导读

在加密货币市场，数据一直是人们作出交易决策时的重要抓手。我们该如何拨开数据迷雾，发掘有效数据来优化交易决策？这是市场持续关注的话题。本次 OKX 特别策划了《洞见数据》专栏，并联合 AICoin、Coinglass 等主流数据平台共同从常见用户需求出发，希望挖掘出更系统化的数据方法论，供市场参考学习。

以下是第一期内容，由 OKX 策略团队与 AICoin 研究院共同围绕感知市场变化，构建「数据」方法论展开探讨，希望对您有所帮助。

OKX 策略团队：OKX 策略团队由一群经验丰富的专业人士组成，致力于推动全球数字资产策略领域的创新。团队汇聚了市场分析、风险管理和金融工程等多领域的专家，凭借深厚的专业知识和丰富的业务经验，为 OKX 的战略发展提供坚实支持。

AICoin 研究院：AICoin 研究院是基于 AICoin 平台，致力于向 Web3 用户提供深度数据解读与投资者教育。AICoin 则是一家专注于行情数据分析、专业 K 线、信号策略工具、资产管理监控、消息新闻于一体的 Web3 数据服务提供商。

第一时间感知市场变化，几类数据维度必须时刻关注？

AICoin 研究院：

我们认为以下这些维度可以帮助投资者更好地感知市场变化。

第一，价格波动与趋势。首先是最新价格，实时价格变化最能表明当前的盘面情绪。其次是价格趋势，价格趋势通常是通过技术指标衡量，常见的有 MA、EMA、MACD、RSI 以及技术分析研究者开发的各类自定义指标。

第二，交易量。主要是总交易量和大额交易。总交易量可以高效地衡量市场活跃度。大额交易主要是看大户的交易情况，例如鲸鱼的买卖可能预示市场的重大波动。我们过往也监测分析了几类重要数据并开放给用户分析及预警，包括基于 CEX 盘口和成交数据的主力大单、大额成交行为、筹码分布等。

第三，资金流向。主要是资金净流入/流出：观察资金流入和流出的情况，可以帮助大家较好地判断市场中的供求情况。近期的 ETF 净流入资金数据就是一个很好的佐证，如果 ETF 资金大量流入，说明市场仍是增量的市场。我们也收录了此类数据收录并分享给广大的用户参考。另外是交易平台资金流动，需要关注各大交易平台的资金动向，了解市场的买卖压力。一般可参考的是，交易平台大额存取数据以及交易平台钱包地址余额等。

第四，观察市场情绪与社交媒体动态。看市场情绪指标，比如 Fear & Greed Index（恐惧与贪婪指数）。特别推荐一下 OKX 的合约数据指标，如多空持仓人数比、精英多空平均持仓比例等指标，对于中短期市场走势有着重要参考价值。OKX 作为一家领先的 CEX，开放的此类交易大数据对于市场有着重要的参考意义。

当然，社交媒体和新闻也要及时关注，像 Twitter、Reddit 等社交平台和圈内主流新闻媒体，可以辅助我们捕捉市场情绪和潜在热点。

第五，链上交易数据，包含交易数量、活跃地址数等，能帮助我们了解链上活动的活跃度。比较推荐关注聪明钱地址的变化与社区 KOL 焦点中项目代币的变化。对于比特币等 POW 机制的代币，哈希率和挖矿难度的变化可以反映矿工的信心和网络安全性。最关键的有两个点：减半周期、以及矿工关机价与币价的影响。

第六，宏观经济数据与政策，包括经济指标：如美国非农数据、CPI 等，有利于我们了解经济大势。另外，各国的监管政策变化对加密市场在当前国家的落地和推进有直接影响，也是市场增减的变化指标之一。

OKX 策略团队：

感知市场变化对于用户至关重要。我们建议通过至少关注以下 4 个维度的数据：

第一，价格趋势。价格的变化是最直接的市场变化信号。用户需要关注价格的短期和长期趋势，利用技术指标分析如移动平均线（MA)、相对强弱指数（RSI）和 平滑异同移动平均线（MACD）等来辅助决策。

具体而言：

· 移动平均线（MA）：包括简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA），可用于平滑价格波动，识别趋势方向；

