BTC_POWER_LA

vip
幣齡 2.1 年
最高等級 0
用戶暫無簡介
誰穿得比較好?
1) 使用線性價格和線性時間的分位數回歸。
2) 使用對數價格和線性時間的分位數回歸。
3) 使用對數價格和對數時間的分位數回歸。
查看原文
post-image
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
這種關於金本位法則“被打破”的歇斯底里,實際上更進一步澄清了關於這個法則真正的含義。
你是否意識到它真正暗示了什麼?比特幣本質上是在嘲笑黃金試圖追趕的努力。一個3倍的漲幅或許看起來令人印象深刻,但與一個在17年內成長了1億倍的系統相比,這只是微不足道的。
這個對比正是重點——它突顯了一個真正的尺度不變系統的模樣。
現在用對數尺度思考。表面上的“偏差”幾乎可以忽略不計。它完全在統計誤差範圍內。
專注於大小,而不是噪聲。是的——如果@PeterSchiff有腦子理解的話,就告訴他吧。
用對數尺度思考,你是否看到偏差有多小?
在誤差範圍內。
是的——如果@PeterSift有腦子理解這個,就告訴他吧。
BTC-3.23%
查看原文
post-image
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
黃金的幂律完全沒問題。我們從未聲稱存在一個固定的底線在參考價格的50%——這個特性是BTC/USD特有的,而非黃金的特性。
這個區別非常重要,也不清楚為何它一直被誤解。黃金的行為不同,因為它是相對於法幣變動的,而不是在像比特幣這樣的自我參照、尺度不變的貨幣系統中運作。
真正值得注意的是,即使在黃金最近大約3倍的升值之後——經過數十年的停滯——它仍然大致在其幂律趨勢的2σ範圍內。
那種波動只是噪聲。真正的任務是專注於信號。
BTC-3.23%
查看原文
post-image
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
《比特幣的物理學》與 Giovanni 和 Stephen #42 4/01/2026
BTC-3.23%
查看原文
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
《比特幣的物理學》與 Giovanni 和 Stephen #41 3/25/2026
BTC-3.23%
查看原文
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
比特幣的3個冪定律恩典。
BTC-3.23%
查看原文
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
儘管比特幣似乎在橫盤整理,閱讀《比特幣的物理學》以了解我們的未來方向以及原因。支持真正的比特幣科學。
BTC-3.23%
查看原文
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
為什麼冪律如此重要。
查看原文
post-image
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
我們能否從數據本身發現比特幣的幾何定律起源?我們通過同時優化所有三個參數,擬合 P = A·(t - t₀)^n 來測試這一點。問題是:數據更偏好創世區塊 (t₀=0),還是其他起點?
R² 曲線圖揭示了答案。當我們在不同的 t₀ 值範圍內掃描時,該函數在創世區塊附近非常平坦。再者,請注意那巨大的置信區間。
非約束優化器在 t₀ = +202 天 (2009年7月) 時找到數學上的最優點,將 R² 從 0.9613 提升到 0.9628——僅提升了 0.15% (遠在誤差範圍內)。
但這個微不足道的 R² 改進卻付出了巨大的代價。
這個代價是相當大的。在 t₀=0 時,指數 n=5.694,與我們的 SSA 結果 (β=5.9) 相差不到 3.5%。在非約束最優點 t₀=+202 時,指數降至 n=5.087,與 SSA 相差 13.8%。我們獲得了 0.15% 的 R² 提升,但卻失去了與無模型基準的契合。
這是過度擬合的典型特徵:只優化一個狹窄的指標 (R²),卻損害了更廣泛的模型品質。
奧卡姆剃刀原理在此處適用。R² 曲線顯示,任何在創世區塊前後約 ±200 天範圍內的 t₀,都能產生幾乎相同的擬合結果。
在數據沒有明確偏好的情況下,我們選擇最簡單的模型:沒有偏移量,沒有額外參數。簡約原則偏好 t₀=0,因為增加複雜度並未帶來實質性收益,反而損害了與獨立方法的契合。
當我們將
BTC-3.23%
查看原文
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
仿射空間 (測地線空間) 是一個尺度不變系統的對數-對數空間。
由於比特幣在這樣的空間中被線性化,整個系統也是如此,這在物理上也是合理的,因為我們預期一個網絡具有尺度不變的行為。
BTC-3.23%
查看原文
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
這個仿射縮減的想法真正令人振奮,它提供了另一個理解為何冪律如此強大的視角。
這是一種一旦看見就無法忽視的洞察,就像《What Bitcoin Did》節目中所說的那樣。
但真正令人信服的是,它不僅僅是視覺或經驗上的好奇心。背後有深層的物理學支撐,這是導致日心說模型,甚至幾個世紀後廣義相對論的同一理論框架。
查看原文
post-image
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
什麼是物理中的仿射空間?
