2024.2.27逍遙子比特幣BTC走勢分析BTC跳出横盘箱体,再次上涨信号出现,高位震荡区间的突破,需要确定是不是假突破, 这个位置的快速拉升,追高一定要等确认才入场。 在低位没有买入的人群,现在在疯狂的入场。别人疯狂时,你要保持理性。做多由xiaoyaozi-liangjiafenxi提供1
BTC还能继续涨吗!?以三日线图来看: BTC突破主要阻力区间48379.0~49763.0,价位最高来到53094.5。 BTC目前仍有机会去测试55746.0,不过在此之前也许需要价位修正一下。 - 以上图的四小时周期来说明,BTC虽然在50500.0附近多次得到支撑,但反弹的力道并不大且没有将价位近一步推高,反而出现lower high,关注BTC是否跌破50500以及下方的支撑区间48379.0~49763.0。 BTC的价格若还在此主要支撑区间的上方,则上涨到55746.0的机会还是比较大的,如果跌破此区间,预计将会有较大的价位修正。 -由DannyC914提供0
BTC 2月走势规划先跌后涨,回调至前高附近。走势会比较波折,毕竟是测试顶部。 并且还要看是否后续走震荡(4W9~4W之间)。 从现货角度来说,跌到2W-2W5后反弹上来做差价是比较理想的。否则没有太大吸引力,估计主力资金也会这样去考虑。 如果说突破这次压力位4W9, 需要虚拟货币从属性上得到更多赋予,如进一步通胀?或是BTC的金融属性得到更多的普及?如果是这种情况,从盘面K线上也能看得出来。由FeiH提供已更新 2
【RTA加密货币行情分析-BTC】日线MACD死叉,等待MA28回归在上周的分析,我提出了BTC当前底层的上涨逻辑,是一众现货BTC ETF的不断申购所导致的需求,为首的是IBIT和FBTC。上周BTC ETF资金净流入的数据显示,资金流入的并没有持续加大,当前的整体的资金流入规模在下降。在2月21日还出现了整体ETF资金净流出的情况,但是并没有持续。 我在上周的分析中提及过一个关键点:上周的日线级别价格不能有效突破52000,认为就处于调整中了。结合ETF的数据,认为调整会以多头强势调整度过,也就是小波动横盘,而不是大幅回落,现在看来判断是正确的。 随着上周价格并没有有效突破52000,也就是没有突破这个周线级别的通道上沿,价格不持续上涨,日线级别的MACD的死叉诞生了。在日线级别MACD死叉诞生的区间,是难以在短期发生新的多头趋势的,且及其容易发生假突破。 一般来说,日线级别的MACD死叉消化需要2周左右,我在上文已经提及,现在的BTC ETF资金净流入的数据显示,当前的整体的资金流入规模在下降,资金流入的并没有持续加大。这也导致了如果BTC ETF的资金净流入没有持续加大,要做好两周内无多头趋势的准备。 有一点要明确的是,只要整体BTC ETF的资金没有保持净流出,价格就难以大跌,也就是难以深度回调。不保持净流出,价格保持小波动横盘,而不是大幅回落。 现在多头绝对底线,还是46000,价格在日线级别不应该收盘回到46000之下。如果调整的时间拉长,日线MA28会逐渐往当前价格靠近。在新的一笔多头趋势里,如果价格第一次触碰日线MA28,都是可以加仓的机会。由RTA-Education提供10
關註日線背離情況元宵佳節之後位元幣價格沒有明顯上浮,日線在50500一線支撐之後再次來到51800震蕩吸籌,日線上價格持續上漲之後附圖指標macd口頭能量卻在加速放量,快慢線高位死叉嚮下發散,整體日線上屬於非常迷惑的走勢,51500已經是日線短期多空分水嶺。短線四小時上價重新來到boll上漲通道之中,下方支撐建議關註51200,上方壓制關註52200,併且四小時上終於有一定的多頭力量佔優的趨勢,但併不是非常明顯。綜合上述建議位元幣後續穩健回調支撐做多為主。做多由TraderZHbtc提供0
