概述

该报告每两周发布一次，旨在确定数字货币市场的广泛趋势。 为了反映这个快节奏和高波动的市场的最新发展，报告计划将重点放在从2019年3月30日到2019年4月28日的30天滚动数据窗口中得出的指标。

我们的分析范围包括50种最广泛使用和交易的数字货币。 完整列表请参阅附录A.

分析

过去一个月主要数字货币的表现一直很好，我们分析了30天内市值前50数字货币中的31种。 比特币（BTC）是市值最高的数字货币，交易价格约为5,400美元。 本周早些时候价格高达5,500美元。 比特币在4月1日突破4,200美元上方阻力位，急剧上涨至5,000美元，此后价值稳步上涨。

在数字货币之外，标准普尔500指数从30天前上涨3.72％，上周五收于2939.88美元。

图1显示了过去30天的风险与收益权衡，通过绘制各种数字货币的平均每日收益率与历史每日波动率。

图1. 2019年3月30日至2019年4月28日各个数字货币的平均每日收益率与历史日波动率的关系图。在给定的风险水平下，通过历史日波动率衡量的更高回报表明投资更好。

过去一个月表现最好的是比特币现金（BCH），总回报率为55.64％。 比特币现金是一种在2017年8月比特币分叉之后创建的山寨币。比特币现金拥有比比特币更大的块，因此理论上每秒可处理更多交易。

表现第二和第三的数字货币是BAT和币安平台币（BNB），总回报率分别为80.40％和37.59％。

MKR则是表现最差的数字货币，总跌幅为23.58％。 Maker是一个治理通证，也是MakerDAO智能合约平台的实用工具通证， DAI是一种软锚定的稳定币。

表现最差第二和第三数字货币是Waves（Waves）和Steem（STEEM），总跌幅分别为23.21％和19.92％。

图2a.2019年3月30日至2019年4月28日期间每个数字货币的平均日收益率，历史每日波动率，总回报率和事后夏普比率，总回报率最高。更多正面夏普比率更为可取。 夏普比率以10年期美国国库券利率作为年度无风险利率计算。

图2b.从2019年3月30日到2019年4月28日，数字货币的平均每日回报，历史每日波动率，总回报和事后夏普比率的总回报率最低。更多正面的夏普比率更为可取。 夏普比率以10年期美国国库券利率作为年度无风险利率计算

图3绘制了比特币（BTC）和以太坊（ETH）价格的日K线，这是市值最大的两种数字货币，以及过去一个月表现最好的比特币现金（BCH）。 此外，还显示了以下常用的技术分析指标：

• 简单移动平均线（SMA），周期为50天，100天和200天

• 相对强弱指数（RSI），期限为14天

• 移动平均收敛差异（MACD），EMA周期快12天，EMA周期慢26天，信号周期9天

所有这三种数字货币的指标共享许多共同特征。

首先，50日移动均线继续保持在100日移动均线上方，这是长期看涨信号的延续。

然而，这三种数字货币， MACD线已经越过MACD信号线。 这被称为看跌交叉，也可被称为看跌信号。

最后，这三种数字货币的RSI值处于70以上的超买区域，但此后回到70以下。价格通常预期在超买之后会下跌，但动量振荡器也可能多次超卖或在实际触底之前保持超卖状态在强劲的上升趋势中。

图3a. 2019年3月30日至2019年4月28日Bitstamp的比特币（BTC）美元价格。

图3b. 2019年3月30日至2019年4月28日Bitstamp的以太坊（ETH）美元价格。

图3c. 2019年3月30日至2019年4月28日Bitstamp的比特币现金（BCH）美元价格。

附录A：数字货币

以下是此市场报告中分析的数字货币的完整列表。 此外，我们还提供了2019年3月30日至2019年4月28日期间每种数字货币的平均日收益率，历史每日波动率，总收益率和事后夏普率。夏普率正数越大更为理想。 夏普率以10年期美国国库券利率作为年度无风险利率计算。

附录B：方法论

美国东部时间下午4:00（美国东部时间2019年3月30日至2019年4月29日）的数字货币每日价格数据用于我们的计算。

价格标准是美国东部标准时间每天下午4:00在Coinscious拥有数据的所有交易所的数字货币的交易量加权平均价格。 唯一的例外是Siacoin（SC），由于撰写本文时的数据质量问题，我们使用了Yahoo Finance的价格。

标准普尔500指数的每日收盘价数据来自雅虎财经。 来自YCharts的最新10年美国国库券利率被用于涉及无风险利率的计算。

在随后的报告中，我们可能会更新我们的系统，部门，方法和分析，以反映新的发展。

附录C: 术语

波动率: 某一工具在一段时期内交易价格分散程度的度量，定义为工具收益的标准偏差。

亏损：衡量自某一时期以来峰值以来工具或投资交易价格下降的指标。 更少的，更少的频率的亏损是更理想的。

最大亏损：工具或投资在一段时间内的交易价格的最大峰值到谷值的下降。 减少最大亏损更理想。

相关性：两个随机变量序列之间的线性关系的度量，在金融的背景下，可以看做是两个系列的回报。 相关范围在-1和1之间。相关性接近1表示数字货币对之间的相关性非常强 ，而接近-1的相关性表示相关是背离的关系。 接近0的相关性表示没有线性关系。

关于我们

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