bsv价格预测(精彩20篇)

币圈深度参与者和holder获得更高收益, 而不是trader，这或许是我们的错觉，因为加密货币资产天然适合种套利高频机器人交易。

虽然像我们这些有点信仰又不是老炮的散户韭菜，对交易技术指标有点不屑。但面对币价波动，我们也不那么佛系，价格涨跌或多或少扰乱我们的情绪。

而对于币价的预测或感觉，仅凭社交情绪。本文从大量的技术，交易，社交情绪指标通过各种深度学习算法得出的结论是，综合技术，交易，社交情绪指标的深度学习结果对预测币价比单一指标要好。而Github和Reddit的基于技术开发人员的情绪指标更具有参考价值。

虽然这不一定正确更不是真理，毕竟深度学习算法和数据都可能有问题。然而这足足30来页的论文足已令我们恐惧，如今能用到如此高深的算法和有如此开放丰富的数据对加密资产交易预测，我们散户韭菜如何是好？

也许只有做好个人功课。我们为什么要投资这个项目？我们如何能为项目贡献？我如何才能不在乎币价？

摘要

由于加密货币市场的高波动性和新机制的存在，预测加密货币的价格是一项众所周知的艰巨任务。在这项工作中，我们重点研究了2017-2020年期间两种主要加密货币以太坊和比特币。通过比较四种不同的深度学习算法（多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）神经网络和注意长短期记忆（ALSTM））和三类特征，对价格波动的可预测性进行了综合分析。特别是，我们考虑将技术指标（如开盘价和收盘价）、交易指标（如移动平均线）和社交指标（如用户情绪）作为分类算法的输入。我们比较了一个仅由技术指标组成的受限模型和一个包括技术、交易和社交媒体指标的非受限模型。结果表明，不受限制的模型优于受限制的模型，即包括交易和社交媒体指标，以及经典的技术变量，使得所有算法的预测精度都有显著提高。

1 简介

在过去十年中，全球市场见证了加密货币交易的兴起和指数增长，全球每日市值达数千亿美元（截至2021年1月达到约1万亿美元）。

最近的调查显示，尽管存在价格波动和市场操纵相关的风险，但机构投资者对新加密资产的需求和兴趣仍在飙升，原因是这些资产的新特性以及当前金融风暴中潜在的价值上升。

繁荣和萧条周期往往由网络效应和更广泛的市场采用引起，使价格难以高精度预测。关于这一问题有大量文献，并提出了许多加密货币价格预测的定量方法[13，15–18]。加密货币的波动性、自相关和多重标度效应的快速波动也得到了广泛的研究[22]，同时也研究了它们对初始硬币发行（ICO）的影响[10，11]。

文献中逐渐出现的一个重要考虑因素是加密货币交易的“社会”的相关性。区块链平台的底层代码在Github上以开源方式开发，加密生态系统的最新添加内容在Reddit或Telegram的专业频道上讨论，Twitter提供了一个经常就最新发展进行激烈辩论的平台。更准确地说，已经证明，情绪指数可以用来预测价格泡沫[5]，而且从Reddit专题讨论中提取的情绪与价格相关[28]。

开源开发在塑造加密货币的成功和价值方面也扮演着重要的角色[21,25,27]。特别是，Bartolucci et al.[2]之前的一项工作（这项工作是其扩展）表明，从开发人员对Github的评论中提取的情绪时间序列与加密货币的回报之间存在格兰杰因果关系。对于比特币和以太坊这两种主要的加密货币，还显示了如何将开发者的情绪时间序列纳入预测算法中，从而大大提高预测的准确性。

在本文中，我们使用深度学习方法进一步扩展了以前对价格可预测性的研究，并将重点放在按市值最高的两种主要加密货币，比特币和以太坊。

我们通过将准时价格预测映射到一个分类问题来预测价格变动：我们的目标是一个具有两个独特类别的二元变量，向上和向下的变动，表示价格上涨或下跌。下面我们将比较四种深度学习算法的性能和结果：多层感知器（MLP）、多变量注意长短时记忆完全卷积网络（MALSTMFCN）、卷积神经网络（CNN）和长短时记忆神经网络（LSTM）。

我们将使用以下类别的（财务和社会）指标作为输入：（i）技术指标，如开盘和收盘价格或成交量，（ii）交易指标，如根据价格计算的动量和移动平均线，（iii）社交媒体指标，即从Github和Reddit评论中提取的情绪要素。

对于每一个深度学习算法，我们考虑一个按小时和按每天频率的受限和非受限数据模型。受限模型由比特币和以太坊的技术变量数据组成。在无限制模型中，我们包含了Github和Reddit的社交媒体指标和技术、交易变量。

在所有四种深度学习算法中，我们都能证明无限制模型优于限制模型。在每小时数据频率下，将交易和社交媒体指标与经典技术指标结合起来，能提高比特币和以太坊价格预测的准确性，从限制模式的51-55%提高到非限制模式的67-84%。对于每日频率分辨率，在以太坊的情况下，使用限制模型实现最精确的分类。相反，对于比特币而言，仅包括社交媒体指标的无限制模式实现了最高的性能。

在下面的部分中，我们将详细讨论实现的算法和用于评估模型性能的引导验证技术。

本文的结构如下。在第2节中，我们详细描述了使用的数据和指标。在第三节中，我们讨论了实验的方法。在第4节中，我们介绍了研究结果及其意义，在第5节中，我们讨论了本研究的局限性。最后，在第6节中，我们总结了我们的发现并概述了未来的发展方向。

2 数据集：技术和社交媒体指标

本节讨论数据集和用于实验的三类指标。

2.1 技术指标

我们以每小时和每天的频率对比特币和以太坊价格时间序列进行了分析。我们从加密数据下载web服务中提取的所有可用技术变量，特别是来自Bitfinex.com网站交易数据服务。我们考虑了过去4年，从2017/01/01到2021/01/01，共35,638个小时的观测值。

在我们的分析中，我们将技术指标分为两大类：纯技术指标和交易指标。技术指标指的是开盘价和收盘价等“直接”的市场数据。交易指标是指移动平均线等衍生指标。

技术指标如下:

收盘价：加密货币在交易期间的最后交易价格。

开盘价：加密货币在交易期开始时首次交易的价格。

最低：加密货币在一个交易周期内交易的最低价格。

最高：加密货币在交易期间交易的最高价格。

交易量：完成的加密货币交易数量。

表1和表2显示了技术指标的汇总统计数字。在图1和图2中，我们还显示了技术指标的历史时间序列图。

根据对这些技术指标，可以计算交易指标，如移动平均值。更准确地说，我们使用StockStats Python库来生成它们。

我们使用了36个不同的交易指标，如表4所示。滞后值表示以前的值（t−1，t−n）用作输入。窗口大小表示用于在时间t评估指标的先前值的数目，例如，为了计算时间 t 的ADXRt，我们使用ADXt−1，…，ADXRt−10，十个先前值。

我们在这里提供五个主要交易指标的定义。

简单移动平均（SMA）：加密货币在某一时期（称为时间段）收盘价的算术平均值。

加权移动平均（WMA）：移动平均计算，为最新的价格数据赋予更高的权重。

相对强度指数（RSI）：是衡量近期价格变化幅度的动量指标。它通常用于评估股票或其他资产是否超买或超卖。

价格变化率（ROC）：衡量当前价格与一定时期前价格之间的百分比变化。

动量：是价格的加速率，即价格变化的速度。这一措施对于确定趋势特别有用。

平衡成交量（OBV）：是基于资产交易量的技术动量指标，用于预测股价变化。

表3和表5显示了所考虑的分析期间的交易指标统计数字。在图3和图4中，我们可以在历史时间序列图中看到相同的交易指标。下一节将使用技术和交易指标来创建价格分类模型。

2.2 社交媒体指标

本节描述了社交媒体指标的时间序列是如何分别从以太坊和比特币开发者对Github的评论和用户对Reddit的评论构建的。特别是，对于Reddit，我们考虑了表6中列出的四个子Reddit通道。考虑的时间段为2017年1月至2021年1月。

从Github for Ethereum中提取的开发人员注释和从Reddit r/Ethereum中提取的用户注释的示例可以在表7和表8中看到。如本例所述，与评论相关的情绪的定量度量是使用最先进的文本分析工具计算的（下面将进一步详述）。为每条评论计算的这些社交媒体指标是情感，如爱（L）、快乐（J）、愤怒（A）、悲伤（S）、VAD（效价（Val）、支配（Dom）、唤醒（Ar））和情感（Sent）。

2.3 通过深度学习评估社交媒体指标

我们使用深度、预训练的神经网络从BERT模型[8]中提取社交媒体指标，称为双向编码器表示。BERT和其他转换器编码器结构已经成功地运行在自然语言处理（NLP）中的各种任务，代表了自然语言处理中常用的递归神经网络（RNN）的发展。他们计算适合在深度学习模型中使用的自然语言的向量空间表示。BERT系列模型使用Transformer编码器体系结构在所有标记前后的完整上下文中处理输入文本的每个标记，因此得名：Transformers的双向编码器表示。BERT模型通常是在一个大的文本语料库上进行预训练，然后针对特定的任务进行微调。这些模型通过使用一个深度的、预先训练的神经网络为自然语言提供了密集的向量表示，较换器结构如图5所示。

转换器基于注意力机制，RNN单元将输入编码到一个隐藏向量ht，直到时间戳t。后者随后将被传递到下一个时间戳（或者在序列到序列模型的情况下被传递到转换器）。通过使用注意力机制，人们不再试图将完整的源语句编码成一个固定长度的向量。相反，在输出生成的每个步骤中，允许解码器处理源语句的不同部分。重要的是，我们让模型根据输入的句子以及到目前为止它产生了什么来学习要注意什么。

Transformer体系结构允许创建在非常大的数据集上训练的NLP模型，正如我们在这项工作中所做的那样。由于预先训练好的语言模型可以在特定的数据集上进行微调，而无需重新训练整个网络，因此在大数据集上训练这样的模型是可行的。

通过广泛的预训练模型学习的权重，可以在以后的特定任务中重用，只需根据特定的数据集调整权重即可。这将允许我们通过捕获特定数据集的较低层次的复杂性，利用预先训练的语言模型通过更精细的权重调整所学到的知识。

我们在Transformer包中使用Tensorflow和Keras Python库来利用这些预训练神经网络的功能。特别地，我们使用了BERT基案例预训练模型。图6显示了用于训练用于提取社交媒体指标的三个NN分类器的体系结构设计。此图显示了用于训练最终模型的三个gold数据集，即Github、Stack Overflow和Reddit。

特别是，我们使用了一个情感标签数据集，该数据集由从Stackoverflow用户评论中挖掘出来的4,423条帖子组成，用于训练Github的情感模型：两个平台上的评论都是使用软件开发人员和工程师的技术术语编写的。我们还使用了来自Github的4,200个句子的情感标记数据集[23]。最后，我们使用了一个情感标签数据集，其中包含超过33K个标签Reddit用户的评论.

