arulbero
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December 07, 2025, 06:54:07 PM
Last edit: December 08, 2025, 03:56:57 PM by arulbero |
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Per chi è interessato, posto qui il codice di una pagina html con il modello logistico discusso in questo thread e i vari scenari. Si possono variare i parametri e vedere l'effetto sul prezzo. I calcoli dovrebbero essere esatti, ovviamente i dettagli implementativi non sono miei. Prima però un preambolo matematico. Ricordo che la formula originaria usata per questa logistica è:  Particolarmente fastidioso è stato calcolare il termine (e^c + 1)^{(e^c+1)e^{-c}} con c molto negativo (in pratica tutti gli scenari tranne il mio) tenendo conto della stabilità numerica. Osserviamo però che per c <= -10, quel termine diventa (1 + alpha)^(1+1/alpha) che tende al numero 'e' (famoso limite notevole) in quanto alpha=e^c è un valore abbastanza piccolo. Quindi possiamo riscrivere tutto così:  e tenendo conto che LL per noi è sempre zero, abbiamo infine questa formula non troppo complicata da implementare:  Quindi a ben vedere i parametri reali di questa logistica sono solo 3: LU (upper bound)
Ix (punto di flesso)
S (pendenza nel punto di flesso)di fatto il valore di c è ininfluente, per c < -10 Qui una spiegazione matematica per chi è interessato:   Tradotto: nei scenari gbianchi, plutosky, fillippone e nello scenario ottimale, il valore del prezzo nel punto di flesso è sempre il 36,8% per valore finale (LU), come potete verificare facilmente in questa tabella facendo il rapporto tra i numeri in grassetto: | Nome dello Scenario | | | Data flesso | | | Valore | | | Data flesso - 182 gg | | | Valore | | | Data flesso + 182 gg | | | Valore | | | Differenza assoluta | | | Differenza % | | ___________________________________ | | | ______________ | | | ________ | | | ______________ | | | ________ | | | ______________ | | | ________ | | | ______________ | | | ______________ | | Arulbero Upper Bound 100 BTC/GOLD Oz t | | | 2024-08-12 | | | 42.67 | | | 2024-02-12 | | | 37.41 | | | 2025-02-10 | | | 47.93 | | | 10.51 | | | 28.11 | | Gbianchi Upper Bound 600 BTC/GOLD Oz t | | | 2033-05-17 | | | 220.72 | | | 2032-11-16 | | | 208.35 | | | 2033-11-15 | | | 233.09 | | | 24.73 | | | 11.87 | | Plutosky Upper Bound 1100 BTC/GOLD Oz t | | | 2036-08-29 | | | 404.66 | | | 2036-02-29 | | | 384.65 | | | 2037-02-27 | | | 424.67 | | | 40.02 | | | 10.40 | | Fillippone Upper Bound 2200 BTC/GOLD Oz t | | | 2040-03-21 | | | 809.33 | | | 2039-09-21 | | | 773.49 | | | 2040-09-19 | | | 845.17 | | | 71.68 | | | 9.26 |
Grafico di un doppio esponenziale:   Sulla curva di Gompertz (doppio esponenziale, notate come assomiglia a prima vista alla power law!):  Altri dettagli sul limite notevole e sulla trasformazione della funzione dal caso classico a quello più compatto:   Questa è la pagina html, basta aprirla con un browser. <!DOCTYPE html>
<html lang="it">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Modello Bitcoin/Oro (Grafico in Alto)</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js@4.4.1/dist/chart.umd.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chartjs-adapter-date-fns@3.0.0/dist/chartjs-adapter-date-fns.bundle.min.js"></script>
<script src="https://polyfill.io/v3/polyfill.min.js?features=es6"></script>
<script id="MathJax-script" async src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js"></script>
<style>
:root { --primary: #2c3e50; --gold: #d4af37; --bg: #fdfdfd; --optimal: #27ae60; --danger: #e74c3c; }
body { font-family: 'Segoe UI', sans-serif; background: var(--bg); margin: 0; padding: 20px; color: #333; }
.container { max-width: 1100px; margin: 0 auto; background: white; padding: 30px; border-radius: 12px; box-shadow: 0 4px 20px rgba(0,0,0,0.06); }
h1 { text-align: center; color: var(--primary); margin-bottom: 5px; }
.subtitle { text-align: center; color: #7f8c8d; font-size: 0.9em; margin-bottom: 25px; }
/* HEADER */
.presets { display: flex; gap: 10px; flex-wrap: wrap; justify-content: center; margin-bottom: 25px; padding-bottom: 20px; border-bottom: 1px solid #eee; }
.btn-preset { background: #f1f3f5; border: none; padding: 8px 16px; border-radius: 20px; cursor: pointer; font-weight: 600; color: #555; transition: 0.2s; font-size: 0.9em;}
.btn-preset:hover { transform: translateY(-2px); background: var(--gold); color: white; }
.btn-preset.active { background: var(--primary); color: white; }
.btn-preset.optimal { border: 2px solid var(--optimal); color: var(--optimal); background: white; }
.btn-preset.optimal.active { background: var(--optimal); color: white; }
/* INPUT */
.params-grid {
display: grid;
grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(100px, 1fr));
gap: 10px;
margin-bottom: 20px;
background: #fafafa;
padding: 15px;
border-radius: 8px;
border: 1px solid #eee;
}
.param-group { display: flex; flex-direction: column; }
.param-group label { font-size: 0.75em; color: #7f8c8d; font-weight: bold; margin-bottom: 5px; }
.param-group input { padding: 6px; border: 1px solid #ddd; border-radius: 4px; font-family: monospace; font-weight: bold; color: var(--primary); font-size: 0.9em; }
/* LIVE PANEL */
.live-panel {
display: grid;
grid-template-columns: 1fr 1fr 1fr;
gap: 20px;
background: #e8f5e9;
border: 1px solid #c8e6c9;
padding: 20px;
border-radius: 8px;
margin-bottom: 20px;
align-items: center;
}
.live-box { text-align: center; position: relative; }
.live-label { font-size: 0.8em; text-transform: uppercase; color: #555; letter-spacing: 1px; margin-bottom: 5px; }
.live-val { font-size: 1.8em; font-weight: 800; color: var(--primary); }
.live-date { font-size: 0.8em; color: #666; font-style: italic; }
.real-input {
width: 120px;
padding: 5px;
font-size: 1.2em;
text-align: center;
border: 2px solid #ccc;
border-radius: 6px;
font-weight: bold;
background: #fff;
}
/* FORMULA BOX */
.formula-box {
text-align: center;
margin-top: 40px; /* Più spazio sopra */
padding: 20px;
background: #f8f9fa;
border-radius: 8px;
border-top: 5px solid var(--primary); /* Bordo spostato sopra per stile */
color: #444;
}
.formula-title { font-weight: bold; color: var(--primary); margin-bottom: 10px; display:block; font-size: 0.9em; letter-spacing: 1px; text-transform: uppercase;}
.formula-note { font-size: 0.8em; color: #666; margin-top: 10px; font-style: italic; }
.loading-ring { display: inline-block; width: 20px; height: 20px; border: 3px solid #ccc; border-top: 3px solid #333; border-radius: 50%; animation: spin 1s linear infinite; }
@keyframes spin { 0% { transform: rotate(0deg); } 100% { transform: rotate(360deg); } }
.variance-val { font-size: 2em; font-weight: 900; }
.var-pos { color: var(--optimal); }
.var-neg { color: var(--danger); }
#chart-container { position: relative; height: 500px; width: 100%; border: 1px solid #eee; border-radius: 8px; padding: 10px; }
.csv-wrap { text-align: right; margin-top: 10px; font-size: 0.85em; color: #666; }
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<h1>Modello Bitcoin/Oro</h1>
<div class="subtitle">Rapporto BTC/XAU (Once per Bitcoin)</div>
<div class="presets">
<button class="btn-preset optimal" onclick="setScenario('optimal')">★ Optimal Fit</button>
<button class="btn-preset" onclick="setScenario('arulbero')">Arulbero</button>
<button class="btn-preset" onclick="setScenario('gbianchi')">Gbianchi</button>
<button class="btn-preset" onclick="setScenario('plutosky')">Plutosky</button>
<button class="btn-preset" onclick="setScenario('fillippone')">Fillippone</button>
</div>
<div class="params-grid">
<div class="param-group"><label>LL (Min)</label><input type="number" id="LL" oninput="updateAll()"></div>
<div class="param-group"><label>LU (Max Once)</label><input type="number" id="LU" oninput="updateAll()"></div>
<div class="param-group"><label>Ix (Flesso)</label><input type="number" id="Ix" oninput="updateAll()"></div>
<div class="param-group"><label>S (Slope)</label><input type="number" id="S" step="0.0001" oninput="updateAll()"></div>
<div class="param-group"><label>c (Shape)</label><input type="number" id="c" step="0.1" oninput="updateAll()"></div>
</div>
<div class="live-panel">
<div class="live-box">
<div class="live-label">Stima Modello (Oz)</div>
<div class="live-val" id="modelPriceDisplay">---</div>
<div class="live-date" id="currentDateDisplay">Oggi</div>
</div>
<div class="live-box" style="border-left: 1px solid #ccc; border-right: 1px solid #ccc;">
<div class="live-label">Reale (BTC/XAU)</div>
<div id="priceLoading" style="display:none;"><div class="loading-ring"></div></div>
<input type="number" id="realPriceInput" class="real-input" value="0" step="0.01" oninput="updateAll()">
<div class="live-date" id="sourceLabel">Fonte: Binance API</div>
<button onclick="fetchLiveData()" style="margin-top:5px; font-size:0.7em; cursor:pointer;">Aggiorna Dati</button>
</div>
<div class="live-box">
<div class="live-label">Scostamento</div>
<div class="variance-val" id="varianceDisplay">---</div>
<div class="live-date">Modello vs Reale</div>
</div>
</div>
<div id="chart-container">
<canvas id="myChart"></canvas>
</div>
<div class="csv-wrap">
CSV Storico: <input type="file" id="csvFile" accept=".csv" onchange="handleFileSelect(event)">
</div>
<div class="formula-box">
<span class="formula-title">Formula del Modello</span>
$$ f(x) = LL + (LU - LL) \cdot \left[ 1 + \exp\left( c + \gamma \cdot (Ix - x) \right) \right] ^ {-\exp(-c)} $$
<div style="margin-top:15px;">
Dove il parametro \( \gamma \) è definito come:
$$ \gamma = \frac{S \cdot (e^c + 1)^{(e^c+1)e^{-c}}}{LU - LL} $$
</div>
<div class="formula-note">
Nota: Per valori di \( c < -15 \) (es. Optimal Fit), il termine complesso di Gamma viene approssimato con la costante di Eulero (\( e \approx 2.718 \)) per stabilità numerica.
