当前位置:首页 > 资讯 > 比特币一月历史数据表现整理

历年比特币元旦后怎么走?过去12年BTC历史数据整理

2025-01-01 22:08:11 | 来源:本站整理 | 作者:佚名
又到了新的一年!庆祝完之后,比特币每年元旦后的价格走向通常是好还是坏呢?下文我们分析历史数据为你分析,更多详细资讯请看下面正文

历年比特币元旦后怎么走?过去12年BTC历史数据整理

比特币在昨日最低一度下杀91,540美元后似乎有所站稳,在震荡中持续创下更高的高点与低点,就在今(1)日零点前一度来到96,258美元。

不过后续卖压涌现,撰稿当下回调报93,829美元,近24小时涨幅为1.73%。目前全球仍在庆祝新年的假期中,可能还会盘整更长的时间,但比特币如果能不跌破前低,有可能会再次挑战十万美元的重要关卡。

比特币一月历史数据表现整理

随着时间进入2025年,尽管有美股可能泡沫隐忧、以及川普上任可能带来的波动,但是整体来说各大机构仍然看好比特币长期来说今年能再创历史新高。

至于是什么时间,各方看法不同,接下来我们就从历史数据来看看能不能找出一些蛛丝马迹。

据Coinglass数据显示,在过去12年里(2013–2024年),比特币在12次一月中,有6次收涨,其中最大涨幅依序为:

  • 2013年的44.05%

  • 2023年的39.63%

  • 2020年的29.95%

跌幅一样有6次,最大跌幅依序为:

  • 2015年的-33.05%

  • 2018年的-25.41%

  • 2016年的-14.83%

历年比特币元旦后怎么走?过去12年BTC历史数据整理

12年来整体平均数是3.13%,似乎并没有很明确的方向。不过如果计算入美国新总统上任的时间(2021、2017、2014)那我们会发现除了17年微幅下跌外,其他年度都是上涨的。今年1/20川普上任后是否能带来新一波比特币行情,就让我们持续关注。

不过也提醒,当前美股持续下跌,如果卖压持续,比特币大概率也无法独善其身,请投资者小心短期波动风险。

以上就是历年比特币元旦后怎么走?过去12年BTC历史数据整理的详细内容,更多关于比特币一月历史数据表现整理的资料请关注脚本之家其它相关文章!

免责声明:本文只为提供市场讯息,所有内容及观点仅供参考,不构成投资建议,不代表本站观点和立场。投资者应自行决策与交易,对投资者交易形成的直接或间接损失,作者及本站将不承担任何责任。!
Tag:比特币  

你可能感兴趣的文章

币圈快讯

  • 余家辉宣布离开Meta准备创办新公司

    2026-08-15 13:26
    余家辉宣布离开Meta,准备创办一家新公司。他去年从OpenAI加入Meta,与扎克伯格、汪滔一起组建TBD Lab,负责多模态方向研发。在Meta期间,余家辉参与了Muse Spark、Voice Mode、Muse Image和Muse Video等项目。就在他离职前,Muse Spark刚更新到1.2版本。他表示,自己越来越被一个「对人类未来非常重要、但目前很少有人探索」的问题吸引,接下来会投入全部精力探索。新公司的名字和具体方向尚未公布。余家辉此前曾负责OpenAI感知团队,也参与Google DeepMind的Gemini多模态研究。
  • Oakmark国际小盘股策略2026年Q2评论

    2026-08-15 13:20
    Oakmark国际小盘股策略在2026年第二季度的评论中指出,国际股票在本季度表现上扬,11个GICS行业中有9个录得正回报。金融和信息技术对市场回报贡献最大,而能源和通信服务则是唯一的拖累。按国家来看,日本和荷兰对市场表现贡献最大,而香港和挪威则是拖累。该投资组合在报告期内的回报为5.34%(净),相比之下,MSCI世界(不含美国)小盘股指数在同一时期的回报为7.94%。投资者对人工智能的热情在第二季度仍然是市场的主导主题。我们继续根据公司的竞争优势、长期现金流潜力和相对于内在价值的估值来评估公司。
  • 0xngmi:Apple在用户资金被盗后下架假冒DeFiLlama应用

    2026-08-15 13:15
    据0xngmi报道,Apple在用户资金被盗并提交证据后,已下架假冒的DeFiLlama应用。DeFiLlama创始人0xngmi表示,团队数月来向Apple举报应用商店中假冒的DeFiLlama应用商标侵权和冒充行为未获下架。团队向测试钱包存入少量资金并使用该应用,输入助记词后资金被盗提交证据后,Apple在数日内下架该应用。0xngmi称,攻击者使用该方法攻击多个主要加密品牌。
  • OpenRouter实测AI搜索:多搜几轮比换搜索引擎更重要

    2026-08-15 13:13
    OpenRouter上线web search benchmarks,测试AI联网搜索配置。首批覆盖exa、parallel、perplexity等搜索引擎,并搭配gpt-5.6 SOL、claude opus 5、deepseek v4 flash等模型,比较准确率、成本和速度。结果显示,搜索轮数比换搜索引擎更重要。在browsecomp难题中,将搜索上限从1轮提高到25轮,得分翻倍,单题成本增加2.5到7倍。例如,claude opus 5搭配perplexity,从1轮的35.8%提升到25轮的89.0%。模型本身也比搜索引擎更重要,换模型平均能拉开约15分,而换exa、parallel、perplexity等搜索引擎平均影响约10分。值得注意的是,答对时模型平均搜索10.3次,答错时则会搜19.7次,放开搜索次数可能导致更高的失败成本。
  • Hyperliquid累计交易量已突破5.14万亿美元

    2026-08-15 13:01
    8月15日,据@Hyperliquid_Hub披露,Hyperliquid累计交易量已突破5.14万亿美元,用户数达166万。
  • 查看更多