自比特币诞生起,比特币就凭借其高波动性吸引了大量投机者入场,掀起了一次次的投机热潮,其单个价格从最初仅仅十几美分涨至如今数万美元。与之相对应的是比特币的牛熊市切换非常快,快速上涨和崩盘式下跌并不少见。为了应对比特币市场高投机性带来的风险,比特币的波动性问题成为了一个研究焦点。杠杆效应作为波动性研究的重要组成部分,描述了金融市场中广泛出现的波动不对称现象,即资产价格收益与波动率变化之间的负相关性。对于比特币杠杆效应进行的研究有利于更好地理解其波动性,从而丰富虚拟货币的相关理论和应用。本文基于比特币5分钟高频数据,使用二次协变差构造了连续杠杆效应（CLE）和非连续杠杆效应（DLE）估计量。首先将其CLE和DLE进行分类和量化,分别计算出CLE的估计量和DLE的估计量,并且结合二者的估计量求出总杠杆效应（TLE）估计量,对TLE估计量的正数个数和负数个数进行对比,发现比特币市场不具备杠杆效应。其次,本文通过将比特币、黄金和沪深300指数的CLE估计量和DLE估计量进行横向对比,发现比特币和黄金的CLE估计量和DLE估计量表现更为接近,而和沪深300指数有较大区别。最后,从牛熊市的角度来对比特币的CLE估计量和DLE估计量进行纵向对比,结果发现比特币的CLE估计量和DLE估计量在牛熊市中也表现出差异。在比特币CLE和DLE的应用中,本文通过考虑了杠杆效应的HAR-RV模型来实现对比特币波动率的预测,结果证明了相比于未考虑杠杆效应的HAR-RV模型,考虑了杠杆效应的HAR-RV模型能更好地实现对比特币波动率的预测。根据上述的研究结论,本文对比特币市场的运行和监管提出相关的建议,以更好地推动比特币市场的良性化发展,从而规避当前市场所存在的巨大风险。