</div>
</div>
</div>
<script>
const genesisTime = new Date('2009-01-03').getTime();
const dayMs = 86400000;
// --- SCENARI ---
const scenarios = {
optimal: { LL: 0, LU: 139, Ix: 7352.34, S: 0.0144487, c: -34.5083 },
arulbero: { LL: 0, LU: 100, Ix: 5700, S: 0.029, c: -1 },
gbianchi: { LL: 0, LU: 600, Ix: 8900, S: 0.068, c: -20 },
plutosky: { LL: 0, LU: 1100, Ix: 10100, S: 0.11, c: -20 },
fillippone: { LL: 0, LU: 2200, Ix: 11400, S: 0.197, c: -20 }
};
let chart;
let realData = [];
// --- FETCH DATA (BINANCE) ---
async function fetchLiveData() {
const inputElem = document.getElementById('realPriceInput');
const loader = document.getElementById('priceLoading');
const sourceLbl = document.getElementById('sourceLabel');
loader.style.display = 'inline-block';
inputElem.style.opacity = '0.5';
sourceLbl.innerText = "Connessione Binance...";
try {
const btcReq = fetch('https://api.binance.com/api/v3/ticker/price?symbol=BTCUSDT');
const goldReq = fetch('https://api.binance.com/api/v3/ticker/price?symbol=PAXGUSDT');
const [btcRes, goldRes] = await Promise.all([btcReq, goldReq]);
if (!btcRes.ok || !goldRes.ok) throw new Error("Errore API");
const btcData = await btcRes.json();
const goldData = await goldRes.json();
const btcPrice = parseFloat(btcData.price);
const goldPrice = parseFloat(goldData.price);
if (!btcPrice || !goldPrice) throw new Error("Dati zero");
const ratio = btcPrice / goldPrice;
inputElem.value = ratio.toFixed(2);
sourceLbl.innerText = `BTC: $${Math.round(btcPrice)} | Gold: $${Math.round(goldPrice)}`;
sourceLbl.style.color = "green";
} catch (err) {
console.error(err);
sourceLbl.innerText = "Errore Connessione. Inserisci manuale.";
sourceLbl.style.color = "red";
} finally {
loader.style.display = 'none';
inputElem.style.opacity = '1';
updateAll();
}
}
// --- CALCOLO MATEMATICO ---
function computeLogistic(x, LL, LU, Ix, S, c) {
const range = LU - LL;
if (range === 0) return LL;
// Regola c < -15
if (c < -15) {
const gamma = (S * Math.E) / range;
const innerExp = Math.exp(gamma * (Ix - x));
if (!isFinite(innerExp)) return LL;
return LL + range * Math.exp( -innerExp );
} else {
// Formula Standard
const ec = Math.exp(c);
const enc = Math.exp(-c);
const K = 1 + enc;
const lnBase = Math.log1p(ec);
const M = Math.exp(K * lnBase);
const gamma = (S * M) / range;
const argument = c + gamma * (Ix - x);
const expArg = Math.exp(argument);
let lnTerm = (expArg === Infinity) ? argument : Math.log1p(expArg);
return LL + range * Math.exp(-enc * lnTerm);
}
}
// --- UI & LOGIC ---
function setScenario(name) {
const p = scenarios[name];
document.getElementById('LL').value = p.LL;
document.getElementById('LU').value = p.LU;
document.getElementById('Ix').value = p.Ix;
document.getElementById('S').value = p.S;
document.getElementById('c').value = p.c;
document.querySelectorAll('.btn-preset').forEach(b => b.classList.remove('active'));
if(event) event.target.classList.add('active');
updateAll();
}
function updateAll() {
const params = {
LL: parseFloat(document.getElementById('LL').value) || 0,
LU: parseFloat(document.getElementById('LU').value) || 0,
Ix: parseFloat(document.getElementById('Ix').value) || 0,
S: parseFloat(document.getElementById('S').value) || 0,
c: parseFloat(document.getElementById('c').value) || 0,
realPrice: parseFloat(document.getElementById('realPriceInput').value) || 0
};
updateDashboard(params);
updateChart(params);
}
function updateDashboard(p) {
const today = new Date();
const daysSinceGenesis = (today.getTime() - genesisTime) / dayMs;
const modelPrice = computeLogistic(daysSinceGenesis, p.LL, p.LU, p.Ix, p.S, p.c);
document.getElementById('modelPriceDisplay').innerText = modelPrice.toFixed(2);
document.getElementById('currentDateDisplay').innerText = today.toLocaleDateString('it-IT');
if (p.realPrice > 0) {
const delta = ((p.realPrice - modelPrice) / modelPrice) * 100;
const varElem = document.getElementById('varianceDisplay');
const sign = delta > 0 ? "+" : "";
varElem.innerText = sign + delta.toFixed(2) + "%";
varElem.className = 'variance-val ' + (delta >= 0 ? 'var-pos' : 'var-neg');
} else {
document.getElementById('varianceDisplay').innerText = "---";
document.getElementById('varianceDisplay').className = 'variance-val';
}
}
function updateChart(p) {
const dataPoints = [];
for (let t = 1000; t <= 16000; t += 50) {
const date = new Date(genesisTime + t * dayMs);
const val = computeLogistic(t, p.LL, p.LU, p.Ix, p.S, p.c);
if (isFinite(val)) dataPoints.push({ x: date, y: val });
}
const dateIx = new Date(genesisTime + p.Ix * dayMs);
const valIx = computeLogistic(p.Ix, p.LL, p.LU, p.Ix, p.S, p.c);
const flessoData = [{ x: dateIx, y: valIx }];
if (chart) {
chart.data.datasets[0].data = dataPoints;
chart.data.datasets[1].data = realData;
chart.data.datasets[2].data = flessoData;
const maxReal = realData.length ? Math.max(...realData.map(d=>d.y)) : 0;
const maxLive = p.realPrice;
const ceiling = Math.max(p.LU * 1.1, maxReal, maxLive * 1.1);
chart.options.scales.y.suggestedMax = ceiling;
chart.update();
} else {
initChart(dataPoints, flessoData);
}
}
function initChart(modelData, flessoData) {
const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
chart = new Chart(ctx, {
type: 'line',
data: {
datasets: [
{
label: 'Modello Teorico',
data: modelData,
borderColor: '#27ae60',
borderWidth: 2,
backgroundColor: 'rgba(39, 174, 96, 0.1)',
pointRadius: 0,
fill: true,
tension: 0.1
},
{
label: 'Storico',
data: realData,
borderColor: '#e74c3c',
backgroundColor: '#e74c3c',
type: 'scatter',
pointRadius: 2
},
{
label: 'Flesso (Ix)',
data: flessoData,
borderColor: '#f1c40f',
backgroundColor: '#f1c40f',
type: 'scatter',
pointRadius: 8,
pointStyle: 'rectRot'
}
]
},
options: {
responsive: true,
maintainAspectRatio: false,
interaction: { mode: 'nearest', axis: 'x', intersect: false },
plugins: {
tooltip: {
callbacks: {
label: function(context) {
let label = context.dataset.label || '';
if (label) label += ': ';
if (context.parsed.y !== null) label += context.parsed.y.toFixed(2);
return label;
}
}
}
},
scales: {
x: { type: 'time', time: { unit: 'year' } },
y: { title: { display: true, text: 'Rapporto BTC/Gold' } }
}
}
});
}
function handleFileSelect(evt) {
const file = evt.target.files[0];
if (!file) return;
const reader = new FileReader();
reader.onload = function(e) {
const lines = e.target.result.split('\n');
realData = [];
lines.forEach(line => {
const parts = line.split(',');
if (parts.length >= 2) {
const d = new Date(parts[0].trim());
const v = parseFloat(parts[1].trim());
if (!isNaN(v) && !isNaN(d.getTime())) realData.push({x: d, y: v});
}
});
updateAll();
};
reader.readAsText(file);
}
window.onload = () => {
setScenario('optimal');
fetchLiveData();
};
</script>
</body>
</html>
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arulbero
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December 07, 2025, 09:45:32 PM
Last edit: December 07, 2025, 10:18:33 PM by arulbero |
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Se provate a utilizzare la pagina html che ho inserito nel post precedente, vi accorgerete che negli scenari gbianchi / plutosky / fillippone / ottimale, modificare il valore di c non sposta la previsione del modello (purchè c rimanga abbastanza negativa).  Al momento il prezzo btc / oro è 21.7 once per btc, il prezzo previsto nei vari scenari: ottimale: 34.6 (prezzo reale -37.1%) arulbero: 56.36 (prezzo reale -61.4%) gbianchi: 59.58 (prezzo reale -63.5%) plutosky: 60.5 (prezzo reale -64.1%) fillippone: 62.5 (prezzo reale -65.2%) Aggiungo alcune considerazioni di gemini 3 (solo perchè dicono esattamente quello che già pensavo io  ):  |
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arulbero
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December 08, 2025, 08:37:41 AM
Last edit: December 08, 2025, 07:47:34 PM by arulbero |
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Dal momento che abbiamo adesso una forma più trattabile della logistica p(x)=LU*exp(-exp(gamma(Ix - x)))ho pensato di realizzare qualche grafico con GeoGebra per poter fare delle considerazioni: questa è la logistica ottimale (con x in anni invece che in giorni, basta moltiplicare S per 365.25 e dividere Ix per 365.25, quindi LU = 139, Ix = 20.13, S=0.0144487*365.25 = 5.28, gamma = S*e/LU = 0.1032045):  e qui vediamo la derivata p'(x), notate il massimo a circa 20 anni dal primo blocco (ovvero fra 3 anni): p'(x) = LU*gamma*exp(-exp(gamma*(Ix - x))) * exp(gamma*(Ix - x)) il cui valore è di poco superiore alle 5 once: questo significa che nei prossimi anni la crescita media dovrebbe aggirarsi sulle 5 once l'anno, e questa dovrebbe essere la crescita media annua in assoluto maggiore nella storia della relazione tra bitcoin e oro. Se mettiamo x = Ix otteniamo p(Ix) = LU/e = 51.1 e p'(Ix) = LU*gamma/e = S = 5.28. Giusto per fare un confronto con gli altri scenari: gbianchi: Ix = 24.4 p(Ix) = 220.7 p'(Ix) = 24.8 plutosky: Ix = 27.6 p(Ix) = 404.7 p'(Ix) = 40.2 fillippone: Ix = 31.2 p(Ix) = 809.3 p'(Ix) = 72 Notate inoltre la NON simmetria della collina: la fase di accelerazione (la salita) è più ripida della fase di decelerazione (la discesa). Se invece calcoliamo i tassi di rendimenti percentuali (100* p'(x)/p(x)):  notiamo che dovremmo essere scesi sotto il 15% annuo di rivalutazione di bitcoin su oro (in linea tendenziale); ovviamente si tratta di valori medi, essendo al momento bitcoin sottovalutato secondo la nostra logistica dovrebbe accelerare di più di così nel prossimo futuro per riportarsi verso la linea di tendenza di lungo periodo. Da notare che i tassi di crescita assoluti crescono fino all'anno 20 (2029) e poi ridiscendono, mentre i tassi di crescita percentuali diminuiscono sempre. A questo punto ho preso anche la power law (in rosso) con i parametri calcolati da gbianchi qui Inoltre ho anche riparametrizzato la Power Law di Santostasi su BTC Oro Oz t, per avere un confronto
dell'andamento "eternamente crescente" della Power Law con gli andamenti sigmoidi; ecco l'equazione:
val=(10**-18.76)*(x**5.42)
val= Prezzo BTC in Oro oz t
la cui espressione in anni diventa: p(x) = 0.000013466012627*(x**(5.42))e l'ho confrontata con la logistica ottimale (in blu):  Qui si può fare una considerazione interessante: nel primo post di questo thread, tutti i vari scenari proposti allora per la logistica e quello proposto dalla power law davano per i prezzi di oggi risultati sostanzialmente sovrapponibili. Ma se introduciamo in questo confronto ora anche la logistica ottimale, osserviamo che il discorso cambia: la logistica ottimale è molto più aderente al prezzo attuale rispetto alla power law; questo potrebbe indicare che siamo entrati in una fase diversa della logistica, siamo vicini alla zona del flesso e quindi le 2 curve iniziano a separarsi. Curiosamente il punto in cui le 2 curve si intersecano è proprio il valore attuale di poco più di 20 once che secondo entrambi i modelli rappresentava il fair value di 3 anni fa. Se vogliamo darci una scadenza temporale, fra 3 anni la logistica ottimale prevede un prezzo di 50 once mentre la power law un prezzo di 150 once: dovrebbe risultare allora molto facile capire "chi ha ragione". Se infine facciamo il confronto fra i tassi di crescita percentuali annui, vediamo che la power law (rossa) prevede valori di molto superiori a quelli della logistica (blu), circa +15% di crescita annua rispetto alla crescita percentuale logistica:  Ho fatto i calcoli però solo con la power law di gbianchi (relativa all'oro), non ho fatto i calcoli con la power law di santostasi che modellizza invece il prezzo btc - dollari. Ricordo che il buon babo ha messo qui la power law in dollari: https://yield.alttstats.casa/btc_price.htmlSe volete invece un link diretto alla logistica senza dover scaricare nulla: https://www.desmos.com/calculator/sgfj97tlhh |
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Plutosky
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December 08, 2025, 10:14:19 AM |
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Molto interessante, complimenti.
