BTC_POWER_LA

vip
Số năm 2.1 Năm
Cấp cao nhất 0
Chưa có nội dung
Biểu đồ này cho thấy các phần dư trở nên ít cấu trúc hơn khi chúng ta loại bỏ thành phần dao động. Nó không phải là một phân phối Gaussian hoàn hảo vì ngay cả nhiễu cũng mang tính fractal và không Gaussian.
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Thật sự là một bức tranh rất tuyệt vời. Các quy luật công suất lan tỏa khắp nơi. Thậm chí cả nhiễu cũng là một quy luật công suất.
Bốn phương pháp độc lập trên phần dư:
1. DFA (Phân tích dao động đã loại bỏ xu hướng)
Phần dư: H = 1.158
Dấu hiệu ban đầu: H = 0.636
H > 0.5 nghĩa là các mối liên hệ dài hạn vẫn tồn tại
Ngay cả "nhiễu" 0.58% cũng có trí nhớ!
2. Phân tích phổ công suất
Phần dư cho thấy: P(f) ~ 1/f^1.74
Đây là "nhiễu hồng" hoặc "nhiễu 1/f"
KHÔNG phải nhiễu trắng ( điều này sẽ là P(f) ~ hằng số)
Quy luật công suất trong miền tần số!
3. Suy giảm tự tương quan
C(
BTC1,28%
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Các phần dư vẫn chưa hoàn toàn theo phân phối Gaussian nhưng chúng ta đang tiến gần hơn. Vẫn còn một số cấu trúc sau khi chúng ta trừ đi các mẫu dao động. Nhưng trung bình gần bằng không và phân phối thì đối xứng.
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Tôi luôn khẳng định rằng nếu bạn trừ các phần dư khỏi luật quyền lực, chúng không phải là tiếng ồn thuần túy vì rõ ràng có một tín hiệu khác ngoài luật quyền lực. Phân tích này chứng minh điều đó.
Những người có nền tảng kinh tế học không có trực giác vật lý về Bitcoin và họ sử dụng những gì họ học được ở trường để cố hiểu một thứ không tuân theo các hành vi kinh tế đã được thiết lập.
Đây là lý do tại sao chúng ta cần vật lý để hiểu Bitcoin.
BTC1,28%
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
🧵 CHUYÊN ĐỀ: Chúng tôi vừa chứng minh chu kỳ giảm một nửa của Bitcoin kéo dài 4 năm là một dạng eigenmode cơ bản của hệ thống
Sử dụng phân tích giá trị riêng (SSA + DMD), chúng tôi đã phát hiện ra điều gì đó đáng chú ý về động thái giá của Bitcoin. Hãy để tôi giải thích những gì chúng tôi đã làm và tại sao điều đó quan trọng...
1/ Eigenvectors là gì?
Hãy nghĩ về giá Bitcoin như một tín hiệu phức tạp - giống như một bản giao hưởng với nhiều nhạc cụ cùng chơi. Eigenvectors là những "nốt cơ bản" tạo nên bản giao hưởng này.
Mỗi eigenvector nắm bắt một mẫu riêng biệt trong dữ liệu, được xếp hạng
BTC1,28%
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Mã hóa màu khoảng cách sắp xếp. Tôi nghĩ đây là một biện pháp tuyệt vời và có vẻ dự đoán được. Nó không giống như nhìn trước và có thể nhận biết khi chúng ta thay đổi chế độ, về cơ bản là bắt đầu và kết thúc của một đợt tăng giá.
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Hãy suy nghĩ kỹ về những gì biểu đồ này đang thể hiện. Nó chứa chính xác dữ liệu giống hệt như biểu đồ Bitcoin thực tế. Không có gì được thêm vào, không có gì bị loại bỏ. Sự khác biệt duy nhất là các giá trị đã được sắp xếp lại từ thấp đến cao.