表9、10和11显示了情绪和情绪分类在两个不同数据集Github和Reddit上的性能。

2.3.1 Github上的社交媒体指标

比特币和以太坊项目都是开源的，因此代码和贡献者之间的所有交互都可以在GitHub上公开获得[26]。积极的贡献者不断地打开、评论和关闭所谓的“问题/issue”。问题是开发过程的一个元素，它包含有关发现的bug的信息、关于代码中要实现的新功能的建议、新特性或正在开发的新功能。它是跟踪所有开发过程阶段的一种优雅而有效的方法，即使在涉及大量远程开发人员的复杂和大型项目中也是如此。一个问题可以被“评论”，这意味着开发人员可以围绕它展开子讨论。他们通常会对某一特定问题添加评论，以强调正在采取的行动或就可能的解决方案提出建议。发布在GitHub上的每个评论都有时间戳；因此，可以获得准确的时间和日期，并为本研究中考虑的每个影响度量生成一个时间序列。

对于情绪分析，我们使用2.3中解释的BERT分类器，该分类器使用由Ortu等人[24]开发并由Murgia等人[23]扩展的公共Github情感数据集进行训练。这个数据集特别适合我们的分析，因为情绪分析算法是根据从Apache软件基金会的Jira问题跟踪系统中提取的开发人员评论进行训练的，因此在Github和Reddit的软件工程领域和上下文中（考虑选定的子Reddit）。该分类器可以分析出爱、愤怒、喜悦和悲伤，F1得分接近0.89。

Valence（效价）、Arousal（积极程度）、Dominance（优势度）就是所谓的VAD代表了概念化的情感维度，分别描述了受试者对特定刺激的兴趣、警觉性和控制感。在软件开发的上下文中，VAD度量可以表示开发人员对项目的参与程度，以及他们完成任务的信心和响应能力。Warriner等人[30]创建了一个参考词典，其中包含14000个英语单词，其VAD分数可用于训练分类器，类似于Mantyla等人[20]的方法。在[20]中，他们从70万份Jira问题报告中提取了VAD指标，其中包含超过200万条评论，并表明不同类型的问题报告（例如，功能请求vs bug）具有情绪变化。相比之下，问题优先级的增加通常会增加Arousal（积极程度）。

最后，使用2.3中解释的BERT分类器和类似研究中使用的公共数据集[3,4]对情绪进行测量。该算法从正（1）、中性（0）和负（-1）三个层次提取短文本中表达的情感极性。

我们的分析主要集中在三类情感指标上：情感（爱、喜、怒、悲）、VAD（效价、积极程度、优势度）和情感。正如我们在第2.3节中指定的，我们使用定制的工具从每个影响度量类的注释文本中提取它。

一旦为所有评论计算了影响度量的数值（如表7和表8中的示例所示），我们就会考虑评论时间戳（即评论发布的日期）来构建相应的社交媒体时间序列。情感时间序列是根据所考虑的时间频率（每小时和每天）在每小时和每天聚合多个评论的情感和情绪。

对于给定的社交媒体指标（例如愤怒）和特定的时间频率，我们通过平均当天发布的所有评论的影响度量值来构建时间序列。

在表12和13中，我们分别详细报告了两种加密货币的社会指标时间序列的汇总统计数据。我们还在图7和图8中分别报告了比特币和以太坊的所有社交媒体指标的时间序列

2.3.2 测量Reddit的影响度量

社交媒体平台Reddit是一个美国社交新闻聚合、网络内容评级和讨论网站，每月访问量约80亿次。在英语国家，尤其是加拿大和美国，它是一个最受欢迎的社交网络。几乎所有的信息都是用英语写的，少数是用西班牙语、意大利语、法语和德语写的。

Reddit构建在多个子Reddit之上，每个子Reddit都致力于讨论特定的主题。因此，主要的加密货币项目有特定的子项。对于这项工作中的每一种加密货币，分析了两个子项，一个是技术性的，一个是交易相关的。在选项卡中，被考虑的子项。如图所示，对于每个subreddit，我们收集了从2017年1月到2021年1月的所有评论。

对于情感检测，我们使用2.3中解释的BERT分类器，该分类器使用由Ortu等人[24]开发并由Murgia等人[23]扩展的公共Github情感数据集进行训练。这个数据集特别适合我们的分析，如前一节所述。

该分类器可以检测出爱、愤怒、喜悦和悲伤，F1得分接近0.89。对于VAD指标，我们使用了2.3.1中相同的方法，而对于情绪，我们使用了之前的方法，即BERT深度学习算法，该算法使用了一个公共黄金数据集进行训练，用于在最大和知名的共享数据集的web平台上提供的Reddit评论Kaggle.com.

表14和16以及图9和11显示了这两个比特币子Reddits的统计数据和时间序列，

而表17和15以及图10和12显示了这两个以太坊子Reddits的统计数据和时间序列。

2.4 价格变动分类

目标变量是一个二进制变量，下面列出了两个唯一的类。

上涨：这个类，标记为向上，编码为1，表示价格上涨的情况。

下跌：此类标记为向下并用0编码，表示价格下跌的情况。

图13显示了每小时和每日频率的类分布和数据集，突出显示了我们在每小时频率的情况下处理的是相当平衡的分类问题，在每日频率的情况下处理的是稍微不平衡的分类问题。

表18显示了上涨下跌实例的详细信息，比特币的实例分别为48%、5%和51.5%，以太坊的实例分别为49%、8%和50%、2%。对于每日频率，比特币为44%、8%和55.2%，以太坊为48%、5%和51%、5%。对于比特币的日频率，我们有一个稍微不平衡的分布向上类，在这种情况下，我们将考虑f1分数连同准确性，以评估模型的性能。

2.5 时间序列处理

由于我们使用的是有监督学习问题，我们准备我们的数据有一个向量的x输入和y输出与时间相关。在这种情况下，输入向量x称为回归量。x输入包括模型的预测值，即过去的一个或多个值，即所谓的滞后值。输入对应于前面章节中讨论的选定特征的值。目标变量y是二进制变量，可以是0或1。0（down）实例表示价格向下跌。当时间t的收盘价与时间t+1的开盘价之差小于或等于0时，获得时间t的0实例。1（up）实例表示价格向上，即价格上涨情况。当时间t的收盘价与下一时间步t+1的开盘价之差大于0时，得到1实例。我们考虑了两个时间序列模型：

受限：输入向量x仅包含技术指标（开盘、闭盘、最高、最低、交易量）。

无限制：输入向量x由技术、交易和社交媒体指标组成。

对于限制模型和非限制模型，我们对每个指标使用1个滞后值。这种区分的目的是确定和量化回归向量中添加的交易和社交媒体情绪指标是否会有效改善比特币和以太坊的价格变化分类。

3 方法论

本节描述了我们分析中考虑的深度学习算法，然后讨论了超参数的微调。

3.1多层感知器

多层感知器（MLP）是一类前馈人工神经网络（ANNs），具有多层感知器和典型的激活函数的特点。

最常见的激活功能有：

其中Vi是输入的加权向量。

MLP包含三个主要节点类别：输入层节点、隐藏层节点和输出层节点。除了输入节点外，神经网络的所有节点都是使用非线性激活函数的感知器。MLP不同于线性感知器，因为它具有多层结构和非线性激活函数。

一般来说，MLP神经网络对噪声有很强的抵抗能力，并且在缺失值时也能支持学习和推理。神经网络对映射函数没有很强的假设，很容易学习线性和非线性关系。可以指定任意数量的输入特征，为多维预测提供直接支持。可以指定任意数量的输出值，为多步甚至多变量预测提供直接支持。基于这些原因，MLP神经网络可能对时间序列预测特别有用。

在深度学习技术的最新发展中，整流线性单元（ReLU）是一种分段线性函数，经常被用来解决与sigmoid函数相关的数值问题。ReLU的例子是在-1和1之间变化的双曲正切函数，或者在0和1之间变化的logistic函数。这里第i个节点（神经元）的输出是yi，输入连接的加权和是vi。

通过包含整流器和softmax函数，开发了替代激活函数。径向基函数包括更高级的激活函数（用于径向基网络，另一类监督神经网络模型）。

由于MLPs是完全连接的架构，因此一层中的每个节点用特定的权重wi，j连接到下一层中的每个节点。神经网络的训练采用有监督的反向传播法和最优化方法（随机梯度下降法是一种广泛使用的方法）。数据处理后，感知机通过调整连接权值进行学习，这取决于输出中相对于预期结果的误差量。感知器中的反向传播是最小均方（LMS）算法的推广。

当第n个训练样本呈现给输入层时，输出节点j中的误差量为ej（n）=dj（n）−yj（n），其中d是预测值，y是感知器应生成的实际值。然后，反向传播方法调整节点权重以最小化等式（2）提供的整个输出误差：