La power law sull'oro ha poco senso perchè prevede una crescita polinomiale eterna che è, al massimo, giustificabile sul dollaro per la sua supply infinita e crescente.
Sull'oro è decisamente improbabile.
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"Diversification is protection against ignorance. It makes little sense if you know what you are doing" WB
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arulbero
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December 08, 2025, 10:29:37 AM
Last edit: December 08, 2025, 01:23:26 PM by arulbero |
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Molto interessante, complimenti.
La power law sull'oro ha poco senso perchè prevede una crescita polinomiale eterna che è, al massimo, giustificabile sul dollaro per la sua supply infinita e crescente.
Sull'oro è decisamente improbabile.
Lo so, hai ragione, ma non avevo altro con cui confrontare la logistica. Curiosamente la power law sull'oro prevede ad oggi valori molto simili a quelli previsti da tutti i nostri scenari logistici, mentre l'unica previsione che si discosta molto (al ribasso, parliamo di 34.5 once verso 55-63 once) è la logistica ottimale. Quindi se vuoi, vista da un altro verso, gli scenari gbianchi/plutosky/fillippone al momento sono indistinguibili dalla power law (che sappiamo essere sbagliata sul lungo periodo), non la logistica ottimale. La scoperta più interessante per me è stata che la scelta del parametro 'c' (il parametro che controlla la asimmetria della curva) non è stato del tutto casuale, ovvero all'interno di tutte le curve possibili di questa famiglia siamo
andati nella zona di massima asimmetria possibile (con c molto negativo, e questo è vero per tutti gli scenari), dove si concentra quindi la massima velocità di crescita possibile compatibile con questo tipo di curve fino al punto di flesso e si diluisce il più possibile la crescita nel tratto successivo. Questa situazione di massima asimmetria è particolare o comune ad altri fenomeni? Così risponde l'AI: E' estremamente comune, specialmente nei fenomeni naturali, biologici e nell'adozione di nuove tecnologie (o asset finanziari come Bitcoin).
In statistica e biologia, questa dinamica ("partenza a razzo, arrivo estenuante") è considerata spesso più realistica della curva logistica perfetta (quella simmetrica).
Ecco perché è così diffusa e perché ha senso per il tuo modello:
1. Il Principio della "Frutta a Portata di Mano"
Il concetto base della curva a doppia esponenziale (Gompertz) è che crescere all'inizio è facile, crescere alla fine è difficile.
Crescita Veloce (Early Adopters): All'inizio, c'è un "vuoto" da riempire. Chi adotta l'innovazione (o compra l'asset) lo fa con entusiasmo, c'è poca resistenza. È come raccogliere i frutti sui rami bassi: ne prendi tantissimi in poco tempo.
Frenata Lenta (Saturazione): Una volta che la massa ha partecipato, rimangono gli scettici, i ritardatari, o le "resistenze strutturali". Conquistare quell'ultimo 60% del potenziale richiede uno sforzo immane e molto più tempo.
Esempi Reali
Biologia (Tumori e Cellule): La curva di Gompertz è nata proprio per descrivere la crescita dei tumori. All'inizio le cellule si duplicano esplosivamente. Ma più la massa cresce, più diventa difficile per i nutrienti arrivare al centro. La crescita rallenta progressivamente molto prima di fermarsi.
Tecnologia (Smartphone/Social Network):
Fase 1 (Veloce): Facebook o gli Smartphone hanno avuto un'esplosione verticale. Tutti i giovani e gli appassionati li hanno presi subito.
Fase 2 (Frenata Lenta): Convincere tua nonna a usare uno smartphone, o portare Internet nelle aree rurali più remote, è un processo lentissimo che dura decenni. La curva continua a salire, ma "frena" per tantissimo tempo.
Perché ha senso per Bitcoin/Oro?
Nel tuo modello, usare questa asimmetria (flesso basso al 36,8% e lunga frenata) racconta una storia finanziaria ben precisa:
L'Esplosione (Discovery): Quando Bitcoin viene scoperto come "Oro Digitale", il prezzo rispetto all'oro schizza in alto perché passa da valere zero a valere qualcosa. È la fase speculativa e violenta.
La Lunga Frenata (Maturità): Una volta che il concetto è sdoganato, Bitcoin deve diventare una "riserva mondiale". Questo non succede in un giorno. Richiede che le banche centrali, i fondi pensione e le legislazioni cambino.
Il prezzo continua a salire verso il target (i 139 o 200 once), ma lo fa sempre più lentamente perché deve vincere resistenze sempre più grandi (la diffidenza istituzionale, la stabilità monetaria, etc.).
In sintesi: La simmetria è un'idealizzazione matematica. L'asimmetria (partire a razzo e faticare alla fine) è come funziona il mondo reale.
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arulbero
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December 09, 2025, 08:07:00 PM
Last edit: December 10, 2025, 05:27:17 AM by arulbero |
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La power law sull'oro ha poco senso perchè prevede una crescita polinomiale eterna che è, al massimo, giustificabile sul dollaro per la sua supply infinita e crescente.
Sull'oro è decisamente improbabile.
C'è anche chi ha fatto il contrario, ovvero ha usato la logistica asimmetrica per modellizzare il prezzo in dollari. In questo articolo gli autori hanno usato una curva di Gompertz per stimare la tendenza del prezzo di btc in dollari (e hanno modellizzato anche i cicli, cosa che qui non ci interessa). I dati sui prezzi dai quali hanno ricavato i parametri del modello sono relativi al periodo 2010-2021 (l'articolo è del 2022). L'ipotesi è che bitcoin avrebbe asintoticamente raggiunto la stessa capitalizzazione dell'oro in dollari ai valori del 2021 (con un valore asintotico quindi stimato in 476190 dollari per btc) Periodo temporale: Dal 23 luglio 2010 al 21 giugno 2021
Tipologia di dati: Prezzi di chiusura giornalieri di Bitcoin (registrati alle 11:59.99 pm UTC)
Punto di partenza: Il prezzo iniziale ($p_0$) utilizzato per il modello al 23 luglio 2010 è di $0.049513.
