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Edited on 23/05/2025, 05:16:29 UTC
Credo di avere dei risultati interessanti.
Premesso che abbiamo visto che la logistica asimmetrica e' migliore come strumento rispetto alla curva di bass, in quanto fornisce chi quadro migliori,
ho ricalcolato con l'algoritmo Levenberg-Marquard i parametri ottimali per ogni scenario della logistica asimmetrica,
e come abbiamo visto sopra ho anche ricalcolato parametri con miglior chi quadro anche per la power law.
Ecco sorprendenti (almeno per me) risultati:
1) lo scenario arulbero e' quello che ha in assoluto il miglior chi quadro, anche vs la miglior versione della power law.
Per fare una sintesi ed attenerci ai dati attuali BTC/GOLD, se non vi saranno movimenti repentini,
lo scenario arulbero e' di gran lunga il piu' probabile.
Premesso che abbiamo visto che la logistica asimmetrica e' migliore come strumento rispetto alla curva di bass, in quanto fornisce chi quadro migliori,
ho ricalcolato con l'algoritmo Levenberg-Marquard i parametri ottimali per ogni scenario della logistica asimmetrica,
e come abbiamo visto sopra ho anche ricalcolato parametri con miglior chi quadro anche per la power law.
Ecco sorprendenti (almeno per me) risultati:
1) lo scenario arulbero e' quello che ha in assoluto il miglior chi quadro, anche vs la miglior versione della power law.
Per fare una sintesi ed attenerci ai dati attuali BTC/GOLD, se non vi saranno movimenti repentini,
lo scenario arulbero e' di gran lunga il piu' probabile.
semplicemente il mio target è il valore più vicino ai prezzi attuali, più simile ai dati di training quindi,
e poichè i parametri sono stati trovati per ottimizzare proprio il fit di questi dati,
non ci vedo nulla di strano: agli 8000 dati presenti abbiamo aggiunto un singolo 'dato' spurio (100 a + infinito) molto simile ai dati di partenza, quindi il fit su 8000 dati "+ 1" è anche il fit migliore su 8000 dati.
Nello scenario di Fillippone il dato spurio è molto distante invece dai dati di partenza, e diventa molto difficile integrare il nuovo dato senza rovinare il fit con i dati veri.
In sostanza io ho fatto la mia previsione decidendo che il futuro sarà molto simile al passato, mentre lo scenario di Fillippone individua un futuro nettamente migliore rispetto al passato, e
Lo scenario di Plutosky per me risulta invece il più interessante, in quanto pur essendo lontano come valore (1100) dai dati attuali, mette in evidenza la presenza di un tratto di discesa del chi quadro tra la tua previsione (600) e quella di Fillippone (2200), quindi in qualche modo tra 600 e 2200 si trova un nuovo minimo locale del chi quadro che potrebbe individuare una situazione interessante.
3) per ora non ho torvato nessuno scenario in grado di battere il chi quadro dello scenario arulbero,
per puro gioco vedro' se riesco a trovarne un migliore Smiley
per puro gioco vedro' se riesco a trovarne un migliore Smiley
Hai provato 140? Il target individuato grosso modo dalla vecchia power law.
Ci vorrebbe molto tempo a ciclare i tentativi, calcolando il chi quadro con M che varia da 100 a 2200 con passo 100?
2) la miglior versione della power law e' estremamente piu' lenta della power law che viene comunemente presentata
Tu però hai utilizzato come training anche i dati degli ultimi 1-2 anni (a differenza di Santostasi), anni dove il rallentamento è stato evidente, e questo potrebbe aver influito non poco; se calcoli la power law utilizzando i dati fino al 2021 scommetto che troveresti grosso modo gli stessi parametri.
Osservo anche che se decidiamo che la mia previsione gode di un vantaggio eccessivo (in quanto stima un futuro troppo simile al passato, quindi descrive bene qualcosa perchè lo ha già visto), allora la power law al momento dovrebbe essere considerata meglio della logistica come fitting, a meno che tra la zona 600 e 2200 non si annidi un ottimo minimo locale che non abbiamo ancora trovato.
Inoltre ricordiamo che la power law utilizza un parametro in meno, quindi con questi dati al momento mi sento di dire che resta il miglior modello (almeno lato fitting dei dati passati, anche se la power law stessa a ben vedere si basa solo sui dati passati, quindi è agevolata da questo fatto a differenza della logistica).
