Man kann in einer Tabelle beliebige Prozentsätze mit den größten globalen Vermögensklassen multiplizieren und so jede grob überoptimistische Prognose oder willkürliche Vorhersage erstellen, die man zur Aufmerksamkeit erregen möchte. Oder man könnte sich mit einer ernsthaften wissenschaftlichen Analyse beschäftigen, die auf historischen Daten und statistischer Strenge basiert, um Bitcoin besser zu verstehen. Letzteres ist unsere Methodik am Scientific Bitcoin Institute, geleitet von Giovanni. Dazu gehören Techniken wie lineare Regression im Log-Log-Raum (sowohl OLS als auch QR sowie verhältnisbasierte Exponentenschätzung) und Residualanalyse mit t-Lokations-Skala, Gaußschen und anderen Verteilungen sowie Breusch-Pagan- und White-Tests und GARCH-Tests (Gaußsche und Student-t-Formen) zur Heteroskedastizität (aufgrund von Regime-Mischung und Volatilitätsclustering) und Ljung-Box-Tests. Dazu gehört auch die Signalanalyse mit Fourier-Transformationen und Wavelets sowie multimodale log-periodische Wellenformen mit geglättetem Amplitudenverfall. Fühlen Sie sich frei, in einer Tabelle in willkürliche zukünftige Gewichte zu investieren, anstatt die historische Wahrheit von Bitcoin nach vorne zu projizieren.