BTC_POWER_LA

Indicador de TradingView basado en la ley de potencia del exponente complejo.

La relación señal-ruido del Power Law Slope quiere salir de esta zona de transición hacia un comportamiento alcista.
Solo digo.

Modelo log-periódico actualizado con nivel de confianza a 1 sigma.
No pondría demasiado peso en los valores exactos de los máximos y mínimos, pero el timing puede ser más significativo. Según el modelo, el próximo mínimo está alrededor de agosto de este año.
Lo que encuentro convincente sobre este enfoque es que utiliza una única ley de potencia con un exponente complejo, en lugar de imponer un ciclo externo. En este marco, el comportamiento oscilatorio emerge naturalmente de los datos como parte de la estructura de la ley de potencia.
El modelo se ajusta bien a los datos hasta el presente. La

Hay algo casi absurdo en ello, una vez que lo ves.
Incluso cuando el precio de Bitcoin se desvía de la ley de potencia de referencia — cotizando por encima o por debajo de la tendencia central — tiende a moverse paralelo a ella.
La trayectoria cambia, pero la pendiente se mantiene.
Esto es porque lo que importa no es dónde estés en el gráfico, sino en qué dirección te estás moviendo.
La ley de potencia define una dirección en el espacio logarítmico. Y Bitcoin, obstinadamente, sigue moviéndose en esa dirección.

Varios notaron que el modelo log-periódico no captura la caída actual. Pregunté si un 6º pico podría explicarlo. Pero no es así.
El modelo amortiguado de 5 picos predice el precio actual en ~$156k — el real es ~$71k, una brecha de 0.28 dex.
Agregar el 6º componente (ω ≈ 5.15, correspondiente a un ciclo sub-armónico más largo con λ ≈ 3.4), mejora el R² general marginalmente de 0.751 a 0.797, pero en el momento actual empeora la predicción, no la mejora — de hecho empuja el modelo a predecir ~$175k.
Dos interpretaciones posibles, ninguna de las cuales requiere agregar parámetros:
1) Ruido puro.

Si añades un término de amortiguamiento, entonces el modelo es realmente bueno.

¿Podríamos haberlo visto venir?
Ajustar un patrón repetitivo desde solo tres ciclos es genuinamente difícil. Piensa en intentar identificar el ritmo de una canción escuchando solo tres compases — puedes hacer una conjetura razonable, pero no estarás seguro. Esa es aproximadamente la situación aquí.
Sin embargo, algo importante aparece en la figura a continuación. El espectro calculado a partir de datos de Bitcoin hasta mediados de 2018 — antes de que el ciclo de 2021 siquiera comenzara — ya muestra la misma frecuencia dominante que recuperamos de los quince años completos de datos. La oscilaci

Bitcoin no es una burbuja, es lo opuesto: una anti-burbuja.
El físico Didier Sornette demostró que las burbujas financieras exhiben oscilaciones log-periódicas que se aceleran cuando un sistema se aproxima a un punto crítico—un colapso. Las oscilaciones se comprimen en el tiempo, volviéndose más rápidas e inestables a medida que el mercado se acerca al colapso.
Bitcoin también muestra comportamiento log-periódico, pero con una diferencia fundamental.
En el marco de Sornette, la log-periodicidad está anclada a un punto crítico finito (el colapso), y las oscilaciones son impulsadas por la proxim

Mira, te lo explico. ¿Ves cómo la estructura de 3 picos se repite en el panel superior pero se estira a lo largo del tiempo?
¿Ves cómo se ve perfectamente repetitivo cuando graficas en el eje x el logaritmo del tiempo en lugar del tiempo?
Esto es lo que significa "periódico logarítmico". Bitcoin no es periódico en el tiempo, sino periódico en el logaritmo del tiempo, exactamente como es una línea recta no en el tiempo sino en el logaritmo del tiempo.

Por supuesto, a medida que añadimos más y más frecuencias tendemos a sobreajustar basándonos en datos pasados, pero es interesante que estas frecuencias sean armónicos del principal, por lo que en teoría se podrían añadir de forma natural.
Además, esto funciona mucho mejor en un espectro logarítmico periódico que en uno lineal.