BITCOIN S2FX – Estimaciones de la fase 5

Una breve mirada al nuevo modelo y los intervalos de predicción que puede traer

ADVERTENCIA: Este no es un consejo financiero. Solo para fines de entretenimiento.
En este artículo exploraré la regresión identificada por PlanB en su último artículo. En particular, identificaré el intervalo de predicción para el próximo ciclo de reducción a la mitad.

En el artículo de PlanB, identifica cuatro fases de transición que se mantienen en congruencia con las diferentes relaciones de stock a flujo. La regresión lineal a través del centro de estas fases produce una línea que intercepta los límites del mercado de oro y plata, lo que proporciona cierta confianza en que el activo está saliendo de una fase experimental y está teniendo un impacto económico real.

Como soy bastante escéptico con respecto a estos modelos, primero reproduciré el modelo utilizando mi propia técnica basada en datos (k significa agrupamiento), por lo tanto, no me basaré en ninguna suposición del PlanB

plan b

Curiosamente, el algoritmo k-means encuentra casi la misma relación que PlanB identificó. Continuaré usando la relación que k-means ha identificado.

En la figura 1, las cuatro fases son de color verde, negro, azul y rojo, y los centros se dan como puntos. Los datos exponenciados se proporcionan para estos puntos centrales en la tabla 1 a continuación.

fases de bitcoin

El resumen de regresión se resume en la tabla a continuación.

fases de bitcoin 1

Los números entre paréntesis debajo del coeficiente y la constante son los errores estándar del coeficiente (para aquellos interesados: para calcular el estadístico t para el coeficiente, divida el coeficiente por el error estándar. El estadístico t es esencialmente la distancia desde cero). El error estándar (SE) es la confianza que tenemos en el coeficiente. Si el intervalo definido por el coeficiente ± 1.96SE contiene cero, entonces el coeficiente no es significativo. Sin embargo; en este caso, el coeficiente es un gran número de errores estándar lejos de cero (aproximadamente 30SEs lejos de cero).

Por lo tanto, el coeficiente es estadísticamente significativo al menos en el nivel de 0.01 (y en realidad cuando miramos este valor desde la distribución t es funcionalmente equivalente a cero). Esto significa que la probabilidad de que el coeficiente sea este número en lugar de cero por casualidad es casi nula.

El R² es muy alto, y si bien esto puede ser interesante, no es algo en lo que centrarse: el punto a recordar aquí es que existe una correlación muy alta entre los centros de agrupación de flujo de acciones y los grupos de centros de capitalización de mercado.

Los estudiantes entusiastas notarán que si bien el número de observaciones es pequeño, el estadístico F se ha ajustado para los grados de libertad apropiados (df). La estadística F nos dice que la probabilidad de que el coeficiente y la constante sean simultáneamente cero y que obtengamos este resultado también es casi nula.

Dejaré la exploración de los supuestos de Gauss-Markov para un artículo futuro, pero dada la cantidad de puntos de datos actualmente, sospecho que será un ejercicio bastante aburrido.

Ahora, resolvamos el intervalo de predicción. Primero, definamos qué es eso (y contraste con un intervalo de confianza).

Un intervalo de confianza es un intervalo que contiene una característica desconocida de la población o proceso muestreado. Estos generalmente se relacionan con parámetros como medias o variaciones, etc.
Un intervalo de confianza captura la incertidumbre en torno a los valores medios pronosticados.
Un intervalo de predicción es un intervalo que contiene una o más observaciones futuras, o alguna función de tales observaciones futuras, de una población o proceso previamente muestreado.
Un intervalo de predicción captura la incertidumbre en torno a un solo valor.

Por lo tanto, un intervalo de predicción siempre será más amplio que un intervalo de confianza para el mismo valor.

Piense en un intervalo de confianza como la confianza en la línea, mientras que un intervalo de predicción es como la confianza de una predicción individual.

PERO antes de hacer esto, necesitamos estimar el centro de la siguiente fase. Gracias a Satoshi, esto es muy fácil. Sabemos que cada 210000 bloques se produce la reducción a la mitad. Sabemos que la recompensa inicial fue de 50 monedas. Ergo, podemos formular:

equation 1 — calculation for number of bitcoin at the 3rd halving

Por lo tanto, habrá un stock de 18375000 bitcoins. Para la cuarta mitad, esto habrá aumentado a 19687500. Por lo tanto, obtenemos un flujo de 19687500–18375000 = 1312500 bitcoins durante el período de 210000 bloques. Para anualizar esto en el formato correcto para que las existencias fluyan, multiplicamos por el número de días por bloque. es decir, flujo = 1312500 * (6 * 24 * 365.25 / 210000) = 328725 monedas por año, en promedio para el período de reducción a la mitad. Esto nos da una relación de stock a flujo en la cuarta mitad de 19687500/328725 = 59.9. Tomando el registro natural, obtenemos 4.09.

fases de bitcoin 2

El límite para la quinta fase se estima entre 1,6 billones y 29,1 billones de dólares. Suponiendo el final de la evaluación de mercado de la fase, esto se traduce en un precio individual de bitcoin de entre $ 83k y $ 1.48m (con un punto central de alrededor de 350k).

No olvides encontrarme en Twitter: https://twitter.com/btconometrics y visitar mi sitio web en https://btconometrics.com

fases de bitcoin 3

Gracias por leer.

 

Pagina Original:

Ver en Medium.com

Ver en Medium.com



Categorías:Noticias

Deja un comentario

A %d blogueros les gusta esto: