Entonces, este gráfico contiene toda la información que necesitas saber sobre el comportamiento de Bitcoin.
La distribución de escala t-location con un mu de alrededor de 5.91 parece ajustarse mejor a los datos reales. Es una distribución estable en el tiempo ( puedes usar toda la historia de 16 datos o centrarte en los datos posteriores a 2017 si deseas ser más preciso ).
No es perfecto, necesito entender los datos en exceso justo a la izquierda del pico de distribución teórica. Pero en general, la curva teórica hace un buen trabajo.
Esta distribución estable se puede utilizar para recuperar los rendimientos multiplicando por un factor determinista log( (t+1)/t). Así es como se obtiene la ley de potencias. Resulta que la ley de potencias es simplemente la mediana de todos los caminos posibles que tienen esta distribución.
Esto es bastante notable porque significa que Bitcoin tiene tanto un componente estocástico (aleatorio) como uno determinista (dada una función simple del tiempo).
Luego puedes simular estos retornos utilizando la distribución teórica y los parámetros extraídos mu, sigma y nu.
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Entonces, este gráfico contiene toda la información que necesitas saber sobre el comportamiento de Bitcoin.
La distribución de escala t-location con un mu de alrededor de 5.91 parece ajustarse mejor a los datos reales. Es una distribución estable en el tiempo ( puedes usar toda la historia de 16 datos o centrarte en los datos posteriores a 2017 si deseas ser más preciso ).
No es perfecto, necesito entender los datos en exceso justo a la izquierda del pico de distribución teórica. Pero en general, la curva teórica hace un buen trabajo.
Esta distribución estable se puede utilizar para recuperar los rendimientos multiplicando por un factor determinista log( (t+1)/t). Así es como se obtiene la ley de potencias. Resulta que la ley de potencias es simplemente la mediana de todos los caminos posibles que tienen esta distribución.
Esto es bastante notable porque significa que Bitcoin tiene tanto un componente estocástico (aleatorio) como uno determinista (dada una función simple del tiempo).
Luego puedes simular estos retornos utilizando la distribución teórica y los parámetros extraídos mu, sigma y nu.
Bitcoin es realmente predecible.