La formula trovata nell'articolo è quindi:   -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Io ho integrato la formula aggiungendo l'inflazione stimata a partire dal giugno 2021 così:  Ricordando che l'inflazione media del dollaro degli ultimi 10 anni è stata circa del 3%, queste sono le previsioni in base ad alcuni possibili futuri scenari inflazionistici: tasso di inflazione i 0% 2.5% 3% 3.5% 4% 4.5% periodo fine 2025 122k 136k 139k 142k 145k 148k fine 2028 205k 246k 255k 265k 275k 285k fine 2030 258k 366k 385k 405k 426k 448k fine 2035 360k 550k 595k 640k 690k 745k fine 2050 460k 960k 1110k 1280k 1470k 1700k |
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Plutosky
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December 10, 2025, 08:28:00 AM |
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Ricordando che l'inflazione media del dollaro degli ultimi 10 anni è stata circa del 3%,
queste sono le previsioni in base ad alcuni possibili futuri scenari inflazionistici:
tasso di inflazione i 0% 2.5% 3% 3.5% 4% 4.5%
periodo
fine 2025 122k 136k 139k 142k 145k 148k
fine 2028 205k 246k 255k 265k 275k 285k
fine 2030 258k 366k 385k 405k 426k 448k
fine 2035 360k 550k 595k 640k 690k 745k
fine 2050 460k 960k 1110k 1280k 1470k 1700k
Alla fine anche qui ritorniamo ad una previsione tra ~250k e ~500k per fine 2030 più o meno come da power law. L'ultima volta che l'oro ebbe un pump simile a quello attuale fu durante la GFC e la successiva crisi del debito UE (2008-2011). Nei successivi 5 anni la correzione dai massimi del 2011 fu del ~-40% Se il sasso farà lo stesso potrebbe scendere sui 2600$ da qui a 5 anni. Ammesso che abbia già raggiunto un top (tutto da dimostrare) In ogni caso, questo scenario ci porterebbe, secondo la tabella sopra, ad un prezzo btc/oro tra le 100 e le 170 once per fine 2030  |
"Diversification is protection against ignorance. It makes little sense if you know what you are doing" WB
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babo
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si vis pacem, para bellum
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December 10, 2025, 09:10:22 AM |
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Ricordando che l'inflazione media del dollaro degli ultimi 10 anni è stata circa del 3%,
queste sono le previsioni in base ad alcuni possibili futuri scenari inflazionistici:
tasso di inflazione i 0% 2.5% 3% 3.5% 4% 4.5%
periodo
fine 2025 122k 136k 139k 142k 145k 148k
fine 2028 205k 246k 255k 265k 275k 285k
fine 2030 258k 366k 385k 405k 426k 448k
fine 2035 360k 550k 595k 640k 690k 745k
fine 2050 460k 960k 1110k 1280k 1470k 1700k
Alla fine anche qui ritorniamo ad una previsione tra ~250k e ~500k per fine 2030 più o meno come da power law. L'ultima volta che l'oro ebbe un pump simile a quello attuale fu durante la GFC e la successiva crisi del debito UE (2008-2011). Nei successivi 5 anni la correzione dai massimi del 2011 fu del ~-40% Se il sasso farà lo stesso potrebbe scendere sui 2600$ da qui a 5 anni. Ammesso che abbia già raggiunto un top (tutto da dimostrare) In ogni caso, questo scenario ci porterebbe, secondo la tabella sopra, ad un prezzo btc/oro tra le 100 e le 170 once per fine 2030 si ma come abbiamo detto, varra magari 400k a fine 2030, ma quanto valore avra perso? ovviamente prevedere il valore dell'oro per quel periodo e' difficile, ma sarebbe serio avere una comparison con oro, che non possiamo avere ovviamente possiamo anche arrivare a 1 milione di USD per bitcoin entro il 2026 ma in quel caso mi chiederei cosa succede al dollaro piu che al bitcoin in ogni caso i conti mi tornano, teoricamente, ha tutto senso anche il milione fra 2035 e 2050 |
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gbianchi (OP)
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December 19, 2025, 08:27:43 AM |
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Ieri btc/gold e' sceso sotto i 20, a 19,85  |
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arulbero
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December 19, 2025, 08:50:55 AM |
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Ieri btc/gold e' sceso sotto i 20, a 19,85
Il valore attuale è - 41% rispetto alla linea di tendenza prevista dalla logistica ottimale, e oltre il 66% in meno rispetto alle linee previste dagli scenari gbianchi / plutosky / fillippone. Quanto deve essere il discostamento massimo per iniziare a ritenere invalido il modello? O è una combinazione di discostamento e tempo di permanenza di tale discostamento? |
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gbianchi (OP)
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December 19, 2025, 09:27:26 AM |
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Ieri btc/gold e' sceso sotto i 20, a 19,85
Il valore attuale è - 41% rispetto alla linea di tendenza prevista dalla logistica ottimale, e oltre il 66% in meno rispetto alle linee previste dagli scenari gbianchi / plutosky / fillippone. Quanto deve essere il discostamento massimo per iniziare a ritenere invalido il modello? O è una combinazione di discostamento e tempo di permanenza di tale discostamento? Secondo plutosky e' in parte dovuto ad un temporaneo sovraprezzamento dell'oro, ma io non mi sarei mai aspettato che il valore di discostasse cosi' tanto rispetto alla logistica ottimale. Temo che siccome BTC sta sottoperformando rispetto a qualsiasi modello in qualsiasi metrica: power law e logistica sia USD che in oro ci sia in ballo qualcosa di piu' profondo. Tra l'altro una considerazione che facevi tu (o l'IA non ricordo) che il fattore c della logistica asimmetrica la fa crescere inizialmente piu' velocemente rispetto a una logistica simmetrica, e poi la fa rallentare piu' lentamente, mi fa pensare che il rallentamento piu' marcato del previsto che stiamo per ora osservando, rallentamento che doveva gia' essere incorporato dall'asimmetria della logistica, e' un ulteriore elemento che fa pensare a qualcosa di piu' profondo. |
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arulbero
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December 19, 2025, 10:18:13 AM |
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Ieri btc/gold e' sceso sotto i 20, a 19,85
Il valore attuale è - 41% rispetto alla linea di tendenza prevista dalla logistica ottimale, e oltre il 66% in meno rispetto alle linee previste dagli scenari gbianchi / plutosky / fillippone. Quanto deve essere il discostamento massimo per iniziare a ritenere invalido il modello? O è una combinazione di discostamento e tempo di permanenza di tale discostamento? Secondo plutosky e' in parte dovuto ad un temporaneo sovraprezzamento dell'oro, ma io non mi sarei mai aspettato che il valore di discostasse cosi' tanto rispetto alla logistica ottimale. Temo che siccome BTC sta sottoperformando rispetto a qualsiasi modello in qualsiasi metrica: power law e logistica sia USD che in oro ci sia in ballo qualcosa di piu' profondo. Tra l'altro una considerazione che facevi tu (o l'IA non ricordo) che il fattore c della logistica asimmetrica la fa crescere inizialmente piu' velocemente rispetto a una logistica simmetrica, e poi la fa rallentare piu' lentamente, mi fa pensare che il rallentamento piu' marcato del previsto che stiamo per ora osservando, rallentamento che doveva gia' essere incorporato dall'asimmetria della logistica, e' un ulteriore elemento che fa pensare a qualcosa di piu' profondo. Se 'c' è -5 o -10 o -20 non cambia nulla, le previsioni del modello non cambiano di una virgola. E' solo se c = -1 o -2 che il discorso cambia. Sia la logistica ottimale che quelle degli scenari gbianchi/plutosky/fillippone (ma non quella dello scenario arulbero) collassano in un unico modello (dal punto di vista del valore c): la curva di Gompertz (massima asimmetria possibile). Anche solo questo fatto è interessante, fissato qualsiasi target finale sufficientemente alto i valori ottimali per quel target conducono sempre una asimmetria massima (curva di Gompertz) (massima possibile tra le curve del tipo su cui stiamo lavorando in questo thread). La mia sensazione è che la curva che cattura veramente la tendenza non sia esattamente del tipo che ha scelto tu in questo thread, poichè potendo scegliere tra simmetria zero e asimmetria massima otteniamo sempre la massima asimmetria (almeno per target sufficientemente alti). Da notare che l'asimmetria è massima all'interno della famiglia di curve con le quali stiamo lavorando, sospetto proprio che il modello di base non sia adeguato. Secondo me ci serve ancora più asimmetria. Nell'articolo che citavo qualche post fa, si utilizza un modello combinato tra: 1) curva di Gompertz (massima asimmetria possibile, ma curva ancora logistica, ovvero forma a S) 2) curva della carica di un condensatore (massima velocità iniziale, funzione concava, non forma a S) In questo modo si ottiene ancora una curva a S ma con ancora più asimmetria (che penso sia il caso di bitcoin).    Peccato che non esista la soluzione analitica dell'equazione differenziale, bisogna lavorare di analisi numerica. |
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gbianchi (OP)
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December 19, 2025, 12:13:12 PM
Last edit: December 19, 2025, 01:01:19 PM by gbianchi |
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Peccato che non esista la soluzione analitica dell'equazione differenziale, bisogna lavorare di analisi numerica.
Si avevo visto. Ma come ti ho scritto da qualche parte, in questo momento non avrei proprio voglia di mettermi a fare in modo un po' serio un'analisi del genere. Secondo me c'e' un nodo enorme che deve sciogliersi: 1) se e' vero che c'e' un gran numero di entita' di livello istituzionale (banche, fondi, stati, multinazionali ecc...) che hanno comprato, comprano e compreranno Bitcoin, allora qui stiamo giocherellando, e tutte le nostre curve le possiamo buttare, o almeno rimangono plausibili (o addirittura sottostimati) gli scenari plutosky e magari fillippone. 2) se non e' vero, il tutto va ridimensionato. A guardare i numeri io propenderei per la seconda ipotesi, e anche gente tipo MSTR mi sembra che abbia ridimensionato i loro target almeno di breve periodo, pero' questo bivio e' cosi' sostanziale che impiegare del tempo a fare analisi "raffinate" in questo momento mi sembra veramente tempo buttato. Considera anche che qualsiasi cosa succeda, ossia ipotesi 1) o ipotesi 2) a me non cambia nulla, io continuo ad usare i miei Bitcoin quando mi servono e basta, quindi non e' che debba prendere chissa' quale decisione |
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Plutosky
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December 20, 2025, 09:20:42 AM |
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Per la serie "mai una gioia" la rotazione che aspettavamo oro-bitcoin non c'è stata...in compenso c'è stata sull'argento: appena il sasso giallo si è preso una pausa quello grigio è andato verticale Al prossimo giro tocca a noi oppure bisogna aspettare anche il turno del tungsteno e dello stronzio prima di festeggiare?  Scherzi a parte, IBIT nel 2025 ha avuto $5 miliardi di afflussi in più di GLD, il principale ETF sull'oro, nonostante un -9% dell'uno contro +64% dell'altro.  Non che ci fosse bisogno ribadirlo, viste le evidenze riscontrate da tutte le parti, ma il ns problema al momento è dal lato dell'offerta: dice i vecchi holder disinvestono perchè credono nei cicli dei 4 anni e perchè vedono i rendimenti calare. Si, ma andrebbe invertita la causa con l'effetto. Il mercato cala perchè loro credono questo, perchè per il resto la domanda ci sarebbe e sarebbe anche abbastanza robusta. Nonostante un calo del -30/35% dai massimi del prezzo e nonostante un anno che sta per chiudere negativamente, gli ETF sono solo al -5% dal loro stock massimo posseduto. Si dimostrano anche buoni holder altrimenti chissà ora dove saremmo. |
"Diversification is protection against ignorance. It makes little sense if you know what you are doing" WB
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arulbero
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December 20, 2025, 11:47:54 AM |
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Peccato che non esista la soluzione analitica dell'equazione differenziale, bisogna lavorare di analisi numerica.
