加密貨幣投資的特點和風險
加密貨幣這議題也風行了一陣子，網路上也是有很多介紹
這邊GO Through

特點：
高度波動性：加密貨幣市場非常波動，價格可能在短時間內劇烈波動，這為投資者提供了潛在的賺取機會。
市場開放性：加密貨幣市場在全球範圍內開放，24/7交易，無需中央機構的控制，這使得它對全球投資者更具吸引力。
技術驅動：區塊鏈技術和加密貨幣市場的新聞事件通常對價格產生重大影響，這意味著投資者需要密切關注技術和市場動態。

那我們就也得知是一個高風險高報酬的商品，所以我們必須要盡量算出它的風險

今天文章選擇的標的是比特幣(BTC)
因為是龍頭，成交量大

有許多常見的指標可以拿來當參考
8個幣圈常見的指標與數據

下面我們想介紹的是 Hash Ribbons 指標，tading view 也有些腳步庫可以用
https://tw.tradingview.com/scripts/hashribbons/

Hash Ribbons 指標

Hash Ribbons 的名稱來自它的形狀，該指標在圖表上呈現出的兩條線形成了一個像「緞帶」（ribbons）一樣的圖案。

Hash Ribbons 的計算基於比特幣的哈希率（hashrate）和移動平均線（moving averages）。主要包括以下兩個指標：

Hash Ribbons Buy Signal（哈希緞帶買入信號）：當比特幣的哈希率（計算能力）的7日移動平均線穿越30日移動平均線從下方向上穿越時，Hash Ribbons 會生成買入信號。這表明挖礦活動正在回升，可能預示著市場上漲趨勢的開始。

Hash Ribbons Sell Signal（哈希緞帶賣出信號）：相反，當比特幣的哈希率的7日移動平均線穿越30日移動平均線從上方向下穿越時，Hash Ribbons 會生成賣出信號。這表明挖礦活動正在下降，可能預示著市場下跌趨勢的可能性。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 載入加密貨幣價格數據（這裡使用示例數據，實際應使用真實數據）
# 請確保你有適當的數據源或使用加密貨幣API
# 在這個示例中，我們使用假想的價格數據
np.random.seed(42)
price_data = np.random.randint(5000, 6000, size=200)  # 價格數據，假設在5000到6000之間波動

# 計算7日和30日移動平均
ma_7 = pd.Series(price_data).rolling(window=7).mean()
ma_30 = pd.Series(price_data).rolling(window=30).mean()

# 生成Hash Ribbons信號
signals = np.where(ma_7 > ma_30, 'Buy', 'Sell')

# 繪製價格數據和Hash Ribbons信號
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(price_data, label='Price')
plt.plot(ma_7, label='7-day MA')
plt.plot(ma_30, label='30-day MA')
plt.ylabel('Price')
plt.legend(loc='upper left')

plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.plot(signals, label='Hash Ribbons Signal', color='g', marker='o', linestyle='dashed', markersize=2)
plt.ylabel('Signal')
plt.legend(loc='upper left')

plt.show()

這個sample僅表示了如何使用移動平均線和Hash Ribbons信號。實際上，應該使用真實的加密貨幣價格數據，並根據更詳細的策略制定買入和賣出信號，以及風險管理策略。