Vamos esclarecer esses equívocos, pois parecem se repetir incessantemente. 1) A Lei do Poder em Si Não Indica Bolhas É essencial enfatizar este ponto repetidamente: De acordo com o modelo da lei do poder, não existem bolhas inerentes. Quaisquer desvios aparentes (bolhas e correções) efetivamente se cancelam ao longo do tempo, deixando a tendência subjacente intacta. As Bolhas Existem em um Nível Mais Profundo e Podem Ser Analisadas Embora a lei do poder suavize os extremos, as bolhas se manifestam nos dados. Ao subtrair a tendência geral da lei do poder da série de preços, você pode isolar e estudar esses desvios—sua estrutura, padrões e regularidades. Essa abordagem orientada por dados é muito superior a palpites especulativos sobre picos futuros. 2) Caracterizando Bolhas: Método de Decaimento Exponencial Existem várias técnicas para modelar essas bolhas. Um método confiável observa que o decaimento a partir dos altos picos frequentemente segue um padrão exponencial. Se esse decaimento persistir, sugere que a próxima bolha pode se desviar cerca de 80% acima da tendência da lei do poder. Por exemplo, se a lei do poder projeta um nível de referência em torno de 130K até o final do ano (um ponto comum para os topos de ciclo), isso implica um pico potencial próximo a 200K. Alternativamente, você pode visualizar isso como um "canal de decaimento" que limita os topos ao longo do tempo. 3) Regressão Quantílica para Modelar Desvios Outra abordagem utiliza a regressão quantílica para modelar desvios da lei do poder. Eu discuti os prós e contras desse método em detalhes em um dos meus artigos (link nos comentários). Sua vantagem é que não requer uma suposição explícita de decaimento para os topos. No entanto, uma desvantagem chave é que ele ajusta leis do poder diretamente aos picos, o que pode superestimar os possíveis desvios. É por isso que modelos como o de @TheRealPlanC tendem a prever topos mais altos em comparação com o meu. 4) Modelo Quantílico Híbrido com Decaimento Para abordar as limitações, você pode aprimorar o método quantílico incorporando um componente de decaimento explícito, conforme descrito em meu artigo. Este híbrido combina as forças do canal de decaimento (limitação realista dos picos) e da regressão quantílica (manipulação flexível das distribuições de dados), resultando em estimativas mais equilibradas. 5) Crítica à Abordagem Bitbo (Ajuste da Lei do Poder aos Toques ou o Corredor da Lei do Poder) O método Bitbo simplesmente ajusta uma lei do poder diretamente através dos topos históricos, uma ideia proposta pela primeira vez por @hcburger1 para estimar intervalos potenciais (ele chamou isso de Corredor da Lei do Poder). A parte inferior do corredor, a propósito, é válida e apoiada por estatísticas sólidas. Mas não o topo. Embora eu tenha discutido isso com ele extensivamente, não é a abordagem ideal—é semelhante à regressão quantílica, mas inferior, pois assume que uma simples lei do poder governa os topos. Na realidade, apenas o percentil inferior de 50% dos dados adere estritamente a uma lei do poder; os topos exibem um comportamento mais complexo. Isso leva a estimativas não confiáveis e exageradas. Espero que esta análise esclareça as distinções entre esses métodos. No geral, lembre-se de que previsões para desvios de bolhas são inerentemente menos previsíveis do que a tendência central da lei do poder em si. A lei do poder permanece robusta e se fortalece com mais dados, servindo como a referência fundamental. Desvios específicos de ciclo, embora úteis, são secundários e não centrais para a teoria—eles dependem da lei do poder para contexto e carregam maior incerteza.