Đây là lý do tại sao tôi sử dụng hồi quy phân vị suy giảm mũ kéo dài cho các phân vị từ 50 đến 99.9. Cả độ biến động và lợi nhuận của Bitcoin đều không thể phủ nhận rằng đã theo một mô hình rõ ràng, giảm dần, điều này là hợp lý và được mong đợi đối với một tài sản tài chính và mạng lưới đang trải qua quá trình ổn định. Khi Bitcoin hấp thụ vốn, tăng vốn hóa thị trường và làm sâu sắc thêm sổ lệnh theo thời gian, độ biến động tự nhiên giảm khi nó trải qua một quá trình chấp nhận và dần dần trở nên tích hợp hơn vào hệ thống tài chính rộng lớn hơn. Một hàm suy giảm mũ kéo dài phù hợp nhất với các phân vị cao nhất khi được đánh giá bằng BIC, điều này phạt một sự phù hợp hồi quy vì độ phức tạp (tức là, mỗi biến bổ sung). Ngay cả với hình phạt này, hàm suy giảm mũ kéo dài vẫn nhất quán xuất hiện như là mô hình tốt nhất cho 1% hàng đầu của tập dữ liệu (1.320 điểm dữ liệu khi sử dụng dữ liệu theo giờ, bao phủ khoảng 55 ngày—vẫn là một lượng dữ liệu đáng kể để mô hình hóa các đỉnh cao nhất của các chu kỳ) từ một góc độ thực nghiệm, không thiên lệch về mặt toán học.