仿射空間是讓關係變得線性——變成直線而非曲線的空間。在物理中,找到合適的仿射空間意味著發現一個座標系,在這個座標系中,複雜的非線性行為可以簡化為你可以寫成 y = a + bx 的形式。
可以將它想像成為一個現象的「自然視角」。地球軌道從某個角度看像是複雜的曲線,但從正確的角度看,它只是一個簡單的橢圓。找到仿射空間就是找到那個正確的視角,使數學變得乾淨利落。
為什麼對數-對數圖是幾何冪定律的**絕佳**仿射空間:
冪定律描述的是尺度不變的系統——在不同尺度下看起來都一樣的系統。比特幣的價格、地震震級、城市規模、收入分配。其特徵是:當你放大或縮小時,模式會重複出現。
在普通座標下,P = A·t^5.7 看起來是彎曲且複雜的。但取兩邊的對數:log(P) = log(A) + 5.7·log(t)。轟——它變成一條直線。對數-對數圖將乘法增長轉換為加法增長。
這並非隨意。尺度不變性意味著「乘以常數不應改變模式」。對數將乘法轉換為加法。因此,log-log plot(對數-對數圖)是自然的仿射空間——在這個視角下,無尺度系統展現出它們真正的線性結構。
當有人測試 P^(1/k) 與時間的關係,並找到最佳擬合 k≈6 時,他們其實是在反向操作。他們強迫數據在錯誤的空間中呈線性。我們已經知道正確的空間:log-log plot(對數-對
BTC-3.23%
查看原文
post-image
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
人們一次又一次地嘗試,但幂律總是贏,因為數學真理總是勝利。
Novozhilov提出了這個優雅的方法(這是他的物理背景展現的地方),稱為仿射縮減。我之前沒想到用這個方法。這是一個很好的貢獻。但他只將其應用於4個點,得到的幂律是4。
那如果你將它應用於所有數據點會怎樣呢?
接近6的幂律是最好的結果。
感謝Novozhilov用方法2312展示了幂律是真實的。
查看原文
post-image
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
其實這篇論文基本上是以不同的包裝重新提出了 S2F。
他聲稱地板的主要機制是發行時間表的逆,但這會導致指數增長,因為 1/2^-N 在長期來看是一個指數。
但就像 PlanB 所做的,他也聲稱數據中存在幂律,而且除非你意識到當你觀察簇或少量數據點時,你可以用任何東西來擬合,然後就算完了。
我仍然喜歡用物理學的論點來研究比特幣的整個提議。
BTC-3.23%
查看原文
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
教授戴夫與梅塔特隆之間的來回辯論非常有趣。
老實說,我都喜歡。對梅塔特隆我有一點偏愛——身為義大利人也有幫助——我也很欣賞他的歷史內容,尤其是他對羅馬和中世紀歷史的研究(,他還玩戰錘)。在他最好的時候,他能為這些話題帶來真正的深度和熱情。
同時,我也很佩服教授戴夫對抗科學文盲的堅持。他那直率、毫不含糊的風格讓我產生共鳴——這與我的做事方式並不相差太遠,即使他可能更為激烈。
有點遺憾的是,這已經變成了一場個人衝突。兩人顯然都很聰明、受過良好教育,並且能提出有力的論點。
即使他們在政治立場上站在對立面,如果討論能專注於理念而不是滑向人身攻擊,會更有成效——也更有趣(是的,我有時也會這樣)。
我知道這說起來容易做起來難,尤其是在網上,但這感覺像是一個錯失的機會。
查看原文
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
幂律是通過迴歸發現的,但迴歸並不是故事的全部。我們已經多次說過這點。
迴歸說:
「我假設了一個幂律,擬合參數,得到 R² = 0.951」
批評: 「當然你得到了良好的擬合——你幾乎可以在有限範圍內將任何東西擬合成幂律。這只是曲線擬合而已。」
SSA 說:
「我沒有對函數形式做任何假設。我將數據分解成其自然模態。一個模態佔據了 (99.26%),而且那個模態就是幂律。」
這在根本上是不同的。
SSA 相較於迴歸的主要優點:
1. 無模型發現
迴歸:
你假設 P(t) = A·t^β
你擬合 A 和 β
你希望假設是正確的
SSA:
你不對函數形式做任何假設
數據自行分解成特徵模態
模態1成為主導
然後你發現模態1是一個幂律
為什麼重要:SSA 從數據中發現幂律,而不是將幂律強加於數據。
2. 方差分解
迴歸的 R² = 0.951 告訴你:
「我的模型解釋了95.1%的變異」
但你不知道變異是如何分佈的
是50%的趨勢 + 45%的週期?還是95%的趨勢 + 0.1%的週期?
SSA 告訴你確切:
模態1 (趨勢): 99.26%
模態2 (振盪): 0.49%
模態3-10:每個<0.12%
噪聲:<0.13%
為什麼重要:你可以看到比特幣由單一模態主導,而不是一個複雜的多模態系統。
BTC-3.23%
查看原文
post-image
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
比特幣是一個元網絡。
BTC-3.23%
查看原文
post-image
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
用於建模長期增長及其周圍振盪的單一冪律。
實時 TradingView 指標。
查看原文
post-image
  • 打賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享