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风险市场的最新发展，报告计划将重点放在从2019年6月22日到2019年7月21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

在过去的一个月中，主要的数字货币表现都很差，在我们分析的50个数字货币中，只有5个比30天前的价格有所上升。按市值计算，比特币是最大的数字货币，目前在撰写本文时价格略高于1万美元，上月的交易价格在9500美元至13000美元之间。

在数字货币之外，标准普尔500指数从30天前上涨1.06%，上周五收于2976.61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6月22日至2019年7月21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ChainLink（LINK），总回报率为202.94%。LINK的目标是成为一个可靠的去中心化的数据预言机，为智能合同提供数据输入。在分析的数字货币夏普率中，LINK也是第二高的，只被火币的平台币（HT）击败。

第二和第三表现最好的数字货币是HC和Qtum，总回报率分别为115.05%和55.76%。

Zilliqa（ZIL）是表现最差的数字货币，总亏损率为27.54%。ZIL是一个公链平台。它的特点是它的设计处理与网络规模线性规模的高交易率。第二和第三表现最差的数字货币是REP和NANO，分别下跌22.73%和21.19%。

图2a. 2019年6月8日至2019年7月7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6月22日到2019年7月21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）、以太坊（ETH）和瑞波（XRP）价格的日K线，这是市值最大的三种数字货币。 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

BTC、ETH和XRP的50天简单移动均线继续维持在100天移动均线上方，延续了长期看涨信号。XRP的50天移动平均线看起来有可能在不久的将来跌破100日移动均线，所以这是一个潜在的熊市信号。

BTC、ETH和XRP的相对强弱指数在30到70之间，既不超买也不超卖。

对于这三种数字货币，MACD线在MACD信号线之下，但看起来他们可能很快越过上方，这将是一个看涨信号。XRP看起来是最接近实现这种牛市的交叉。

图3a. 2019年6月22日至2019年7月21日Bitstamp的比特币（BTC）美元价格。

图3b. 2019年6月22日至2019年7月21日Bitstamp的以太坊（ETH）美元价格。

图3c. 2019年6月22日至2019年7月21日Bitstamp的瑞波（XRP）美元价格。

附录A：数字货币列表

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6月22日至2019年7月21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6月22日至2019年7月21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。

附录D: 报告服务

市场报告：分析近期50大资产的历史表现，以确定当前的数字货币市场趋势。样本：LINK以 203% 月回报高居榜首

交易所报告: 分析18个主流交易所最近的历史成交量和价格，以确定更好或更公平的数字货币交易平台。样本：调查数字货币交易所价格和成交量模式

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