研究 | BTC、ETH等加密貨幣下跌分析：BTC回調幅度最小，ETH是“晴雨表”_BTC:數字人民幣暫停推廣

無論是在金融市場還是宏觀經濟的新興戰略中，普遍存在VUCA特性。

VUCA就是volatility、uncertainty、complexity、ambiguity。在BTC每一段時期的行情走勢里同樣具有VUCA這樣的特性。

所以永遠都會有人在問BTC現在到底是抄底的機會，還是遠沒到下跌終點？

而思考的結果往往是，你前一秒的答案，后一秒又會被自己推翻。

導致它下跌的因素又那么多，恐慌情緒、美股、礦難、洗盤、企圖低位吸籌......等等。

對很多正在做交易決策的人來說，他們越思考越看不懂最后，只能憑直覺行動。

那么，尤其在BTC沖上1萬美元后，又迅速跌回7600位置的看似“底部”階段，該怎么做決策？

對此，我們做了BTC/主流幣/非主流幣在回調幅度和時間方面的研究分析，簡單來說，它可以幫你在一定程度上發現，所有幣種每一次下跌后多久能夠修復，以及需要多久...讓你的心理預期從模糊變為明確。

或許還能幫助大家從更全面和完整的視角來了解整個行情趨勢，更理性、客觀地做出判斷。

研究時間：BTC的波周期

縱覽BTC的歷史行情數據，從2017年年末——2020年3月9日，一共有三次“大行情”，按照波浪理論可以理解為“漲-跌浪型”的3次循環，具體時間如下表所示：

朝陽區政府與中國人民銀行數字貨幣研究所簽署戰略合作協議:金色財經報道，9月3日，以“數字經濟構建新發展格局”為主題的2022數字經濟發展大會在國家會議中心舉行。朝陽區人民政府與中國人民銀行數字貨幣研究所簽署戰略合作協議。下一步，雙方將充分發揮數字人民幣賦能政府數字化轉型的作用，推進數字人民幣相關產業及政策在朝陽區加速落地，積極探索法定數字貨幣、金融科技等相關技術研究與應用，提升金融服務實體經濟能力。[2022/9/4 13:07:10]

結合我們平臺的BTC走勢曲線來看，這三個下跌波浪非常清晰：

如果用波周期來表現這三段市場行情變動周期，第一段就屬于較長期的基波，第二段則是主波，可能預示著行情主要走勢，第三波波幅較小，很可能只是主波影響下的次波。在技術分析上也可以根據波周期理論，

特別是波峰或波谷來觀察市場變動的周期性。

本次則主要通過選取明顯的波峰和波谷來觀察BTC及其他幣種的下跌幅度與時間。

央行數字貨幣研究所申請“智能合約”專利:7月5日消息，近期，數字人民幣結合智能合約的應用實踐得到了廣泛關注。從公開數據了解到，人民銀行數字貨幣研究所申請了8篇標題含有“智能合約”字眼的專利，大部分于2021年申請，涵蓋的技術多為智能合約底層技術方案，具體包括智能合約的注冊方法和執行方法。業內專家介紹，通過在數字人民幣上加載智能合約，拓展了數字人民幣支付場景的同時，能夠實現支付“定制化”，為老百姓提供更加便民的支付工具。（中證網）[2022/7/5 1:53:05]

研究對象：BTC/主流幣/非主流幣

我們將研究對象分為三類資產：BTC/主流幣/非主流幣，其中主流幣取ETH,非主流幣是合成指數。

非主流幣合成指數：指由隨機抽取的30個幣種合成，并且合成中做了歸一化處理，將幣種價格全部映射到區間，防止在等權重合成中價格高的幣種影響指數整體的價格走向。合成非主流幣種指數的30個幣種要求在2017年3月15日至2020年3月9日有完整數據。

