منذ بعض الوقت، رأيت PlanB يرد على انتقادات مجموعة من الأشخاص من خلال عرض هذه الرسمة. وادعى أننا هنا نرى قفزات في قانون Kleiber (a قانون القوة ) بين استهلاك الطاقة للحيوان ووزنه المتوسط حسب النوع.
لم أكن أعرف إذا كنت سأضحك أو أبكي أو كليهما، خاصة لأن الآلاف أحبوا رده ( دون فهم أي شيء ).
هذا يظهر أنه حقًا لا يفهم ما يتحدث عنه وكذلك العديد من متابعيه.
نعم، هناك قفزات هنا ولكن لا يوجد عالم يدعي أن هذا هو قانون قوة واحد. إنه عدة قوانين مشابهة. تطبق قوانين القوة المختلفة على مجالات بيولوجية مختلفة.
لديهم منحدرات مماثلة ولكن تقاطعات مختلفة على المحور ص.
لا يناسب واحد.
لا يمكنني أن أصدق أن هذا الرجل ل

تقدم. الهدف هو 185.
الوعي بما تأكله يجعل الطعام أكثر متعة وصحة.

توقعات مونت كارلو بناءً على إحصائيات بيتكوين الحالية.

إليك لمحة عن نتائج إسقاط محاكاة مونت كارلو للسنوات العشرين القادمة.
سأجعلها تبدو جميلة مع التواريخ والتدوين المالي بالدولار على المحور الرأسي لاحقًا.
أردت أن أشارك النتائج معكم كما أحصل عليها.
بعبارة أخرى، 10 مليون في 20 عامًا ها نحن هنا.

لذا بدلاً من ملاءمة قانون القوة للبيانات، تلاحظ ببساطة أن عوائد بيتكوين تتناقص مع مرور الوقت.
هذه هي العوائد المتناقصة التي نتحدث عنها غالبًا (انظر الرسم البياني في التعليقات).
الآن هل يمكنك بدلاً من ذلك العثور على كمية مستقرة ( في "متوسط" ) على مدار التاريخ الكامل لبيتكوين؟
نعم، قسم العوائد على t+1/t حيث t هو عمر بيتكوين.
تحصل على الرسم البياني أدناه. من المدهش أن هذه القيم تتأرجح حول متوسط دقيق ( نوع سلوك هذه النقاط البيانات ليس له متوسط محدد جيدًا لذا نستخدم الوسيط بدلاً من ذلك ).
هذه البيانات ( يمكننا أن نسميها المنحدرات المحلية) هي السلوك الأكثر اتساقًا في بيتكوين.
من هذه البيانات يمكننا

طريقة أخرى لتصور محاكاة مونت كارلو الموضحة في المشاركات السابقة.
هنا نعرض المسارات الفردية. الظلال الخضراء هي المسارات الأكثر احتمالاً ( كثافة أعلى ).
الخط الأحمر هو قانون القوة ولكنه ليس مستخرجًا من خلال ملاءمة الانحدار ولكن ببساطة عن طريق حساب الوسيط لجميع المسارات.
لست متأكدًا مما إذا كان الناس يفهمون مدى قوة هذه النتيجة.
إنه يعتمد على بعض الافتراضات البسيطة والملاحظات التجريبية:
1) لوحظ أن العائد يتدهور مع الزمن بشكل قانون القوة: Ret=( (t+1)/t)^n، حيث t هو الوقت من كتلة الجينيسيس و n هو أس قانون القوة.
2) لا نستخرج n من الملاءمة، بل نقوم بتطبيع العوائد الملاحظة بواسطة العامل t+1/t ونلاحظ أ

هذه هي نتيجة 2000 تاريخ افتراضي لـ BTC باستخدام الإحصائيات الملاحظة.
الألوان في التظليل تشير إلى المسارات الأكثر احتمالاً، والألوان الخضراء تعني أنها أكثر احتمالاً.
الخط الأحمر غير مناسب. هذه نقطة مهمة، يتم اشتقاقه من خلال أخذ الوسيط لجميع المسارات الممكنة.
لذا فإن البيتكوين يتبع مسار المقاومة الأقل. المسار الأكثر احتمالًا.

ها هي!
قم بتشغيل 2000 محاكاة باستخدام توزيع مقياس موقع t مع المعلمات الملاحظة من البيتكوين وهذه هي التاريخ.
القيمة الوسيطة باللون الأحمر هي قانون القوة لدينا.

هذه واحدة من نتائج تشغيل بيتكوين صناعي بالكامل.
لقد بدأت مع توزيع نموذج من المنحدرات ( يمكنك استخدام توزيع لورنتز أو توزيع مقاييس t-Location ) استنادًا إلى المعلمات الملاحظة.
هذه توزيعة غير متغيرة مع الزمن ( إنها نفس التوزيعة منذ بداية تاريخ بيتكوين ).
ثم يمكننا اشتقاق العوائد من خلال الضرب في عامل حتمي ( إنه ليس عشوائيًا )، لوغ ( ت+1/ت )، الذي يمثل العوائد اللوغاريتمية النظرية من قانون القوة، ت هو الوقت من الكتلة الأصلية.
ثم تقوم بتجميع العوائد بمرور الوقت. هذا لا يشمل الفقاعات التي يجب نمذجتها بشكل منفصل.
يمكنك أن ترى أننا نحصل على قانون القوة فقط من هذا التوزيع.

هذه واحدة من نتائج تشغيل بيتكوين اصطناعي بالكامل.
بدأت بتوزيع نموذج للمنحدرات ( يمكنك استخدام توزيع لورنتز أو توزيع موقع t-Scale ) بناءً على المعلمات الملاحظة.
هذه توزيع غير متغير مع الزمن ( إنه نفس التوزيع منذ بداية تاريخ بيتكوين ).
ثم يمكننا اشتقاق العوائد من خلال الضرب في عامل حتمي ( إنه ليس عشوائيًا )، t+1/t، مما يمثل العوائد النظرية من قانون القوة، t هو الوقت من الكتلة التأسيسية.
ثم تقوم بتعزيز العوائد مع مرور الوقت. هذا لا يشمل الفقاعات التي يجب نمذجتها بشكل منفصل.
يمكنك أن ترى أننا نحصل على قانون القوة فقط من هذا التوزيع.

لذا يبدو أن توزيع لورنتز هو بديل جيد جدًا للسلوك الحقيقي. لست متأكدًا مما إذا كان بإمكاننا العثور على أفضل منه، دعني أعرف إذا كانت لديك اقتراحات.
يمكننا بعد ذلك استخدام هذا التوزيع لإعادة إنشاء سعر اصطناعي لبيتكوين ومقارنة التوزيع الحالي بالتوزيع العام لتنبيهنا إذا حدث شيء تغير.
هذا هو حقًا التوزيع المستقر الوحيد الذي لدينا من البيتكوين.
العوائد هي وظيفة للوقت لذلك نحتاج إلى الانتقال من هذا التوزيع المائل ( أو العوائد العادية ) إلى العوائد.