BTC_POWER_LA

vip
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局所傾斜の分布は17年以上にわたり安定した状態を保っています。これを厳密に検証するために、非常に敏感な統計測定法であるJensen–Shannonダイバージェンスを使用します。これは確率分布を比較するために設計されたものです。JSダイバージェンスが時間とともに安定している場合、基礎となる分布は本質的に同じであることを意味します。この分析では、ローリング1年ウィンドウでJSダイバージェンスを計算しており、十分なデータを得て意味のある統計を得ることができます。重要なのは、JSダイバージェンスは上限があり、私たちの結果では時間とともに体系的な増加を示していないことです。これは、傾斜分布の統計的構造が安定していることを示しています。言い換えれば、ビットコインの全歴史を通じて同じべき乗則のダイナミクスが働き続けてきたということです。主要な出来事—複数のブル・ベアサイクル、FTXの崩壊、ETFの導入、その他多くのショックにもかかわらず、基礎となるスケーリングの挙動は変わらず維持されています。
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ジェンセン-シャノン(JS)ダイバージェンスは、分布が類似しているか異なるかを示すテストです。分布が異なる場合、ダイバージェンスは時間とともに増加します。
結果は非常に示唆に富んでいます。以下はJSダイバージェンスが伝えている内容です:
日次 (上段パネル) — 3つのタイムスケールの中で最も低いダイバージェンス。365ポイントのウィンドウ (青) は平均0.070付近を推移し、1年間の毎日の傾きが完全な基準分布からわずか7%の乖離であることを意味します。また、時間とともに傾向は見られず — 青い線は平坦で、4つの半減期すべてにわたって静止しています。日次分布は3つの中で最も安定しており、すべてのテストに合格した唯一のタイムスケールであることと一致します。
月次 (中段パネル) — 中間的。365ポイントのウィンドウは0.112付近に落ち着き、半減期に関連した軽度の周期的変動を示しますが、常に戻ります。30ポイントのウィンドウ (赤) は非常にノイジーです — 30の月次観測は約2.5年分のデータに過ぎず、ウィンドウが小さすぎて全体の分布を安定して表現できません。
年次 (下段パネル) — 全体的に最も高いダイバージェンスと、最も劇的なサイクル構造を示します。365ポイントのウィンドウ (青) は0.14から0.65の間で揺れ、完全なブル/ベアサイクルを美しい波として追跡します。
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斜面の安定性を日次、月次、年次の時間スケールでテストしています。
過去4年間とそれ以前の4年間の毎日の斜面の分布は同一です。
これは信じられないことです。月次も統計的に同一であり、年次は過去4年間に大きなバブルがなかったために違いが見られますが、スケーリング挙動の基本的な構造は変わりません。
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この引用が大好きです。
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異なるスケール(毎日、毎月、毎年)で局所傾斜法を用いて計算されたスケーリング指数nは、回帰の落とし穴を避ける方法です。
このパラメータは、ビットコインの長期的な挙動を理解するために唯一必要なパラメータであり、初期の頃から今日まで驚くほど安定していることを示しています。
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申し訳ありません、何度か試行錯誤が必要でした。ClaudeはSaylorのグラフを誤読していたため、解釈を正すために何度も試みる必要がありました。今は正確になっているはずです。興味深いのは、第一原理から導き出されたべき乗則が、CAGRの真の中央値と非常に近い値を示している点です。また、Saylorのチャートに示されているのと同じ減衰パターンも再現しています。重要な違いは、べき乗則がこの挙動の理論的基盤を提供しているのに対し、Saylorの曲線はアドホックな推定、つまり明確な基礎モデルのない推測に過ぎないという点です。
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ランダムなポイントでリターンを計算するのがSaylor棒グラフの役割です。より良いのは、各日ごとにリターンを計算し、それを4年間のローリングウィンドウで平均化してバブルを平滑化することです。
それが赤い曲線が示していることです。
べき乗則の理論曲線は、このリターンの減衰を非常に明確に示しており、今後のCAGRのより妥当な予測を提供します。
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ここでサイラー予測とパワー法予測を比較します。実際、CAGRの4年ローリング中央値は時間とともにパワー法予測に近づいています。
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月次の傾斜。これにより、類似した指数nと顕著な安定性も示されている。
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もし深く掘り下げると、正規化された年間リターンは連続関数として二峰性分布を形成します。これについては以前から気づいていました。
分布の左側と右側の2つのピークは、バブル期の極端な行動によるものです。