Si avevo visto. Ma come ti ho scritto da qualche parte, in questo momento non avrei proprio voglia di mettermi a fare in modo un po' serio un'analisi del genere. Certo, capisco. Ti chiedo solo se potessi condividere il file dello storico dei prezzi btc - oro che hai usato tu, magari in questo periodo natalizio mi metto a fare qualche conto e mi piacerebbe avere la stessa base di dati. |
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arulbero
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December 21, 2025, 09:53:09 PM |
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Ho provato a rifare i calcoli di gbianchi per la stima dei parametri della logistica ottimale, utilizzando direttamente la curva di Gompertz (massima asimmetria possibile). I risultati variano sensibilmente a seconda della finestra temporale a partire dalla quale si cerca di estrarre i parametri ottimali. Questi sono i 5 periodi che ho testato: 31/12/2012 - 31/12/2024
30/06/2013 - 31/12/2024
31/12/2013 - 31/12/2024
30/06/2014 - 31/12/2024
31/12/2014 - 31/12/2024Mi sono fermato alla fine del 2024 per non includere i dati di questo ultimo anno, dove l'oro è cresciuto veramente molto; inoltre ho scartato i primissimi anni (2010, 2011, 2012) dove le quotazioni erano estremamente basse e poco significative. Ho ricavato i prezzi btc - oro per via indiretta (dai prezzi btc-dollari e oro-dollari), e poichè le quotazioni oro-dollari non sono presenti il sabato e la domenica, ho riempito i valori mancanti con quelli del venerdì. Per ogni fascia temporale, ho lanciato 20k volte l'algoritmo di ottimizzazione (con parametri inziali random, quindi diversi). Il chi-quadro dei miei scenari non è direttamente confrontabile con quello di gbianchi, in quanto dipende anche dal numero di giorni sul quale è stato addestrato il modello. Comunque ho usato i logaritmi per costruire la funzione errore da minimizzare, non il chi quadro. Questi i risultati: 31/12/2012 - 31/12/2024: LU: 152.8541
Ix: 7108.0401
S: 0.020891
Chi Quadro: 13899.34Inizio scansione 20000 cicli...
ITER | LOG ERR | CHI QUADRO | LU | Ix | S
-----------------------------------------------------------------
2 | 1943.3132 | 17797 | 6356.5 | 14267 | 0.44476
3 | 1802.5041 | 14834 | 351.0 | 8564 | 0.03959
4 | 1799.8456 | 14756 | 328.2 | 8443 | 0.03754
7 | 1782.3239 | 13918 | 151.8 | 7097 | 0.02078
10 | 1782.3093 | 13910 | 153.0 | 7110 | 0.02091
67 | 1782.3064 | 13903 | 153.4 | 7114 | 0.02095
391 | 1782.3061 | 13903 | 153.1 | 7111 | 0.02092
618 | 1782.3060 | 13902 | 152.9 | 7109 | 0.02090
770 | 1782.3059 | 13897 | 152.5 | 7104 | 0.02085
1102 | 1782.3058 | 13900 | 152.7 | 7107 | 0.02088
7883 | 1782.3057 | 13899 | 152.9 | 7108 | 0.02089
Ix: 8394.5409
S: 0.033570
Chi Quadro: 14661.17Inizio scansione 20000 cicli...
ITER | LOG ERR | CHI QUADRO | LU | Ix | S
-----------------------------------------------------------------
1 | 1628.3957 | 15448 | 665.7 | 9958 | 0.06384
9 | 1619.6894 | 14694 | 305.7 | 8456 | 0.03443
15 | 1619.6781 | 14655 | 291.0 | 8364 | 0.03314
66 | 1619.6777 | 14684 | 301.8 | 8432 | 0.03409
96 | 1619.6731 | 14674 | 299.5 | 8418 | 0.03389
118 | 1619.6706 | 14664 | 296.2 | 8397 | 0.03360
11605 | 1619.6706 | 14661 | 295.8 | 8395 | 0.03357
Ix: 7889.1486
S: 0.028214
Chi Quadro: 14354.95Inizio scansione 20000 cicli...
ITER | LOG ERR | CHI QUADRO | LU | Ix | S
-----------------------------------------------------------------
1 | 1574.2393 | 17322 | 9394.9 | 15562 | 0.59993
2 | 1497.8821 | 14164 | 192.5 | 7551 | 0.02456
10 | 1497.1446 | 14366 | 227.1 | 7855 | 0.02778
85 | 1497.1299 | 14353 | 231.3 | 7886 | 0.02818
785 | 1497.1298 | 14355 | 231.8 | 7889 | 0.02821
Ix: 5660.0101
S: 0.013264
Chi Quadro: 12594.43 Inizio scansione 20000 cicli...
ITER | LOG ERR | CHI QUADRO | LU | Ix | S
-----------------------------------------------------------------
1 | 2305332.0205 | 0 | 790.5 | 19297 | 0.30853
2 | 3715.8138 | 49364 | 1518.4 | 19259 | 0.06525
3 | 3692.5425 | 48578 | 1857.2 | 19970 | 0.07764
4 | 1420.1875 | 18208 | 9782.5 | 15094 | 0.65345
5 | 1367.3447 | 17285 | 2773.2 | 12449 | 0.22054
9 | 1163.8878 | 12595 | 70.9 | 5664 | 0.01329
41 | 1163.8875 | 12598 | 70.8 | 5662 | 0.01328
157 | 1163.8873 | 12593 | 70.7 | 5659 | 0.01326
201 | 1163.8873 | 12596 | 70.7 | 5660 | 0.01326
300 | 1163.8873 | 12593 | 70.7 | 5660 | 0.01327
328 | 1163.8873 | 12595 | 70.7 | 5660 | 0.01327
1260 | 1163.8873 | 12595 | 70.7 | 5660 | 0.01326
1951 | 1163.8873 | 12594 | 70.7 | 5660 | 0.01327
2310 | 1163.8873 | 12595 | 70.7 | 5660 | 0.01326
4709 | 1163.8873 | 12595 | 70.7 | 5660 | 0.01326
10041 | 1163.8873 | 12594 | 70.7 | 5660 | 0.01326
Ix: 5089.6689
S: 0.012159
Chi Quadro: 11695.48Inizio scansione 20000 cicli...
ITER | LOG ERR | CHI QUADRO | LU | Ix | S
-----------------------------------------------------------------
1 | 1227.3940 | 16807 | 915.6 | 9980 | 0.09150
37 | 1122.5033 | 15361 | 310.1 | 7967 | 0.03943
95 | 1092.4954 | 15117 | 218.4 | 7457 | 0.02973
281 | 1054.2591 | 14128 | 180.2 | 6960 | 0.02694
628 | 1035.7143 | 14094 | 153.0 | 6749 | 0.02366
723 | 949.3855 | 12098 | 81.3 | 5664 | 0.01595
873 | 927.5372 | 12883 | 62.1 | 5417 | 0.01282
1388 | 899.3022 | 11738 | 53.8 | 5111 | 0.01233
9129 | 899.0340 | 11526 | 53.9 | 5093 | 0.01242
13216 | 898.3615 | 11636 | 52.5 | 5089 | 0.01199
15676 | 897.3068 | 11695 | 52.9 | 5090 | 0.01216
Ix: 7108.0401
S: 0.020891
Chi Quadro: 13899.34  |
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arulbero
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Merit: 2422
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December 22, 2025, 01:59:47 PM
Last edit: December 22, 2025, 10:15:31 PM by arulbero Merited by gbianchi (5), babo (2) |
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Per chi fosse interessato, allego 2 script python script1: produce file xlsx con i dati (li scarica da internet) + costruisce le previsioni del modello + fornisce output sul terminale con i migliori parametri uso: python3 script1 script2: produce 2 file png con i grafici (prende in input il file output del precedente script) uso: python3 script2 file.xlsx perchè tutto funzioni dovrete scaricare alcuni pacchetti con "pip install pacchetto" script1 import yfinance as yf
import pandas as pd
import io
import requests
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
from datetime import timedelta
import random
# ==========================================
# CONFIGURAZIONE
# ==========================================
NUM_CICLI = 20000
DATA_INIZIO = "2013-06-30"
DATA_LIMITE = "2025-06-30"
# Bounds (Vincoli sui valori possibili di LU - Ix - S)
BOUNDS = ((40, 10000), (5000, 30000), (0.005, 1.5))
print(f"--- MONTE CARLO PRO (Dettagli Completi) ---")
# 1. DATI
try:
url = "https://raw.githubusercontent.com/Habrador/Bitcoin-price-visualization/main/Bitcoin-price-USD.csv"
s = requests.get(url).content
df_early = pd.read_csv(io.StringIO(s.decode('utf-8')))
df_early['Date'] = pd.to_datetime(df_early['Date'])
df_early = df_early.set_index('Date')
df_early = df_early.rename(columns={'Value': 'Bitcoin_USD', 'Price': 'Bitcoin_USD'})
df_early = df_early[['Bitcoin_USD']]
except:
df_early = pd.DataFrame()
tickers = yf.download(["BTC-USD", "GC=F"], period="max", auto_adjust=True)
try:
df_recent = tickers['Close']
except KeyError:
df_recent = tickers
df_recent = df_recent.rename(columns={'BTC-USD': 'Bitcoin_USD', 'GC=F': 'Gold_USD'})
btc_series = df_recent['Bitcoin_USD'].combine_first(df_early['Bitcoin_USD'])
df_final = pd.DataFrame(index=btc_series.index)
df_final['Bitcoin_USD'] = btc_series
df_final['Gold_USD'] = df_recent['Gold_USD']
df_final['Gold_USD'] = df_final['Gold_USD'].ffill()
df_final['BTC_in_Gold_Real'] = df_final['Bitcoin_USD'] / df_final['Gold_USD']
genesis_date = pd.Timestamp("2009-01-03")
df_final['x_days'] = (df_final.index - genesis_date).days
df_final = df_final.dropna(subset=['BTC_in_Gold_Real', 'x_days'])
df_final = df_final.sort_index()
df_train = df_final[(df_final.index >= pd.to_datetime(DATA_INIZIO)) &
(df_final.index <= pd.to_datetime(DATA_LIMITE))].copy()
df_train = df_train[df_train['x_days'] > 0]
x_train = df_train['x_days'].values
y_train = df_train['BTC_in_Gold_Real'].values
# Funzione Ausiliaria: Calcola Chi Quadro al volo
def get_chi_squared(params):
LU, Ix, S = params
gamma = S * np.e / LU
arg = np.clip(gamma * (Ix - x_train), -700, 700)
expected = LU * np.exp(-np.exp(arg))
# Chi2 Standard
mask = expected > 1e-9
return np.sum((y_train[mask] - expected[mask])**2 / expected[mask])
# 2. OTTIMIZZAZIONE
def objective_function(params):
LU_try, Ix_try, S_try = params
if LU_try < 50: return 1e20
if S_try <= 0 or Ix_try <= 0: return 1e20
gamma = S_try * np.e / LU_try
arg = np.clip(gamma * (Ix_try - x_train), -700, 700)
expected = LU_try * np.exp(-np.exp(arg))
epsilon = 1e-10
expected_safe = np.maximum(expected, epsilon)
y_train_safe = np.maximum(y_train, epsilon)
return np.sum((np.log(y_train_safe) - np.log(expected_safe))**2)
best_error = float('inf')
best_params = None
print(f"\nInizio scansione {NUM_CICLI} cicli...")
