1. 确定在市场周期中是否到达了巅峰或底部
图4:确定总市值随时间变革的Logistic (s曲线)增长函数
此模子的潜在应用
图2:总市值(MC)包罗顶部、底部僻静均值的趋势线
· 在2015年和2016年以及2018年尾和2019年头的熊市期间，市场同样触及了0.236斐波纳奇回档位趋势线，这好像是一个主要支撑· 在2013年尾和2018年头的高点，市场触及1/0.236费波纳奇回档位趋势线，这好像是一个主要阻力位
展望将来:从指数增长到对数增长
回首:阐明已往的市场趋势
图1:跟着时间的推移，所有加密钱币的总市值(MC)以数十亿美元计
要害词: 加密钱币 宏观经济
· 越过0.5斐波那契回档位线好像增加了竣事熊市的大概性
由于很难说总加密钱币市值有多大，所以我建设了几个差异的场景，最大值在1万亿到20万亿美元之间。思量到当前金融市场局限数字的数量级(纵然只思量到部门市场份额)，我们或者可以公正地假设，这一数字将到达数万亿美元。对付陡度和一连时间，我只是选择了一些参数，使曲线的指数部门与汗青增长曲线相匹配(如图3所示)。
这些趋势线之间的中间是平均增长率，不受牛市/熊市周期的影响(图2中的蓝线)，由于局限是对数的，可以很容易地暗示为指数函数(图3)，简朴地说，每2.5年增长10倍。
所描写的模子可用于确定任何特定日期的趋势和斐波那契回档位值，只需要将最大增长场景作为静态输入参数。
图7:正常市场capA的斐波那契回档位波段
当对市值数据举办尺度化时，显示程度趋势线之间的移动变得越发容易(图7)。
· 其他波段好像也提供了强大的阻力和支持，出格是多次看到的0.618线
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