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ビットコインの安定性に関するすべての重要なテストは、スケーリングテストに基づくべきです。つまり、対数対数空間におけるスケーリング挙動が時間とともにどのように変化するかを確認することです。
非常に安定しています。
こちらは、正規化リターンまたは傾きの年間ステップの分布を示しています。
平均値は5.71で、回帰分析によって測定されたグローバル値に非常に近いです。
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パワー法則の開始日がGBである理由は、物理的に理にかなっているからです。回帰を伴わない方法を用いて、この日付が既存のデータと整合していることを示すこともできます。しかし、パワー法則の過程では、正確な開始日が大規模になるほど無関係になります。局所傾斜は、時間の起点をどこに設定しても、真のスケーリング指数に収束します。これが、任意の開始点に固定された回帰をフィッティングするよりも、局所傾斜の分布を研究する方がビットコインのパワー法則をより堅牢に検証できる理由です。証明は以下に示します。
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ビットコインのパワー法則を過度に複雑化しようとする試みに騙されてはいけません。
その強さはまさにそのシンプルさにあります。実質的に一つのパラメータ、スケーリング指数 n≈6 で、
私たちは17年以上にわたるビットコインの歴史を説明し、さらに数十年先の長期的な軌道も予測できます。
これが注目に値するのは、それが単なる曲線フィッティングの問題ではないからです。パワー法則はネットワークの基礎物理から生じており、これがビットコインを従来の資産と根本的に区別する要因です。
このネットワーク駆動のスケーリング挙動がなければ、パワー法則は最初から現れません。 このモデルが機能するのは、それが複雑だからではなく、ビットコインの成長を支配する本質的なメカニズムを捉えているからです。
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ChatGPTはテスト中に失敗しましたが、私が試したときも同じ間違いをしました。しかし、Claudeは最初に同じミスをしましたが、右手でペンを放すときの後始末を見せた後、正しい答えを得ました。
Claude:
左手はペンの中央付近を掴んでいるか、十分な摩擦を持っていてペンをその場に保持しています。片方の端を放すと、もし握りがしっかりしていれば、ペンはただ…動かずにいます。左手からの静止摩擦力は、重力が自由端に及ぼすトルクよりも大きいのです。振り子でもなく、ドラマでもありません。
これは、ChatGPTと私の両方の推論方法について重要なことを明らかにしています:
理想化された物理モデル ( 質量のない支点、摩擦のないグリップ=振り子 ) に飛びついた
現実の変数 — グリップの強さ、グリップ位置、摩擦、ペンの重さの分布 — を無視しました
私たちは過信して、「持ち方次第だ」とは言いませんでした。
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アメリカで教えていた頃、私はよく空き時間に学生と練習セッションを行っていました—私が選んだ時間に。学生たちはそれを非常に感謝していましたが、もちろん全員が参加できたわけではありません。新しい教材を教えるわけではなく、授業ですでに扱った内容を深めるためのものでした。
もし誰かが、「仕事があるから」や「フットボールの試合に行かなきゃいけないから」と言って、その追加のサポートを利用できなかったと文句を言ったとしたら、想像してみてください。そんなことは一度も起きませんでした。
当時YouTubeがあったら、私は同じ方法で使ったでしょう。もしかするとライブ参加を強制せず、学生に動画を一定期限内に視聴させ、コメントや回答を残すように求めるだけだったかもしれません。Schiettiniは、単に創造的で現代的な学び方を提案しただけです。だからこそ称賛されるべきであり、非難されるべきではありません。
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最近のSchiettiniに関する論争を追ってきました。彼のことはあまりよく知りませんでしたが、最近イタリアを訪れた際に彼の本を見かけて興味を持ちました。
アメリカで8年間大学で物理を教えた経験から言わせてもらえば、彼は本当に優秀です:この説明は非常に明快でほぼ完璧です。
イタリアは成功者に対する卑劣な恨みから引きずられるのではなく、彼のような啓蒙者を誇りに思うべきです。
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スケールフリーネットワークであるビットコインは、耐久性と脆弱性の両方を持っている(少なくとも短期的なスケールでは)。
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DatDinhvip:
10ty $ はBTCが65に下落すると清算されます
The Physics of Bitcoinのウェブサイトが準備できました。これは書籍の補完として、追加の学習資料(コード、ビジュアライゼーション、ライブチャート、動画などを提供します。
進行中のプロジェクトですが、ブックマークしてください。ビットコインをシステムとして理解するための重要なリソースになる予定です。
コメント欄にウェブサイトへのリンクを貼っています。
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