La regressione della Legge di Potenza standard viola le basi delle assunzioni OLS e sovrastima sistematicamente le previsioni del prezzo di BTC. La Legge di Potenza di BTC utilizza OLS. OLS ha 5 assunzioni testabili. BTC viola 4. 1. Indipendenza ❌ — DW = 0.007, lag-1 ρ = 0.997 2. Varianza costante ❌ — La varianza residua si riduce di 3.5× 3. Normalità ❌ — Asimmetria = +0.91 4. Stabilità strutturale ❌ — L'esponente diminuisce del 12% tra le metà 5. Residui a media zero ✅ — Garantito per costruzione Ho costruito un modello che risolve i due peggiori e migliora parzialmente gli altri due. FGLS + AR(1): Minimi Quadrati Generalizzati Fattibili con correzione dell'autocorrelazione di primo ordine. 𝐅𝐢𝐱 𝟏: 𝐀𝐮𝐭𝐨𝐜𝐨𝐫𝐫𝐞𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 ❌ → ✅ Stima iterativa di Cochrane-Orcutt. Converge a ρ = 0.997. DW: 0.007 → 2.02. Autocorrelazione completamente rimossa. SE era sottostimata di 28×. Ora è onesta. 𝐅𝐢𝐱 𝟐: 𝐇𝐞𝐭𝐞𝐫𝐨𝐬𝐜𝐞𝐝𝐚𝐬𝐭𝐢𝐜𝐢𝐭𝐲 ❌ → ✅ Modello di varianza parametrica: Var(ε) = σ² × t⁻¹·²¹ BTC sta convergendo verso la legge di potenza. Massimo overshoot: 15.5× (2013) → 1.3× (2025). Rapporto di varianza ponderata: 3.49× → 1.85×. 𝐈𝐦𝐩𝐫𝐨𝐯𝐞 𝟑: 𝐍𝐨𝐫𝐦𝐚𝐥𝐢𝐭𝐲 ❌ → ⚠️ L'asimmetria scende da +0.91 a +0.32. Gli overshoot di mania sono stati sottopesati perché si sono verificati durante l'era iniziale ad alta varianza. Non completamente risolto, ma riduzione del 65%. 𝐈𝐦𝐩𝐫𝐨𝐯𝐞 𝟒: 𝐒𝐭𝐚𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭𝐲 ❌ → ⚠️ FGLS sottopesca l'era di crescita ripida iniziale e ancorare l'adattamento ai dati recenti e precisi. L'esponente si sposta dalla media dell'intero campione (5.66) verso la traiettoria attuale (5.32). Si adatta ancora a un singolo esponente, ma uno che riflette dove si trova BTC ora, non dove si trovava nel 2013. ...