【515篇】：一些衡量加密货币价格走势的相关指标（文末红包已更新）

预测任何加密货币的价格都是非常困难的。但是，如果你想要通过观察K线图来寻找蛛丝马迹，哪些指标可能与价格相关呢？值得注意的是，不同的加密货币所需要关注的指标也会有相当大的差异。

我们来看下方的图表，这个图表囊括CoinMarketCap 上前 20 种加密货币的斯皮尔曼相关系数（在统计学中, 以查尔斯·斯皮尔曼命名的等级相关系数）。稳定币和 Cosmos 除外，因为在 Coin Metrics 上没有这些数据。

在下图的取值范围里，数值 1 代表完全正相关（随着时间的变化，两个变量的移动始终相关），而数值 -1 则代表完全负相关（即两个变量的移动始终不相关）。

举个例子，在本文的数据中，我们可以看到比特币的表现与我们的预期相当一致。其交易量和活跃地址数看起来都与价格呈正相关性。

当然，这是有理可循的，当使用和交易比特币的人越来越多，从逻辑上来说人们就认为价格也会越高。更多的使用者和交易就意味着更大的需求，而比特币的供应却是固定的。

但值得注意的是，并非所有加密货币都是如此。例如，就BCH 和BSV而言，其币价和网络交易活动之间似乎没有相关性。

其他一些代币，例如BNB，TRX和 XTZ，其交易量的增加和价格下跌似乎存在弱相关性。就大多数代币而言，其活跃地址数至少与价格存在一定程度的相关性。

有一些代币,例如BSV，TRX, XTZ 和 HT 的价格和活跃地址数之间不存在任何的相关性。由于其区块链侧重隐私的处理交易的方式，Monero（门罗币）没有有效的活跃地址数。

图表反映了每一种代币在 Coin Metrics 上完整的历史数据。但是由于时间跨度并不统一，因此把它们互相比较无疑有些不太公平。

下图则向我们展示了2018年1月1日~1月12日每种代币的同类数据，进行了更直接的比较（尽管其中一些代币的创立时间不到两年），但这样一来就牺牲了一些创建时间更长的代币的数据准确性。

当然，这并不是说你看到活跃地址数上升，你就应该急于买入 BNB。毕竟，相关性并不一定会反映因果关系，而对过去的相关性模式的分析也并不能用于预测未来。所以只能把这种指标当做衡量加密货币价格涨跌的一种辅助手段！

原文链接 编译：妃子笑

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编译者/作者：妃子笑

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