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使用我的計算金融框架，通過100k路徑迭代和隨機折現（考慮到美元流動性、美聯儲政策和全球信用週期），比特幣的結構軌跡與之前的減半週期在統計上保持一致。在2024年4月減半後的隨機預測與一個目標爲150k+的指數迴歸通道一致，概率爲63%。我將在11月鎖定我的利潤並退出。目前在113k的整合反映出由於不利的美國PPI數據造成的短期錯位，歷史上這會在均值迴歸前增加8%到12%的下行波動性。宏觀流動性滯後正在延遲突破，但每週收益的概率密度函數仍在向綠色利潤區的上限收斂。風險調整夏普指標仍然偏向於長期偏向配置，前提是沒有監管打擊、ETF失敗、宏觀信用危機或其他黑天鵝衝擊，條件性回撤風險控制在接近100k。#bitcoin #btc #computationalfinance
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使用蒙特卡洛策略的十月到十一月預測
在我的計算金融框架中，使用蒙特卡洛引導進行100k路徑迭代和隨機貼現（考慮到美元流動性、美國聯邦政策和全球信用週期），比特幣的結構軌跡在統計上與之前的減半週期一致。在2024年4月減半後，隨機預測與一個目標爲150k以上的指數迴歸通道對齊，概率爲63%。11月是我將鎖定利潤並退出的時候。當前在113k的整合反映了由於不利的美國PPI數據造成的短期失衡，歷史上，這在均值迴歸之前會增加8%到12%的下行波動性。宏觀流動性滯後正在延遲突破，但每週收益的概率密度函數仍在繼續收斂到綠色利潤區的上限。經過風險調整的夏普指標仍然偏向於長期偏向的配置，條件是回撤風險接近100k，前提是不發生監管打擊、ETF失敗、宏觀信用危機或其他黑天鵝衝擊。#computationalfinance #predictons
使用我的計算金融框架，結合100k路徑迭代和隨機貼現（考慮到美元流動性、美國聯邦政策和全球信用週期），比特幣的結構性軌跡與之前的減半週期在統計上保持一致。在2024年4月減半後，隨機預測與目標150k+的指數迴歸通道一致，概率爲63%。11月是我將預定利潤並退出的時機。當前在113k的整合反映了由於不利的美國PPI數據造成的短期錯位，歷史上這會在均值迴歸之前增加8%到12%的下行波動性。宏觀流動性滯後正在延遲突破，但每週收益的概率密度函數仍在繼續向綠色利潤區的上限收斂。調整風險的夏普指標仍然偏向於長期偏向配置，假設沒有監管打擊、ETF失敗、宏觀信用危機或其他黑天鵝衝擊，條件性回撤風險控制在100k附近。#bitcoin #BTC #computationalfinance
使用我的計算金融框架，通過100k路徑迭代和隨機折現進行蒙特卡羅自助法（考慮到美元流動性、美聯儲政策和全球信貸週期），比特幣的結構軌跡與之前的減半週期保持統計一致。在2024年4月減半後，隨機預測與一個針對150k以上的指數迴歸通道一致，概率爲63%。11月是我將實現盈利並退出的時候。當前在113k的整合反映了由於不利的美國PPI數據造成的短期錯位，歷史上這會在均值迴歸之前增加8%到12%的下行波動性。宏觀流動性滯後正在延遲突破，但每週收益的概率密度函數仍在向綠色利潤區的上限收斂。風險調整後的夏普比率仍然傾向於長期偏向配置，前提是沒有監管打壓、ETF失敗、宏觀信貸危機或其他黑天鵝衝擊，回撤風險在100k附近被限制。$BTC
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