· 相对强弱指数（RSI）：可衡量价格变动的速度和变化，识别超买或超卖情况，通常 RSI 值在 70 以上表示超买，30 以下表示超卖；

· 平滑异同移动平均线（MACD）：可通过短期和长期移动平均线的差值来判断价格趋势的变化

第二，市场波动性，波动性是市场变化的重要指标。可辅助判断市场的稳定性和潜在的投资风险。波动性通常可通过标准差或 VIX 指数来衡量，或是通过综合多个指标（包括波动性）的恐惧和贪婪指数，也能更全面地评估市场情绪和潜在的波动性。

第三，资金流向和成交分布，综合分析资金流向和成交分布，可快速了解市场的整体资金动向和成本分布，进而更准确地判断市场情绪、价格波动及关键的支撑和压力位。

其中，资金流向是判断市场情绪和动向的重要指标。通过监测资金流入流出情况，投资者可以了解市场上整体资金的动向，从而了解市场走势。流入资金是以卖一价或更高价格成交的订单，流出资金是以买一价或更低价格成交的订单。资金净流入等于流入减去流出。单笔资金流入大小按成交金额大小排序，可以划分为特大单、大单、中单和小单，方便查看。

而成交分布展示了标的在不同价位上的成交数量，反映投资者的交易分布。通过分析成交分布数据，可了解投资者的获利或亏损情况。通过对比当前价格，可以区分获利区域和亏损区域。关键数据包括获利比例、平均成本、压力位、支撑位、90% 和 70% 成交区间以及成交区间重合度。区间重合度高说明资金成交位集中，价格波动幅度较小。跟进这些数据能更准确地判断市场走势和价格变化。

第四，基本面数据，对于加密货币市场，基本面数据包括项目的技术进展、 tokenomics、合作伙伴关系、监管动态等。

几类指标可以帮助用户更好地把握宏观趋势的变化？

AICoin 研究院：

根据过往市场的总体变化，我们认为以下的宏观指标适合加密交易人员做深度跟踪：

第一，总市值，加密货币总市值能反映整个加密货币市场的规模和健康状况。总市值的增长通常表示市场的整体发展和参与者的增加。

第二，比特币市值占比（BTC Dominance），代表了比特币市值占总体加密货币市值的比例。高比特币市值占比通常表示市场风险偏好降低，投资者偏向于更稳定的资产，而较低的比例可能表示资金流入了山寨币（altcoins）。除此之外，我们还统计了以太坊市值占比，这也是类似值得关注的指标。

第三，链上活动数据，主要参考活跃地址数，交易数量和金额。另外对于比特币而言，比特币哈希率反映了比特币网络的计算能力和安全性，矿工收支平衡则是反映矿工是否处于盈利状态，此项指标对于理解挖矿产业的健康状况非常重要。

第四，资金流动性和交易量，包括加密货币交易平台在不同时段内的交易量，与交易平台资金流入与流出情况。追踪加密货币进出交易平台的情况，大量资金流入交易平台可能预示卖出压力增加，反之亦然。

第五，稳定币流动性，主要是稳定币总市值与流通量，比如 USDT、USDC 等稳定币的市值和流通情况，稳定币的流入与流出可以显示市场的买卖压力。

第六，市场情绪指数，主要看恐惧贪婪指数（Crypto Fear & Greed Index）与 OKX 的交易大数据指标。

第七，去中心化金融（DeFi）数据，DeFi 协议中的总锁定价值能够在一定程度上反映 DeFi 市场的规模和增长趋势。

第八，衍生品市场数据，关键的是未平仓合约量：期货和期权市场的未平仓合约量能反映出市场参与者的预期和风险敞口。还有资金费率，例如期货市场的资金费率，可以指示多空双方的力量对比。费率和价差是指导大资金进行套利的重要工具指标，而大资金通过套利，将市场的价差平衡的同时也为市场提供流动性。

第九，美国的经济数据及指标，CPI 以及非农数据：这两个指标的价值在于指导美联储的加息政策，用于预判市场的总资金流入流出的走向。

OKX 策略团队：

我们认为用户可以参考以下五个维度关键指标：

第一、整体加密货币市值，整体加密货币市值是衡量市场规模和发展趋势的重要指标。市值的变化可以反映市场的总体健康状况和投资者信心。当整体市值持续增长时，通常表明市场处于上升趋势，反之亦然。

第二、整体市场成交量，整体市场成交量反映了市场的活跃程度。高成交量通常意味着市场情绪高涨，可能伴随价格大幅波动。用户可以通过分析成交量的变化，判断市场趋势的强弱，识别出市场的高峰和低谷期。

