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比特幣:分析稱推文數量與比特幣價格及交易量成正比_加密貨幣

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Time:1900/1/1 0:00:00

編者按:本文來自小蔥區塊鏈,Odaily星球日報經授權轉載。比特幣價格本月一直在測試10,000美元大關,諸如推文數量和提及比特幣的Google搜索等在線指標顯示了兩年來的新高。比特幣價格與媒體因素的關系成為分析師研究的對象,這些因素包括數個社交媒體指標,例如提及特定加密貨幣的推文數量,加密貨幣專用subreddit中的評論或帖子數量,特定加密主題的每日搜索量數量,甚至是Reddit上提及的“Lambos蘭博基尼指數”。通過此類數據進行情緒分析可以幫助投資者預測收益,已經成為受傳統投資者歡迎的一種新穎方法。分析2017年至2019年的推文和比特幣價格

機構分析:美元下跌,美國核心通脹數據低于預期且10年期國債標售需求平平:美元周三走低,此前數據顯示美國2月通脹溫和,指標10年期國債標售結果平平,澳元和紐元等風險較高貨幣因全球經濟增長前景改善而上漲 。2月美國通脹數據基本符合經濟學家預期,不過核心CPI上升0.1%,而市場預期為上升0.2%。美元指數今年迄今一直緊密跟隨美債收益率的漲勢。數據公布后,美國國債收益率應聲下滑,因市場人士原本希望CPI前景更為積極 。Merk Hard Currency Fund總裁Axel Merk表示,國債正變得更加強勁 ,相對而言美元的吸引力可能會降低。[2021/3/11 18:34:33]

從2017年以來每天提及比特幣的推文數量來看,2017年牛市期間有明顯的飆升。2017年12月7日,提及比特幣的推文達到155,600條的歷史新高。在此峰值之后,整個2018年和2019年的平均推文數量大幅下降,盡管在比特幣2019年一波小牛市期間的6月26日出現了一個小峰值。

分析 | BTC場外資金凈流入增速觸底回升:據TokenInsight數據顯示,反映區塊鏈行業整體表現的TI指數北京時間06月18日8時報797.77點,較昨日同期上漲24.96點,漲幅為3.23%。此外,在TokenInsight密切關注的28個細分行業中,24小時內漲幅最高的為其它技術或協議行業,漲幅為14.68%;24小時內跌幅最高的為能源與采礦應用行業,跌幅為4.25%。

據監測顯示,BTC?24h交易額為$153億,活躍地址數和轉賬數分別較前日上升11.83%和3.1%。BCtrend分析師Jeffrey認為,BTC場外資金凈流入增速觸底回升,短期或將延續震蕩。

另據Bituniverse智能AI量化分析,今日行情可開啟XRP/BTC幣幣網格交易,區間0.00004304-0.0000524BTC,同時賺取兩幣超額收益。

注:以上內容僅供參考,不構成投資建議。[2019/6/18]

分析 | 以太坊鏈上的大額轉賬系火幣內部資金流動:根據tokenview數據顯示,今天11至13時,以太坊鏈上發生了累計88萬ETH轉賬,系火幣內部以太坊歸集所致。首先從0x7ef35bb39開頭地址累計轉出78萬ETH至0x325982939開頭地址和0xb4cd0386d2db86f3開頭處理。后尾號4265的地址又收到10萬ETH轉入,共計88萬ETH。分析認為,以上轉賬應為火幣交易所內部正常資金流動,投資者無需過分緊張。[2019/6/5]

推文數量和比特幣價格之間的這種中期趨勢可能表明這兩個變量是相關的。2017年全年,比特幣價格和推文數量之間的相關性最高,為0.86。盡管2018年是熊市,但價格和推文數量之間的關系仍然很高,相關系數仍為0.74。這種相關系數在2019年表現得較低(0.12),盡管比特幣在三月至六月期間價格有大幅上漲。

推文可預測比特幣的交易量

比特幣交易量和推文數量似乎也有著顯著的關系。經過數據對比發現,當談到推文數量與比特幣交易量相關性時,2017年兩者的相關性明顯比2018及2019年強。在2017年,當一天的推文數量增加1%時,比特幣的交易量在當天會增加2.5%;這種相關性在其它年份同樣具有一致性,除2018和2019年相同情況下,比特幣交易量增加低于1%。2018年時,當一天的推文數量增加1%時,比特幣的交易量增加0.64%,而2019年該交易量會增加0.72%。2020年以來的相關性對比

2020年以來,比特幣漲幅較大,1月份加密貨幣對沖基金獲得27%的回報率。

今年1,2月份平均加密貨幣推文數量較2019年有所增加,2019年日均18,972條推文,2020初這一數字達到22,070條,2月2日出現了相關推文的異常爆發。與1月相比,今年2月的平均推文數量增加了。

根據這兩者的走勢,可以看出比特幣2020年1個半月推文數和交易量之間的關系和之前觀察到的基本一致。但是,推文數量對交易量的影響程度要小于其他年份。當推文數量增加1%時,同一天的交易量增加0.423%。推文數量的預測影響更小,如果當日推文數量增加1%,次日交易量將增加0.44%。

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