是從創世區塊開始的時間,n 是冪律指數。
2) 我們不是通過擬合得出 n,而是通過因子 t+1/t 對觀察到的收益進行歸一化,並注意到這個量在時間上是穩定的。
3) 然後我們繪制標準化收益的分布 (斜率),並用t-位置規模分布進行擬合,發現它非常契合,並且在其他金融資產中也發現了這一點。
4) 我們使用這個斜率分布進行2000次模擬,並通過將t+1/t因子反向相乘來獲取回報。
5) 路徑的中位數是冪律。
這表明冪律是比特幣的深層統計特性,而不僅僅是一個簡單的回歸擬合。
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這是使用觀察到的統計數據生成的2000個虛擬BTC歷史的結果。
陰影中的顏色表示最可能的路徑,綠色陰影意味着更可能。
紅線不合適。這很重要,它是通過取所有可能路徑的中位數得出的。
所以比特幣正在遵循最小阻力的路徑。這是最可能的路徑。
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這就是!
使用來自比特幣的觀察參數,運行2000次模擬,採用t-位置尺度分布,這些就是歷史記錄。
中位值用紅色表示,這是我們的冪律。
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Grok太瘋狂了。
我給了這些指示,幾秒鍾就完成了。可能需要我20分鍾才能想出相同的代碼。
這是一個科幻世界。
"好的,在最終的圖表中,我們展示所有結果時,不要做平均值,而是顯示圖的密度水平,使用從綠色(更密)到紅色(更稀)的陰影,使用細灰線繪制運行線,並在這些線的密度基礎上疊加半透明的陰影。"
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這是運行一個完全合成的比特幣的結果之一。
我從斜率的模型分布(開始,你可以根據觀察到的參數使用Lorentz分布或t-Location Scale分布)。
這是一個時間不變的分布(,它是比特幣歷史開始時的相同分布)。
然後我們可以通過乘以一個確定性因子(來推導收益,它不是隨機的),log(t+1/t),表示來自冪律的理論對數收益,t是來自創世區塊的時間。
然後,您將回報隨時間複利。這不包括應該單獨建模的泡沫。
您可以看到我們僅從這個分布中獲得冪律。
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這是運行完全合成的比特幣的結果之一。
我開始使用模型分布的斜率(,你可以根據觀察到的參數使用洛倫茲分布或t-位置尺度分布)。
這是一個時間不變的分布(它是比特幣歷史開始時的相同分布)。
然後我們可以通過乘以一個確定性因子(來推導收益,它不是隨機的),t+1/t,表示來自冪律的理論收益,t是從創世區塊開始的時間。
然後,你將收益複利計算。這不包括應該單獨建模的泡沫。
你可以看到,我們僅從這個分布中得到了冪律。
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所以洛倫茲分布似乎是對真實行爲的一個很好的代理。不確定我們是否能找到更好的, 如果你有建議請告訴我。
我們可以利用這個發放來重建比特幣的合成價格,並比較當前發放與一般發放,以提醒我們某些變化。
這真的是我們擁有的唯一穩定的比特幣發放。
收益是時間的函數,因此我們需要從這種斜率的發放(或標準化收益)轉向收益。
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"比特幣的物理學"與喬凡尼和斯蒂芬 #30 2025年8月15日
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在PST時間8:15,我們將有一個新的"比特幣的物理學"曬節目,嘉賓是Giovanni和Stephen。
Stephen的議程如下。我將討論最新的冪律圖和我關於收益分布和標準化收益的結果。
請在這裏加入我們,X、YouTube 和 Twitch。連結在評論中。
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這真是一張很酷的圖表。它包含了關於比特幣的所有你需要知道的信息。
它基本上是BTC收益的一個“標準化”時間圖。我們進行標準化是因爲收益是時間的函數,因此我們將其除以時間函數,應該得到一個在時間上是靜態的東西。
這正是我們所得到的,平均值大約在冪律斜率附近。
Lorentz 擬合是行爲的一個相當好的近似。可能與之偏離的是泡沫的超額收益。
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關於冪律的更新以及對收益發放的討論。
這是一個主題,所以請關注其他評論。
1) 權力法則比以往任何時候都更強。
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比特幣的回報沒有單一的發放方式,因爲回報隨時間變化。
收益是時間的函數:
R= (t2/t1)^n,其中 n 是冪律指數。
如果想要表示到目前爲止收益的發放分布,那麼最好考慮這個時間效應並展示斜率的分布。
坡度 n=log(P2/P1)/log(t2/t1)。
我已經證明這是圍繞值 n 的高斯發放。
基本上,比特幣在平均意義上是一個冪律。這是一個深刻的結果,表明冪律實際上是一種內在屬性,而不是簡單的擬合。
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當前堆棧。有任何建議嗎?
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順便說一下,我很認真對待這個延壽的事情,在經歷了(幾年的長時間休息後,我開始鍛煉並保持良好的飲食),基本上是略微調整的,包含一些肉和雞蛋的B. Johnson Blueprint 協議(。
我正在使用一個叫做Chronometer的應用程序來檢查我的卡路裏和營養攝入。
我喫的卡路裏比我應該喫的少了大約10%,感覺很好,因爲我攝入的是營養豐富的食物。
我已經在一周內減掉了5磅。
我會隨時向你更新我的進展。
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