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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