巴比特專欄 | 如何預判加密貨幣極端行情？這里有幾個數據可以幫到你_SDT

編者注：原標題為《幾個數據，幫助我們預判極端行情》

一、極端行情，伴隨著極端信號

在進入正文之前，我們先聊點其它的。

在投資里，很多人習慣用一年四季來對應投資的周期變化。天氣總有酷暑和寒冬，對應著投資里的高潮與低谷，投資學里有一個著名的“美林時鐘”，就是類似的意思。

如果我們能夠找到一年當中溫度最高的那個點和溫度最低的那個點，那么我們基本上對一年四季的天氣就有了大的方向掌控：一旦到了最熱的時候，那么接下來天氣只會越來越冷；一旦到了最冷的時候，那么接下來天氣只會越來越熱。

同樣的，如果做投資的時候，我們能找到行情最高潮的那個點和行情最低谷的那個點，那我們基本上就把周期捋順了：當市場行情到達最高潮的時候，接下來只可能越來越低；當市場行情到達最低谷的時候，接下來只會越來越貪婪。所以，問題就變成了我們如何找到市場最恐懼和最貪婪的這個點。

ZachXBT：BALD部署者已初步定位為推特用戶@milkyway16eth:8月4日消息，據鏈上偵探 ZachXBT 監測，BALD 部署者已初步定位為推特用戶 Milkyway（@milkyway16eth）。目前該賬號已顯示處于保護狀態，但從其簡介欄中可以了解到其自稱是 DeFi Farmer 和 ponzi 投機家。

另據推特用戶Mike McDonald推文，Mike曾在 2021 年贏得國際象棋世界錦標賽 5 萬美元，當時由地址 0xF3a…F50c 向其付款，該地址歸Milkyway所有。而該地址與 BALD 部署者（0xcc…6389）關系密切，0xF3a…F50c 曾向 BALD 部署者地址累計轉移 1,483 萬 USDC 和 400 cbETH，BALD 部署者地址向 0xF3a…F50c 累積轉移 2,400 USDC 和 400 cbETH。更為直接的關系是，這兩個地址共用同一個 Binance 和 FTX 存款地址。[2023/8/4 16:17:51]

好在最極端的情況，一般不會突然出現，在極端情況出現之前其實已經有很多的信號出現了，也就是說極端情況必然伴隨著極端信號，如果我們能夠找到這個信號，那我們對極端情況就會有一定的預判。

美國SEC建議投資顧問在對客戶提出加密貨幣建議時加強審查:金色財經報道，美國證券交易委員會(SEC)建議經紀人和投資顧問在提出加密貨幣建議時需要加強審查，以確保風險產品符合客戶的最佳利益。

周四的員工公告概述顧問對客戶的職責，特別提到了加密貨幣，延續了該機構最近對該行業的關注，直到去年，該機構在其規則和指導中基本上忽略了數字資產。[2023/4/21 14:17:12]

我們還是回到天氣這個比喻，在沒有日歷、不使用溫度計的情況下，我們該如何找到一年當中最熱的那個點和最冷的那個點呢？

很難！基本上找不到！

但是，我們可以有所變通，我們雖然找不到一年當中最熱的點和最冷的點，但是我們可以通過兩個自然現象，粗略的估計最熱和最冷的天氣已經到來，這兩個現象分別是：中暑和下雪。

雖然不一定每個夏天你身邊都有人中暑，但是一般開始有人中暑，基本上就說明一年到了最熱的時候了；

希爾頓酒店集團繼承人將在The Sandbox上推出Parisland:金色財經報道，希爾頓酒店集團繼承人Paris Hilton將于2月13日在The Sandbox上推出Parisland，Parisland被定義為元宇宙中的虛擬真人秀，其中的活動包括購買服裝、挑選結婚戒指等。Sandbox首席運營官兼聯合創始人Sebastien Borget表示，Parisland旨在培養玩家之間真正的關系和聯系。（Decrypt）[2023/2/10 11:58:25]

雖然不一定每個冬天都會下雪，但是一般開始下雪的時候，基本上就說明一年到了最冷的時候了。

有人中暑是表象，酷熱是本質；下雪是表象，寒冬是本質；本質很重要，但是難以把握，而表象卻可以給我們釋放明確的信號。如果我們能在投資里找到類似于“有人中暑”或者“開始下雪”這樣的信號，我們就能基本推測出行情和周期的“溫度”，從而把握周期和趨勢變換的基本軌跡。

Nansen：2022年以太坊上有286萬地址參與NFT鑄造或交易:12月30日消息，據Nansen數據顯示，在2022年有286萬個以太坊地址參與NFT鑄造與交易活動，排名第一；有248萬個Polygon地址參與NFT鑄造與交易活動，排名第二；Solana網絡以172萬地址排名第三，其次為BNB Chain（137萬）、Avalanche（15.2萬）和Arbitrum（11.6萬）。[2022/12/30 22:16:23]

二、數字貨幣市場的幾個重要信號

好了，鋪墊了這么多，我們回到正題，比如從2020年3月12日這次的極端行情來看，其實在出現這次行情之前，市場上已經出現了很多的異常數據，有些數據甚至是很罕見的。

有些機構據此做了一些準備，買了一些看跌期權，或者及時平掉了多單，從而躲過了一劫；有些人卻沒躲過這一劫，損失慘重，甚至不停的補倉，最終爆倉，血本無歸。

Web3教育初創公司Nas Academy完成1200萬美元融資，FTX Ventures等參投:7月27日消息，新加坡Web3教育初創公司Nas Academy宣布完成1200萬美元融資，BECO Capital和PitangoVenture Capital領投，FTX Ventures、HOF Capital、以及Nikhil Kamath和Jack Conte兩位天使投資人參投。

