顏色、時間都不同!3分鐘一次搞懂加密貨幣K線
顏色、時間都不同!3分鐘一次搞懂加密貨幣K線
2023.02.17 | 區塊鏈
K線圖長什麼樣子?

踏入加密貨幣市場後,卻看到讓人一頭霧水的 K 線 (Candlestick chart, Candle)嗎?K 線雖然是投資市場裡的基礎,但也複雜的令人退卻。本文將用實際範例,帶大家一步步認識,K 線到底要怎麼看。

交易平台通常會提供多種輔助工具,幫助我們評估幣價走勢。我們先了解最常見的線形圖和 K 線圖,兩者在外觀上的差異。

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線形圖(Line)

線形圖將「每日收盤價」連結起來,畫作一個連續曲線,讓投資者快速判斷幣價走勢。

K線圖

K 線圖相較於線形圖,顯得特別複雜,不過 K 線圖能協助我們判斷市場買賣趨勢,接著將說明 K 線的閱讀方式。

K線要怎麼看?

所謂的 K 線圖,就是將一段時間內的幣價漲跌幅,簡化成一根 K 線。當日漲跌中最高的價格,稱之為上影線;當日漲跌中最低的價格,稱之為下影線。以加密貨幣的 K 線圖來看,綠色代表漲;紅色代表跌。透過顏色及上下影線,讓投資者快速判斷價格在一定期間內的漲跌幅。

左邊 ① 的圖形是綠 K 線 (又稱綠 K 棒),表示收盤價「高於」開盤價。以上圖為例,當日的開盤價為 100 元,最高曾漲至 200 元(上影線),最低曾跌至 50 元(下影線),而最終收盤價為 150 元。

右邊 ② 的圖形是紅 K 線 (又稱紅 K 棒),表示收盤價「低於」開盤價。以上圖為例,當日的開盤價為 150 元,最高曾漲至 200 元(上影線),最低曾跌至 50 元(下影線),而最終收盤價為 100 元。

接著我們來做個測驗,看看你是否了解以上的內容:

下列哪一個敘述,比較符合上述的 K 線呢?(複選)

(A)綠 K 線開盤價為 200 元,曾最低跌至 50 元,最高漲到 250元,最終收盤價為 150 元。
(B)綠 K 線開盤價為 150 元,曾最低跌至 50 元,最高漲到 250元,最終收盤價為 200 元。
(C)紅 K 線開盤價為 150 元,曾最低跌至 50 元,最高漲到 250元,最終收盤價為 100 元。
(D)紅 K 線開盤價為 100 元,曾最低跌至 50 元,最高漲到 250 元,最終收盤價為 150 元。

下面將揭曉答案。

答案是(B)和(C)。

綠 K 線代表上漲,紅 K 線代表下跌,上下影線代表當日最高和最低價格 ,如果答錯也不必灰心,可以多加練習。

日 K、週 K、月 K 是什麼?

本篇文章都是以日 K 圖作為範例,日 K 記錄了 24 小時內的價格波動,週 K、月 K 圖只是記錄時間長短不同。週 K 則是將一週內的價格漲跌變化,都記錄在一根週 K 棒裡;月 K 將一個月內的價格漲跌變化,都記錄在一根月 K 棒內。

週 K 的每週間隔時間,以每週日 UTC 23:59:59 作為間隔,換算成台灣時間,是每週一早上 08:00;月 K 的間隔時間,則是當月最後一天的 UTC 23:59:59,也是台灣時間早上 08:00。

用 K 線判斷買賣盤力度

K 線圖記錄了當日的價格漲跌變化。透過觀察 K 線,我們可以判斷當天的買盤、賣盤力度,進而推估價格趨勢。

圖(1)表示,開盤價為 100 元,盤中最低下跌至 50 元,最高上漲至 170 元,最終收盤價為 150 元。

圖(2)表示,開盤價為 130 元,盤中最低下跌至 50 元,最高上漲至 170 元,最終收盤價為 150 元。

圖(1)的上漲幅度較高,且下影線較短,可得知圖(1)買盤力度高於圖(2)。

圖(3)表示,開盤價為 50 元,收盤價為 60 元。盤中最高漲至 150 元,然而後繼無力,逐漸下跌回 60 元。從此圖可以看出, 賣盤力度強於買盤。

圖(4)表示,開盤價為 150 元,收盤價為 140 元。盤中最低跌至 50 元,隨後買盤向上拉回,逐漸漲回 140 元。從此圖可以看出, 買盤力度強於賣盤。

加密貨幣 K 線圖有什麼不同之處?

除了加密貨幣之外,美股、台股等金融產品,也會使用 K 線圖標示。以下簡單列出,加密貨幣 K 線圖和其他 K 線圖有什麼不同之處:

K線圖時間間隔不同

加密貨幣是持續 24 小時的交易,全年無休。

加密貨幣的 K 線每日間隔,是以世界協調時間 (UTC)23:59:59 為基準。以台灣時間為例,於早上 08:00 開始起算,至隔日早上 07 :59 分結束。

美股、台股則與加密貨幣全年無休的交易市場不同:
美股 K 線開盤時間,為台灣時間的平日晚上 21:30 至次日凌晨 04:00,並有 夏季和冬令時間 之分;台股 K 線開盤時間,為週一至週五的早上 09:00 至下午 13:30,國定假日休市。

K線圖的顏色意涵不同

加密貨幣和美股的 K 線圖, 綠色代表上漲、紅色代表下跌 ;台股的 K 線圖, 紅色代表上漲、綠色代表下跌。

小結

K 線圖雖然複雜,但透過我們今天的介紹和測驗,相信你已經知道如何解讀上下影線及 K 線顏色的意涵,可以使用這項工具了。

提醒大家,K 線只是作為標示價格的工具, 無法準確預測未來價格走勢。 使用 K 線協助判斷交易時機,必須搭配其他工具來綜合判讀。

熟知 K 線圖後,未來我們將進一步學習 K 線的應用方式,如 均線、KD、乖離率、型態判讀,來幫助調整投資策略。

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本文授權轉載自:鏈習生

核稿編輯:高敬原

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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