Таким образом, этот график содержит всю информацию, которую вам нужно знать о поведении Биткойна.
Распределение t-location scale с mu около 5.91, похоже, лучше всего соответствует реальным данным. Это стабильное распределение во времени ( вы можете использовать все 16 лет исторических данных или сосредоточиться на данных после 2017 года, если хотите быть более точным ).
Это не идеально, мне нужно понять избыток данных слева от теоретического пика распределения. Но в целом теоретическая кривая справляется хорошо.
Это стабильное распределение можно использовать для восстановления доходов, умножая на детерминированный фактор log( (t+1)/t). Вот как вы получаете степенной закон. Оказывается, что степенной закон — это просто медиана всех возможных путей, которые имеют это распределение.
Это довольно примечательно, потому что это означает, что Биткойн имеет как стохастический (случайный) компонент, так и детерминированный (при заданной простой функции времени).
Вы можете затем смоделировать эти доходности, используя теоретическое распределение и извлеченные параметры mu, sigma и nu.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Таким образом, этот график содержит всю информацию, которую вам нужно знать о поведении Биткойна.
Распределение t-location scale с mu около 5.91, похоже, лучше всего соответствует реальным данным. Это стабильное распределение во времени ( вы можете использовать все 16 лет исторических данных или сосредоточиться на данных после 2017 года, если хотите быть более точным ).
Это не идеально, мне нужно понять избыток данных слева от теоретического пика распределения. Но в целом теоретическая кривая справляется хорошо.
Это стабильное распределение можно использовать для восстановления доходов, умножая на детерминированный фактор log( (t+1)/t). Вот как вы получаете степенной закон. Оказывается, что степенной закон — это просто медиана всех возможных путей, которые имеют это распределение.
Это довольно примечательно, потому что это означает, что Биткойн имеет как стохастический (случайный) компонент, так и детерминированный (при заданной простой функции времени).
Вы можете затем смоделировать эти доходности, используя теоретическое распределение и извлеченные параметры mu, sigma и nu.
Биткойн действительно предсказуем.