Vậy thì biểu đồ này chứa tất cả thông tin bạn cần biết về hành vi của Bitcoin.

Phân phối t-location scale với mu khoảng 5.91 dường như phù hợp nhất với dữ liệu thực. Đây là một phân phối ổn định theo thời gian ( bạn có thể sử dụng toàn bộ dữ liệu lịch sử 16 năm hoặc tập trung vào dữ liệu sau năm 2017 nếu bạn muốn chính xác hơn ).

Nó không hoàn hảo, tôi cần hiểu dữ liệu thừa ngay bên trái của đỉnh phân phối lý thuyết. Nhưng nhìn chung, đường cong lý thuyết làm rất tốt.

Phân phối ổn định này có thể được sử dụng để phục hồi lợi nhuận bằng cách nhân với một yếu tố xác định log( (t+1)/t). Đây là cách bạn có được luật sức mạnh. Thì ra, luật sức mạnh chỉ đơn giản là trung vị của tất cả các con đường có thể có mà có phân phối này.

Điều này thật đáng chú ý vì nó có nghĩa là Bitcoin có cả thành phần ngẫu nhiên (và một thành phần xác định )dựa trên một hàm đơn giản của thời gian (.

Bạn có thể mô phỏng các khoản lợi nhuận này bằng cách sử dụng phân phối lý thuyết và các tham số đã trích xuất mu, sigma và nu.

Bitcoin thật sự có thể dự đoán.