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。

平均が約5.91のt-locationスケール分布は、実データに最も適しているようです。これは、(の期間において安定した分布です。全16年の履歴データを使用することもできますし、より正確にしたい場合は2017年以降のデータに焦点を当てることもできます)。

完璧ではありませんが、理論的分布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、一般的に理論曲線は良い仕事をしています。

この安定した分布は、決定論的な要因 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・ローを得る方法です。そして、パワー・ローはこの分布を持つすべての可能なパスの中央値に過ぎないことが分かります。

これは非常に注目すべきことであり、ビットコインには確率的な(ランダム)要素と、時間の単純な関数(に基づく決定論的な要素があることを意味します。

これらのリターンを理論的な分布と抽出したパラメータであるmu、sigma、nuを使用してシミュレーションすることができます。

ビットコインは本当に予測可能です。