6) per ora lavoro su un setup di dati "condensato", in quanto i calcoli sono estremamente lunghi. Quando saro' sicuro
di aver eliminato tutti i possibili errori di calcolo/approssimazioni indebite ecc, ricalcoero' tutto sul setup completo dei dati,
ma non mi aspetto grossi scostamenti.
di aver eliminato tutti i possibili errori di calcolo/approssimazioni indebite ecc, ricalcoero' tutto sul setup completo dei dati,
ma non mi aspetto grossi scostamenti.
Come hai condensato questi dati? Hai preso tipo 1 dato ogni 10?
Version 1
Scraped on 23/05/2025, 04:51:15 UTC
Credo di avere dei risultati interessanti.
Premesso che abbiamo visto che la logistica asimmetrica e' migliore come strumento rispetto alla curva di bass, in quanto fornisce chi quadro migliori,
ho ricalcolato con l'algoritmo Levenberg-Marquard i parametri ottimali per ogni scenario della logistica asimmetrica,
e come abbiamo visto sopra ho anche ricalcolato parametri con miglior chi quadro anche per la power law.
Ecco sorprendenti (almeno per me) risultati:
1) lo scenario arulbero e' quello che ha in assoluto il miglior chi quadro, anche vs la miglior versione della power law.
Per fare una sintesi ed attenerci ai dati attuali BTC/GOLD, se non vi saranno movimenti repentini,
lo scenario arulbero e' di gran lunga il piu' probabile.
Premesso che abbiamo visto che la logistica asimmetrica e' migliore come strumento rispetto alla curva di bass, in quanto fornisce chi quadro migliori,
ho ricalcolato con l'algoritmo Levenberg-Marquard i parametri ottimali per ogni scenario della logistica asimmetrica,
e come abbiamo visto sopra ho anche ricalcolato parametri con miglior chi quadro anche per la power law.
Ecco sorprendenti (almeno per me) risultati:
1) lo scenario arulbero e' quello che ha in assoluto il miglior chi quadro, anche vs la miglior versione della power law.
Per fare una sintesi ed attenerci ai dati attuali BTC/GOLD, se non vi saranno movimenti repentini,
lo scenario arulbero e' di gran lunga il piu' probabile.
Questo fatto del chi quadro migliore per la mia previsione a me sembra invece piuttosto ragionevole,
semplicemente il mio target è il valore più vicino ai prezzi attuali, più simile ai dati di training quindi,
e poichè i parametri sono stati trovati per ottimizzare proprio il fit di questi dati,
non ci vedo nulla di strano: agli 8000 dati presenti abbiamo aggiunto un singolo 'dato' spurio (100 a + infinito) molto simile ai dati di partenza, quindi il fit su 8000 dati "+ 1" è anche il fit migliore su 8000 dati.
In sostanza io ho fatto la mia previsione decidendo che il futuro sarà molto simile al passato, mentre lo scenario di Fillippone individua un futuro nettamente migliore rispetto al passato, e il chi quadro misura riflette questa differenza.
Lo scenario di Plutosky per me risulta invece il più interessante, in quanto pur essendo lontano come valore (1100) dai dati attuali, mette in evidenza la presenza di un tratto di discesa del chi quadro tra la tua previsione (600) e quella di Fillippone (2200), quindi in qualche modo tra 600 e 2200 si trova un nuovo minimo locale del chi quadro che potrebbe individuare
3) per ora non ho torvato nessuno scenario in grado di battere il chi quadro dello scenario arulbero,
per puro gioco vedro' se riesco a trovarne un migliore Smiley
per puro gioco vedro' se riesco a trovarne un migliore Smiley
Hai provato 140? Il target individuato grosso modo dalla vecchia power law.
2) la miglior versione della power law e' estremamente piu' lenta della power law che viene comunemente presentata
Tu però hai utilizzato come training anche i dati degli ultimi 1-2 anni (a differenza di Santostasi), dove il rallentamento è stato evidente, e questo potrebbe aver influito non poco; se calcoli la power law utilizzando i dati fino al 2021 scommetto che troveresti grosso modo gli stessi parametri
6) per ora lavoro su un setup di dati "condensato", in quanto i calcoli sono estremamente lunghi. Quando saro' sicuro
di aver eliminato tutti i possibili errori di calcolo/approssimazioni indebite ecc, ricalcoero' tutto sul setup completo dei dati,
ma non mi aspetto grossi scostamenti.
di aver eliminato tutti i possibili errori di calcolo/approssimazioni indebite ecc, ricalcoero' tutto sul setup completo dei dati,
ma non mi aspetto grossi scostamenti.