注：非主流幣指數由以下30個幣種合成

研究結論：BTC竟然回調幅度最小？

動態 | 央行數字貨幣研究所下屬研究機構大規模招聘:5月20日，央行數字貨幣研究所下屬深圳金融科技研究院發布了包括密碼算法工程師在內的20個崗位的招聘計劃。據悉，深圳金融科技研究院是經央行批準的，由數字貨幣研究所在深圳設立的研究機構和企業化運營主體。2016 年 9 月，經中央編辦批準，中國人民銀行設立了直屬事業單位——中國人民銀行數字貨幣研究所。該所根據國家戰略部署和中國人民銀行整體工作安排，承擔數字貨幣和金融科技的研究開發、標準規劃等職能。[2019/5/21]

研究過程主要靠人工與計算機模型來同時協作，這里簡要概述一下。

首先我們拿出不同波浪的歷史數據，將一個上漲浪和一個下跌浪視作一個漲跌周期，然后記錄完成一個上漲浪需要多少天多少個點、下跌浪又需要多少天多少個點。

計算過程其實并不復雜。

用下跌浪的點位幅度/上漲浪的點位幅度就是回調幅度，同樣用下跌浪的天數/上漲浪的天數就是回調時間比例。

根據上圖，我們可以列公式如下：

回調幅度=從點c運動到點b幅度/從點a運動到點c幅度

中科院自動化研究所將面向大中小學生開展區塊鏈等主題的科普講座:5月21日，新華網訊，今年，中國科學院自動化研究所將舉辦第十四屆“自動化之光”公眾科學開放日活動。屆時，自動化所將面向大中小學生分別開展《腦與智能》、《區塊鏈技術與平行智能》、《大數據時代的視覺智能》、《動畫真奇妙》等4個主題報告，用實例和生動的演示深入淺出地為大家揭示智能技術的原理和奧妙。[2018/5/21]

回調時間比例=c點至b點所需天數/a點至c點所需天數

綜上，通過計算得出的結論是：

1.回調幅度方面：主流幣和非主流幣的回調幅度均大于BTC的回調幅度

大家可以理解為，當BTC、ETH和非主流幣都下跌后，雖然各自的下跌幅度不同，但每個幣種與自身下跌幅度進行對比時，ETH和非主流幣回調得更多。

在實際操作中能進行指導的是，ETH和非主流幣種下跌后漲回來的更多。

回調幅度柱狀圖

橫軸代表三個下跌波浪，縱軸代表波幅的倍數，我們先人工識別下跌浪的范圍，然后用計算機找到這個范圍的最高點和最低點就是下跌的開始時間和結束時間，把高點與低點的價格做差就是下跌浪的波幅，上漲浪的波幅計算同理。

中國結算戴文華：將加強對區塊鏈等金融科技發展的研究:中國結算將在繼續積極落實國際準則、不斷提升風險管理水平、堅守系統性風險底線的同時，進一步加強對區塊鏈、云計算、人工智能等金融科技發展的研究，配合立法機關和監管機構做好新技術應用規范管理，使其成為更好支持資本市場發展的一股活水。[2017/11/30]

不理解計算過程也沒關系，只要記得縱軸數值越大，說明該幣種的回調幅度越大。所以上圖可以明顯看出結論，在三段波浪中，就回調幅度來說：BTC＜主流幣＜非主流幣。

這里需要注意一點，BTC由于本身價格基數最大，下跌后的回調幅度不如其他幣種其實在情理之中，市值越大的幣種，上漲和下跌空間越穩定，所以非主流幣種回調幅度會更大，市值小的幣種就是更“生猛”和不成熟。

回調幅度BTC跑不過其他幣種，那回調時間呢？

根據公式：回調時間比例=b點至c點所需天數/a點至c點所需天數，用三個分類的幣得出了回調時間柱狀圖

橫軸依舊是三個下跌波浪，縱軸則是下跌浪時間/上漲浪時間得出的倍數，所以縱軸的數值越大，說明需要的回調時間越長。

在回調時間方面，非主流幣的回調時間占上漲時間的比例大于BTC回調時間比例，并且回調時間越短回調價格幅度越小。下跌后所需的回調時間：非主流＞BTC＞主流幣，回調價格幅度：非主流＞BTC＞主流幣。

