盘点加密三年牛市：发现市场规律，以史为鉴

前言

购买小币种资产需要慎重选择币种和高度把握时机。 币种选择和时机把握不好，就分不到大蛋糕。 小币种高位暴跌并非偶然，通常是见顶的前兆。 即使再创新高，也多半是陷阱，而不是机会。

2020年以来，整个加密货币市场经历了一场巨大的牛市。 这一波牛市也让很多赛道和热点下的资产都出现了巨幅上涨，不乏千倍甚至万倍币。

数据采集​​和预处理

第一步是获取数据。 我们从CoinMarketCap获取了所有市值前3000个币种的数据，总计超过500万行。

每个货币有七个Column：Date（日期）、Open（开盘价）、High（最高价）、Low（最低价）、Close（收盘价）、Volume（成交量）、MarketCap（市值）、weibo：慕容说说它。

每种货币的列

为了后续分析，我们对数据进行了预处理：

修改离群值，填空值

移除稳定币资产

移除 wBTC 和 renBTC 等锚定资产

删除由于差点深度差而被严重固定的资产

剔除市值过小、流动性差的币种（大部分在1000市值之外）

NFT资产未计入

最终有952个币种符合我们的统计标准。

最高涨幅96万倍！

我们以2020年1月1日-2022年5月24日为统计周期，找出涨幅最高的TOP100币种，如下：

本轮牛市涨幅最高的TOP100币种

涨幅最高的是柴犬，涨幅96482030.32%（你算过数量级，96万倍），目前市值排名第19位。

牛市并不意味着你可以通过购买来跑赢市场

让我们计算最大涨幅的中位数，即2002.23%。

如果以BTC为指标，则β收益为1259.27%，与α收益的中位数2002.23%相比，β收益并不逊于α收益多少。

所以，真相未必像大家想象的那样，“牛市随便买进就能跑赢大盘”。 从数据来看，购买小币种资产需要慎重选择币种和时机。 如果选币和时机没做好，收益可能还不如持有BTC。

买小币种不选好时机？ 那就看大饼买小币吧！

接下来我们计算一下所有币种最大涨幅的“开始时间”、“结束时间”和“持续时间”。 这本质上是在讨论买入小币种的时机，“什么时候买底？”，“什么时候出顶？”。

上图是“最大增加开始时间的频率”，x轴是时间，y轴是频率。 图中的柱状图表示：货币何时见底。 触底时间集中在2020年3月和2021年7月，即“312”和“519”惨案见底后。

第二张图是“最大涨幅结束时间的频率”，x轴是时间，y轴是频率。 图表中的列表示货币何时达到顶峰。 大部分高峰时间集中在2021年4月和2021年11月，与比特币的高峰时间基本一致。

所以从统计的角度来看，小币种独立出来的情况很少见。 其实要看大饼的脸色。 如果不确定小币种的走势，还是看大饼买小币比较好。

时间是你高回报的朋友

接下来，计算时间间隔的频率。 时间间隔以涨幅最大为准，“最高价出现的时间”-“最低价出现的时间”，然后统计频率。

我们发现直方图中的高点集中在20天以内和400天左右，也就是说币种见顶的情况大致可以分为两类：

1、开场是高点

2.最高点出现在一年后

想要享受牛市的高收益比特币上一波牛市高点，长线持仓（1年以上）或许是最正确的选择。

即使是大牛市也要做好被“腰斩”的心理准备，甚至可能被套一年

计算完收益，接下来我们来计算一下风险。

首先是计算最大回撤。 这里的最大回撤指的是“涨幅最大时的最大回撤”比特币上一波牛市高点，或者说“牛市中的最大回撤”，而不是熊市中的最大回撤。

最大回撤的平均值和中值分别为 50.63% 和 57.02%。 也就是说，即使在大牛市中，也要做好减半的心理准备，承受比较大的浮亏。

而且，最大回撤的中位数为31天，平均值为43天，最长的最大回撤发生在322天。 也就是说，在牛市中，你平均会被套一个多月，甚至有可能被套一个月。 年。

当比特币高位横盘或高位滞涨时，是小币种低买高卖或减仓的好机会

接下来统计最大回撤一般出现在什么时候。

下图显示了最大回撤开始时间的频率。 图中两个明显的峰值集中在2020年8月和2021年2-4月。

2020年8月和2021年2月-4月这两个时间段，比特币（指数）的走势呈现高位横盘或高位滞涨，也就是说在牛市中，比特币（指数）处于高位状态横盘或高位滞涨，小币种通常会有比较大的回撤，这也是小币种“高弹性”的缘故。

高位震荡后的新高，或行情走熊前的闪回，快跑

最大回撤并不意味着牛市结束。 如前所述，牛市的第一次结束发生在2021年4月，比2021年2月发生的最大回撤晚了两个月。

因此，小币种在高位暴跌并非偶然。 它通常是达到峰值之前的标志。 即使价格再创新高，多半也是陷阱，而不是机会。

总结

通过数据，我们从收益和风险两方面对过去三年的牛市进行了概括分析。 我们从数据中提炼出一些观点，有些观点符合我们旧有的认知，有些则颠覆了我们的认知，或者让我们对市场有了新的认识，而数据会让我们重新认识市场从更客观、更高纬度的角度。