使用公式（3）中的梯度下降法进一步计算每个节点权重的调整，其中yi是前一个神经元的输出，η是学习率：

参数η通常被设置为权值收敛到响应和响应周围振荡之间的权衡。

感应局部场vj变化，可以计算其导数：

式中，φ′是上述激活函数的导数，激活函数本身不变。当修改隐藏节点的权重时，分析更为困难，但可以证明，相关的量是等式（4）中所示的量。该算法表示激活函数的反向传播，如等式（4）所示，取决于表示输出层的第k层的权重的调整，而该调整又取决于隐藏层权重的激活函数的导数。

3.2 长短期记忆网络

长短期记忆网络是递归神经网络（RNN）的一种特殊形式，能够捕捉数据序列中的长期依赖关系。RNN是一种具有特定拓扑结构的人工神经网络，专门用于识别不同类型数据序列中的模式：例如，自然语言、DNA序列、手写、单词序列或来自传感器和金融市场的数字时间序列数据流[12]。经典的递归神经网络有一个显著的缺点，那就是它们不能处理长序列和捕捉长期的依赖关系。RNN只能用于具有短期内存依赖性的短序列。LSTM是用来解决长期记忆问题的，它是直接从RNN派生出来的，用来捕获长期的依赖关系。LSTM神经网络以单元为单位组织，通过应用一系列运算来执行输入序列变换。内部状态变量在从一个单元转发到下一个单元时由LSTM单元保留，并由所谓的操作门（忘记门、输入门、输出门）更新，如图16所示。所有三个门都有不同且独立的权值和偏差，因此网络可以了解要维持多少以前的输出和电流输入，以及有多少内部状态要传递给输出。这样的门控制有多少内部状态被传输到输出，并且与其他门的操作类似。LSTM单元包括：

1 单元状态：这个状态带来整个序列的信息，并代表网络的内存。

2 遗忘门：它过滤从以前的时间步中保留的相关信息。

3 输入门：它决定从当前时间步添加哪些相关信息。

4 输出门：它控制当前时间步的输出量。

第一步是忘记门。这个门将过去的或滞后的值作为输入，并决定应该忘记多少过去的信息以及应该保存多少。先前隐藏状态的输入和当前输入通过sigmoid函数传输到输出门。当可以忘记该信息时，输出接近0，而当要保存该信息时，输出接近1，如下所示：

矩阵Wf和Uf分别包含输入连接和循环连接的权重。下标f可以表示忘记门。xt表示LSTM的输入向量，ht+1表示LSTM单元的隐藏状态向量或输出向量。

第二个门是输入门。在这个阶段，单元状态被更新。先前的隐藏状态和当前输入最初表示为sigmoid激活函数的输入（值越接近1，输入越相关）。为了提高网络调谐，它还将隐藏状态和电流输入传递给tanh函数，以压缩−1和1之间的值。然后将tanh和sigmoid的输出逐元素相乘（在下面的公式中，符号*表示两个矩阵的逐元素相乘）。等式6中的sigmoid输出确定了要从tanh输出中保留的重要信息：

单元状态可以在输入门激活之后确定。接下来，将上一时间步的单元状态逐元素乘以遗忘门输出。这会导致在单元格状态下，当值与接近0的值相乘时，忽略值。输入门输出按元素添加到单元状态。方程7中的新单元状态是输出：

最后一个门是输出门，它指定下一个隐藏状态的值，该值包含一定量的先前输入信息。在这里，当前输入和先前的隐藏状态相加并转发到sigmoid函数。然后新的细胞状态被转移到tanh函数。最后，将tanh输出与sigmoid输出相乘，以确定隐藏状态可以携带哪些信息。输出是一个隐藏的新状态。新的单元状态和新的隐藏状态然后通过等式8移动到下一阶段：

为了进行这一分析，我们使用Keras框架[7]进行深度学习。我们的模型由一个堆叠的LSTM层和一个密集连接的输出层和一个神经元组成。

3.3 注意机制神经网络

注意函数是深度学习算法的一个重要方面，它是编码器-译码器范式的扩展，旨在提高长输入序列的输出。图16显示了AMNN背后的关键思想，即允许解码器在解码期间有选择地访问编码器信息。这是通过为每个解码器步骤创建一个新的上下文向量来实现的，根据之前的隐藏状态以及所有编码器的隐藏状态来计算它，并为它们分配可训练的权重。通过这种方式，注意力技巧赋予输入序列不同的优先级，并更多地关注最重要的输入。

编码器操作与编码器-解码器混合操作本身非常相似。每个输入序列的表示在每个时间步确定，作为前一时间步的隐藏状态和当前输入的函数。

最终隐藏状态包括来自先前隐藏表示和先前输入的所有编码信息。

注意机制和编解码器模型之间的关键区别在于，对于每个解码器步骤t，计算一个新的背景向量c（t）。我们如下进行以测量时间步长t的上下文向量c（t）。首先，对于编码器的时间步长j和解码器的时间步长t的每个组合，使用等式（9）中的加权和来计算所谓的对齐分数e（j，t）：

Wa、Ua和Va是这个公式中的学习权重，它们被称为注意权重。Wa权重链接到编码器的隐藏状态，Ua权重链接到解码器的隐藏状态，Va权重确定计算对齐分数的函数。分数e（j，t）在编码器j的时间段上使用softmax函数在每个时间步t处归一化，获得如下注意权重α（j，t）：

时间j处的输入的重要性由用于解码时间t的输出的注意权重α（j，t）表示。根据作为编码器的所有隐藏值的加权和的注意权重来估计上下文向量c（t），如下所示：

根据这种方法，所谓的注意功能是由上下文数据向量触发的，对最重要的输入进行加权。

上下文向量c（t）现在被转发到解码器以计算下一个可能输出的概率分布。此解码操作涉及输入中存在的所有时间步长。然后根据循环单位函数计算当前隐藏状态s（t），将上下文向量c（t）、隐藏状态s（t−1）和输出yˆ（t−1）作为输入，根据以下等式：

利用该函数，模型可以识别输入序列不同部分与输出序列相应部分之间的关系。softmax函数用于在每个时刻t计算处于加权隐藏状态的解码器的输出：

对于LSTM，由于注意权值的存在，注意机制在长输入序列下提供了更好的结果。

在这项研究中，我们特别使用了Fazle等人提出的具有完全卷积网络的多元注意LSTM（MALSTM-FCN）。图17显示了MALSTM-FCN的体系结构，包括每层的神经元数量。输入序列与完全卷积层和注意LSTM层并行，并通过用于二进制分类的softmax激活函数连接和传递到输出层。全卷积块包含三个分别由128、256和256个神经元组成的时间卷积块，用作特征抽取器。在级联之前，每个卷积层通过批量归一化来完成。维洗牌变换输入数据的时间维，使得LSTM一次获得每个变量的全局时间信息。因此，对于时间序列分类问题，维数洗牌操作减少了训练和推理的计算时间，同时又不损失精度[15]。

3.4 卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）是一类特殊的神经网络，最常用于图像处理、图像分类、自然语言处理和金融时间序列分析等深度学习应用[6]。

CNN架构中最关键的部分是卷积层。这层执行一个称为卷积的数学运算。在这种情况下，卷积是一种线性运算，它涉及输入数据矩阵和二维权值数组（称为滤波器）之间的乘法。这些网络在至少一层中使用卷积运算。

卷积神经网络具有与传统神经网络相似的结构，包括输入输出层和多个隐层。CNN的主要特征是其隐藏层通常由执行上述操作的卷积层组成。图18描述了用于时间序列分析的CNNs的一般架构。我们使用一个一维卷积层，而不是通常的二维卷积层典型的图像处理任务。然后用轮询层对第一层进行归一化，然后将其展平，以便输出层可以在每个步骤t处处理整个时间序列。在这种情况下，许多一维卷积层可以组合在深度学习网络中。

对于CNN的实现，我们使用Keras框架[7]进行深入学习。我们的模型由两个或多个堆叠的一维CNN层组成，一个密接层有N个神经元用于轮询，一个密接层有N个神经元用于平坦化，最后一个密接输出层有一个神经元。

3.5 超参数调整

超参数调整是对给定算法的超参数进行优化的一种方法。它用于确定超参数的最佳配置，以使算法获得最佳性能，并根据特定的预测误差进行评估。对于每个算法，选择要优化的超参数，并为每个超参数定义适当的搜索间隔，包括所有要测试的值。然后将该算法与第一个选定的超参数配置匹配到数据集的特定部分。拟合模型在训练阶段以前没有使用过的部分数据上进行测试。此测试程序返回所选预测误差的特定值。

通过网格搜索程序[19]的优化程序在测试了所有可能的超参数值组合后结束。因此，选择在所选预测误差方面产生最佳性能的超参数配置作为优化配置。表19显示了每个实现算法的超参数搜索间隔。由于MALSTM-FCN是一种特定于深层神经网络的体系结构，层的数量、每层的神经元数以及每层的激活函数已经预先指定（如第3.3节所述）。

为了确保超参数优化过程的鲁棒性，我们使用模型验证技术来评估给定模型所获得的性能如何推广到一个独立的数据集。此验证技术涉及将数据样本划分为训练集（用于拟合模型）、验证集（用于验证拟合模型）和测试集（用于评估模型的最终优化泛化能力）。在我们的分析中，我们使用37.8%的袋外样本和10000次迭代来实现Boostrap方法[9]，以验证最终的超参数。

4 实验证据

在本节中，我们报告并讨论分析的主要结果。特别地，我们讨论了限制模型和非限制模型的结果。这些结果是根据标准的分类错误度量来评估的：准确度、f1分数、准确度和召回率。

4.1 受限模型的超参数

我们在这里简要讨论了3.5节中提到的四种深度学习算法的超参数的微调，考虑到每小时的频率。表20显示了在分类误差度量方面使用网格搜索技术对不同神经网络模型获得的最佳结果。表20列出了MALSTM-FNC和MLP模型的最佳识别参数和相关结果。