print(f"{'ITER':<6} | {'LOG ERR':<9} | {'CHI QUADRO':<12} | {'LU':<8} | {'Ix':<8} | {'S':<8}")
print("-" * 65)
for i in range(1, NUM_CICLI + 1):
g_LU = random.uniform(55, 3000)
g_Ix = random.uniform(4000, 20000)
g_S = random.uniform(0.001, 0.4)
res = minimize(objective_function, [g_LU, g_Ix, g_S], method='L-BFGS-B', bounds=BOUNDS, tol=1e-5)
#res = minimize(objective_function, [g_LU, g_Ix, g_S], method='SLSQP', bounds=BOUNDS, tol=1e-5)
if res.success and res.fun < best_error:
if res.fun > 1e-5:
best_error = res.fun
best_params = res.x
# Calcoliamo il Chi Quadro per questo set vincente
current_chi2 = get_chi_squared(best_params)
print(f"{i:<6} | {best_error:.4f} | {current_chi2:<12.0f} | {best_params[0]:<8.1f} | {best_params[1]:<8.0f} | {best_params[2]:.5f}")
# 3. EXPORT FINALE
if best_params is not None:
final_chi2 = get_chi_squared(best_params)
print("\n" + "="*40)
print("VINCITORE ASSOLUTO")
print("="*40)
print(f"LU: {best_params[0]:.4f}")
print(f"Ix: {best_params[1]:.4f}")
print(f"S: {best_params[2]:.6f}")
print(f"Chi Quadro: {final_chi2:.2f}")
print("="*40)
last_date = df_final.index.max()
future_dates = [last_date + timedelta(days=i) for i in range(1, 365 * 10)]
df_future = pd.DataFrame(index=future_dates)
df_future['x_days'] = (df_future.index - genesis_date).days
df_total = pd.concat([df_final, df_future])
gamma_final = best_params[2] * np.e / best_params[0]
arg_total = np.clip(gamma_final * (best_params[1] - df_total['x_days']), -700, 700)
df_total['Model_Optimized'] = best_params[0] * np.exp(-np.exp(arg_total))
df_total['Delta_Percentage'] = ((df_total['BTC_in_Gold_Real'] - df_total['Model_Optimized']) / df_total['Model_Optimized']) * 100
nome_file = f"montecarlo_full_LU{int(best_params[0])}_Chi{int(final_chi2)}.xlsx"
df_total[['Bitcoin_USD', 'Gold_USD', 'BTC_in_Gold_Real', 'Model_Optimized', 'Delta_Percentage']].to_excel(nome_file)
print(f"File salvato: {nome_file}")
script2 import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
import os
# ==========================================
# GESTIONE ARGOMENTI DA RIGA DI COMANDO
# ==========================================
if len(sys.argv) < 2:
print("❌ ERRORE: Manca il nome del file.")
print("USO CORRETTO: python3 grafico.py nome_file.xlsx")
print("Esempio: python3 grafico.py montecarlo_fixed_LU100.xlsx")
sys.exit()
nome_file = sys.argv[1] # Prende il primo argomento dopo 'grafico.py'
print(f"--- GENERAZIONE GRAFICI PER: {nome_file} ---")
# 1. CONTROLLO ESISTENZA FILE
if not os.path.exists(nome_file):
print(f"❌ ERRORE: Il file '{nome_file}' non esiste nella cartella corrente.")
sys.exit()
# 2. CARICAMENTO DATI
try:
if nome_file.endswith('.csv'):
df = pd.read_csv(nome_file)
else:
df = pd.read_excel(nome_file)
# --- FIX COLONNA DATA ---
# Se non c'è la colonna 'Date', usa la prima colonna disponibile
if 'Date' in df.columns:
col_date = 'Date'
else:
col_date = df.columns[0]
print(f"⚠ Avviso: Colonna 'Date' non trovata. Uso la prima colonna: '{col_date}'")
# Rinomina e imposta indice
df.rename(columns={col_date: 'Date'}, inplace=True)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)
# Verifica colonne necessarie
if 'BTC_in_Gold_Real' not in df.columns or 'Model_Optimized' not in df.columns:
print("❌ ERRORE DATI: Il file non contiene le colonne del modello.")
print(f"Colonne trovate: {df.columns.tolist()}")
sys.exit()
print(f"✅ Dati caricati: {len(df)} righe.")
# 3. GENERAZIONE GRAFICI
plt.style.use('ggplot')
# --- GRAFICO 1: LINEARE ---
plt.figure(figsize=(12, 7))
plt.plot(df.index, df['BTC_in_Gold_Real'], label='Prezzo Reale', color='black', alpha=0.6, linewidth=1)
plt.plot(df.index, df['Model_Optimized'], label='Modello', color='blue', linewidth=2.5, linestyle='--')
plt.title(f'Bitcoin/Oro (Linear) - {nome_file}', fontsize=12)
plt.xlabel('Anno')
plt.ylabel('Prezzo (Once)')
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3)
nome_out_lin = f"grafico_lineare_{nome_file}.png"
plt.savefig(nome_out_lin, dpi=150)
print(f"✅ Salvato: {nome_out_lin}")
# --- GRAFICO 2: LOGARITMICO ---
plt.figure(figsize=(12, 7))
plt.plot(df.index, df['BTC_in_Gold_Real'], label='Prezzo Reale', color='black', alpha=0.6, linewidth=1)
plt.plot(df.index, df['Model_Optimized'], label='Modello', color='blue', linewidth=2.5, linestyle='--')
plt.yscale('log')
plt.title(f'Bitcoin/Oro (Log Scale) - {nome_file}', fontsize=12)
plt.xlabel('Anno')
plt.ylabel('Prezzo (Log)')
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3, which='both')
nome_out_log = f"grafico_log_{nome_file}.png"
plt.savefig(nome_out_log, dpi=150)
print(f"✅ Salvato: {nome_out_log}")
except Exception as e:
print(f"❌ ERRORE IMPREVISTO: {e}")
EDIT: non scaricate gli script, sto cambiando la funzione di errore con una migliore (i logaritmi mi davano problemi) e i risultati cambiano molto. EDIT2: ho chiesto a gbianchi i suoi dati di partenza e ho fatto diverse prove, risultato: se prendiamo come dati di partenza i suoi dati, ovvero i prezzi di btc in oro dal 03 gennaio 2009 al 15 aprile 2025, un dato giornaliero sì e 9 no, io ottengo un LU ottimale di 145 once circa (abbastanza compatibile con il suo target di 139). Ma se prendiamo come dati di partenza tutti i dati giornalieri dal 03 gennaio 2009 al 15 aprile 2025 io ottengo un risultato di LU = 117 circa; anche se utilizzo i miei dati giornalieri, quelli costruiti con il mio script, ottengo LU = 115 circa, ovvero lo stesso risultato. Quindi la sintesi è che sembra che decimare i dati modifichi abbastanza il target finale (26%). Dal mio punto di vista il risultato più probabile (a meno di errori nel mio script) è target 115, non target 139/145. Qui una pagina html per confrontare i diversi scenari: <!DOCTYPE html>
<html lang="it">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Modello Bitcoin/Oro (Versione Fix Virgola)</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js@4.4.1/dist/chart.umd.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chartjs-adapter-date-fns@3.0.0/dist/chartjs-adapter-date-fns.bundle.min.js"></script>
<script src="https://polyfill.io/v3/polyfill.min.js?features=es6"></script>
<script id="MathJax-script" async src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js"></script>
<style>
:root { --primary: #2c3e50; --gold: #d4af37; --bg: #fdfdfd; --optimal: #27ae60; --danger: #e74c3c; }
body { font-family: 'Segoe UI', sans-serif; background: var(--bg); margin: 0; padding: 20px; color: #333; }
.container { max-width: 1100px; margin: 0 auto; background: white; padding: 30px; border-radius: 12px; box-shadow: 0 4px 20px rgba(0,0,0,0.06); }
h1 { text-align: center; color: var(--primary); margin-bottom: 5px; }
.subtitle { text-align: center; color: #7f8c8d; font-size: 0.9em; margin-bottom: 25px; }
/* HEADER */
.presets { display: flex; gap: 10px; flex-wrap: wrap; justify-content: center; margin-bottom: 25px; padding-bottom: 20px; border-bottom: 1px solid #eee; }
.btn-preset { background: #f1f3f5; border: none; padding: 8px 16px; border-radius: 20px; cursor: pointer; font-weight: 600; color: #555; transition: 0.2s; font-size: 0.9em;}
.btn-preset:hover { transform: translateY(-2px); background: var(--gold); color: white; }
.btn-preset.active { background: var(--primary); color: white; }
/* INPUT */
.params-grid {
display: grid;
grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(100px, 1fr));
gap: 10px;
margin-bottom: 20px;
background: #fafafa;
padding: 15px;
border-radius: 8px;
border: 1px solid #eee;
}
.param-group { display: flex; flex-direction: column; }
.param-group label { font-size: 0.75em; color: #7f8c8d; font-weight: bold; margin-bottom: 5px; }
/* Usiamo type=text per gestire manualmente virgole e punti */
.param-group input { padding: 6px; border: 1px solid #ddd; border-radius: 4px; font-family: monospace; font-weight: bold; color: var(--primary); font-size: 0.9em; }
/* LIVE PANEL */
.live-panel {
display: grid;
grid-template-columns: 1fr 1fr 1fr;
gap: 20px;
background: #e8f5e9;
border: 1px solid #c8e6c9;
padding: 20px;
border-radius: 8px;
margin-bottom: 20px;
align-items: center;
}
.live-box { text-align: center; position: relative; }
.live-label { font-size: 0.8em; text-transform: uppercase; color: #555; letter-spacing: 1px; margin-bottom: 5px; }
.live-val { font-size: 1.8em; font-weight: 800; color: var(--primary); }
.live-date { font-size: 0.8em; color: #666; font-style: italic; }
.real-input {
width: 120px;
padding: 5px;
font-size: 1.2em;
text-align: center;
border: 2px solid #ccc;
border-radius: 6px;
font-weight: bold;
background: #fff;
}
/* FORMULA BOX */
.formula-box {
text-align: center;
margin-top: 40px;
padding: 20px;
background: #f8f9fa;
border-radius: 8px;
