Harga Bitcoin mencecah $ 6,358 pada Awal 2018 Menurut Model

Gerakan Fractal Brownian adalah salah satu teori yang paling terkenal di dunia fizik. Ini juga digunakan untuk mempengaruhi model aset dengan harga yang banyak di Wall Street. Namun, hari ini digunakan untuk memodelkan harga Bitcoin.

Dalam satu kebelakangan ini kertas oleh ahli fizik Mariusz Tarnopolski, dia telah meramalkan harga Bitcoin dalam beberapa bulan akan datang dan mengikut modelnya, harganya akan mencecah $ 6,000 pada awal 2018 dengan sasaran $ 6,358.32.

Ini hanya sebilangan besar ramalan harga Bitcoin yang memukul beberapa bulan kebelakangan ini. Sebilangan besar ini, bagaimanapun, berdasarkan teori ekonomi asas seperti penawaran dan permintaan.

Seseorang boleh mendapatkan gambaran mengenai pelbagai pendapat mengenai harga BTC dari ramalan tersebut Subreddit. Sebilangan besarnya berkisar antara $ 5,000 hingga $ 12,000 yang memberi anda gambaran bahawa ini tidak lebih dari sekadar tekaan. Itulah sebabnya menarik untuk membaca kajian yang berdasarkan teori.

Apa itu Brownian Motion?

Zarah Gerakan BrownianGerakan Brownian adalah teori di mana ahli fizik dapat mengukur pergerakan zarah. Ini telah diterapkan pada banyak kemajuan semula jadi dan dapat meramalkannya dengan tahap ketepatan yang tinggi.

Apabila dikembangkan menjadi analisis fraktal dan teori jalan rawak, pelbagai aplikasi lain dapat dilaksanakan. Salah satu yang menjadi landasan pemodelan kewangan adalah Geometric Brownian Motions (GBM).

GBM adalah proses stokastik masa berterusan yang merupakan asas asas model harga opsyen Black-Scholes. Ia digunakan secara meluas dalam kalkulus stokastik dan kewangan matematik.

Memandangkan penggunaannya dalam model Black Scholes, pengiraan GBM menyokong nilai berbilion dolar dalam pilihan kewangan pada pelbagai aset. Ia juga digunakan secara meluas untuk memodelkan ramalan harga aset.

Oleh itu, masuk akal untuk menerapkan teori tersebut pada harga Bitcoin dan menghasilkan ramalan harga.

Memodelkan Bitcoin dengan GBM

Harga Bitcoin menunjukkan banyak ciri yang sama dengan data siri masa kewangan yang lain. Dalam makalah oleh Tarnopolski, data sebelumnya dalam harga Bitcoin adalah input kepada model untuk meramalkan harga.

Untuk menghasilkan taburan statistik, simulasi Monte Carlo dijalankan pada sampel 10.000 gerakan Brown. Inilah yang akan menghasilkan bahagian “rawak” dari jalan rawak.

Begitu juga, untuk mendapatkan titik data terbanyak dan pemodelan yang lebih tepat, digunakan jangka masa yang lebih lama untuk aset tersebut. Analisis dijalankan dengan data dari Disember 2011 hingga Jun 2017. Setelah disimulasikan, Tarnopolski mempunyai cukup data untuk mengira kebarangkalian tahap harga tertentu dalam 180 hari. Dia juga mengira ciri-ciri harga penting seperti taburan statistik median, mod dan min.

Model ini juga diuji kembali dengan ramalan dari pemodelan data hanya hingga 31 Disember 2016. Sebilangan ramalan dari pengujian belakang itu adalah bahawa harganya boleh melebihi $ 5,000 dengan kebarangkalian 9.3% dalam 180 hari atau hanya ada kemungkinan 5.3% bahawa harganya akan jatuh di bawah $ 955.

Namun, ramalan yang paling menarik adalah anggaran harga rata-rata 180 hari pada $ 2,357. Ini tidak jauh dari harga sebenar Bitcoin menjelang pertengahan tahun pada $ 2,618. Ketepatan ini memberi ramalan kepada ramalan harga sekarang.

Ramalan menarik lain untuk awal tahun 2018 adalah bahawa harganya boleh melebihi $ 10,000 dengan peluang 27.5%. Ini pasti akan menambah berat ramalan harga di atas tahap utama ini.

Memodelkan dengan secubit Garam

Walaupun memodelkan harga aset menggunakan GBM adalah disiplin yang mantap di dunia pilihan, ketepatannya sama sekali tidak meyakinkan. Terdapat banyak ahli akademik yang berpendapat bahawa proses semula jadi tidak dapat digunakan untuk membiayai di mana psikologi manusia memainkan peranan penting.

Penulis juga memperhatikan hal ini dengan menggunakan contoh Black Monday pada tahun 1987 atau krisis kewangan baru-baru ini sebagai contoh tempoh yang hampir mustahil untuk diramalkan. Ini adalah peristiwa “angsa hitam” dan menjadi alasan bahawa semua model bank pelaburan tidak meramalkan krisis.

Dia memberikan contoh sebagai garpu keras dalam kod Bitcoin sebagai contoh peristiwa yang tidak dapat diramalkan dengan tepat.

Gambar Pilihan melalui Fotolia

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me