获得最佳精确度的神经网络是MALSTM-FNC，平均精确度为53.7%，标准偏差为2.9%。在实施的机器学习模型中，获得最佳f1分数的是MALSTM-FNC，平均准确率为54%，标准偏差为2.01%（LSTM获得相同的f1分数，但我们观察到更高的方差）。

4.2 无限制模型的超参数

表21显示了神经网络模型通过网格搜索技术获得的关于分类误差度量的最佳结果。CNN和LSTM模型的最佳识别参数和相关结果见表21。

对于无限制模型的结果表明，在模型中加入交易和社交媒体指标可以有效地提高平均准确度，即预测误差。对于所有实现的算法，这个结果都是一致的，这允许我们排除这个结果是统计波动，或者它可能是实现的特定分类算法的人工制品。利用CNN模型得到了无约束模型的最佳结果，平均准确率为87%，标准差为2.7%。

4.3 结果和讨论

表22显示了使用四种深度学习算法进行时频价格变动分类任务的结果。此表显示了受限（上部）和非受限（下部）模型的结果。首先，可以注意到，对于所有四种深度学习算法，无限制模型在精确度、查全率、召回率和F1分数方面都优于限制模型。准确率范围从限制MLP的51%到CNNs和LSTM的84%。

事实上，这四个分类器的结果是一致的，进一步证实了这不是由于统计波动，而是由于较高的预测无限制模型。对于比特币，最高的性能是通过CNN架构获得的，而对于以太坊则是通过LSTM获得的。

我们还进一步探讨了按小时频率的无限制模型的分类，考虑了两个子模型：一个子模型包括技术和社交指标，另一个子模型包括所有指标（社交、技术和交易）。这样，就可以理清社会和交易指标对模型性能的影响。我们对两个无限制子模块的准确度、预测、回忆和F1得分的分布进行了统计t检验，发现增加社会指标并不能显著改善无限制模型。因此，在表22中，我们省略了仅包括社会和技术指标的无限制模型。

表23显示了四种深度学习算法对日频率价格变动分类的结果。此表显示了受限（上部）和非受限（下部）模型的结果。将无限制模型进一步划分为技术-社会和技术-社会-交易子模型，以更好地分别突出社会和交易指标对模型的贡献。

MALSTM-CNF使用仅由技术指标组成的受限模型，以99%的准确率实现了以太坊的最佳分类性能。对于比特币而言，MLP的F1分数为55%，准确率为60%，而不受限制的模型只有社交媒体指标和技术指标（在这种情况下，我们考虑比特币的F1分数和准确率，因为第2.4节描述的阶级分布稍有不平衡）。对于日频率分类，我们可以看到，在一般技术指标单独表现更好的分类第二天的价格走势。我们向模型中添加的指标越多，性能下降的幅度就越大。另一个普遍的结果是，以太坊每日价格变动分类的准确性、精确性、召回率和F1分数远远好于比特币。日分类的结果与其他研究一致[1]，小时和日分类在考虑小时无限制模型时有显著改进。社交媒体指标在比特币案件的日常频率上尤其重要。这一结果与最近关于社交媒体情绪对加密货币市场影响的结果一致[2]：社交媒体对市场的影响表现出很长的滞后性，这种滞后性不是每小时捕捉到的，也不是每小时相关的。

5 有效性的威胁

在本节中，我们将讨论对我们的分析有效性的潜在限制和威胁。首先，我们的分析侧重于以太坊和比特币：这可能会对外部有效性构成威胁，因为对不同的加密货币进行分析可能会导致不同的结果。

第二，对内部效度的威胁与影响结果的混杂因素有关。基于经验证据，我们假设技术、交易和社会指标在我们的模型中是详尽无遗的。尽管如此，本研究可能忽略了其他可能影响价格变动的因素。

最后，结构效度的威胁集中在观察结果如何准确地描述感兴趣的现象上。价格变动的检测和分类是基于描述整个现象的客观数据。一般来说，技术指标和交易指标是以客观数据为基础的，通常是可靠的。社交媒体指标是基于通过使用公开数据集训练的深度学习算法获得的实验测量：这些数据集可能带有内在偏见，而这些偏见又会转化为情感和情绪的分类错误。

6 结论

在最近的文献中，人们曾多次尝试对主要加密货币的价格或其他市场指标的不稳定行为进行建模和预测。尽管许多研究小组致力于这一目标，密码货币市场的分析仍然是最有争议和难以捉摸的任务之一。有几个方面使解决这个问题变得如此复杂。例如，由于其相对年轻，加密货币市场是非常活跃和快节奏的。新加密货币的出现是一个常规事件，导致市场本身的组成发生意外和频繁的变化。此外，加密货币的高价格波动性及其“虚拟”性质同时也是投资者和交易员的福音，也是任何严肃的理论和实证模型的诅咒，具有巨大的实际意义。对这样一个年轻市场的研究，其价格行为在很大程度上还没有被探索，不仅在科学领域，而且对投资者和加密市场格局中的主要参与者和利益相关者都有着根本性的影响。

在本文中，我们旨在评估在“经典”技术变量中添加社会和交易指标是否会导致加密货币价格变化分类的实际改进（考虑每小时和每日频率）。这一目标是实现和基准广泛的深度学习技术，如多层感知器（MLP），多元注意长期短期记忆完全卷积网络（MALSTM-FCN），卷积神经网络（CNN）和长期短期记忆（LTMS）神经网络。我们在分析中考虑了比特币和以太坊这两种主要的加密货币，并分析了两种模型：一种是仅考虑技术指标的受限模型，另一种是包括社会和交易指标的非受限模型。

在限制性分析中，就准确度、精确度、召回率和f1分数而言，获得最佳性能的模型是MALSTM-FCN，比特币的f1平均分数为54%，以太坊的CNN为小时频率。在不受限制的情况下，LSTM神经网络对比特币和以太坊的平均准确率分别为83%和84%。对于无限制模型的小时频率分类，最重要的发现是，在模型中加入交易和社会指标可以有效地提高平均准确度、精确度、召回率和f1分数。我们已经证实，这一发现不是统计波动的结果，因为所有实施的模型都取得了相同的成果。出于同样的原因，我们可以排除结果依赖于特定的实现算法。最后，对于日常分类，当使用仅包含技术指标的受限模型时，MALSTM-CNF for Ethereum以99%的准确率实现了最佳分类性能。对于比特币而言，MLP的f1分数为55%，准确率为60%，无限制模型包括社交媒体指标和技术指标，在这种情况下，我们考虑比特币的f1分数和准确率，因为第3.4节中描述了略微不平衡的类别分布。对于日频率分类，我们可以看到，在一般技术指标单独表现更好的分类第二天的价格走势。我们向模型中添加的指标越多，性能下降的幅度就越大。

另一个普遍的结果是，以太坊每日价格变动分类的准确性、精确性、召回率和f1分数远远好于比特币。我们的结果表明，通过对深度学习体系结构的具体设计和微调，可以实现加密货币价格变化分类的高性能。

1.DigitalCoinPrice2020、2021、2022、2023、2024、2025的比特币现金（BCH）价格预测

依据DigitalCoinPrice的叫法，比特币现金的未来价格将在最近的将来上升。这是一项有利可图的投资。从2020年到2025年，这一比率将逐步提高。比特币现金价格预测2020是641.6美元，在2021-748.63美元。2022年，代币价格将接近1000美元，为930.53美元。在2023年，2024年和2025年，代币汇率将突破1,000美元大关，分别价值1,077美元，1,242美元和1,391.24美元。

2.WalletInvestor2020、2021、2022、2023、2024、2025年的比特币现金（BCH）价格预测

WalletInvestor提供了悲观的比特币现金价格分析，并声称这是一项不良的长期投资。到今年年底，未来的比特币现金价格可能会从307美元跌至67美元。比特币现金硬币不会在不久的将来取代比特币。另一方面，到2020年，代币价格将升至493.3美元。价格在2021年和2022年将分别上升至615.38美元和923.07美元。在2023年，该代币将达到千美元点，价值1,230.7美元。它在2024年不会有太大变化，约等于1,538.4美元。在2025年，比特币现金的价格将大幅上升至2,461.5美元。

3.TradingBeasts2020、2021和2022比特币现金（BCH）价格预测

依据TradingBeasts的新闻来源，到2020年，1月的价格将为228美元，12月将变为360美元。2021年，代币的价格将从374美元到499.1美元不等。2022年，代币价格可能达到500美元高点。

4.CoinPriceForecast2020-2025比特币现金（BCH）价格预测

依据他们的比特币现金价格预测，代币价值到2020年底将达到500美元高点，然后–到2023年中将达到1000美元。2020-2021年期间将带来显着的增长，价格将上升3倍。这是一些简明的数值。2021年：738美元。2022年：958美元。2023年，比特币现金的价格将突破1000美元，代币价格为1173美元。2024年：1,384美元。2025年：1,582美元。

5.RogerVer对20年代的比特币现金（BCH）价格预测

RogerVer觉得比特币现金是迄今为止最佳的比特币分叉。自从该代币创建以来，他一直都极力支持。他确信，比特币现金价格只会上升。

比特币现金（BCH）价格预测摘要

综上所述，我们如今的比特币现金价格预测如下：就比特币现金价格预测而言，未来几年应该会很成功。

考虑到所有因素，该代币的汇率与比特币价格相关。因此，我们需要注意比特币的价格变化。倘若比特币的价格上升，那样全部加密货币市场都是会随着上升。许多比特币现金的未来价值预测声称，比特币现金在未来几年内可能会达到1000美元，而我们觉得，这对于全球第四种加密货币来说非常有可能。

