看一下加密货币价格与其他变量之间的相关性

关键事实：

• 有必要考虑相关性随使用哪种加密货币而变化。
• 与BTC不同，BSV和BCH似乎与交易数量不相关。

预测任何加密的价格都很困难。虽然，如果实时观察图形并在寻找信号时，除不知道哪种类型的信息外，了解有关加密的哪种类型的数据很可能与价格保持关联是有帮助的。有趣的是，这取决于使用哪种加密货币而有所不同。

例如，考虑以下K线走势图，该K线走势图使用Coin Metrics信息来可视化1月13日CoinMarketCap中前20种加密的皮尔逊相关性（两个定量随机变量之间的线性度量）。除了锚定或稳定币和Cosmos以外的加密货币，其中Coin Metrics没有信息。

在下面显示的量表中，得分1表示完美的正相关，这意味着两个变量随时间的变化始终是相关的，而得分-1则表示完美的负相关。 ，这意味着两个变量的运动从不相关。

该信息表明，例如，比特币的行为符合预期。交易数量和活动地址数量似乎都与价格具有显着的正相关关系。当然，这是有道理的，因为越来越多的人使用加密货币进行交易，所以我们可以预期BTC的价格会更高。更多的人和更多的交易意味着更大的需求，而供应则相对固定。

但是，有趣的是，并非所有加密货币都如此。例如，对于比特币现金和比特币SV，网络上的价格和交易活动之间似乎没有关联。一些代币，例如币安硬币（BNB），TRON和tezos，似乎在交易数量增加和价格下跌之间呈现出轻微的相关性。

因此，尽管活动地址至少在某种程度上与大多数代币的价格相关，但其他加密货币，尤其是比特币SV，TRON，tezos和huobi代币似乎并未显示出价格与价格之间的任何关联。活动地址数。另一方面，由于其关注隐私的区块链处理交易的方式，门罗币没有有效的地址帐户。

由于硬币度量中每种加密的完整历史都反映在先前提供的K线走势图中，因此在所有这些货币之间进行比较肯定有点不公平。

下图显示了完全相同的信息，仅使用了2018年1月1日至2020年1月12日之间的信息。有一个更直接的比较，尽管其中一些加密货币已经被使用。在市场上使用了不到两年的时间，但代价是降低了一些最古老的代币的历史准确性。

当然，这并不意味着，例如，您应该仅仅因为看到有效地址数量增加而急于购买BNB。毕竟，相关性不一定反映出原因，并且对相关性模式的历史分析可能对未来没有任何预测能力。

即便如此，有趣的是要看哪种加密的价格似乎与这些基本网络指标密切相关，以及哪种加密货币与它们最脱离。

查理·卡斯特（Charlie Custer）发表的文章的翻译版本，在LongHash中发布。