如何使用Bitcoin 5A Strategy@Lilibtc在长期策略中,我们深入挖掘了影响比特币价格的关键因素。通过精确计算这些因素与比特币价格的相关性,我们发现它们与比特币的价值紧密相连。为了更有效地预测比特币的合理价格,我们构建了一个预测模型,并据此适时调整了投资策略。实践证明,该模型的预测结果与实际价值的吻合度相当高,这充分证明了其在预测价格波动中的可靠性。 正如格林斯潘所说:“当未来难以预测,前景不明时,人们往往会选择停滞不前,避免风险,甚至放弃原有的计划。”对比特币的预测充满了挑战,但我们已经迈出了探索的第一步。 目录: 使用指南 第一步:识别对比特币价格影响最大的因素 第二步:建立比特币价格预测模型 第三步:寻找熊市底部和牛市顶部的预警指标 第四步:制定比特币5A策略 第五步:验证比特币5A策略的绩效 机会与挑战 使用限制 使用指南: 1. 在主界面上修改代码,查找BTCUSD交易对,选择BITSTAMP交易所进行交易。 2. 将时间周期设置为日线图。 3. 在图表类型中选择对数图,以便更好地识别价格趋势。 4. 在策略设置中,根据个人需求调整选项,包括语言、展示指标、展示策略、展示业绩、展示优化、卖出警报、买入提示、开仓天数、回测开始年份、回测开始月份、回测开始日等。 第一步:识别对比特币价格影响最大的因素 相关系数:衡量影响力的数学概念 为了预测比特币的价格走势,我们需要深入挖掘对比特币价格产生最大影响的因素。这些因素或变量可以用数学或统计的相关系数来表示。相关系数是衡量两个变量之间关联程度的指标,其值介于-1和1之间。当值为1时,表示两个变量完全正相关;当值为-1时,表示两个变量完全负相关。 以玉米和生猪价格为例,玉米价格的上涨通常会导致生猪价格相应上涨,因为玉米是生猪养殖的主要饲料来源。在这种情况下,玉米和生猪价格的相关系数约为0.3。这意味着玉米是影响生猪价格的一个因素。再比如,如果一个射击运动员的成绩提高,而另一个射击运动员由于心理压力增大导致成绩下降,那么我们可以说前者是影响后者成绩的一个因素。 因此,为了找出对比特币价格影响最大的因素,我们需要找到与比特币价格相关系数最大的因素。如果通过对比特币价格和链上数据的相关性分析,发现某个链上数据因子与比特币价格的相关系数最大,那么这个链上数据因子就可以被确定为对比特币价格影响最大的因素。经过计算,我们发现🔵比特币区块数是对比特币价格影响最大的因素之一。从历史数据中可以明显看出,🔵比特币区块数与比特币价格的变动方向基本保持一致。通过对过去十年数据的分析,我们得出了🔵比特币区块数与比特币价格的日线相关系数为0.93的结论。 第二步:建立比特币价格预测模型 预测模型:用什么公式预测比特币价格? 在各种预测模型中,线性函数因其较高的准确率而成为首选模型。以标准体重为例,其线性函数的图像是一条直线,这正是我们选择线性函数模型的原因。然而,比特币的价格与其区块数的增长速度极快,这并不符合线性函数的特性。因此,为了使两者更符合线性函数的特点,我们首先对两者进行对数转换。观察对比特币价格和区块数的对数图,我们可以发现,在对数转换后,两者更符合线性函数的特性。基于这一特性,我们选择线性回归模型来建立预测模型。 从下图中可以看出,实际的红绿K线围绕预测的🟢蓝绿色线上下波动。这些预测值是基于比特币的基本面因子得出的,这些基本面因子支撑着比特币的价值,反映了其合理价值。这一图景与马克思在《资本论》中提出的“价格围绕价值波动”的理论相吻合。 比特币的预测市值对数是通过模型计算得出的。