調べてみたのはBTCUSD 1D（日足） / BTCUSD 8H（8時間足） / BTCUSD 1H / NIKKEI225 1D（日足） / NIKKEI225 1H の5種類です。
早速ですが結果はこちらです。

何をしているか？

調整の定義

まず上図のようにローカル高値、ローカル安値からA点、B点、C点決めます。そして調整の定義を下記にしました。

調整(%) = |B-C| ÷ |A-B| x 100

具体例で言えば、各点のそれぞれの価格がA=100、B=200、C=140とすると調整は
調整(%)＝|200 - 140| ÷ |100 - 200| x 100 = 60なので60%調整となります。

x%調整が起きた確率
例えば50%調整が起きた確率を求めたいとき上で定義した値がちょうど50となるのはすごくまれなので今回は±5％の幅を持たせることにしました。
つまり50%調整の起きる確率を求めるというのは45~55%調整が起きた確率を求めることになります。
そして下記式でx%調整が起きた確率を求めました。

x%調整が起きた確率(%) = x±5%調整が起きた回数 ÷ 調整が起きた全回数 x 100

具体例で言えば、調整が100回起きてそのうち50±5%調整10回起きていれば50%調整の確率は10 ÷ 100 x 100=10なので10%ということになります。

グラフの縦軸
x%調整が起きた確率(%)

グラフの横軸
何%調整か

5本のバー
BTCUSD 1D（日足） / BTCUSD 8H（8時間足） / BTCUSD 1H / NIKKEI225 1D（日足） / NIKKEI225 1Hの5種類で色は凡例のとおり。

グラフ
pineで値を出してExcelでグラフを作成しました
Excelに値を入力したのは泥臭く手作業です

スクロールするのが面倒かもしれないのでもう一度同じグラフを出します

横軸50で青いバーが10まで伸びていますが、これはBTCUSD日足では50±5%調整の起きた確率が10%ということを示しています。
これをみるとBTC、NIKKEI225ともにどの時間足でも大体60%調整くらいが一番多そうということがわかります。
注意点
まず私のpine scriptにバグがあるかもしれませんし、結果が間違っている可能性があります。今回調べたのは過去の値で未来も同じとは限りません。また上で説明したA、B、C点をどういうふうにとるかで結果は多少変わってくるので結果をそのままうのみにしないでください。今回はpine scriptで機械的にローカル高値、安値を検出してA、B、C点をとりました。
（ちなみにローカル高値、安値を検出するパラメータを少し振ってみましたが、大体60%調整あたりが多いという結果は変わりませんでした。）

フィボナッチ

ちなみにフィボナッチ数でも同じグラフをとってみました
見てみた値は23.6%、38.2%、50%、61.8%、76.4%です。

この結果だけ見れば23.6%や38.2%でエントリーするのは結構攻めていると言えそう。ただし下画像の黒丸部分のように浅い調整はそもそも頂点として検出されずらいので、疑った目で見ていただきたいです。

ちなみに・・・

今日は2018年11月10日でちょうどBTCが60%調整が来ていたので上の黒丸あたりでエントリーしてみました。チャートは8時間足です。今のところいい感じですがどうなるか。。。もうちょっと持ちます。

感想

pythonのほうがいろんな分析ができるけどpineのいいところはtradingviewに入っている全銘柄、時間足が評価対象となるところ。
pine script便利