Peer-reviewed paper by Murray A. Rudd and Dennis Porter in the Journal of Risk and Financial Management, using a #supply-#demand model to #predict Bitcoin prices, projecting a potential $1 million value by early 2027 if withdrawal rates hit historic lows.
https://www.mdpi.com/1911-8074/18/2/66
Artigo revisado por pares por Murray A. Rudd e Dennis Porter no Journal of Risk and Financial Management, usando um modelo de oferta e demanda para prever os preços do Bitcoin, projetando um valor potencial de US$ 1 milhão até o início de 2027 se as taxas de retirada atingirem mínimas históricas.
PS.
- Historicamente, inicio de 2027 é inicio da zona de acumulação após bear (baixa) em 2026.
- Contudo, desde do pos-halving (20/04/2024) vários indicadores estão sendo quebrados, podemos ter cenários diferentes.
- Por isso, sempre, faça o seu #DCA semanal ou mensal fixo e quando houver promoções acima de -15% do ultimo #ATH, #BuyTheDip sem stress com o foco de 5-10-50 anos.
⚡️ @TutorialBTC
https://www.mdpi.com/1911-8074/18/2/66
Artigo revisado por pares por Murray A. Rudd e Dennis Porter no Journal of Risk and Financial Management, usando um modelo de oferta e demanda para prever os preços do Bitcoin, projetando um valor potencial de US$ 1 milhão até o início de 2027 se as taxas de retirada atingirem mínimas históricas.
PS.
- Historicamente, inicio de 2027 é inicio da zona de acumulação após bear (baixa) em 2026.
- Contudo, desde do pos-halving (20/04/2024) vários indicadores estão sendo quebrados, podemos ter cenários diferentes.
- Por isso, sempre, faça o seu #DCA semanal ou mensal fixo e quando houver promoções acima de -15% do ultimo #ATH, #BuyTheDip sem stress com o foco de 5-10-50 anos.
⚡️ @TutorialBTC
Learning how to #predict rare kinds of failures #Opsec #Método #Method
https://news.mit.edu/2025/learning-how-predict-rare-kinds-failures-0521
https://news.mit.edu/2025/learning-how-predict-rare-kinds-failures-0521
MIT News
Learning how to predict rare kinds of failures
MIT researchers are developing algorithms to predict failures when automation meets the real world in areas like air traffic scheduling. They combine sparse data about a rare failure with much more extensive data on normal operations to work backwards and…