新資金將用于支持該平臺的全球工程和產品團隊，以及發展其Web3產品。Nas Academy旨在構建一個基于教育創作者社區的Web3培訓服務，此前已經和Axie Infinity、Alchemy等加密和區塊鏈企業達成了培訓和課程學習合作關系，并推出了一系列與Web3和內容創建有關的教育內容。（Techinasia）[2022/7/27 2:40:26]

我不認為這些數據是偶然出現的，我相信這些異常的數據未來還會一而再、再而三的出現，所以我們必須對這次暴跌中出現的所有信息加以思考，對我們犯錯的地方加以反思，也許下次再有這樣的事情發生，我們應對的會更好一些。

1、市場上借不到USDT

在這次暴跌之前大概三天到一周的樣子，我所在的某個社群有個朋友在問：“某某交易所是系統有什么問題，還是USDT被借完了？為什么每次我剛剛幾次借USDT都失敗？”。然后有人回復他：“肯定是系統有問題啊，USDT怎么可能被借完呢？”。過了一會，有另外的人再回復說：“應該是USDT被借完了，系統沒問題。”

這段對話當時并沒有引起我的注意，但是事后再反思的時候，“市場上借不到USDT”，“USDT被借完了”，這件事是一個非常重要的信號，要知道，平時各大交易所的USDT是非常充足的，基本不會出現借不到USDT的情況，而且一般借USDT的利息都不算太高，萬分之五左右，高一點的時候千分之一，不管利息高還是低，總還是能借到的。

當市場完全借不到USDT的時候，它表明市場情緒已經非常火爆了，說明市場已經大量的借了USDT，要么是用于加杠桿，要么是用于套利或者其它方向，不管用于哪里，USDT被借完這件事，本身就說明了市場的大量資金已經進場，同時也說明了市場后續資金不足的情況，而市場的短期行情是由后期的資金是否充足決定的，所以在這種情況下，就很容易變盤。

這種信號并不是僅出現這么一次，之前也出現過，但這種信號絕對不會天天出現，一旦出現基本都意味著當下市場行情的火爆以及接下來行情可能存在的重大轉折，需要非常重視。

2、多空持倉人數比

我們都知道，像2019年9月25日和2020年3月12日這種極端行情，其中一個非常重要的原因就是大跌引起的杠桿連環爆倉，也就是說高杠桿在其中起著非常重要的作用。

有一個數據叫做，這個數據也很值得關注。按字面的意思，它表示當前持有多倉的人數與持有空倉的人數的比值。一般情況下，這兩個數字是接近于1的，接近1說明市場上有人看多，有人看空，市場分歧比較大，這樣才應該是市場正常的情況。

但是，一旦這個數字超過2，甚至超過3，就說明看多的人遠遠多于看空的人，持有多倉杠桿的人遠超于持有空倉杠桿的人，已經形成了碾壓的態勢。而且這種情況一般都配合著行情前期的長時間上漲，使得市場上看漲情緒旺盛，形成了一邊倒的情況，但也正是這樣，行情反而容易反轉。

比如說，今天某交易所顯示的數據數值在1.17左右，算是正常位置。但是在2020年3月12日之前，這個數字曾經到達到2.7，是一個非常高的數據了。

3、機構間拆借利率

如果說前兩個數據更多的反應散戶間的行為的話，那么機構間拆借利率就反應著大機構的行為動向。

所謂機構間的拆借利率，是指大的交易平臺之間經常會有短期的拆借行為，這有點類似于傳統金融機構之間的相互拆借。如果拆借利率突然大幅提升的話，那么說明機構間對于USDT的需求突然增加，同時背后也反應出市場在大量的加杠桿。

比如在2020年1、2月份的時候，機構間的拆借利率大概在年化利率5%-7%這個水平，但是在3.12日前后，利率飆升到了15%-18%左右，翻了好幾番，然后突然行情反轉，極端行情發生了。

原理也很簡單，大型交易所本身都會有充足的USDT儲備，但是當他們的儲備已經無法滿足市場的供應，當他們需要去外部拆借，而且是以如此高的利率拆借的話，那說明市場上當前資金已充分投入而且已經加了杠桿，同時后續資金嚴重不足。

三、結語

除了上面所說的3個數據之外，還有很多有用的數據，比如期貨現貨溢價，比如場外USDT溢價，比如從最低點計算起的累計漲幅，比如最近60日的累計漲幅，比如交易所24小時凈賣出量，這些數據都是很有用的信號，如果把它們結合在一起，或者做成一個模型綜合起來看，效果更好，有興趣的朋友可以自己去研究，我在這里就不一一解釋了。

這些數據可能不像“中暑”或者“下雪”這么直觀，而且可能也很難說下一次遇到這些信號的時候，是不是就一定意味著市場的趨勢即將發生反轉。

但是，對這些數據的觀察是很重要的，心里有所準備，總比毫無準備的“拿著火把穿越軍火庫”要好，而且這些信號同時出現的越多，其預言作用越強。

平時多積累這些數據，建立一個好的觀察和風控模型，當有大量異常數據出現時，多做一些風險應對措施，可能比我們現在這種靠直覺投資的“裸奔”要好的多。

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