Les changements d'adresses peuvent être normalisés comme nous l'avons fait avec le prix et le hash rate en divisant log(A2/A1) par log( (t+1)/t). Cela nous donne le n local.

Le n détermine le taux d'adoption, c'est donc un paramètre important.

Il semble que l'adoption ait ralenti car les nouveaux arrivants sont principalement de l'"argent intelligent", des institutions et des dauphins/baleines.

Ils sont plus lents ( parce qu'il y en a moins) en croissance, donc Addresses~time^n est plus petit maintenant, mais leur impact est plus grand sur le prix donc la pente du Prix ~Addresses^m est plus grande maintenant qu'avant 2017.

Le résultat total sur Price~time^k est le même étant donné k=m*n.

C'est un résultat important et intéressant.