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Alguns outros insights sobre por que combato tanto falsificações como PlanC:
Alguém que aprende principalmente através de conversas com IA adquire um tipo particular de fluência. Consegue envolver-se com conceitos técnicos, reproduzir o vocabulário, gerar elaborações plausíveis, e até identificar variações metodológicas como a ponderação WLS — porque a IA é muito boa a explicar "aqui estão formas alternativas de estimar isto." O que típicamente não adquirem é a intuição mais profunda que vem de ter trabalhado problemas desde primeiros princípios, cometido erros que levaram meses a compreender,

Adoro IA.
Sobre a PlanC "corrigindo a lei da potência":
O episódio atual — alegando "corrigir" a lei da potência ao apontar para um Δβ de 2,6% — segue o mesmo modelo, mas em sentido inverso. Em vez de apresentar a mesma coisa como algo novo, está a apresentar uma variante metodológica menor como uma correção estrutural. A estrutura retórica em ambos os casos é idêntica: estabelecer distância do marco original, afirmar novidade ou superioridade, e posicionar a versão rebatizada ou ajustada como sua própria contribuição intelectual. O conteúdo científico em ambos os casos é fraco — o modelo quan

Estou a ler e a reler o meu livro The Physics of Bitcoin, e estou realmente satisfeito com o resultado. Introduz muitas ideias poderosas—desde sistemas invariantes de escala tão comuns na natureza, até teoria de redes, passando por conceitos como criticalidade auto-organizada.
Pode ler-se de forma contínua, ou usar-se como um guia de referência para compreender melhor porque é que a Bitcoin se comporta de forma tão diferente de qualquer outro ativo.

Teste adicional para verificar a estabilidade da lei de potência usando análise Bayesiana. Nenhuma quebra estrutural. Este é um dos testes mais fortes e rigorosos que pode realizar.

A minha entrevista com Andrei Jikh resultou provavelmente no vídeo melhor produzido sobre a lei de potência.

A minha entrevista com Andrei Jikh produziu provavelmente o vídeo melhor produzido sobre a lei da potência.

Quão estável é o expoente da lei de potência. Muito estável. Simplesmente oscila em torno de um valor médio.

Este gráfico vai ainda mais fundo sobre como o comportamento dinâmico estável do Bitcoin é.
O painel esquerdo mostra como a equação de escala se mantém em função de desvios nos tempos. Teoricamente deveria ser uma lei de potência e é.
Mostra até as barras de erro que são simétricas e relativamente pequenas considerando a volatilidade incrivelmente elevada do Bitcoin.
É assim que se mede verdadeiramente o quão estável é a lei de potência do Bitcoin.

Esta é uma extensão do teste de escala que discuti anteriormente. Nesta versão, calculámos a média dos desvios ao longo da lei de escala e examinamos como se comportam em diferentes escalas temporais. Especificamente, representamos graficamente o logaritmo dos retornos em relação ao logaritmo da mudança no tempo, o que pode ser interpretado como uma espécie de frequência temporal.
O resultado é impressionante: Bitcoin preserva o mesmo comportamento estatístico em muitas escalas temporais diferentes. Por outras palavras, o sistema permanece auto-semelhante sob rescalagem temporal. Durante mais

Projeções mas num gráfico log-log.

Do livro "Physics of Bitcoin".
Projeções da lei de potência para o futuro com marcos de capitalização de mercado.

Se houvesse apenas um nome para o fenómeno de pessoas autoconfiantes na internet fingindo que sabem do que falam, mas sem compreender que não entendem o suficiente?
Hmmm...

Uma outra lei de potência também se aplica aos rallies de recuperação após o drawdown.
Size=a duration^0.7.
Os rallies são mais eficientes do que os drawdowns, dado o expoente mais elevado.