Отже, цей графік містить всю інформацію, яку вам потрібно знати про поведінку Біткойна.
Розподіл t-location scale з му приблизно 5.91, здається, найкраще підходить для реальних даних. Це стабільний розподіл у часі ( ви можете використовувати всі 16 історичних даних або зосередитися на даних після 2017 року, якщо хочете бути більш точними ).
Це не ідеально, мені потрібно зрозуміти надлишкові дані, що знаходяться ліворуч від теоретичного піку розподілу. Але в загальному теоретична крива добре справляється.
Цей стабільний розподіл можна використовувати для відновлення доходів, множачи на детермінований фактор log( (t+1)/t). Таким чином, ви отримуєте степеневий закон. Виявляється, що степеневий закон - це просто медіана всіх можливих шляхів, які мають цей розподіл.
Це досить вражаюче, оскільки це означає, що Біткойн має як стохастичну (випадкову) складову, так і детерміновану (зважаючи на просту функцію часу).
Ви можете потім змоделювати ці доходи, використовуючи теоретичний розподіл та витягнуті параметри mu, sigma та nu.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Отже, цей графік містить всю інформацію, яку вам потрібно знати про поведінку Біткойна.
Розподіл t-location scale з му приблизно 5.91, здається, найкраще підходить для реальних даних. Це стабільний розподіл у часі ( ви можете використовувати всі 16 історичних даних або зосередитися на даних після 2017 року, якщо хочете бути більш точними ).
Це не ідеально, мені потрібно зрозуміти надлишкові дані, що знаходяться ліворуч від теоретичного піку розподілу. Але в загальному теоретична крива добре справляється.
Цей стабільний розподіл можна використовувати для відновлення доходів, множачи на детермінований фактор log( (t+1)/t). Таким чином, ви отримуєте степеневий закон. Виявляється, що степеневий закон - це просто медіана всіх можливих шляхів, які мають цей розподіл.
Це досить вражаюче, оскільки це означає, що Біткойн має як стохастичну (випадкову) складову, так і детерміновану (зважаючи на просту функцію часу).
Ви можете потім змоделювати ці доходи, використовуючи теоретичний розподіл та витягнуті параметри mu, sigma та nu.
Біткойн дійсно передбачуваний.