约翰·迈克菲（JohnMcAfee）驳回了他先前对未来比特币价格的预测，告诉人们“醒来”。

怪异的加密货币倡导者和英美裔企业家约翰·迈克菲（John McAfee）在一条推文中称自己先前对比特币价格将达到100万美元的预测完全是“废话”，并补充了相信他的“荒谬”预测应该“醒来”的人们。

McAfee使用整个北美大陆的GDP作为比较参考来解释为什么他的电话只是个玩笑，并指出： “如果比特币达到100万美元，它的市值将超过整个北美大陆的GDP。”

McAfee从比特币转移

在最近的推文中，迈克菲将比特币称为“最残酷的”加密技术。这不是他第一次减少第一种加密货币。今年早些时候，他将比特币描述为“古老的”技术，他对价格将达到100万美元的预测仅仅是将他吸引新用户进入该领域的窍门。

迈克菲（McAfee）最近推出了自己的专注于隐私的加密货币Ghost，他坚信自己的硬币和另一种名为HEX的新加密货币都可能比比特币更有效地吸引新人们使用加密货币。

迈克菲从开源匿名硬币PIVX中“复制粘贴”了他的面向隐私的项目Ghost。

bsv实时价格一直都有变动，其实在最初时，这种虚拟货币和比特币还有以太坊是同处于相同的阶段，一起同步的涨跌，影响到bsv实时价格，但是在经过4月10号之后就开始逐渐的大跌，所以很多人都会比较关注bsv实时价格到底是怎么变化的，首先我们不要一直只看着眼前的大趋势，必须要懂得区间操作这才是一种王道。

一、bsv实时价格相应分析

谁都知道每种虚拟货币的价格都会有所区别，因为市场上的不稳定因素会导致它的价格出现明显的上升或者是下跌，比如目前bsv实时价格一直都在300美元左右，可以说它的价格还是比较稳定的。这些年来就算出现一些利空的消息，没有影响到它的价格，这真是让人觉得有些匪夷所思。不过有专家预测，在进入到2020年底时，虚拟货币的价格可能就会逐渐的飙升，甚至很有可能会飙升到325.116美元左右。

二、bsv实时价格的预测

有专家认为，在未来的6个月时间内，bsv实时价格可能就会逐渐提升到657.24美元，上涨的幅度达到108%，在进入到2020年底时，市场的价格可能就会提升到980.4亿美元，这好像是一个比较乐观的预测。在进入到2020年底时，它的价格到底会怎么样，真的并没有固定的说法，毕竟市场上总会有一些不稳定的因素，这些不稳定的因素就会导致价格出现明显变化，甚至有一些专家认为到2020年年底到来的时候，它的价格可能还会提升到1000美元左右，当然这只不过是大家的一种想象，虽然现在的bsv实时价格比较稳定，可是并不代表未来一定很乐观，建议我们在选择投资时一定要引起警惕，只有从多方面考虑，才能有效保证投资过程中的交易隐患，避免经济上的损失。

在未来5年的时间内，bsv实时价格到底何去何从，大家肯定没有准确的说法，在当前的虚拟货币市场上，有很多人都觉得比特币相对而言是比较稳定的，可是在稳定的背后，同样有一些风险，所以建议大家在投资的时候不要只关注bsv实时价格，我们还需要看一下在这背后有没有利好消息或者利空消息，政府对于这种虚拟货币又有什么样的看法，这些才是关键。

过去几周来，比特币（BTC）一直处于疯狂运转状态，最初是在它发生暴涨之后，价格从7300美元的低点飙升至10600美元的高点，此举标志着加密货币最大的单日交易。

这一趋势立即改变了整体市场情绪，并导致许多原本设定相对较低的目标的分析师进行长期抛售，一位行业领导者现在指出，投资者应该开始预期比特币将“很快升至新高”

在撰写本文时，比特币的当前价格为9,215美元，下跌了仅略超过1％，这比昨天晚些时候创下的每日高点9,400美元略有下降，因为多头开始获得一些势头。

在一个星期的时间里，比特币被困在9,000美元至9,500美元之间的交易区间内，而且9,000美元似乎已经成为多头。如果想要推动比特币价格的时候必须保护关键中期阻力位超过其即时阻力位。

比特币的多头和空头在短期内仍处于僵局，因为比特币在上述交易区间内交易，而最终是否突破该区间则将决定中期趋势。

目前，比特币的年度最高价约为13,800美元，但加密货币行业的一位领导者现在声称，他预计比特币将很快升至2019年的新高，约为16,000美元。

主流的加密货币交易所Binance的首席执行官兼创始人CZ在最近的一条推文中分享了这种看涨情绪，他解释说，目前与比特币打交道的人数众多，可以很容易地预测到，比特币最终会回升到以前建立的价格区域。

尽管比特币的宏观前景肯定确实看涨，但需要注意的是，未来几周和几个月内比特币的走势将取决于其对当前交易区间的反应方式。

以太坊价格目前正在巩固对美元和比特币的损失。eth的股价可能攀升至195美元和200美元以上，也可能继续下跌。

以太坊价格每周分析

上周，比特币和以太币兑美元汇率分别大幅跌破1万美元和200美元。ETH/美元甚至跌破190美元的支撑位，远低于100简单移动平均线(4小时)。最后，金价跌破185美元的支撑位，盘中一度跌至174美元。最近，美元开始上行修正，并反弹至180美元上方。

此外，在上一次从217美元高点跌至174美元低点的大幅下跌中，有23.6%的Fib回档位出现了突破。不过，在192美元、195美元和200美元附近有许多上行阻力。此外，在ETH/美元的4小时图表中形成了一条关键的看跌趋势线，阻力位在195美元附近。该趋势线与上次大幅下跌时的50% Fib回档位一致，从217美元的高点跌至174美元的低点。

最重要的阻力位在200美元和202美元附近(之前的支撑位)。因此，需要突破195美元阻力位并突破200美元，才能再次升息。下一个关键阻力位在207美元和100简单移动平均线附近(4小时)。此外，上次从217美元高点大幅下跌至174美元低点的76.4%的Fib回档位也接近207美元。

相反，如果在195美元或200美元上方没有上行突破，油价可能会继续下跌。立即支撑位在180美元附近，随后是174美元的低点。跌破174美元的历史低点，或许会推动金价向162美元靠拢。

上表显示，以太坊价格目前在192美元、195美元和200美元等关键阻力位下方盘整。为了开始强劲的复苏和上涨，油价必须在未来几天稳定在200美元以上。

技术指标

4小时MACD -瑞士法郎兑美元的MACD目前处于看涨区域，中性信号。

4小时RSI – ETH/USD的RSI目前接近40，有一些积极的迹象。

主要支助数额- 174美元

主要阻力位- 200美元

2019年，一位叫做“PlanB”的定量分析师提出一个比特币的估值模型“S2F”，这个模型在短时间内对于比特币价格作出重要的预测。

投资者认为这个模型对于价格的判断是正确的，就有很多人开始关注并且追捧这个估值模型。

S2F模型表明比特币的价值主要来自于它的稀缺性，比特币的稀缺性来源于比特币每四年进行的区块奖励减半。

但是也有不少人并不认可这种模型，一些专业人士抨击这种模型的科学性。

加密货币领域的一位资深经济学家亚历克斯·克鲁格认为，S2F模型没有和比特币价格原理很好地结合在一起。

他在推特当中发文表示，比特币的稀缺性并不是依据减半来实现的，而是依靠算法提前能够判断出来的。而且比特币的稀缺性是一直存在的，并不能和价格进行相互协调。

克鲁格得出结论：“人们用S2F来预测比特币价格，就像用月亮周期来预测比特币价格一样。S2F模型分析很有趣，但对于预测价格是没有用的。”

总部位于西雅图的密码对冲基金Strix Leviathan此前曾发布过一份报告表达自己的观点，认为矿业和比特币价格之间存在着某些联系。在报告当中指出，现实是并不是所有的矿工奖励都会被出售。随着矿业公司利用比特币抵押贷款进行投机和扩大业务，大量开采出来的比特币资产负债表上都有。供应方面的下降对价格的影响往好了说是不确定的，往坏了说是最小的。”

根据PlanB的说法：新模型估计下一个BTC阶段/集群的市场价值为5.5万美元。这意味着(2020年至2024年)BTC的价格为28.8万美元。”

比特币是一个强大的，去中心化的数字现金系统，它有可能改变世界并重新定义货币。它还带来了区块链的出现-一种具有多种用例的分布式分类帐技术，这些用例可能会革新许多行业。

BTC/USD从本周三的8,811.45美元小幅下跌至8,750.50美元。

BTC/USD的三个健康阻力位分别为8,800美元，8,990美元和9,000美元。

在周三略微看跌，从8,811.45美元跌至8,750.50美元之后，BTC/USD到本周四开始看涨，目前价格为8,768.85美元。由于价格夹在强劲的阻力位和支撑位之间，因此进一步的增长可能会受到阻碍。从好的方面来看，这三个阻力位分别为8,800美元，8,990美元和9,000美元。不利的一面是，好的支撑位分别在8,755美元和8,530美元。

观察阻力位8.800美元线具有一小时前高点，4小时布林带中间曲线，15分钟布林带上部曲线，一小时布林带上部曲线，一日斐波那契61.8％回撤线和100-日简单移动平均线（SMA100），而在8,990美元没有发现汇合。9,000美元线具有4小时布林线上限曲线和SMA10。

不利的一面是，8,755美元具有SMA5，SMA10，SMA50，SMA100，SMA200和一小时布林带中间曲线。最终，8,530美元具有一个月斐波纳契61.8回撤位。

对于加密市场不可预测的本质，这并未发生。在触及14,000美元（一个非常重要的历史水平，因为这是20,000美元泡沫的关键斐波那契回撤水平）之后，比特币随交易量激增而暴跌。一天之内，该资产暴跌了约20％。

