このグラフには、ビットコインの動作に関するすべての情報が含まれています。

muが約5.91のt-ロケーションスケール分布は、実データに最も適合しているようです。これは、(の時間において安定した分布です。全16の履歴データを使用するか、2017年以降のデータに焦点を当てることで、より正確にすることができます)。

完璧ではありませんが、理論的分布のピークの左側にある余分なデータを理解する必要があります。しかし一般的に、理論的な曲線は良い仕事をしています。

この安定した分布は、確定的な要因 log( (t+1)/t) を掛けることでリターンを回復するために使用できます。これがパワー法則を得る方法です。すると、この分布を持つすべての可能な経路の中央値が単にパワー法則であることがわかります。

これは非常に注目すべきことです。なぜなら、ビットコインには確率的な(要素と決定論的な)要素があることを意味するからです。これは時間の単純な関数(に基づいています。

これらのリターンを理論的な分布と抽出されたパラメータmu、sigma、nuを使用してシミュレートできます。

ビットコインは本当に予測可能です。