Vamos esclarecer esses equívocos porque eles parecem se repetir indefinidamente. 1) A própria lei de potência não indica bolhas É essencial enfatizar este ponto repetidamente: de acordo com o modelo da lei de potência, não há bolhas inerentes. Quaisquer desvios aparentes (bolhas e correções) efetivamente se cancelam no longo prazo, deixando a tendência subjacente intacta. As bolhas existem em um nível mais profundo e podem ser analisadas Enquanto a lei de potência suaviza os extremos, as bolhas se manifestam nos dados. Ao subtrair a tendência geral da lei de potência da série de preços, você pode isolar e estudar esses desvios - sua estrutura, padrões e regularidades. Essa abordagem baseada em dados é muito superior às suposições especulativas sobre picos futuros. 2) Caracterizando bolhas: Método de decaimento exponencial Existem várias técnicas para modelar essas bolhas. Um método confiável observa que o decaimento dos picos de alta geralmente segue um padrão exponencial. Se essa decadência persistir, isso sugere que a próxima bolha pode se desviar cerca de 80% acima da tendência da lei de potência. Por exemplo, se a lei de potência projeta um nível de referência de cerca de 130 mil até o final do ano (um ponto comum para topos de ciclo), isso implica um pico potencial próximo a 200 mil. Alternativamente, você pode visualizar isso como um "canal de decaimento" que limita os topos ao longo do tempo. 3) Regressão quantílica para desvios de modelagem Outra abordagem usa regressão quantílica para modelar desvios da lei de potência. Discuti os prós e contras desse método em detalhes em um de meus artigos (link nos comentários). Sua vantagem é que não requer uma suposição explícita de decaimento para os topos. No entanto, uma desvantagem importante é que ele se encaixa diretamente nas leis de potência nos picos, o que pode superestimar possíveis desvios. É por isso que modelos como @TheRealPlanC tendem a prever tops mais altos em comparação com os meus. 4) Modelo Quantílico Híbrido com Decaimento Para resolver as limitações, você pode aprimorar o método quantil incorporando um componente de decaimento explícito, conforme descrito em meu artigo. Este híbrido combina os pontos fortes do canal de decaimento (delimitação realista de picos) e regressão quantílica (tratamento flexível de distribuições de dados), produzindo estimativas mais equilibradas. 5) Crítica da abordagem Bitbo (Lei de Potência Fit to Tops ou o Corredor da Lei de Potência) O método Bitbo simplesmente encaixa uma lei de potência diretamente através dos topos históricos, uma ideia proposta pela primeira vez por @hcburger1 para estimar intervalos potenciais (ele chamou isso de Corredor da Lei de Potência). A propósito, a parte inferior do corredor é válida e apoiada por estatísticas sólidas. Mas não o topo. Embora eu tenha discutido isso extensivamente com ele, não é a abordagem ideal - é semelhante à regressão quantílica, mas inferior, pois pressupõe que uma simples lei de potência governa os topos. Na realidade, apenas o 50º percentil inferior de dados adere estritamente a uma lei de potência; os topos exibem um comportamento mais complexo. Isso leva a estimativas não confiáveis e exageradas. Espero que esta divisão esclareça as distinções entre esses métodos. No geral, lembre-se de que as previsões para desvios de bolhas são inerentemente menos previsíveis do que a própria tendência da lei de potência central. A lei de potência permanece robusta e se fortalece com mais dados, servindo como referência fundamental. Os desvios específicos do ciclo, embora úteis, são secundários e não centrais para a teoria - eles dependem da lei de potência para o contexto e carregam maior incerteza.