Bây giờ hãy tưởng tượng rằng đây chính là con đường lịch sử thực sự của Bitcoin. Giá sẽ luôn có vẻ tăng lên, đôi khi chậm hơn, đôi khi nhanh hơn, nhưng luôn đi lên. Nó sẽ cảm thấy mượt mà hơn, an toàn hơn, đáng tin cậy hơn. Thực tế, hầu hết mọi người có lẽ sẽ mô tả đó là một hành trình phi thường và vô cùng thoải mái.
Và tuy nhiên, về mặt toán học, khôn
BTC1,28%
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Tưởng tượng tôi sắp xếp tất cả các mức giá từ thấp đến cao và sau đó vẽ chúng trên biểu đồ log-log. Định luật tỷ lệ mũ rõ ràng hơn bao giờ hết.
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Biểu đồ này thể hiện thay vào đó khoảng cách tương đối so với đỉnh cao nhất mọi thời đại.
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Đây là một biểu đồ thú vị. Trong mỗi ngày, chúng ta đo khoảng cách của ngày đó so với đỉnh cao mọi thời đại trước đó.
Nó thể hiện một mô hình rõ ràng: sự tăng trưởng theo quy luật công suất đều đặn và kích thước cũng như thời gian của các đợt giảm giá.
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Họ đang thảo luận về cách hoạt động của ChatGPT và nhà khoa học máy tính nói: "hãy vẽ đồ thị log-log về xác suất mà ChatGPT gán cho các từ có thể tiếp theo".
Một nụ cười trên khuôn mặt tôi.
Vâng, lại một quy luật tỷ lệ mũ khác.
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Phiên bản Youtube:
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Đáy của Bitcoin có phải là vào tháng 8 không?
BTC1,28%
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bitcoin Trực tiếp cùng đội Power Law & Minotaur, #30 26/3/2026
BTC1,28%
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Dao động của phần ảo và phần thực của luật tỷ lệ lũy thừa phức hợp. Những vòng xoáy dữ dội và những quay cuồng là những "lực ẩn" gây ra sự lên xuống của thị trường trong các chu kỳ nhưng hướng tổng thể vẫn tiếp tục đi lên và sang phải.
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Chỉ báo TradingView dựa trên luật số mũ phức tạp.
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
"Vật lý của Bitcoin" với Giovanni và Stephen #41 3/25/2026
BTC1,28%
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bố tôi qua đời vì bệnh ALS. Tôi ước anh ta có thể đã sử dụng công nghệ này.
Điều này làm tôi rất vui.
Đó chỉ là bước đầu.
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Tỷ số Power Law Slope Signal to Noise muốn thoát khỏi vùng chuyển tiếp này để có hành vi tăng giá.
Chỉ là nói thôi.
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Mô hình log-periodic được cập nhật với mức độ tin cậy đến 1 sigma.
Tôi không muốn nhấn mạnh quá nhiều vào các giá trị chính xác của các đỉnh và đáy, nhưng thời gian có thể có ý nghĩa hơn. Theo mô hình, đáy tiếp theo sẽ xảy ra vào khoảng tháng Tám năm nay.
Điều tôi thấy hấp dẫn về cách tiếp cận này là nó sử dụng một luật công suất duy nhất với một số mũ phức tạp, thay vì áp đặt một chu kỳ bên ngoài. Trong khuôn khổ này, hành vi dao động xuất hiện một cách tự nhiên từ dữ liệu thực chứ không phải từ một chu kỳ bên ngoài được áp đặt.
Mô hình khớp với dữ liệu tốt đến hiện tại. Câu hỏi chính, như mọ
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • 2
  • Đăng lại
  • Retweed
I'mHerevip:
Bitcoin?
Xem thêm
  • Gate Fun hot

    Xem thêm
  • Vốn hóa:$2.26KNgười nắm giữ:1
    0.00%
  • Vốn hóa:$2.26KNgười nắm giữ:0
    0.00%
  • Vốn hóa:$0.1Người nắm giữ:1
    0.00%
  • Vốn hóa:$2.25KNgười nắm giữ:1
    0.00%
  • Vốn hóa:$2.24KNgười nắm giữ:1
    0.00%
  • Ghim