border-top: 5px solid var(--primary);
color: #444;
}
.formula-title { font-weight: bold; color: var(--primary); margin-bottom: 10px; display:block; font-size: 0.9em; letter-spacing: 1px; text-transform: uppercase;}
#chart-container { position: relative; height: 500px; width: 100%; border: 1px solid #eee; border-radius: 8px; padding: 10px; }
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<h1>Modello Bitcoin/Oro</h1>
<div class="subtitle">Rapporto BTC/XAU (Once per Bitcoin)</div>
<div class="presets">
<button id="btn-arulbero" class="btn-preset" onclick="setScenario('arulbero', event)">Arulbero</button>
<button id="btn-gbianchi" class="btn-preset" onclick="setScenario('gbianchi', event)">Gbianchi</button>
<button id="btn-plutosky" class="btn-preset" onclick="setScenario('plutosky', event)">Plutosky</button>
<button id="btn-fillippone" class="btn-preset" onclick="setScenario('fillippone', event)">Fillippone</button>
</div>
<div class="params-grid">
<div class="param-group"><label>LL (Min)</label><input type="text" id="LL" oninput="updateAll()"></div>
<div class="param-group"><label>LU (Max Once)</label><input type="text" id="LU" oninput="updateAll()"></div>
<div class="param-group"><label>Ix (Flesso)</label><input type="text" id="Ix" oninput="updateAll()"></div>
<div class="param-group"><label>S (Slope)</label><input type="text" id="S" oninput="updateAll()"></div>
<div class="param-group"><label>c (Shape)</label><input type="text" id="c" oninput="updateAll()"></div>
</div>
<div class="live-panel">
<div class="live-box">
<div class="live-label">Stima Modello (Oz)</div>
<div class="live-val" id="modelPriceDisplay">---</div>
<div class="live-date" id="currentDateDisplay">Oggi</div>
</div>
<div class="live-box" style="border-left: 1px solid #ccc; border-right: 1px solid #ccc;">
<div class="live-label">Reale (BTC/XAU)</div>
<div id="priceLoading" style="display:none;"><div class="loading-ring"></div></div>
<input type="text" id="realPriceInput" class="real-input" value="0" oninput="updateAll()">
<div class="live-date" id="sourceLabel">In attesa dati...</div>
<button onclick="fetchLiveData()" style="margin-top:5px; font-size:0.7em; cursor:pointer;">Aggiorna Dati</button>
</div>
<div class="live-box">
<div class="live-label">Scostamento</div>
<div class="variance-val" id="varianceDisplay">---</div>
<div class="live-date">Modello vs Reale</div>
</div>
</div>
<div id="chart-container">
<canvas id="myChart"></canvas>
</div>
<div class="formula-box">
<span class="formula-title">Formula del Modello</span>
$$ f(x) = LU \cdot \exp\left(\exp\left(-\gamma \cdot (Ix - x) \right) \right) $$
dove $$\gamma = \frac{S\cdot e}{LU}$$
</div>
</div>
<script>
// --- DATI STORICI ---
const datiStorici = `
2010-07-18 7.57576E-05
2010-07-28 5.17063E-05
2010-08-07 4.98587E-05
2010-08-17 5.70683E-05
2010-08-27 4.85437E-05
2010-09-06 4.80307E-05
2010-09-16 4.71735E-05
2010-09-26 4.62963E-05
2010-10-06 4.45633E-05
2010-10-16 7.29341E-05
2010-10-26 0.000112108
2010-11-05 0.000186073
2010-11-15 0.000197311
2010-11-25 0.000203948
2010-12-05 0.000135193
2010-12-15 0.000173223
2010-12-25 0.000181159
2011-01-04 0.000217628
2011-01-14 0.000294031
2011-01-24 0.000312384
2011-02-03 0.000510242
2011-02-13 0.000772116
2011-02-23 0.000636762
2011-03-05 0.000637166
2011-03-15 0.000624731
2011-03-25 0.000617068
2011-04-04 0.000474794
2011-04-14 0.000679486
2011-04-24 0.001084353
2011-05-04 0.002250974
2011-05-14 0.004821213
2011-05-24 0.004871324
2011-06-03 0.009268989
2011-06-13 0.01309571
2011-06-23 0.011518979
2011-07-03 0.010416245
2011-07-13 0.008800152
2011-07-23 0.008543059
2011-08-02 0.007339058
2011-08-12 0.005436157
2011-08-22 0.005765871
2011-09-01 0.004496166
2011-09-11 0.003156647
2011-09-21 0.003107173
2011-10-01 0.003104172
2011-10-11 0.002367898
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2020-10-03 5.551694228
2020-10-13 6.050251212
2020-10-23 6.798916437
2020-11-02 7.168053895
2020-11-12 8.691842338
2020-11-22 9.809891163
2020-12-02 10.51711251
2020-12-12 10.22048905
2020-12-22 12.74136377
2021-01-01 15.51642952
2021-01-11 19.22937755
2021-01-21 16.5258663
2021-01-31 17.92581524
2021-02-10 24.40409877
2021-02-20 31.59112399
2021-03-02 27.91471292
2021-03-12 33.3423029
2021-03-22 31.37826159
2021-04-01 34.2286757
2021-04-11 34.53505602
2021-04-21 30.0764874
2021-05-01 32.72112781
2021-05-11 30.88652621
2021-05-21 19.87781338
2021-05-31 19.62305149
2021-06-10 19.37630588
2021-06-20 20.19248622
2021-06-30 19.78813811
2021-07-10 18.51962405
2021-07-20 16.45996314
2021-07-30 23.30108543
2021-08-09 26.90344765
2021-08-19 26.24288249
2021-08-29 26.8797934
2021-09-08 25.73931529
2021-09-18 27.59709764
2021-09-28 23.6401324
2021-10-08 30.7281479
2021-10-18 35.1462355
2021-10-28 33.64905503
2021-11-07 34.86400982
2021-11-17 32.28753987
2021-11-27 30.70356614
2021-12-07 28.44165075
2021-12-17 25.61378383
2021-12-27 28.00753202
2022-01-06 24.1297763
2022-01-16 23.73458789
2022-01-26 20.13887131
2022-02-05 22.93876045
2022-02-15 24.03234955
2022-02-25 20.78675788
2022-03-07 19.08924148
2022-03-17 21.08613327
2022-03-27 23.96380951
2022-04-06 22.5222778
2022-04-16 20.51067222
2022-04-26 20.04704978
2022-05-06 19.15847481
2022-05-16 16.46700743
2022-05-26 15.84238618
2022-06-05 16.20605924
2022-06-15 12.43477069
2022-06-25 11.77242699
2022-07-05 11.45993568
2022-07-15 12.2393843
2022-07-25 12.4268186
2022-08-04 12.65359633
2022-08-14 13.52125782
2022-08-24 12.24111393
2022-09-03 11.5990685
2022-09-13 11.904227
2022-09-23 11.72894797
2022-10-03 11.5916946
2022-10-13 11.60652952
2022-10-23 11.85160982
2022-11-02 12.24980525
2022-11-12 9.512562597
2022-11-22 9.313564446
2022-12-02 9.515373865
2022-12-12 9.663823364
2022-12-22 9.418210295
2023-01-01 9.13616559
2023-01-11 9.567319278
2023-01-21 11.82393309
2023-01-31 11.99237274
2023-02-10 11.62292411
2023-02-20 13.49116937
2023-03-02 12.8036361
2023-03-12 11.90330248
2023-03-22 14.02683214
2023-04-01 14.42916971
2023-04-11 15.08133373
2023-04-21 13.77969697
2023-05-01 14.16333973
2023-05-11 13.40189096
2023-05-21 13.52091112
2023-05-31 13.86000197
2023-06-10 13.17462077
2023-06-20 14.63574698
2023-06-30 15.8644799
2023-07-10 15.79972504
2023-07-20 15.13591164
2023-07-30 14.93333413
2023-08-09 15.43358764
2023-08-19 13.83606671
2023-08-29 14.31830239
2023-09-08 13.50378126
2023-09-18 13.85155643
2023-09-28 14.52458962
2023-10-08 15.26340869
2023-10-18 14.48797683
2023-10-28 17.14249957
2023-11-07 18.02092822
2023-11-17 18.46824992
2023-11-27 18.51782835
2023-12-07 21.32748586
2023-12-17 20.46641164
2023-12-27 20.86692805
2024-01-06 21.53799196
2024-01-16 21.30056531
2024-01-26 20.7342672
2024-02-05 21.05872982
2024-02-15 25.94203852
2024-02-25 25.37684632
2024-03-06 30.74306059
2024-03-16 30.2763249
2024-03-26 32.1694396
2024-04-05 29.16869848
2024-04-15 26.80962449
2024-04-25 27.6769275
2024-05-05 27.85173241
2024-05-15 27.74207458
2024-05-25 29.69601085
2024-06-04 30.3452013
2024-06-14 28.31393005
2024-06-24 25.87013479
2024-07-04 24.14514024
2024-07-14 25.18135583
2024-07-24 27.08827394
2024-08-03 25.01549861
2024-08-13 24.57111428
2024-08-23 25.55188884
2024-09-02 23.70377709
2024-09-12 22.78418502
2024-09-22 24.29432929
2024-10-02 22.90536169
2024-10-12 23.7782289
2024-10-22 24.54682875
2024-11-01 25.37152789
2024-11-11 33.96962547
2024-11-21 36.86416038
2024-12-01 36.61264172
2024-12-11 37.00820449
2024-12-21 36.98585931
2024-12-31 35.53522169
2025-01-10 34.96453872
2025-01-20 37.17401969
2025-01-30 37.10071013
2025-02-09 33.65538734
2025-02-19 33.10118949
2025-03-01 30.32709834
2025-03-11 28.44663865
2025-03-21 27.84548524
2025-03-31 26.43426181
2025-04-10 25.23648005
2025-04-20 25.74252907
2025-04-30 28.50448185
2025-05-10 31.38943791
2025-05-20 32.55527981
2025-05-30 31.62108103
2025-06-09 33.10047668
2025-06-19 30.88214277
2025-06-29 33.10797322
2025-07-09 33.61714923
2025-07-19 35.17446363
2025-07-29 35.48238307
2025-08-08 33.93001752
2025-08-18 34.89279173
2025-08-28 32.7946859
2025-09-07 30.76708145
2025-09-17 31.63357767
2025-09-27 29.05251077
2025-10-07 30.54151281
2025-10-17 25.41058057
2025-10-27 28.51628749
2025-11-06 25.45322534
2025-11-16 23.03969955
2025-11-26 21.73205679
2025-12-06 21.19024355
2025-12-16 20.40747691
`;
// -----------------------------------
const genesisTime = new Date('2009-01-03').getTime();
const dayMs = 86400000;
const scenarios = {
arulbero: { LL: 0, LU: 115, Ix: 6828, S: 0.016238, c: -30 },
gbianchi: { LL: 0, LU: 139, Ix: 7352.34, S: 0.0144487, c: -34.5083 },
plutosky: { LL: 0, LU: 1100, Ix: 10100, S: 0.11, c: -20 },
fillippone: { LL: 0, LU: 2200, Ix: 11400, S: 0.197, c: -20 }
};
let chart;
let realData = [];