准确预测2019年前几个月比特币崩盘走势的加密分析师表示，比特币可能经历大规模回调。他指出，在最终大幅飙升至10万美元左右之前，比特币需要进行大规模的价格调整。

他在推特（Twitter）上发表声明，认为比特币将触及一个新的阻力关口，这使得该资产自2018年以来出现看跌趋势。

比特币可能会出现熊市

他强调，在经历大规模抛售、结束看跌之前，比特币首先需要在价格飙升方面有足够的反弹力量。他进一步强调，看跌行情可能会让比特币成为6000美元左右的最低价销售货币之一。他还指出，如果目前的市场有什么需要去做的话，在比特币崩盘之前，比特币需要先假设一个修正，然后在崩盘时打碎投资者的心脏。

三年后的预测

如果该分析师发布的比特币图表值得考虑，那么事情将按照他预测的方式进行，未来可能不会有太大的调整。同时，他表示，由于比特币将会有比较强的韧性，它可能最终会打乱赔率，并使价格很快大幅飙升。这位分析师表示，他已经交叉检查了此前比特币的走势，比特币在经历了暴涨之后又重新回到了10万美元的关口。他预计将在未来三年内实现他的预测。

昨天晚上，比特币价格再度出现上涨，目前价格是在7300美元以上。

有分析师再结合这几天比特币的走势后做出判断，认为加密货币会在今年6月前更新12个月高点。

比特币价格将进一步上涨

周二的时候比特币价格一度接近7500美元，达到3月12日以来最高点。3月12日和13日，比特币降到3800美元，但是仅仅三周的时候，比特币价格已经恢复到暴跌之前的水平。

有密码交易员预测，比特币价格可能在6月底达到1.38万美元。同时他表示要准确预测比特币价格可能性几乎没有，但是这种价格趋势是存在的。

通过他的分析判断，比特币价格在4月底将会来到9100美元以上。

不过目前比特币价格还不是很稳定，在市场当中出现了看跌的声音，比特币底部是比较充足的，在冲击高点的时候需要多次测试。

如果比特币价格成功突破7500美元，9000美元将是下一个强大的阻力测试。

有足够的基本面支持看涨的立场

比特币目前上涨的利好因素会有很多，首先就是意大利、西班牙和英国报告的新增病例减少，资本市场对于疫情的防控信心提升，股市恢复了增长，市场恐惧心理明显减轻。

另外美联储还向外汇市场注入了数万亿美元资金，利用消费和债券支持经济。这些过剩的现金迟早会反映在比特币的价格上。

最后就是比特币将会迎来的减半，比特币投资者对于比特币价格看涨。

比特币（BTC）在周一的抛售压力使加密货币普遍下跌后，于11月12日重新回到8,800美元。

来自Coin360的数据显示，BTC / USD在周二早上交易价格在8,700至8,800美元之间，在过去24小时内跌至低点8,630美元。

尽管最近几天比特币的波动性有所减弱，但随着本周开始，比特币仍普遍走低，跌至9,000美元的支撑位。

分析师表示，比特币已经脱离了之前的交易区间，现在为进一步下跌奠定了基础。

在最新的图表中，有分析师预计BTC / USD的价格可能跌至8,400美元左右。

“可以在这里继续进行测距，突破所需的9,050美元以上。”分析师总结道。

该分析师继续补充说，当前的价格行为表明，在比特币的牛市和熊市之间存在争斗的局面，但在山寨币市场上并没有重演。

尽管目前有所下滑，但比特币仍然高于今年许多其他加密货币的预测。正如Cointelegraph 报道的那样，最精确的模型要求BTC / USD的平均价格为8,300美元，直到明年5月的区块奖励减半事件为止。

在过去的24小时内，山寨币确实表现出混杂的行为。虽然比特币基本上保持静态，但按市值计算，前5％的涨幅为5％。

尽管如此，最大的山寨币以太币（ETH）复制了比特币的行为，其价格仅下跌0.25％至186美元。

截至发稿时，加密货币的整体市值为2403亿美元，比特币的市值占总额的66％。

比特币现金是什么？比特币现金5年后的价格预测会是多少？

在经典比特币的开发过程中，很少有人认为加密货币的需求会变得如此巨大。 程序员认为每个区块1MB就绰绰有余了。 但是，随着流行度迅速增长，随之而来的是系统负担。 区块中的空间非常缺乏，交易速度正在下降。 转账需要半周左右才能到账。

早在2017年，比特币的开发人员决定使用SegWit2x技术升级其协议，这意味着必须提高主网的性能。 为了体现这种全球变化，该网络的所有成员都必须同意采用新标准。 但是，有些矿工不喜欢这个想法，因此决定将区块大小从1 MB增加到8 MB。 结果，2017年8月，比特币现金从比特币分叉而出。

在2018年11月15日，比特币现金区块链再次分为两个分支-BCHABC和BCHSV。 现在，这两个网络都是由竞争团队开发的。 BSV希望恢复中本聪的协议，而BCH（ABC）决定坚持走原本的Bitcoin Cash路线。

比特币现金的历史价格波动变化 比特币现金5年后的价格预测

比特币现金在许多方面重复了BTC的原始代码：供应限制为2100万。 代币，PoW协议和SHA256算法。 但是，它也带来了各种改进。

BCH于2017年8月进入市场，售价200美元。 在一个月内，它达到了550美元的价格点，并吸引了加密爱好者的极大兴趣。 币圈因其方便开采而喜欢该代币，交易者也在寻求使用新的山寨币赚钱。

市场调整使价格下跌了30％，但在11月，下一阶段的增长开始了。 由于被列在顶级加密货币交易所中以及官方软件的发布，BCH跃升至1000美元。 很快，代币达到了历史最高点4355美元。

但是，时间不长，价格下降到2600美元。 后来，比特币现金下跌并达到700美元。 5月，BCH的短期价格跳升至1500美元，然后继续下跌。

2018年11月，发生了一次新的硬分叉，导致其与比特币SV的哈希率战争。 这只会加剧下跌趋势，代币跌至最低价-75美元。 直到2019年春季，比特币现金的交易价格在130美元至170美元之间。

3月，市场终于开始上涨，但是对于BCH来说实在是好景不长。 当开发人员引入新协议以增加区块大小时，一个未知的黑客利用了系统的漏洞，并启动了替代链。 这导致支出翻倍，用户损失约150万美元。 矿工试图在新的链上作业，并挖掘出了空白区块。 这导致了网络崩溃，并且系统根本无法运行。

为了解决这种情况，两个矿池BTC.com和BTC.top结合了其哈希率，并进行了51％的攻击以恢复系统。 但这却在币圈中引发了更多有关安全性和比特币现金分散化的质疑。 代币价格下跌了25％。

比特币现金5年后的价格预测会是多少？

DigitalCoinPrice对2025年的比特币现金价格预测

DigitalCoinPrice对比特币现金的未来价格有较为积极的预测。2021年，代币将在500美元至60美元之间波动，并在2021年9月达到其最高价格680美元。2022年，BCH的交易价格将在600美元至700美元之间，最高价格为7月的803美元。 随着时间的流逝，代币的价格将会上涨。 到2025年，比特币现金将达到1100美元，在这一年中，BCH的交易价格为每枚代币900美元和1000美元上下。

基本上，比特币现金将持续下跌到2022年，然后情况才会开始改善。 到2022年底，代币的价格将为126-145美元。 最终，该代币将在2023年11月将达到259-299美元。

目前，比特币现金处于其历史上最低的价格之一。 总体而言，从长远来看，比特币现金有望增长。最大的增长可能是在Avalanche更新发布之后。

周四的比特币价格在本时段的第二部分护理损失约为1.5％。在10月下旬出现强劲北移之后，价格走势继续在巩固模式下移动。

BTC / USD一直在大幅收窄，努力破坏很大的供应区域，从9200美元到9800美元，超过10,000美元大关。

鉴于目前缺乏在这一地区移动的动力，这使得价格更容易遭受进一步的下行风险。未能突破该水平可能迫使BTC扭转10月下旬的牛市行情，该行情上涨约40％。可以看到目前的支撑位在每日关键水平9200美元。

比特币正在一个狭窄的范围结构内移动，这种结构在最近十天内就已出现。

目前BTC / USD空头正在试图突破每日支撑位9200美元。

以太坊价格目前处于赤色交易中，以太坊多头必须打破大块的每日阻力位195美元才能获得更大的上涨动能。

ETH / USD市场

阻力位：$ 198，$ 208，$ 218

支撑位：160美元，150美元，140美元

在早些时候，以太坊未能成功收于185美元上方，以太坊跌破183美元。截至撰写本文时，以太坊/美元交易价格为181.04美元，无论是在日常交易中还是从当日开始以来均下跌1.36％。到目前为止，多头一直在主要阻力位的阻力位内击中，即195美元，跟踪每日双底的潜在颈线。

在日线图上，初始支撑位于9日移动均线178.48美元上方。一旦突破，抛售可能会吸引更多关注，下一个关注点是175美元。如果该支撑位继续下去，下行势头可能会开始滚雪球，下一个看跌目标将在165美元等待。它由通道的下部流动，最接近的支撑位在160美元，150美元和潜在的140美元。此外，由于当前市场看跌，随机RSI急剧下跌。

从好的方面来看，日线图上的移动平均线限制了目前的191美元的反弹。然而，多头需要跌至185美元，然后才能到达通道的上方并升至盘中高点194美元。我们将需要看到一个高于此水平的可持续举动，才能进一步恢复至198美元，208美元和218美元的阻力位。

在对抗比特币方面，以太坊显然经历了困难，尤其是在过去几周中，在对抗比特币方面。以太坊最近在0.020 BTC的坚实支撑下突破，并继续跌至随后的支撑位至0.019 BTC。关键支撑位在0.0185 BTC及以下。

但是，如果多头设法为市场提供动力，我们可能很快会发现阻力位在0.0215 BTC和更高。但是，以太坊目前正在巩固并在中期前景中横盘整理。我们可以预期，随着随机RSI从超卖中恢复过来，波动性将会激增。

