京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
论炒币者的自我修养
加密货币,这个词本身就充满了密码学的神秘感。
对一个新手而言,要学习如何炒币可能很困难。不过,当前众多的行业专家和在线资源十分便利,通过一些高质量的新媒体资讯平台,比如币圈邦德(害羞脸),任何人都可以学会加密货币交易的精髓。
初进币圈,你很快会认识到,比特币市场或其它加密货币市场与股票或外汇交易领域大不相同(币圈一天,股市一年)。或许,会有人告诉你,传统的技术分析在数字货币市场上根本行不通。然而,也有一些交易者用技术分析进行日常交易,甚至作为谋生手段,预测短期价格波动——准确度可观的分析往往深受广大加密货币交易者的喜爱。
(图)头肩顶形态
自我修养第一步,首先,交易者应该了解加密货币行业使用的最常见的一种金融图表,即日本烛台图表。每个“烛台”的大小代表一定的时间间隔,研究技术分析的交易者根据烛台图在市场中寻找价格的趋势。
有时候,你会听到某些图表模式的词语,如“头肩顶形态”、“杯柄形态”、“三顶和三底形态”,以及更多“时髦”的术语。在某种程度上,这些术语有助于交易者预测短期和长期加密货币价格走势。在熟练掌握足够多的形态样式之后,在日常交易时,老练的交易者一般都可以下意识地在心中勾画出这些图形。
(图)研究日本烛台图表有助于预测短期和长期价格变动的模式
(左图)看涨(右图)看跌
进阶的加密货币交易者可以通过使用各种工具来帮助预测市场中的价格变动。市场上最显著的指标之一是简单移动平均线(SMA)——即对特定期间的收盘价进行简单平均化。SMA是通过计算设定时间间隔内数字资产结算值的平均值而形成的趋势线。许多交易者都以此为参考进行交易。
指数移动平均线(EMA)和平行线差指标(DMA)比SMA更复杂一些。EMA以更快速的方式反应出价格波动,而DMA则在设定的时间内移动,以便交易者预测市场趋势。
(图)移动均线是交易者所遵循的常见趋势线
另一个用于交易数字资产的有用工具是相对强弱指数(RSI)。振荡线基本上决定了价格是上涨还是下跌。速度的测量记录在0-100之间,在许多市场中,它都是最受欢迎的交易指标之一。波浪线通常会横向或上下波动,如果线下跌至30以下,则市场处于超卖状态(看涨)。当RSI开始攀升超过70时,市场开始处于超买状态(看跌)。
(图)RSI和MACD是帮助交易者预测价格变动的指标
就加密货币交易工具而言,MA线和RSI只是冰山一角。资深的交易者还会使用其他工具,例如布林线指标(Bollinger Bands),平滑异同移动平均线(MACD),随机指标(Stochastic),区间振荡线(Detrended oscillator),斐波纳契回撤线(Fibonacci retracement)等等。这些工具与绘制的图表模式相结合,可以为交易者所用——不管是兼职玩币或是专业炒币。
此外,还有其他的方法,如艾略特波浪理论(Elliott Wave Theory)和道氏理论(Dowtheory)的原则,以便于预测比特币的价值起伏。
(图)艾略特波浪理论的5个基本波浪序列:1、3、5为推动浪;2、4为调整浪
资深的交易者可以理解上述的各种理论,并知道如何利用不同类型的指标来做市场预测。然而,聪明的交易者也在关注行业资讯,可以这么说,许多加密货币爱好者已经意识到新闻和社区的情绪可以改变比特币的价格。
例如,如果出现大规模的交易所被黑客攻击事件或政府的强力监管,那么在短期内,可以猜测比特币的价格会有所下降。如果出现芝加哥商业交易所(CME)和芝加哥期权交易所(Cboe)开启期货市场等利好消息,则可以推测价格会上涨。
大多数交易者都在密切关注加密货币及区块链行业中发生的一切,因为在这场“游戏”中,他们手握着大量的筹码。
(图)永远抄不到的底
炒币绝非易事,它需要时间和耐心。即使熟记所有的图表模式,指标和加密货币行业资讯,投资者照样可能会做出错误的预测,甚至可能失去一切。
像比特币这样的加密货币的走势往往可以“欺骗”交易者,所有的行业资讯和技术指标都可能突然失效。在比特币的世界里,拥有极高技术分析技能的交易者也可能在几分钟内一败涂地。
赌徒的心态,人性的贪婪,都可能蒙蔽我们的双眼,甚至让我们坠入万丈深渊。
最后,分享一句话。
“如果你认为仅仅靠技术就可以在加密货币市场里赚钱,那你肯定没经历过熊市。”
与诸君共勉。
如何掌握区块链技术
区块链创新的推动以及数字经济的蓬勃发展离不开人才的培育,而CDA数据分析师作为行业的领头羊,紧密结合当前区块链发展实际与人才需求结构,重磅推出CDA区块链学院。
扫描二维码,进入 CDA 区块链学院,学习区块链知识,选择很多,站对未来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09