Een nieuwe Bitcoin-studie maakt gebruik van eigenwaarde-ontleding om te bewijzen dat de vierjarige halveringscyclus een kernkenmerk is van de BTC-prijsdynamiek.
De prijs van BitcoinVolgens een recent onderzoek volgen bewegingen een nauwkeurig, herhaalbaar ritme.
Onderzoeker Giovanni heeft geavanceerde signaalontledingstechnieken toegepast op de prijsgeschiedenis van Bitcoin.
De bevindingen suggereren dat de vierjarige halveringscyclus geen toeval is. Volgens de analyse is het een fundamenteel kenmerk van hoe Bitcoin zich als systeem gedraagt.
Lees ook:
Bitcoin-prijsanalyse: Goldman Sachs ziet mogelijke BTC-bodem
De prijs van Bitcoin opgesplitst in wiskundige lagen
Giovanni gebruikte Singular Spectrum Analysis, bekend als SSA, om de prijs van Bitcoin in kerncomponenten op te splitsen.
De analyse werd uitgevoerd in logruimte, wat de enorme prijsklasse van Bitcoin verklaart. Bovendien is het actief in de loop van zijn geschiedenis gestegen van €0,05 naar ruim €125.000.
Bovendien identificeerde de ontleding zes belangrijke eigenvectoren. Alleen al de eerste eigenvector verklaarde 98,70% van de prijsvariantie.
Giovanni beschreef dit als de machtswet, waarbij de prijs met de tijd schaalt tot de macht 5,7. De overige eigenvectoren vingen oscillaties op die bovenop die basistrend lagen.
Werken in de logruimte was een bewuste en kritische keuze.
In de lineaire ruimte is decyclus van vier jaarbleef onder het lawaai bedolven. In de logruimte werd het duidelijk zichtbaar. Dit komt omdat halvings de prijs beïnvloeden door procentuele veranderingen, en niet door vaste dollarbedragen.
Dezelfde kernconclusie, twee complementaire lenzen:
Giovanni bewijst dat het vierjarige ritme een natuurlijke eigenmodus is van de log-prijsdynamiek (er wordt geen functionele vorm aangenomen).
Wat ik deed:
Je verandert die eigenmodus in een stabiele, bootstrapped forecasting-engine van productiekwaliteit met expliciete…— David (@david_eng_mba)30 maart 2026
De vierjarige cyclus komt naar voren als een kerneigenmodus
Giovanni paste vervolgens Dynamic Mode Decomposition, of DMD, toe om frequentiepatronen uit de gegevens te extraheren. Deze techniek identificeert wat onderzoekers Koopman-eigenwaarden noemen.
Deze waarden onthullen het ritme en de stabiliteit van prijsschommelingen.
De analyse bracht korte cycli van 15 tot 30 dagen aan het licht, gekoppeld aan reguliere marktactiviteit.
Meer in het bijzonder vond het een dominante oscillerende modus met een periode van 1.530 dagen. Dat komt neer op ongeveer 4,19 jaar, wat nauw aansluit bij het blokhalveringsschema van Bitcoin.
De eigenwaarde die aan deze cyclus was gekoppeld, bedroeg 0,9985. Bovendien duidt dit cijfer op een stabiele, enigszins afnemende oscillatie.
Giovanni merkte op dat dit aansluit bij wat de renormalisatiegroepentheorie voorspelt voor complexe systemen in de buurt van een faseovergang.
Meer over Bitcoin:
Satoshi, Coinbase, BlackRock: wie bezit de meeste Bitcoin in 2026?
Wat de wederopbouwresultaten laten zien
Met behulp van alleen de zes geïdentificeerde eigenvectoren reconstrueerde GiovanniDe volledige prijsgeschiedenis van Bitcoin.
Bovendien bereikte de reconstructie een R-kwadraatwaarde van 0,9678. Dat resultaat presteerde beter dan past bij het gebruik van onbewerkte, onverwerkte gegevens.
Een apart modelleringsraamwerk dat naast dit onderzoek werd ontwikkeld, voegde verdere context toe.
Dat model omvatte aanbodschokmechanismen en rolling-window-stabiliteitstests die dateren uit ongeveer 2015. Het registreerde 200 van de 200 succesvolle bootstrap-runs en demonstreerde consistente out-of-sample-voorspellingsvaardigheden na 2020.
Beide benaderingen kwamen tot dezelfde algemene conclusie.
Bovendien valt het periodeverschil tussen de twee methoden, 4,19 jaar versus 3,797 jaar, binnen een paar procentpunten van het ontworpen halveringsinterval van vier jaar.
Giovanni’s draadje over X vatte het duidelijk samen: deDe machtswet van Bitcoinen de halveringscyclus zijn geen verhalen. Het zijn eigenmodi van een complex dynamisch systeem.
Bron: Live Bitcoin News
Geef een reactie