Ce graphique contient donc toutes les informations que vous devez connaître sur le comportement de Bitcoin.
La distribution de l'échelle t-location avec un mu d'environ 5,91 semble correspondre le mieux aux données réelles. C'est une distribution stable dans le temps (vous pouvez utiliser l'ensemble des 16 données historiques ou vous concentrer sur les données après 2017 si vous souhaitez être plus précis).
Ce n'est pas parfait, je dois comprendre les données excédentaires juste à gauche du pic de distribution théorique. Mais en général, la courbe théorique fait un bon travail.
Cette distribution stable peut être utilisée pour récupérer les rendements en multipliant par un facteur déterministe log( (t+1)/t). C'est ainsi que vous obtenez la loi de puissance. Il s'avère alors que la loi de puissance est simplement la médiane de tous les chemins possibles qui ont cette distribution.
C'est tout à fait remarquable car cela signifie que Bitcoin a à la fois un composant stochastique (random) et un composant déterministe (donné une fonction simple du temps).
Vous pouvez ensuite simuler ces rendements en utilisant la distribution théorique et les paramètres extraits mu, sigma et nu.
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Ce graphique contient donc toutes les informations que vous devez connaître sur le comportement de Bitcoin.
La distribution de l'échelle t-location avec un mu d'environ 5,91 semble correspondre le mieux aux données réelles. C'est une distribution stable dans le temps (vous pouvez utiliser l'ensemble des 16 données historiques ou vous concentrer sur les données après 2017 si vous souhaitez être plus précis).
Ce n'est pas parfait, je dois comprendre les données excédentaires juste à gauche du pic de distribution théorique. Mais en général, la courbe théorique fait un bon travail.
Cette distribution stable peut être utilisée pour récupérer les rendements en multipliant par un facteur déterministe log( (t+1)/t). C'est ainsi que vous obtenez la loi de puissance. Il s'avère alors que la loi de puissance est simplement la médiane de tous les chemins possibles qui ont cette distribution.
C'est tout à fait remarquable car cela signifie que Bitcoin a à la fois un composant stochastique (random) et un composant déterministe (donné une fonction simple du temps).
Vous pouvez ensuite simuler ces rendements en utilisant la distribution théorique et les paramètres extraits mu, sigma et nu.
Bitcoin est vraiment prévisible.