Come hai condensato questi dati? Hai preso tipo 1 dato ogni 10?
Original archived Re: Un modello logistico del prezzo di Bitcoin
Scraped on 23/05/2025, 04:46:28 UTC
Credo di avere dei risultati interessanti.
Premesso che abbiamo visto che la logistica asimmetrica e' migliore come strumento rispetto alla curva di bass, in quanto fornisce chi quadro migliori,
ho ricalcolato con l'algoritmo Levenberg-Marquard i parametri ottimali per ogni scenario della logistica asimmetrica,
e come abbiamo visto sopra ho anche ricalcolato parametri con miglior chi quadro anche per la power law.
Ecco sorprendenti (almeno per me) risultati:
1) lo scenario arulbero e' quello che ha in assoluto il miglior chi quadro, anche vs la miglior versione della power law.
Per fare una sintesi ed attenerci ai dati attuali BTC/GOLD, se non vi saranno movimenti repentini,
lo scenario arulbero e' di gran lunga il piu' probabile.
Premesso che abbiamo visto che la logistica asimmetrica e' migliore come strumento rispetto alla curva di bass, in quanto fornisce chi quadro migliori,
ho ricalcolato con l'algoritmo Levenberg-Marquard i parametri ottimali per ogni scenario della logistica asimmetrica,
e come abbiamo visto sopra ho anche ricalcolato parametri con miglior chi quadro anche per la power law.
Ecco sorprendenti (almeno per me) risultati:
1) lo scenario arulbero e' quello che ha in assoluto il miglior chi quadro, anche vs la miglior versione della power law.
Per fare una sintesi ed attenerci ai dati attuali BTC/GOLD, se non vi saranno movimenti repentini,
lo scenario arulbero e' di gran lunga il piu' probabile.
Questo fatto del chi quadro migliore per la mia previsione a me sembra invece piuttosto ragionevole,
semplicemente il mio target è il valore più vicino ai prezzi attuali, più simile ai dati di training quindi,
e poichè i parametri sono stati trovati per ottimizzare proprio il fit di questi dati,
non ci vedo nulla di strano: agli 8000 dati presenti abbiamo aggiunto un singolo 'dato' spurio (100 a + infinito) molto simile ai dati di partenza, quindi il fit su 8000 dati "+ 1" è anche il fit migliore su 8000 dati.
Negli altri scenari il dato spurio era molto distante dai dati di partenza, e diventa molto difficile integrare il nuovo dato senza rovinare il fit con i dati veri.
In sostanza io ho fatto la mia previsione decidendo che il futuro sarà molto simile al passato, mentre lo scenario di Fillippone individua un futuro nettamente migliore rispetto al passato, e il chi quadro misura riflette questa differenza.
Lo scenario di Plutosky per me risulta invece il più interessante, in quanto pur essendo lontano come valore (1100) dai dati attuali, mette in evidenza la presenza di un tratto di discesa del chi quadro tra la tua previsione e quella di Fillippone, quindi in qualche modo tra 600 e 2200 si trova un nuovo minimo locale del chi quadro che potrebbe individuare un situazione interessante.
3) per ora non ho torvato nessuno scenario in grado di battere il chi quadro dello scenario arulbero,
per puro gioco vedro' se riesco a trovarne un migliore Smiley
per puro gioco vedro' se riesco a trovarne un migliore Smiley
Hai provato 140? Il target individuato grosso modo dalla vecchia power law.
Sarebbe lungo provare a ciclare i tentativi, calcolando il chi quadro con M che varia da 100 a 2200 con passo 100?
2) la miglior versione della power law e' estremamente piu' lenta della power law che viene comunemente presentata
Tu però hai utilizzato come training anche i dati degli ultimi 1-2 anni (a differenza di Santostasi), dove il rallentamento è stato evidente, e questo potrebbe aver influito non poco; se calcoli la power law utilizzando i dati fino al 2021 scommetto che troveresti grosso modo gli stessi parametri
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6) per ora lavoro su un setup di dati "condensato", in quanto i calcoli sono estremamente lunghi. Quando saro' sicuro
di aver eliminato tutti i possibili errori di calcolo/approssimazioni indebite ecc, ricalcoero' tutto sul setup completo dei dati,
ma non mi aspetto grossi scostamenti.
di aver eliminato tutti i possibili errori di calcolo/approssimazioni indebite ecc, ricalcoero' tutto sul setup completo dei dati,
ma non mi aspetto grossi scostamenti.
Come hai condensato questi dati? Hai preso tipo 1 dato ogni 10?