比特币价格预测值的具体计算公式如下: btc_predicted_marketcap = math.exp(btc_predicted_marketcap_log) btc_predicted_price = btc_predicted_marketcap / btc_supply 第三步:寻找比特币熊市底部和牛市顶部的预警指标 预警指标:如何判断比特币价格已经到达熊市底部或牛市顶部? 通过观察上文的比特币价格对数预测图,我们发现,在市场的熊市底部时,实际价格往往低于预测值;而在牛市顶峰时,实际价格则超过预测值。这个规律显示,实际值与预测值的偏差能够作为预警的一种信号。当🟠比特币价格偏差值很低,🟩绿色背景的图表显示这通常意味着我们正处于熊市底部;相反,当🟠比特币价格偏差值高企,🟥红色背景的图表表明我们正处于牛市顶部。 这个规律已经经过了六次牛市和熊市的验证,偏差值确实具备预警作用,可以作为我们判断市场走势的重要参考指标。 第四步:制定比特币5A策略 策略:何时买入或卖出,数量选择多少? 我们引入了比特币5A策略。这种策略要求我们根据预警指标的临界值来产生交易信号,进行模拟交易,并统计绩效数据以进行评估。在比特币5A策略中,有三个关键参数:买入预警指标、分批交易天数和卖出预警指标。分批交易天数是为了确保在交易信号发出后,我们可以分批进行交易,从而买到更低的价格、卖到更高的价格,并降低交易冲击成本。 为了找到最优的预警指标临界值和分批交易天数,我们需要反复调整这些参数,并进行回测。回测是通过观察历史数据来建立的一种方法,可以帮助我们更好地理解市场的走势和交易机会。 具体来说,我们可以通过观察比特币价格对数和比特币价格偏差图来找到关键的交易点。例如,在2015年8月25日,🟠比特币价格偏差位于最低值-1.11;在2017年12月17日,🟠比特币价格偏差位于当时的最高值1.69;在2020年3月16日,🟠比特币价格偏差位于当时的最低值-0.91;在2021年3月13日,🟠比特币价格偏差位于当时的最高值1.1;在2022年12月31日,🟠比特币价格偏差位于当时的最低值-1。 为了确保这五个关键的交易点都能产生交易信号,我们将预警指标比特币价格偏差的最低值设为三个最低值中较大的-0.9,最高值设为两个最高值中较小的1。然后,当预警指标比特币价格偏差低于-0.9时买入,高于1时卖出。此外,我们将分批交易天数设定为25天,以实现平均买入和平均卖出的策略。在25天内,我们将总资金平均地投入市场,每天买一次;同时,我们也按照相同的节奏卖出仓位,每天卖一次。 调整临界值:优化交易策略的关键步骤 为了追求更高的绩效,调整临界值是不可或缺的一步。以下是对分批交易天数和预警指标临界值的调整建议: • 分批交易天数:尝试不同的天数,如25天,以观察其对整体绩效的影响。 • 预警指标的买入和卖出临界值:穷举式迭代调优买入临界值-0.9和卖出临界值1,以找到最佳的阈值组合。 通过这种细致的调整,我们可能找到一个具有较低最大回撤率(例如11%)和较高已平仓交易累计收益率(例如474倍)的优化方案。下图是比特币5A策略回测交易优化图,它为我们提供了策略调整和优化的直观展示。 通过这种方式,我们可以更好地把握市场的走势和交易机会,从而实现更加稳健和高效的交易策略。 第五步:验证比特币5A策略的绩效 验证模型的准确性:如何判断比特币价格模型的准确性? 模型的准确性用确定系数R方来表示,它反映预测值与实际值之间的匹配度。我将所有历史数据从2015年8月18日分为两组,2011年8月18日至2015年8月18日的数据作为训练数据,用于生成模型。计算结果显示,2011-2015年训练期的确定系数R方高达0.81,这说明该模型的准确率相当高。从下图中的比特币价格对数预测图可以看出,预测值与实际值的偏离并不远,这意味着大部分预测值都能很好地解释实际值。 