与其他市场一样，EOS与比特币的价格走势息息相关。如果比特币开始另一轮牛市，EOS也可以希望。由于这不太可能，因此今年EOS价格方面不要期望有太大变化。因此，2020年将是无聊的横向行动之年，比特币会引发轻微的跳跃和下跌。

EOS全年可能徘徊在5美元以下。

一般来说：加密货币市场中的主要货币是比特币，鉴于此，山寨币倾向于推动比特币的运行，而比特币倾向于这样做。考虑到这种关系，比特币的价格走势（或缺乏这种趋势）往往会影响山寨币的价格。当比特币迅速上涨时，它可能会：当资金流入比特币时，抑制或压低山寨币；或者，随身携带山寨币。在比特币暴跌的情况下，可能会：当资金流入法定货币时，压低山寨币；

或者，随着金钱流入山寨币，使山寨币繁荣发展，但是这种情况很少发生。当比特币横盘整理时，可能会：当交易者等待市场方向的明确迹象时，使山寨币模仿。或者，随着交易者寻找山寨币的回报并尝试以BTC对获得有利的交易，导致山寨币蓬勃发展。总而言之，比特币在许多方面都是加密市场的焦点，并且由于每个交易所的BTC交易对，比特币的重要性难以回避。

EOS价格预测2021

就像2020年一样，2021年的EOS价格将在很大程度上取决于比特币的表现。此外，EOS将需要在主流上取得突破并从以太坊绑架一小步。否则，随着时间的流逝，2021年可能成为EOS的游戏。2021年EOS的具体价值数据-低于5美元。

EOS价格预测2025

实际的问题不是2025年EOS的价值是多少，而是2025年EOS的诞生和启动。如果它能幸免于今年的考验，那将意味着它设法为自己找到了一个利基市场，并且采用率不断提高。那将不得不反映它的价格，该价格可能至少会比当前价值（35美元以上）高出10倍。

EOS价格预测2030

在十年内，我们可以看到世界经济向区块链运行系统的巨大转变。如果EOS在10年后成为现实，那肯定比现在至少贵100倍-每个令牌$350。

顶级分析师经常对比特币的价格做出疯狂的预测，而BTC期权隐含的波动性则产生了保守的估计。

哪一组表现更好？

自2017 年比特币（BTC）价格上涨至19,000美元以上以来，加密货币分析师就下一个历史高点或低点的日期和价值发布了惊人的价格预测。

有时，这些预测植根于深入的基础和技术分析中，而其他时候，它们仅不过是一时兴起的现成估计。

期权市场为交易者的期望提供了有用的见解，包括资产未来价格的数学概率。使用Black＆Scholes模型可以更好地评估分析师估计的可能性。

自1970年代初以来，Black＆Scholes估值算法一直是传统资产期权定价的基础，并一直得到广泛使用。

尽管布莱克与斯科尔斯期权定价模型倾向于低估实质性波动的可能性，但它确实提供了精确而保守的估计。

与天气预报类似，将估计值加上几天以上会以对数比例降低其精度。还必须考虑到该模型必须预测二进制结果，因为如果到期价格为9,499美元，则9,500美元的期权将被视为一文不值。

权威人士的价格预测通常难以实现

许多分析师倾向于夸大其估计以做出大胆的声明并引起媒体关注，或者他们的预测基于各种偏见。

没有人期望像彼得·希夫（Peter Schiff）这样的金虫会得出看涨的比特币估值，而对从股票到流量模型作者PlanB的看跌预测的期望也是如此。

投资者应该问的问题是，这些估计与比特币期权定价相比到底相差多远？此外，甚至应该考虑这些分析师和专家的意见吗？

考虑期权数学概率

尽管Black＆Scholes期权定价模型可能很复杂，但其用法非常简单。通过告知当前的比特币价格，行使价水平，到期前的天数和年度波动率，该模型将立即提供高于和低于特定价格的赔率。

跳过复杂的计算，可以参考Skew Analytics，根据期权价格找到每个到期日的当前概率。

期权到期时的比特币概率。资料来源：Deribit

最活跃的期权行使在每个月的最后一个星期五到期。如前所述，这些数字似乎很保守。8月和9月的罢工都表明比特币价格将保持在9,000美元以上的可能性只有50％。

50％的赔率实际上是中性的，因为数学模型指出，高于和低于该目标的赔率几乎相同。

相比之下，7月到期（距离现在仅两周）8,500美元的可能性为76％。随着我们接近到期日，该模型变得更加自信，因此，不应期望期权能够为剩余两周以上的合约定价90％加上赔率。

权威人士的预测通常是不合理的

要断言分析师和专家的预测是否比期权市场定价要好，就需要将这些赔率与Black＆Scholes期权模型相加，后者需要四个基本输入：当前价格，行使价（预测），到期日和隐含波动率。

比特币价格和专家预测。资料来源：TradingView

上图描述了100天期间的六个预测，这些预测将根据期权市场模型进行单独测试。

尽管曾多次说过他不是活跃交易者，但Binance创始人赵昌鹏经常喜欢公开他的预测。在11月初，CZ宣布BTC将达到$ 16K“soonish”，因此应该假设四个月。

比特币价格：9,130​​美元

隐含波动率：74％

到期天数：120

行使价（预测）：$ 16,000

布莱克与斯科尔斯的机率：9％

由于比特币在四个月内未能突破10,500美元的水平，CZ错过了35％的目标。这并不是一个糟糕的电话，而是布莱克与斯科尔斯模型所表明的过于乐观。

2019年11月20日：Willy Woo要求降至$ 4,500

分析师威利·伍（Willy Woo）反映了上一年的周期低点3,100美元，并估计比特币可能从其12,800美元的高点下跌71％，在下一个减半之前达到4,500美元。当时似乎不太可能，但是加密货币的六个月时间框架是很长的时间。

比特币价格：8,100美元

隐含波动率：72％

到期天数：170

行使价（预测）：$ 4,500

布莱克与斯科尔斯（Black＆Scholes）机率：11％

3月13日臭名昭著的崩盘对4,000美元的水平进行了短暂测试，在这次电话会议上，Willy Woo致敬了。尽管是正确的，但在如此长的时间内购买保护需要花费大量金钱。当时$ 6K的看跌期权将花费Woo $ 540。

2019年11月21日：Peter Schiff预测为$ 1,000

臭名昭著的比特币担保人彼得·希夫（Peter Schiff）发现了头肩图案并发布了$ 1,000的预测。尽管没有设置时间表，但基于这种模式，三个月的时间表似乎是合理的。

比特币价格：7600美元

隐含波动率：68％

到期天数：90

行使价（预测）：$ 1,000

布莱克和斯科尔斯的机率：0％

不必是统计学家就可以将这样的预测视为不合理。根据期权模型，5,000美元的目标目标仍然显示出有限的10.7％概率。

根据当时的期权市场，彼得本可以使用更合理的目标保持看跌。

2020年1月17日：Peter Brandt预测为$ 6,000

40年的市场坚定者表示，BTC已经跌入低谷。因此，等待价格跌至6,000美元的投资者“错失”了机会。没有提及时间表，尽管三个月的预测会让大多数投资者满意。

比特币价格：8,000美元

隐含波动率：68％

到期天数：90

行使价（预测）：$ 6,000

布莱克与斯科尔斯（Black＆Scholes）机率：12％

发那条推文不到两个月，3月13日突然的比特币崩溃证明了彼得·布兰特的预测是错误的。

2020年2月4日：汤姆·李（Tom Lee）预测为$ 27,000

在接受Yahoo!采访时！金融业Fundastrat高级分析师汤姆·李（Tom Lee）表示，比特币的技术成就为六个月内实现200％的收益铺平了道路，其中一半成为催化剂。

比特币价格：9100美元

隐含波动率：67％

到期天数：180

行使价（预测）：$ 27,000

布莱克＆斯科尔斯概率：1％

由于只有不到20天的时间可以完成这样的预测，因此似乎不太可能发生。至少购买$ 23K的看涨期权将花费$ 65，考虑到Lee的目标价有$ 4,000的上涨，这是一笔便宜的选择。

2020年2月10日：PlanB在减半之前预测为10,000美元

股票到流量模型的创建者透露了他的信念，即比特币的收益不会低于$ 8,200。PlanB还提到，他预计比特币的价格将在5月份减半时接近10,000美元。

比特币价格：9,850美元

隐含波动率：65％

到期天数：90

打击（最低预测）：8,200美元

布莱克与斯科尔斯（Black＆Scholes）机率：28％

罢工（减半预测）：10,000美元

布莱克与斯科尔斯（Black＆Scholes）机率：49％

不到一个月后，PlanB的$ 8,200支持水平被打破，尽管他的$ 10,000减半预测非常接近，因为它仅下降了3％至5％。

也许有人会说PlanB正确地做到了50％，尽管大胆的$ 10,000预测可以使用蝶形传播策略为他赚钱。

期权定价提供了指导，但这不是一个预言

布莱克与斯科尔斯（Black＆Scholes）可以成为了解预测与期权定价之间的距离的有用工具。显而易见的是，专家似乎夸大了他们的观点，从而导致错误的分析形式在主要媒体上传播，从而导致大量的失误和误报。

在某些情况下，疯狂的猜测确实达到了目标。例如，Willy Woo和PlanB当然可以通过违抗期权模型定价来获利，但总的来说，最好自己做研究，而不要跟随“领先”分析师的电话。

比特币投资者都想知道未来1年、2年、5年甚至10年后，比特币会变成什么样子。这很难预测，但很多人热衷与此，不妨来做一次大胆的比特币价格预测：比特币会涨还是跌？

比特币会再次崩溃吗?

