本文选取了2020年5月26日至2021年10月7日共500个交易日作为样本期间,选择样本期间内日均交易量最大的前240个数字货币作为样本对象,对于动量效应和反转效应在数字货币市场上的表现进行了研究。实证结果表明:在短期内数字货币市场存在显著的动量效应,而在中长期内,数字货币市场的动量效应消失并开始出现反转效应。本文进一步引入信息离散度的代理变量ID,将数字货币按照信息离散程度进行划分,探究信息离散度对数字货币市场上动量效应的影响。由于投资者的认知资源存在有限性,因此其并不能立刻处理和吸收所有可得信息。根据温水煮青蛙的故事,如果锅中装有开水再将青蛙放入时,青蛙会立刻从锅中跳出,因为突然剧烈的温度变化会引起青蛙的立即反应。但是,如果先将青蛙放入将锅中,再将锅中的水慢慢煮沸,青蛙就会因对慢慢变高的水温反应不足而死亡。同样地,投资者由于注意力有限,通常会忽视那些微小但是连续的变化,从而对此类信息反应不足。但是,对于突然的剧烈变化,投资者往往能立即做出反应,使得信息能反映在资产价格上。因此本文提出金融市场上的温水煮青蛙（FIP）假设,即相比于离散信息,小量级的连续信息会导致数字货币市场上更强且更显著的动量效应。本文构建了指标ID,作为信息离散度的代理变量。数字货币的ID值越小,信息越连续;ID值越大,信息越离散。本文运用了两种方法检验信息离散度对数字货币市场动量的影响。第一种方法是分组研究。实证结果显示,在连续信息下,数字货币市场上动量组合（买入赢家卖出输家）的月度收益率为15.4%,t统计量为4.272,即存在显著的动量效应。而在离散信息下,动量组合的月度收益率为3.8%,t值为1.678,即离散信息下该市场并不存在显著的动量效应。而连续信息下动量策略收益率比离散信息情况下高11.6%,且这一差值显著（t值为3.377）。此外,通过绘制不同持有期时连续信息组和离散信息组动量组合的收益率发现:连续信息组数字货币的动量效应可连续30天。而离散信息组数字货币的动量效应可连续20天。这也进一步说明了,投资者会立刻对剧烈的离散信息做出反应,而对小量级的连续信息反应不足。本文还进行了一系列稳定性检验。由于ID值与形成期累计收益率PRET存在相关性,连续信息与离散信息下动量效应的差异可能是由于PRET的不同导致的。为了排除这种可能性,本文将依次双排序变为,PRET和ID的独立双排序进行研究。实证结果与之前一致。这说明不同ID组动量效应是由信息连续度不同导致,排除了形成期累计收益率PRET的影响。此外,本文还构建了两个ID指标的替代指标——ID＿Z和ID＿MAG。原始ID指标在构建时只考虑到形成期正负日收益率的比率。而ID＿Z考虑了收益率为0的情况。ID＿MAG考虑到了日收益率的大小,给较小的日收益率赋了更大的权重。使用信息离散度替代指标的研究结果与使用原始指标一致,即实证结果是稳健的。第二种方法是建立计量回归模型。回归结果表明,交互项PRET*ID的系数3为-0.024,该系数是显著为负（t统计量为-2.18）。这表明,ID值越高,数字货币市场的动量效应越弱,即相较于离散信息,连续信息在数字货币市场上导致了更强的动量效应,继而验证了“温水煮青蛙”（FIP）假说。将自变量中的基础ID用ID＿Z或ID＿MAG替代后,PRET*ID的系数仍显著为负。这表明,不同的信息离散度衡量指标不会改变回归结论,实证结果是稳健的。综上,本文实证结果表明,连续信息组和离散信息组的动量效应存在显著差异。具体而言,相比于离散信息,连续信息导致了更显著的动量效应。