确定系数R方的计算公式如下: residual = btc_close_log- btc_predicted_price_log residual_square = residual * residual train_residual_square_sum = math.sum(residual_square, train_days) train_mse = train_residual_square_sum / train_days train_r2 = 1 - train_mse / ta.variance(btc_close_log, train_days) 验证模型的可靠性:如何确认有新数据时比特币价格模型的可靠性? 模型的可靠性通过模型验证来实现。我将训练期的最后一天至2024年2月2日设为“验证组”,用此作为验证数据来检验模型的可靠性。这意味着在生成模型后,如果有了新的数据,我会将这些新数据与模型一起用于预测,然后评估模型的准确性。如果使用验证数据时的确定系数与之前训练时的确定系数相近,且都保持在一个较高的水平,那么我们可以认为这个模型是可靠的。验证期的数据与模型的预测结果计算出的确定系数高达0.83,与之前的0.81相近,进一步证明了该模型的可靠性。 绩效评估:如何精确评估历史回测结果? 在详尽的策略测试后,为了确保结果的准确性和可靠性,我们需要对回测结果进行细致的绩效评估。关键的评估指标包括: • 净值曲线:如玫红线所示,它直观地反映了账户净值的增长情况。通过观察净值曲线,我们可以了解策略的整体表现和盈利能力。 • 这个策略的基本属性是这样的: 交易范围:2015-8-19—2024-2-18,回测范围:2011-8-18—2024-2-18 初始资金:1000USD,订单大小:1个合约,金字塔:50个订单,佣金比率:0.2%,滑点:20个标记号。 在策略测试器概述图中,我们还获得了以下关键数据: • 已平仓交易的净利润率:高达474倍,远超基准,在策略测试器业绩概要图中比特币买入并持有210倍。 • 已平仓交易次数与获胜百分比:100次交易全部盈利,这展现了策略的稳定性和可靠性。 • 回撤率与赢亏比:最大回撤率仅为11%,远低于比特币的78%。盈利因子,即赢亏比达到500,进一步证明了策略的优势。 通过这些详细的评估,我们可以清晰地看到比特币5A策略在风险和收益之间的出色平衡。 机会:捕捉因子的变化 因子的变化为我们提供了宝贵的交易机会。下图中的🟠橙色线代表因子指标,当它在2024年2月20日的值为-0.32,大于阈值-0.9时,这可能是一个值得关注的信号。这种机会的出现并不频繁,因此需要我们保持警惕并迅速行动。 使用限制:特定情境下的策略应用 请注意,本策略专为比特币设计,未经授权不得应用于其他资产或市场。在实际操作中,我们应根据自己的风险承受能力和投资目标审慎决定。教学由lilibtc提供已更新 445
BTC更新我在1月,2月的阶段完美预测价格走势,大家可以浏览之前的关键视频,或者分析报告。如果BTC做出回调,大家都可以寻找48500的入场点去进入,如果价格继续上涨的话,那么不用合计了,肯定是奔着新高去了,在69k-72000的阶段,预期我会做空,那里是强阻力,并且在那里百分之80的可能性,会来一波10%左右的回调,在达到这个69000的阶段,我认为还会继续上行至75200附近,之后就在看市场吧,因为谁也不是神,看看是否会发生20%左右的回调,56000附近。除了在去年对28000的预测有失误,近几个月毫无失误,再次感谢大家观看我的视频,很多人可能还不明白,那么我慢点讲,在之前我说本月48k不是高点,会前进至53k,已经实现了,只要btc这次如果发生回调,不打破48500,依旧对新高抱有很大的几率,由Cryptojingyu提供3