2018年的比特币大崩盘很多人现在仍心有余悸，担心比特币是否会再次崩溃。假如未来更多国家出台有关加密货币的法律法规，很大可能会引起比特币市场大动荡。韩国、日本、中国、法国和美国等国都表示出制定新加密货币监管规定的意愿，但即使这些国家要制定新的法规，有几点需要注意：指定新法规可能需要很长时间，并且不一定会对比特币的价格产生影响。而目前最流行的预测是比特币将继续升值。

2019年比特币价格预测

比特币价格今年会上涨吗?比特币是否会下跌？比特币的价格预测是什么?这些问题都是大家热议的问题。尽管比特币及其技术非常有用，正在改变世界，但任何声称“知道”比特币价格将上涨还是下跌的人都是骗子。

你坚信区块链技术和加密货币是未来的发展方向，所以你认为比特币的价格今年会上涨。这就是你所相信的，但你永远无法预先知道。大家所能做的就是猜测和预测比特币。可以通过看图表、看新闻分析比特币价格走势，但你永远不能确定它将如何。

在谈到比特币价格预测时，有人说比特币是一个“泡沫”，就像上世纪90年代末互联网公司股价开始上涨时出现的“互联网泡沫”。他们说，比特币将在2019年“崩溃”，这意味着他们认为比特币将崩溃。

在网络泡沫时期，股票的价格非常高。但当泡沫“破裂”时，这些股票直接跌回低价。那些在股价高时买进股票的人损失了大部分的钱。这就是为什么重要的是不要投资超过你能承受的损失。

还有一些人——比如约翰·麦卡菲(McAfee Security的创始人)——预测比特币价格今年将继续上涨。事实上，约翰·麦卡菲还预测比特币将在2019年增加10倍(增加1000%)!他还说到2020年将达到100万美元。你可以借此判断一下这个预测的可信度。

专家预测比特币盛宝银行的比特币价格预测

盛宝银行认为比特币今年将大幅升值。虽然不像约翰·麦卡菲说的那么夸张，但可以预料的是增幅依旧很大。盛宝银行对2019年比特币的预测：他们说2019年比特币价格将超过6万美元!但他们还说，比特币的价格将崩溃，损失超过98%的价值!那完全就是在形容过山车。

盛宝银行的两名分析师表示，“比特币将在2019年的大部分时间里继续上涨，并保持高位，但俄罗斯和中国将联手制造一场崩盘。”“他们认为它会崩溃，因为政府出台了新的加密货币法规。区块链资本合伙人，斯潘塞·博加特的比特币价格预测

其他分析师预测，2019年比特币的价格将超过5万美元。区块链资本合伙人斯潘塞·博加特对比特币的预测正是如此。

他表示，这一增幅将归因于大型企业和投资银行的大笔投资。博加特认为，银行已经看到人们用比特币赚了多少钱，不想错过机会。Wawllet创始人对2020年比特币的预测

Mihail Lala (Wawllet的创始人兼CEO)对2020年的比特币进行了预测。他对比特币的预测是，到2020年比特币将超过10万美元。虽然这比约翰·麦卡菲预测的100万美元要少，但也是一个巨大的数目了。

很明显，如果操作得当，买卖比特币可能意味着巨额利润。它在过去和现在都为人们赚了很多钱。不过也有另一种可能，那就是会损失很多钱。不要轻信任何比特币价格预测，比特币市场的变化很难预料，自己要多了解才不会被市场牵着鼻子走。

追随数字货币行业的任何人都熟悉这种现象。像金融界通常的情况一样，有时这些预测会通过，但更多的是没有通过。尽管如此，该领域的许多专家（以及自称为专家的专家）仍在继续预测比特币和其他数字货币的价格，而投资者似乎仍会留意。

为什么比特币价格预测不可靠？

1、分析在哪里？

关于比特币的许多价格预测的主要问题之一是，它们缺乏足够的分析支持来支持其索赔。奇特的价格点，尤其是向上的价格点，总是会吸引投资者。持有以每个代币0、01美元定价的数字货币的人可以轻易地摇摆以认为该代币将飙升至10,000美元，仅仅是因为他或她希望它是真实的。然而，问题在于，许多预测都没有证据和分析来作为支持。

宏观经济学家彼得·特奇尔（PeterTchir）认为，特别是对比特币价格的预测过高。契尔（Tchir）在《福布斯》（Forbes）的最新资料中暗示，该行业中一些追求天价的杰出人物之所以这样做，是出于可能与基本面无关的原因。Tchir建议，当一家受欢迎的交易所的首席执行官要求比特币的价格是今天的许多倍时，这可能是该首席执行官在推动自己的“强烈希望看到数字货币蓬勃发展的诱因”。在其他情况下，预测可能来自持“永久牛市”立场的分析师。的确，Tchir对一位这样的预报员进行了调查，没有发现该人有任何看跌预报的实例。

这些预测者的预测可能是正确的。的确那里有大量的数字货币百万富翁，他们从该领域的早期投资中赚了很多钱。特奇尔建议，尽管如此，那些长期拥有牛市头寸或出于个人动机看到价格上涨到平流层的预报员，不应被媒体视为“新闻”。他说：“在安全市场上，关于首席执行官甚至专家的公告和预言有很多规则。我们是否应该在数字方面做得更好？”

2、太过困难

远离预测者本身的问题，数字货币投资者应始终牢记，空间本身固有地具有挑战性。即使是世界上一些顶级数字货币的开发商，也很难掌握所有最新的硬币，代币，公司和发展动态。并且假设一个人可以成功地滤除与数字货币空间有关的，不断增长的管道中的有用信息，那么这个行业还很年轻并且未经测试的事实意味着，几乎没有经过验证的模型，制定理论和策略以帮助评估事物的发展状况和发展趋势。

即使价格预测以复杂而适当的方式利用分析，总会有很多因素是数字货币社区根本不了解的。当然，这可以说是一般性的投资，但是在新生的数字货币领域，这无疑是一个值得关注的问题。所有这一切都意味着，当获得最新价格预测的消息时，虚拟货币的投资者应该保持健康的怀疑态度。

ethprice在1美元兑165美元的水平附近发现了强劲的买盘兴趣。

目前油价正在攀升，并在180美元和182美元附近测试主要阻力位。

在ETH/美元4小时图表(Kraken提供的数据)上有一个突破，在176美元附近有阻力。

目前出现了一些看涨迹象，表明美元突破182美元的阻力位。

以太坊的价格对美元显示出积极的迹象，而比特币则在上涨。一旦突破了180美元和182美元的主要阻力位，ETH可能会飙升。

以太坊价格每周分析

上周，德国联邦储蓄银行(ETH)兑美元汇率在接近180美元的阻力位时遭遇重大阻力。然而，比特币价格仍保持良好的出价，并在10500美元的阻力位上方获得牵引力。然而，以太股价跌破了170美元的水平和100个简单移动平均线(4小时)。此外，金价重新测试了165美元的主要支撑区域，这也是多头的立场所在。

在165美元附近形成了一个摆动低点，最近价格攀升得更高。它突破了175美元的阻力位，并突破了上次从183美元高点跌至165美元低点时50%的Fib回档位。此外，在ETH/美元的4小时图表上有一个突破，在176美元附近有阻力。这对股票目前的交易价格在175美元上方偏多。

目前的交易价格接近上次从183美元高点下跌至165美元低点时的76.4%的Fib回档位。此外，它正在测试180美元的阻力位和100个简单移动平均线(4小时)。如果在180美元和182美元阻力位上方出现上行突破，涨幅可能会更大。下一个阻力位在188美元附近，加上上次从183美元高点跌至165美元低点的1.236 Fib扩展位。

另一方面，如果在182美元阻力位上方没有上行突破，则可能会出现另一个下行反应。一个即时的支撑位在175美元附近，低于这个价位可能会测试170美元。

在比特币分叉币当中，bsv是比较主流的一种存在，很多机构都在进行bsv未来价格预测是多少的分析。但是从目前市场上对bsv未来价格预测是多少的分析结果来看差异还是非常大的，有的机构认为bsv未来有可能达到10000美元，有的机构则认为目前的价格已经比较高了。那么bsv未来价格预测是多少？bsv有可能超越比特币吗？

1、bsv未来价格预测是多少？

从2017年8月1日出现了比特币分叉币bch之后，市场上的很多团队就对比特币动了手，随着而来的就是40多种比特币分叉币。在众多的比特币分叉的分叉币当中，bsv数字货币是比较受关注和有价值的一种，它于2018年11月8日开始上线，整个数量仍旧为2100万枚。与原先的比特币有所不同的是，bsv在原有的比特币基础之上重点修改了功能拓展空间，容易一些团队在bsv的基础之上开发网站和其他的应用程序，同时也吸收了bch的一些优势。从功能和应用性方面而言，bsv是要优于btc和bch的。

Bsv刚刚问世时的价格约为70美元，在2020年1月初的时候曾经突破过410美元，之后就回落到现在的约159美元。优于bsv出现的时间比较晚，其行情周期还比较的短，但是有不少的数字货币研究人员却对bsv未来的行情走势充满乐观的态度，当然也有人持负面的悲观看法。例如乐观的分析人士认为2020年bsv未来价格预测是多少呢？260美元；而持悲观看法的人则认为在2020年它的价格最终会收到120美元左右。

2、bsv有可能超越比特币吗？

业界对于bsv的看法持非常严重的分化现象，一部分人认为它是一种典型的山寨币，另外一部分人则认为它是比特币的未来替代者。从bsv出现到今天，这种争议的声音在市场上就没有停止过。那么在未来bsv有可能超越比特币吗？

从对2020年bsv未来价格预测是多少的结果来看，其在2020年要想实现超过比特币的价格行情概率微乎其微，很多投资者也对它并不看好。但是从数字货币市场的长远发展来看，bsv具备了比特币原有的基因，同时又具备比特币本身不存在的一些优势，这就决定了bsv在未来非常有可能成为超越btc的存在。当然，这个过程有可能会比较漫长且曲折。