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GROK
从创世区块开始,比特币花了多少天达到了与美元的平价:
达到这一里程碑花费了767天。比特币的创世区块于2009年1月3日被挖掘。它在2011年2月9日首次与美元平价,(1 BTC = $1)。
使用幂法则计算何时达到平价:
762天。
一点也不好。
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关于蒙特卡洛模拟的最新更新。
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如果人们对比特币有各种心理阻力和借口,那么死亡的话题就是比特币^10。
人们为那些无法辩解的事情找各种荒谬的借口和理由。
在这次采访中,采访者是这个游戏的高手。
我很快会制作一个视频来回应这个反对意见。
Bryan @bryan_johnson 回复得很好,但他太善良和圆滑了。
是的,这个话题需要同情,但同情有时也需要直接。
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如果你想要旧的比特币回报,那就通过死拿比特币获得某种收益。
有很多方法可以做到这一点。
2 个最佳方案是:
1) 学习如何做备兑看涨期权。
2) 使用我们的米诺陶尔权力法则交易系统。
如果你能够在你的比特币上每个月获得甚至小于1.5的收益,那么在不到10年的时间里,你的比特币将会增加5倍。
这意味着你将拥有5倍的比特币。
这种从比特币中获得收益的想法应该被更多的比特币持有者采纳。
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在之前的牛市中,当我们进入红热板块时,我们在这里停留了2年,大约在1年内达到一个局部峰值,然后在接下来的一年回落到底部。
这个周期是不同的。我们像往常一样进入了红板块,然后几个月后离开了,但又回到了红板块,但没有远离典型的顶点。
该图表经过调整,以补偿观察到的顶部衰减,但即使在这种补偿下,我们也从未在热点区域走得太远。
毫无疑问,这是与其他周期不同的周期。
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如果这个周期的表现像过去一样,我们将距离20万的目标还有一段距离。
他们不是。
但现在的幂律比以往任何时候都更具吸引力。
任何偏离,无论是向上还是向下,都会迅速得到纠正。
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聪明的举动。
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基于地址和哈希率的价格模型。
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不幸的是,电视节目只展示了其中的少数几条。
这些线表示当地的斜率或“稳定回报”,即比特币的主要稳定指标。
我们证明他们在过去至少8年中以类似的方式表现(如果只考虑他们的均值的话)。
绿色意味着我们在全球权力法则之上,红色意味着我们在其之下。
在所谓的牛市中,我们看到红线的情况以前从未发生过。
通常一路都保持绿色。
这波牛市不同。
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2025年9月5日的更新。
20% 的概率我们在 12 月初超过 140。
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在接下来的三个月内,我们达到20万的概率只有几个百分点。
许多人问过这个问题,我们现在可以量化它。
更有可能的高值是140-160,大约有10-15%的机会。
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最新版本的稳定回报蒙特卡洛模拟。
彩色区域表示可能性水平。棕色是可能的范围,红色是可能但极端的。
红色路径是中位数和最可能的路径。
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顺便说一下,这种方法解决了所有围绕对数-对数空间中回归拟合的问题。OLS回归是否优于分位数回归或贝叶斯回归等。@TheRealPlanC
该方法完全不依赖于回归。它只是从我们遵循一个未知指数的幂律假设开始。
然后,我们通过对观察到的收益进行归一化,使用log( (t+1)/t),即确定性的递减收益成分。
这些时间独立的收益应该在 n 周围具有对称分布,如果我们真的遵循幂律的话。
确实,我们观察到一个在时间上稳定的对称分布。
我们可以从分布参数中推导出 n。
这是寻找幂律的最可靠的方法,其他一切仍然有用,但完全过时且不够严谨。
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这张图表意味着什么?除了由公式( (t+1)/t)^n给出的收益预期衰减外,比特币的行为自2017年以来一直保持稳定。
泡沫一直都是干扰,而不是真正的表演。真正的表演是围绕幂律的波动,在过去8年中,它们在相对于均值的扩散方式上一直非常一致。
在接下来的8年里,比特币会如此稳定,以至于需要达到100万吗?
我赌是这样。
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这张图表显示,自2017年后,稳定的回报基本上是无法区分的。
自2017年以来,比特币的表现一直稳定且一致。
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2017年之前和之后的稳定收益分布。
mu与全球幂律斜率6非常相似(,但您可以很容易注意到最近的分布值更加分散,并且具有更重的尾部。
比特币现在比过去更不受控制。
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所以这个图表包含了你需要了解的关于比特币行为的所有信息。
t-位置尺度分布的 mu 大约为 5.91,似乎最能符合真实数据。这是一个稳定的分布,您可以使用整个 16 年的历史数据,或者如果您想更精确,可以关注 2017 年之后的数据。(
这并不完美,我需要理解理论分布峰值左侧的多余数据。但总体而言,理论曲线做得很好。
这个稳定分布可以通过乘以一个确定性因子来恢复收益 log) (t+1(/t)。这就是你如何得到幂律。结果表明,幂律实际上是所有具有这种分布的可能路径的中位数。
这相当显著,因为这意味着比特币既有随机的)成分,也有一个确定性的(成分,给定一个简单的时间)函数。
然后,您可以使用理论分布和提取的参数 mu、sigma 和 nu 来模拟这些回报。
比特币真的很可预测。
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所以这个图表包含了你需要了解的关于比特币行为的所有信息。
t-location尺度分布的mu大约为5.91,似乎最适合真实数据。这是一种稳定的分布,(如果你想更精确,可以使用整个16年的历史数据,或专注于2017年之后的数据)。
这并不完美,我需要理解理论分布峰值左侧的多余数据。但总体而言,理论曲线做得很好。
这个稳定分布可以通过乘以一个确定性因子 log( (t+1)/t) 来恢复收益。这就是你如何得到幂律。结果是,幂律仅仅是所有具有这种分布的可能路径的中位数。
这非常显著,因为这意味着比特币既有随机的(成分,也有一个确定性的),给定时间的简单函数(。
然后,您可以使用理论分布和提取的参数 mu、sigma 和 nu 模拟这些收益。
比特币真的很可预测。
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这是 t-location scale distribution 的最后一个参数 nu。nu 表示分布的尾部有多重。重尾意味着在两个方向上都有比预期更大的值。(.
在2017年的泡沫期间,它有一个巨大的峰值,这意味着尾部非常大,存在非常大的离群值。
由于该值保持在早期的)之前的2017(之上,但从那时起相当稳定。
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稳定收益的发放很好地符合 t-位置尺度分布。
该发放有3个参数。Mu是与平均值相关的主要参数。我们看到该值在(的平均值)上是稳定的,代表了比特币的重要不变参数。
发放的其他参数是sigma和nu。Sigma表示发放的分布如何分散,而nu则说明了发放的分布尾部有多重。
奇怪的是,自2017年泡沫以来,sigma似乎有所增加。这意味着我们的回报范围更大。
所以波动性并没有减少而是在增加。我认为这被回报随着时间的推移变小所掩盖,但它们的发放似乎现在相对于早期有更大的范围。
对于nu也观察到了同样的情况,这意味着我们现在拥有比过去更重的尾部(非常大的值)。
幂律仍然稳定,但某种程度上,斜率的范围比早期更加分散,并且尾部更重。
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