2024.2.21BTC fen'xi BTC供應大量的湧出市場,昨晚美盤有大資金出逃,今天亞盤和歐盤跟隨出貨, 看今晚美盤開市後的表現。市場已進入回調模式,多單可以逢高獲利了結,其 它幣種也進入了回調模式由xiaoyaozi-liangjiafenxi提供1
每周回顾BTC市场在消化GBTC减持后开始新一轮上涨。即使在美国1月CPI数据不及预期公布后,市场也仅小幅回调,继续保持强劲上涨趋势。 虽然本次牛市中BTC的最大回撤始终保持在25%,远低于之前牛市的水平,但从Glassnode等可以看出,本次牛市后的“卖消息”回调ETF 的推出导致了多项指标的健康重置。 STH 供应的利润从约 100% 的峰值下降,重新测试其历史平均水平 57.5%。风险已释放,稳定币供应量持续增加为上涨提供了支撑。 BTC上涨后进入窄幅区间。在这一轮牛市走势中,每当BTC突破年内高点并开始震荡时,回调即将开始。 BTC正在接近历史高点,几乎修复了加息造成的所有损失。 从指标来看,交易量和鲸鱼参与度再次下降,在2月份的反弹期间几乎没有鲸鱼参与交易。这一现象反映出,在价格上涨到接近ATH之后,鲸鱼和虾类都变得更加谨慎。从ME指标来看,BTC继续保持积极的看涨趋势,紫色波浪区域扩大。 综上所述,我们将阻力位上调至56000,支撑位上调至48000。本周BTC可能会出现回调。 免责声明:脚本中的任何内容均不构成投资建议。该脚本客观地阐述了市场情况,不应被视为出售要约或购买任何加密货币的邀请。 根据脚本中包含的信息做出的任何决定均由您承担全部责任。已进行或将进行的任何投资均应根据您的财务状况和目标进行独立分析。由Sypool提供0
btc,向上破通道了btc,向上破通道了,之前说的回调,到1月22号 smi-70 后,好像回调结束了; 周线的smi到0后反弹,像牛市的尿性; 结合eth/btc的比值在0.55 底部区间,且eth etf通过预期,坎昆升级在即; 故,更适合持有eth现货,且牛市进行中不宜空仓。做多由yuan2017提供0
【RTA加密货币行情分析-BTC】本周价格不有效突破52000,调整开始随着新上市的BTC ETF的资产规模不断的扩大,BTC的价格也随着ETF申购不断的上涨。在上周,价格上涨触及到周线级别的压力位52000附近后,价格一直维持在51000上下震荡。 要明白一点的是,BTC当前底层的上涨逻辑是一众现货ETF的不断申购,为首的是IBIT和FBTC。传统的图表分析,还不如直接看ETF的资金流入流出规模和ETF BTC头寸的变化等数据。 现在技术面上,还是有两个可以关注的点:一个是左侧的重要压力位,一个是右侧的调整信号。 当前左侧的重要压力位就是在现在的价格附近,52000。此压力位是2021年左侧衍生过来的供需位压力位和从2022年从16500开始上涨的周线级别的通道上沿。大级别的结构位和供需位重合,导致BTC价格在52000附近受到一定的停滞。 右侧的调整信号也是最明显的,就是日线的MACD的能量柱发生切换,要知道一段多头趋势里面,最顺滑的一段上涨就是从MACD的红色空心能量柱到绿色实心能量柱这一段。如果日线的MACD的能量柱变为空心绿柱,且价格并没有不断的创出高点,那么一段级别不小的调整就开始了。 如果本周日线级别价格不能有效突破52000,我认为就处于调整中了。 结合ETF的数据,我认为调整会以多头强势调整度过,也就是小波动横盘,而不是大幅回落。 现在的多头绝对底线,已经可以调整到46000,价格在日线级别不应该收盘回到46000之下。GBTC的供应当前已经“不成气候”整体的供应水平在不断减小。再加上新上市的ETF的持续申购,后市继续维持周线级别的多头走势是大概率事件。一旦52000在日线级别上被有效突破,那么下一个阻力位就在60000(期权市场Q1季度持仓给出)。做周线级别的多头趋势,应该不要频繁换手。由RTA-Education提供12