// Funzione sicura per leggere i numeri (converte virgola in punto)
function safeParse(id) {
const el = document.getElementById(id);
if(!el) return 0;
let val = el.value;
if (typeof val === 'string') {
val = val.replace(',', '.'); // Sostituisce virgola con punto
}
const num = parseFloat(val);
return isNaN(num) ? 0 : num;
}
function parseInternalData() {
const lines = datiStorici.trim().split('\n');
realData = [];
lines.forEach(line => {
const cleanLine = line.trim();
if (!cleanLine) return;
// Sostituisce virgole con punti nel CSV se presenti
const parts = cleanLine.replace(/;/g, ' ').split(/\s+/);
if (parts.length >= 2) {
const dateStr = parts[0].trim();
let valStr = parts.length >= 3 ? parts[2] : parts[1];
// Pulizia virgole
valStr = valStr.replace(',', '.').trim();
const d = new Date(dateStr);
const v = parseFloat(valStr);
if (!isNaN(v) && !isNaN(d.getTime())) {
realData.push({x: d, y: v});
}
}
});
}
async function fetchLiveData() {
const inputElem = document.getElementById('realPriceInput');
const loader = document.getElementById('priceLoading');
const sourceLbl = document.getElementById('sourceLabel');
loader.style.display = 'inline-block';
inputElem.style.opacity = '0.5';
sourceLbl.innerText = "Connessione...";
try {
const btcReq = fetch('https://api.binance.com/api/v3/ticker/price?symbol=BTCUSDT');
const goldReq = fetch('https://api.binance.com/api/v3/ticker/price?symbol=PAXGUSDT');
const [btcRes, goldRes] = await Promise.all([btcReq, goldReq]);
if (!btcRes.ok || !goldRes.ok) throw new Error("API Error");
const btcData = await btcRes.json();
const goldData = await goldRes.json();
const btcPrice = parseFloat(btcData.price);
const goldPrice = parseFloat(goldData.price);
const ratio = btcPrice / goldPrice;
inputElem.value = ratio.toFixed(2);
sourceLbl.innerText = `BTC: $${Math.round(btcPrice)} | Gold: $${Math.round(goldPrice)}`;
sourceLbl.style.color = "green";
} catch (err) {
console.error(err);
sourceLbl.innerText = "Inserimento Manuale";
sourceLbl.style.color = "red";
} finally {
loader.style.display = 'none';
inputElem.style.opacity = '1';
updateAll();
}
}
function computeLogistic(x, LL, LU, Ix, S, c) {
const range = LU - LL;
if (range === 0) return LL;
if (c < -15) {
const gamma = (S * Math.E) / range;
const innerExp = Math.exp(gamma * (Ix - x));
if (!isFinite(innerExp)) return LL;
return LL + range * Math.exp( -innerExp );
} else {
const ec = Math.exp(c);
const enc = Math.exp(-c);
const K = 1 + enc;
const lnBase = Math.log1p(ec);
const M = Math.exp(K * lnBase);
const gamma = (S * M) / range;
const argument = c + gamma * (Ix - x);
const expArg = Math.exp(argument);
let lnTerm = (expArg === Infinity) ? argument : Math.log1p(expArg);
return LL + range * Math.exp(-enc * lnTerm);
}
}
function setScenario(name, evt) {
const p = scenarios[name];
// Inseriamo i valori come stringhe con il punto, ma l'utente può cambiarli con la virgola
document.getElementById('LL').value = p.LL;
document.getElementById('LU').value = p.LU;
document.getElementById('Ix').value = p.Ix;
document.getElementById('S').value = p.S;
document.getElementById('c').value = p.c;
document.querySelectorAll('.btn-preset').forEach(b => b.classList.remove('active'));
if (evt && evt.target) {
evt.target.classList.add('active');
} else {
const btn = document.getElementById('btn-' + name);
if(btn) btn.classList.add('active');
}
updateAll();
}
function updateAll() {
// Usiamo safeParse per leggere anche le virgole
const params = {
LL: safeParse('LL'),
LU: safeParse('LU'),
Ix: safeParse('Ix'),
S: safeParse('S'),
c: safeParse('c'),
realPrice: safeParse('realPriceInput')
};
updateDashboard(params);
updateChart(params);
}
function updateDashboard(p) {
const today = new Date();
const daysSinceGenesis = (today.getTime() - genesisTime) / dayMs;
const modelPrice = computeLogistic(daysSinceGenesis, p.LL, p.LU, p.Ix, p.S, p.c);
// Se c'è un errore matematico, mostriamo 0 invece di NaN
const displayPrice = isNaN(modelPrice) ? "Err" : modelPrice.toFixed(2);
document.getElementById('modelPriceDisplay').innerText = displayPrice;
document.getElementById('currentDateDisplay').innerText = today.toLocaleDateString('it-IT');
if (p.realPrice > 0 && !isNaN(modelPrice)) {
const delta = ((p.realPrice - modelPrice) / modelPrice) * 100;
const varElem = document.getElementById('varianceDisplay');
const sign = delta > 0 ? "+" : "";
varElem.innerText = sign + delta.toFixed(2) + "%";
varElem.className = 'variance-val ' + (delta >= 0 ? 'var-pos' : 'var-neg');
} else {
document.getElementById('varianceDisplay').innerText = "---";
document.getElementById('varianceDisplay').className = 'variance-val';
}
}
function updateChart(p) {
const dataPoints = [];
// Se i parametri sono invalidi, evitiamo loop infiniti
if(isNaN(p.S) || isNaN(p.c) || p.LU === 0) return;
for (let t = 1000; t <= 16000; t += 50) {
const date = new Date(genesisTime + t * dayMs);
const val = computeLogistic(t, p.LL, p.LU, p.Ix, p.S, p.c);
if (isFinite(val)) dataPoints.push({ x: date, y: val });
}
const dateIx = new Date(genesisTime + p.Ix * dayMs);
const valIx = computeLogistic(p.Ix, p.LL, p.LU, p.Ix, p.S, p.c);
const flessoData = [{ x: dateIx, y: valIx }];
if (chart) {
chart.data.datasets[0].data = dataPoints;
chart.data.datasets[1].data = realData;
chart.data.datasets[2].data = flessoData;
const maxReal = realData.length ? Math.max(...realData.map(d=>d.y)) : 0;
const maxLive = p.realPrice;
const ceiling = Math.max(p.LU * 1.1, maxReal, maxLive * 1.1);
chart.options.scales.y.suggestedMax = ceiling;
chart.update();
} else {
initChart(dataPoints, flessoData);
}
}
function initChart(modelData, flessoData) {
const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
chart = new Chart(ctx, {
type: 'line',
data: {
datasets: [
{
label: 'Modello Teorico',
data: modelData,
borderColor: '#27ae60',
borderWidth: 2,
backgroundColor: 'rgba(39, 174, 96, 0.1)',
pointRadius: 0,
fill: true,
tension: 0.1
},
{
label: 'Storico',
data: realData,
borderColor: '#e74c3c',
backgroundColor: '#e74c3c',
type: 'scatter',
pointRadius: 2
},
{
label: 'Flesso (Ix)',
data: flessoData,
borderColor: '#f1c40f',
backgroundColor: '#f1c40f',
type: 'scatter',
pointRadius: 8,
pointStyle: 'rectRot'
}
]
},
options: {
responsive: true,
maintainAspectRatio: false,
interaction: { mode: 'nearest', axis: 'x', intersect: false },
plugins: {
tooltip: {
callbacks: {
label: function(context) {
let label = context.dataset.label || '';
if (label) label += ': ';
if (context.parsed.y !== null) label += context.parsed.y.toFixed(2);
return label;
}
}
}
},
scales: {
x: { type: 'time', time: { unit: 'year' } },
y: { title: { display: true, text: 'Rapporto BTC/Gold' } }
}
}
});
}
// --- AVVIO SICURO ---
window.onload = function() {
try {
parseInternalData();
setScenario('arulbero');
fetchLiveData();
} catch(e) {
alert("Errore imprevisto: " + e.message);
}
};
</script>
</body>
</html>
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arulbero
Legendary
Offline
Activity: 2107
Merit: 2422
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December 23, 2025, 07:57:29 AM |
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E intanto l'oro continua a salire, oltre 4500 dollari, il prezzo btc - oro al momento è sceso a 19.43 oz.
Siamo tornati come prezzi a gennaio 2021,
lo spike precedente è datato dicembre 2017 e fu di 15.2 oz.
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gbianchi (OP)
Legendary
Offline
Activity: 3668
Merit: 3347
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December 23, 2025, 08:11:59 AM |
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...
Quindi la sintesi è che sembra che decimare i dati modifichi abbastanza il target finale (26%).
Dal mio punto di vista il risultato più probabile (a meno di errori nel mio script) è target 115, non target 139/145.
....
Bravo arulbero, ottimo lavoro. tra l'altro si avvicina sempre piu' alla tua previsione iniziale di 100 oz t. Pero' torniamo a quello che pensavo... siamo a una differenza del 21% dal target "ottimale" che avevo trovato io. Tenendo conto che parliamo di 1) il valore a cui dovrebbe tendere btc vs oro fra diversi anni.2) non sara' in ogni caso un valore fisso... nessun asset si piazza ad un valore fisso e non si muove piu' di li' 3) In mezzo ci sono ancora diversi grossi nodi da sciogliere (adozione istituzionale, computer quantistici, guerre, ecc...) direi che accanirsi per ottenere il risultato perfetto dal punto di vista matematico puo' essere divertente ma e' un po'... overkilling PS: se calcoli il tutto tenendo conto dei dati fino ad oggi, cosa ottieni come target ottimale? |
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