— Risorse —
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Manoscritto. Strumenti, dataset, repository e riferimenti operativi che usiamo nel lavoro quotidiano di Bitcoin Scientifico. Tutte le risorse selezionate sono pubbliche, gratuite e con licenza compatibile con la ricerca scientifica.
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Dataset di prezzo
- Habrador / Bitcoin-price-visualization — Repository GitHub con close giornalieri di Bitcoin dal 18 luglio 2010. CSV pulito, manutenzione attiva. È il dataset principale dei nostri studi quantitativi.
- BitcoinCharts API (storico, deprecato ma referenziato in letteratura). Utile per replicare studi accademici precedenti.
- Investing.com / Yahoo Finance — Per backtest su intervalli arbitrari, con prezzi medi giornalieri o close.
On-chain
- mempool.space — Block explorer open source con visualizzazioni avanzate del mempool, transazioni, hashrate, difficoltà. Indispensabile per chi voglia ispezionare la rete in tempo reale.
- Glassnode (free tier) — Metriche on-chain aggregate: NVT, MVRV, SOPR, distribuzione UTXO, cohort di accumulo.
- Bitcoin Core — Esecuzione di un nodo full è il modo definitivo per accedere ai dati on-chain in modo trustless.
Mining ed energia
- Cambridge Centre for Alternative Finance — Bitcoin Electricity Consumption Index (CBECI). Stima continua del consumo energetico della rete, riferimento istituzionale.
- Bitcoin Mining Council — Quarterly reports sulla composizione energetica del mining globale e percentuale da fonti non-idrocarburi.
- Bitcoin network su Wikipedia per panoramica generale del mining.
Strumenti computazionali
- Python + librerie
pandas,numpy,scipy,statsmodels,matplotlib. Stack di riferimento per le nostre analisi. - R + pacchetti
tseries,forecast,fitdistrplus,quantmod. Utilizzato per la stima t-location-scale e i confronti AIC. - Wolfram Mathematica — Per le manipolazioni simboliche di formule LPPL e dimostrazioni algebriche.
- GNU Octave / MATLAB — Per FFT, wavelet e analisi tempo-frequenza dei residui.
Letteratura primaria
L’elenco completo dei riferimenti bibliografici è nella pagina dedicata: Bibliografia. Per le definizioni operative dei termini ricorrenti, si veda il Glossario.
Repository computazionali (in arrivo)
Stiamo preparando un repository GitHub pubblico con i notebook Jupyter per riprodurre tutti i risultati dei nostri articoli (legge di potenza, decomposizione spettrale, modelli bimodali, proiezioni quantili). Annuncio in arrivo.