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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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