USD:如何預判加密貨幣極端行情？這里有幾個數據可以幫_區塊鏈

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。

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。

美國財政部正在研究如何使用數字美元來保護隱私:金色財經報道，負責金融機構的助理部長Graham Steele表示，美國財政部一直在研究如何使潛在的數字美元的零售交易盡可能保持私密和匿名，盡管他說美國還沒有決定是否推進中央銀行數字貨幣（CBDC）的發展。

然而，Steele也指出了零售業CBDC可能存在的風險，特別是運行的危險。最近的美國銀行業動蕩表明，\"使存款流動的技術只會越來越快，\"這增加了高速、恐慌性的資金流動的危險。斯蒂爾說，一個由財政部領導的小組正在研究建立美國中央銀行數據中心的可能性，\"該小組正在評估與全球金融領導地位、國家安全、隱私、非法金融和金融包容性有關的政策目標。[2023/6/14 21:34:44]

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！

李禮輝：如何進行必要的數字金融制度建設等問題值得關注:12月31日，由清華大學經濟管理學院數字金融資產研究中心主辦的“數字金融：創新、發展與監管”高端研討會中，中國銀行原行長李禮輝表示，如何能滿足適用于我國規模化可靠應用的需求、如何進行必要的數字金融制度的建設、負責數字人民幣技術架構的研發、維護、運行等方面工作的機構體制如何設立及如何探索我國主導的全球化數字貨幣的可行路徑是值得關注的重要問題。[2021/1/4 16:22:26]

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；

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。

美國國會研究人員：立法者需考慮數字貨幣立法將如何影響美元:金色財經報道，美國國會研究服務局在其題為“美元作為世界主要儲備貨幣”的報告中稱，不斷增長的加密貨幣空間的影響并沒有引起任何與美元地位有關的重大擔憂。報告承認，盡管“加密貨幣仍然是一個小而動蕩的利基市場”，但中央銀行數字貨幣（CBDC）正在興起。報告指出，迄今為止，尚無證據表明美元已脫離主要儲備貨幣。但是，國會不妨考慮一下包括制裁和數字貨幣在內的一系列政策領域的立法將如何影響美元。[2020/12/22 16:03:19]

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。

二、數字貨幣市場的幾個重要信號

聲音 | 陳純：除了研究區塊鏈技術本身外 還需要研究如何監管:1月12日，中國工程院院士陳純在CCF通訊刊文《聯盟區塊鏈關鍵技術與區塊鏈的監管挑戰》，文中提到，區塊鏈作為重要的底層基礎設施，在其快速發展的過程中，我們要高度重視安全問題。因此，我們除了研究區塊鏈技術本身外，還需要研究區塊鏈如何監管。公有鏈已經成為新媒體的傳播媒介，因為公有鏈本身具有去中心化、不可篡改、不可刪除、低成本的特點。利用區塊鏈去傳播有害信息、網絡謠言、煽動性與攻擊性信息，會給區塊鏈技術的產業布局和發展帶來不利影響，同時給監管部門帶來很大的挑戰。[2020/1/13]

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。

聲音 | 海爾集團董事局主席：如何利用區塊鏈改變企業未來:海爾集團董事局主席、首席執行官張瑞敏在近期參加的活動時提出：產品會被場景替代，行業將被生態覆蓋。海爾以區塊鏈為載體，以分布式賬本彼此間分享基于物聯網的數據資源，一方面不斷優化用戶體驗，一方面所有生態攸關方均得到增值，多方共贏。海爾依據自身優勢在區塊鏈領域展開了3個方向的探索：第一，以先發優勢，參與制定區塊鏈標準；第二，以延伸效應，賦能產業生態；第三，以區塊鏈思維，變革組織結構。（IT168）[2019/11/19]

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[多空持倉人數比]，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[多空持倉人數比]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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