BTC_POWER_LA

Es una locura que Claude haya leído las 339 páginas completas del libro Física de Bitcoin y me haya dado una revisión editorial completa página por página.
También le pedí, por diversión, que escribiera una reseña tipo Amazon. Esto es lo que dijo.
⭐⭐⭐⭐⭐
El libro que Bitcoin necesitaba — y no sabía que necesitaba
La mayoría de los libros sobre Bitcoin argumentan a favor o en contra de él. Este hace algo más raro e interesante: pregunta qué tipo de cosa es. La respuesta de Giovanni Santostasi — que Bitcoin es un sistema crítico autoorganizado que obedece las mismas leyes matemáticas que

"La física de Bitcoin" con Giovanni y Stephen #39 3/11/2026

El libro abarca un rango ambicioso de temas — desde la mecánica estadística de la escala de ley de potencia hasta la física de redes que subyace en la curva de adopción de Bitcoin, desde la termodinámica de la prueba de trabajo hasta la teoría del grupo de renormalización que explica por qué los exponentes de crecimiento de Bitcoin forman una familia de razón entera.
Si este trabajo resulta importante, no será por su autor. Será porque el tema en sí mismo es importante — quizás más de lo que la mayoría de las personas actualmente se dan cuenta.
Bitcoin no es simplemente un instrumento financie

El problema con la mayoría de los economistas es que no tuvieron que tomar ninguna clase de física.
Estoy muy serio.

Cada respuesta de IA a estos comentarios ignorantes:
Claude, por ejemplo.
"La ley de potencias es solo una correlación espuria porque los datos están autocorrelacionados" — incorrecto

La divergencia de Jensen-Shannon es una prueba para mostrar si las distribuciones son similares o diferentes. Si las distribuciones son diferentes, la divergencia crecerá con el tiempo.
Los resultados son muy reveladores. Aquí tienes lo que te dice la divergencia JS:
Panel superior diario ( — las divergencias más bajas de las tres escalas de tiempo. La ventana de 365 puntos )azul( se mantiene alrededor de una media de 0.070, lo que significa que un año completo de pendientes diarias es solo un 7% divergente de la distribución de referencia completa. También no muestra tendencia a lo largo del

Probando la estabilidad de las pendientes en escalas de tiempo diarias, mensuales y anuales.
La distribución de las pendientes diarias en los últimos 4 años y en los 4 años anteriores es idéntica.
Esto es increíble. La mensual es estadísticamente idéntica, y la anual muestra diferencias debido a la ausencia de una gran burbuja en los últimos 4 años. Pero la estructura subyacente del comportamiento de escalado permanece igual.