每次漲跌，不同類型幣種是否有時間先后順序？

原始波浪回調數據統計表

注：表1中start為每次下跌的開始時間，end為每次下跌的結束時間，callback_range為每次回調價格幅度占上一浪比例，callback_time為每次回調耗時占上一浪的比例

由表1我們進一步得出結論：

在行情下跌啟動時間方面，每次要么是BTC先進入下跌浪，要么就是ETH先進入下跌浪，非主流幣在下跌時的反應總是滯后，同樣，在下跌結束時間上，非主流幣也滯后。

由BTC或ETH領跌，其他幣種跟跌。

ETH偶爾會先于BTC完成下跌浪，止跌回升；并且ETH有逐漸先于BTC開始下跌浪的趨勢。

在整體下跌浪的啟動和結束時間先后順序上，可以認為：ETH先于BTC先于非主流幣。

放在實際操作中，可以進行指導的是：如果ETH開始下跌，可能其他幣種都要開始下跌了，如果ETH停止下跌了，那么整個下跌趨勢或進入收尾階段。

不同漲跌周期同一幣種的跌幅規律

同一幣種在不同波動周期的跌幅與耗時成正比，同一幣種通常耗時越多，回調的比例越大。

如下表所示：耗時占比0.44時，價格回調比例為0.53，耗時占比0.64時，價格回調比例為0.91，耗時占比0.88時，價格回調比例為1.36，隨著耗時比例上升回調價格也更多，個別情況除外。

同一漲跌周期不同幣種下跌幅度關系

由表1可知，同一波動周期內，非主流幣往往能夠用絕對數上更短的時間，向下回調最大的百分比價格幅度。

與不同漲跌周期幅度和時間對比，本次下跌是否完成？

以往大的下跌運動中，從價格來看BTC回調幅度都要超過0.6，ETH的回調幅度都要超過0.95，非主流幣的回調幅度都要超過0.9。

從時間上來看，BTC回調耗時基本都要超過上漲浪耗時0.9，ETH耗時超過0.85，非主流幣耗時超過1.3。

所以綜上所述，無論是從上升浪的價格回調幅度還是耗時比例來講，本次下跌均未結束，道阻且長啊。

若本次下跌未完成，還會下跌多少個點，下跌還會持續多久？

假設以上結論正確，根據表2可以推導出：

BTC上一波上漲耗時57天，按照以往回調要耗時至少0.9倍，可能本次回調要耗費51天，即持續到4月4日前后；價格下跌至少0.6倍，也就是2168點至8155點。

同理也可以計算出ETH和單個非主流幣種的下跌持續時間和可能的目標價格。

原始波浪價格幅度與耗時表

本文從技術分析的角度，為大家提供了一個新的思路去判斷市場處在哪個周期，主要三類幣種在下跌后的回調幅度與時間，以及我們完全跟據歷史數據與規律，計算出了BTC下跌持續的時間......但這僅僅作為其中一種參考，市場還充斥著我們無法精確計算的變數，比如全球疫情加劇后帶來的恐慌情緒，全球可能頒布的刺激經濟政策，假設經濟衰退而導致的金融危機甚至經濟危機，這些無人能預測。

在這里非小號也建議所有投資者，我們可以學會在萬變中找到不變的應對方向：

在宏觀層面上，主動且敏感地去感受一切的周期性變化，訓練自己的直覺，機會往往是火中取栗；

在中觀層面上，了解人性，市場的變動永遠離不開人性；

在微觀層面上，不斷學習，精進自己，下跌的時候仍然有事可做，上漲了才能抓得住，積蓄力量吧。

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