BlockBeats 律動財經
由於不是交易員,所以我在做 BTC 交易策略時候我必須清楚一件事:到底什麼數據能預測比特幣,什麼數據只會讓預測更加混亂。
結論先放這:我做完之後,目前這套系統我測試了一週,目前在每一個關鍵信號點上,都提前給了我方向。
下面是完整邏輯。
我不是專業的二級交易人員。所以我沒有上來就選指標,而是先做了一件笨事——
把 2017 年到 2025 年市面上所有關於比特幣預測的方法都翻了一遍。
分三類:
第一類:名人觀點。VanEck 說 2025 年 $180K。沒到。Bitwise 說 $200K。沒到。Tom Lee、Arthur Hayes、Novogratz、Cathie Wood——過去 8 幾年幾乎所有有記錄的重大價格預測,系統性偏高,平均偏差超過 50%。
第二類:分析方法。Stock-to-Flow 模型(PlanB 那一套)、對數增長曲線、周期理論、Wyckoff 派、艾略特波浪……每一個都有自己的「歷史精準度」,但你把它們放在 2024 年之後跑一遍,幾乎全部失靈。
第三類:鏈上信號。MVRV Z-Score、SOPR、NUPL、Puell Multiple、Hash Ribbon、Reserve Risk……這一類是我研究最久的。因為它不是「預測」,是「狀態描述」。
三類全部過了一遍,才開始篩。
篩完之後我發現一個反直覺的事:
當海量數據同時指向不同方向時,你的判斷反而會更差。
分析完之後,我把它們分成兩類——
名人預測。激勵結構決定了他們必須說大話。說「$500K」能上頭條、漲粉、被反覆引用。說「$80K 橫盤」沒人轉。說錯了沒人追究,說對了永遠是「大神」。這個結構不會改變,所以預測也不會準。
Stock-to-Flow 這類純模型。在 2021 年前精度很高,2022 年之後直接崩掉。為什麼?因為模型的假設是「供應曲線決定價格」,但 ETF 進場之後,決定價格的是資金流,不是供應。模型本身沒錯,是它描述的世界變了。
情緒類單一指標(純 Fear & Greed)。歷史上 Fear & Greed 長期低於 20 的時候,有時候是底部,有時候是「跌到 -30」的前奏。單獨用,假信號太多。
MVRV Z-Score。衡量當前市值相對所有持有者平均成本的偏移程度。歷史上每次進入綠色區域,都精確到 ±2 週內對應一個周期底部——2018 年、2020 年 3 月、2022 年,三次全中。但要注意:2024 年之後,它對頂部的判斷失效了($73K 就觸發過熱,BTC 漲到 $126K),因為 ETF 交易在鏈下,它看不見機構那部分籌碼。所以只保留底部判斷能力。
SOPR 28 日均線。衡量移動中的 BTC 有多少是在虧損狀態下賣出的。持續低於 1.0 = 持有者在割肉 = 接近底部。這個指標對底部的判斷歷史上非常穩定。
ETF 淨資金流。2024 年之後新增的核心指標。機構的邊緣行為必須從這裡看,鏈上數據看不到。連續 5 日以上淨流入累計 >$10 億 = 機構在增持;連續 5 日以上淨流出 = 機構在撤。
宏觀流動性。美联储方向 + M2 增速。寬松周期做多,收緊周期降敞口。不做短期择時,只定大方向。
Fear & Greed 作为輔助。不單獨用,只在和其他信號共振時加權。
篩完之後剩下四個維度。多一個都嫌多。
明確了「哪些準、為什麼準」之後,我把它做成了一個 trading strategy。
核心邏輯:不追價格目標,只判斷方向和位置。
底部判斷:MVRV 進綠區 + SOPR 跌破 1.0 → 鏈上持有者在割肉,歷史高勝率買入窗口
頂部判斷:鏈上信號偏熱 + ETF 連續淨流出 → 機構在撤,減倉
宏觀背景:美联储方向 → 寬松做多,收緊降敞口
情緒輔助:Fear & Greed 20 → 極度恐慌,輔助加權
任何單一信號都不足以行動。三個以上指向同一方向,才是真正的入場依據。
然後我把它做成了一個自動監控系統:
· 每天自動拉取 BTC 價格、Fear & Greed、鏈上數據、ETF 資金流
· 信號沒觸發不推送
· 觸發了,直接 Telegram 通知我
· 不是日報,不是噪音。只在真正值得關注的時候響
當前信號(2026 年 4 月 15 日)
這套系統目前給我的讀數:
BTC $71,631。恐懼與貪婪指數 = 12,歷史級別的極度恐慌。MVRV Z-Score 在綠色買入區。SOPR 低於 1.0,持有者在虧損賣出。
鏈上三重共振全部成立。
唯一的反信號:ETF 資金流近期偏弱,機構還沒有明確開始加倉。
歷史上鏈上三重共振(極度恐慌 + MVRV 綠區 + SOPR 1)只出現過三次:2018 年底部、2020 年 3 月、2022 年底部。之後 12 個月均產生 100%+ 回報。
這不是在預測 BTC 會漲到多少。這是對當前市場狀態的客觀描述。
研究下來我最大的感受是:
預測是別人的觀點,框架是你自己的判斷工具。
預測錯了你什麼都沒有。框架錯了你至少知道哪裡出了問題,可以迭代。
你可以放進去自己的偏好,比如合約倍數和周期等偏好 這樣 AI 給你推的信號就是最適合自己操作特色的了
注意:以上基於歷史規律,非財務建議
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