如何計算加密貨幣的貨幣流量指數？

了解加密貨幣交易中的貨幣流量指數（MFI）

貨幣流量指數（MFI）是一種技術振盪器，可在指定期間（通常為14天）測量加密貨幣進入和流出的貨幣流。它結合了價格和數量數據以評估買賣壓力。 MFI的範圍為0到100，讀數超過70，通常表明30以下的讀數超過30條讀數，暗示了超售條件。與僅使用價格的相對強度指數（RSI）不同，MFI包含數量，這使其成為加密貨幣的更強大的指標，其中數量可以顯著影響價格變動。

為了有效地應用MFI，交易者必須首先了解有助於其計算的組件：典型的價格，原金流量和貨幣比率。這些要素源自歷史燭台數據，包括開放，高，低價和交易量。這些值中的每一個在確定最終MFI評分方面起著至關重要的作用。

典型價格的分步計算

計算MFI的第一步是確定每個交易期間的典型價格。該值代表給定時間範圍內的平均價格點，例如1小時或每日蠟燭。典型價格的公式是：

典型價格=（高 +低 +關閉） / 3

例如，如果加密貨幣的高價為30,000美元，低點為29,000美元，並且在特定日期的收盤價為29,500美元，則典型的價格將為：

（30,000 + 29,000 + 29,500） / 3 = $ 29,500

必須對標準MFI計算中使用的14個週期中的每個時期重複進行此計算。典型的價格是下一步計算原始貨幣流量的基礎。

使用音量計算原始貨幣流量

一旦為每個時期建立了典型的價格，下一步就是計算原始貨幣流量。這是通過將典型價格乘以當時的交易量來完成的：

原金流=典型價格×音量

使用上一個示例，如果當天的交易量為1,000 BTC，則原金流量將為：

29,500×1,000 = 29,500,000

在所有14個時期重複此過程。最終值代表在每個時間範圍內平均價格水平交易的總貨幣價值。然後根據價格移動方向將這些原始值分類為正或負資金流。

區分積極和負資金流

要確定貨幣流量是正還是負面的，請將當前時期的典型價格與上一個時期的典型價格進行比較：

• 如果當前的典型價格高於前面的價格，則原金流量被歸類為正資金流。
• 如果當前的典型價格較低，則原始貨幣流量將被視為負資金流量。
• 如果典型價格保持不變，則流量通常分配給類別或視為零。

在對每個時期的流量進行分類之後，將正金額匯總在14個週期窗口上，以獲得總貨幣流量。對負流量進行同樣的操作以獲得總負資金流。這些匯總值對於計算貨幣比率至關重要。

例如，假設在14天內，正貨幣流量的總和為350,000,000，負資金流量為150,000,000。這些總數將在計算的下一階段使用。

計算貨幣比率和最終MFI價值

根據計算的總正和負資金流，下一步是得出貨幣比率：

貨幣比率=總貨幣流量 /總負資金流量

使用示例值：

350,000,000 / 150,000,000 = 2.333

一旦獲得貨幣比率，最終的MFI值將使用以下公式計算：

mfi = 100 - （100 /（1 +貨幣比率））

插入貨幣比率：

mfi = 100 - （100 /（1 + 2.333））= 100 - （100 / 3.333）≈100 - 30.00 = 70.00

因此，MFI值為70 ，這可能表明根據上下文和市場行為的不同。

在Python中實施MFI計算以獲取加密貨幣數據

為了自動化MFI計算，交易者可以將Python與pandas和numpy等庫一起使用。以下是逐步指南：

• 安裝所需的軟件包： pip install pandas numpy

• 導入庫：

   import pandas as pd import numpy as np

• 將加密貨幣OHLCV數據（開放，高，低，關閉，音量）加載到數據框架中。

• 計算典型價格：

   df['Typical_Price'] = (df['High'] + df['Low'] + df['Close']) / 3

• 計算原金流：

   df['Raw_Money_Flow'] = df['Typical_Price'] * df['Volume']

• 確定正流和負流：

   df['Price_Change'] = df['Typical_Price'].diff() df['Positive_Flow'] = np.where(df['Price_Change'] > 0, df['Raw_Money_Flow'], 0) df['Negative_Flow'] = np.where(df['Price_Change'] < 0, df['Raw_Money_Flow'], 0)

• 總和在14個時期流動：

   df['Positive_Money_Flow'] = df['Positive_Flow'].rolling(window=14).sum() df['Negative_Money_Flow'] = df['Negative_Flow'].rolling(window=14).sum()

• 計算貨幣比率和MFI：

   df['Money_Ratio'] = df['Positive_Money_Flow'] / df['Negative_Money_Flow'] df['MFI'] = 100 - (100 / (1 + df['Money_Ratio']))

該腳本在每個時期輸出具有MFI值的數據幀，從而實現實時分析。

在加密市場中解釋MFI信號

交易者使用MFI來識別潛在的逆轉。 80以上的讀數可能表明強大的壓力強，而20歲以下的壓力可能會發出過多的條件。價格和MFI之間的分歧也很大。例如，如果Bitcoin達到新的高，但MFI無法超過其先前的峰，則這種看跌差異可能表明動量減弱。相反，價格下跌期間的MFI上漲可能表示積累購買壓力。

常見問題

MFI在加密貨幣交易中的理想時期設置是什麼？標准設置是14個時期，通常應用於每日或每小時圖表。較短的時期，例如9個提高靈敏度並產生更多的信號，而更長的時期較長的時期則降低了噪音，但可能落後於價格動作。

MFI可以在所有加密貨幣上使用嗎？是的，可以將MFI應用於具有可靠卷數據的任何加密貨幣。它在Bitcoin和以太坊等主要硬幣上最有效，那裡的體積很高，不容易操縱。由於體積不穩定，小批量的山寨幣可能會產生誤導性信號。

在加密分析中，MFI與RSI有何不同？儘管兩者都是動量振盪器，但MFI包括體積，使其對資本流入和流出更加敏感。 RSI僅依靠價格，因此MFI可以提供較早的趨勢疲憊警告，尤其是在大批量突破或拋售期間。

MFI在加密公牛或熊市中有效嗎？在所有市場條件下，MFI仍然運作。在牛市中，超買的讀數可能會持續更長的時間，因此交易者註意分歧而不是絕對水平。在熊市中，超售條件可以加深，需要在假設逆轉之前對價格行動進行確認。