第三、BTC/ETH 市值占有率，BTC 和 ETH 的市值占有率是了解市场结构的重要指标。当 BTC 或 ETH 的市值占有率上升时，可能表明市场资金更多地集中在这两个主要加密货币上，这通常被视为市场避险的信号。相反，市值占有率下降则可能表示投资者在探索更多的 alts 币机会。

第四、ETF 流入流出资金，加密货币 ETF 的资金流入流出情况可以反映机构投资者的市场态度。大量资金流入 ETF 通常表明机构投资者对市场前景看好，而资金流出则可能预示着机构对市场的信心减弱。分析 ETF 的资金动向，可以帮助用户判断市场的中长期趋势。

第五、经济日历，经济日历包括关键的经济事件和数据发布，如 GDP 数据、通胀率、利率决议等。这些宏观经济因素对加密货币市场有重要影响。例如，利率上升可能导致资金从高风险资产流出，而经济不确定性增加可能促使投资者寻求加密货币作为避险资产。关注经济日历有助于用户预判宏观趋势变化。

时机是制胜关键，哪些数据有助于捕捉到最佳时机？

AICoin 研究院：

可以分为几个阶段来看这个问题：

首先，建仓阶段：建议主要参考以下指标：

· EMA 指标：短期（如 12 日均线）和中期（如 26 日均线）移动平均线的交叉可以提示买入机会，如"金叉"（短期均线上穿长期均线）

· RSI 指标：RSI 低于 30 时通常被认为是超卖区，可能是买入的好机会

· BOLL 指标：价格触及布林带下轨且伴随回升迹象时，可以作为买入信号

· 技术指标种类非常多而且有着非常丰富的用法，单纯一个指标就是一门深深的学问，作为投资者选择适合自己的指标即可

· 另外，数据指标方面，我们需要了解：成交量、活跃地址和新地址数量、链上交易数量、主力大额订单动向

其次，在止盈止损阶段，可以参考下述指标：

· 斐波那契回撤：斐波那契回撤水平，如 38.2%、50%、61.8% 等，可以用于设置止盈点和止损点。

· EMA：价格跌破关键移动平均线，如 120 日或 250 日均线，可以作为止损信号。

· RSI：RSI 高于 70 时，通常被认为是超买区，是考虑止盈的信号。

另外，如根据数据指标做止盈止损，还要了解成交量以及大额转账趋势，以及网络活跃度下降：链上的交易和活跃地址数明显下降，可能预示市场兴趣减少，是考虑止损的信号。当然，相关监管政策或不利新闻对于我们投资有着重要参考意义。最后我们还有一点建议，就是做好风控：设置明确的止盈止损点，分批建仓平滑购买价格，降低单次建仓的风险；还要定期复盘和调整，有思有得。

OKX 策略团队：

我们认为持仓倾向、基差、技术指标是具有较强的参考价值的。

具体而言，持仓倾向（Long Short Ratio）反映了市场参与者的多空比例。高多头比例（long ratio）通常表示市场情绪乐观，投资者倾向于买入；高空头比例（short ratio）则表示市场情绪悲观，投资者倾向于卖出。通过分析持仓倾向，用户可以判断当前市场的主要趋势和情绪，从而选择合适的建仓时机。

基差则是指期货合约价格与现货价格之间的差异。基差可以是正值（期货价格高于现货价格）或负值（期货价格低于现货价格）。基差反映了市场参与者对未来价格变化的预期。如果基差为正，通常表示市场预期未来价格会上涨（contango）；如果基差为负，通常表示市场预期未来价格会下跌（backwardation）。基差可以用于监测市场情绪和制定套利策略。例如，基差迅速上升可能表示市场情绪偏多，而基差快速下降可能表示市场情绪偏空。

技术指标 - 超买超卖（Overbought/Oversold），是通过相对强弱指数（RSI）和随机指标（Stochastic Oscillator）等技术指标，用户可以判断市场是否处于超买或超卖状态。当 RSI 高于 70 时，市场可能超买，价格可能回调；当 RSI 低于 30 时，市场可能超卖，价格可能反弹。这些技术指标有助于用户在市场极端情绪时选择建仓时机。

最后是收益/风险工具，这类工具可帮助用户可视化并管理每笔交易的潜在收益和风险。用户可以设置止盈和止损点，计算出每笔交易的风险回报比，从而制定合理的退出策略。

对大资金来讲，需参哪些数据才能构建科学稳健的交易策略？

AICoin 研究院：

这个问题主要取决于资金目标以及承受风险回撤的能力。我在这儿简单分析下适合大资金参考的一些套利指标：

· 关注市场上面的期现、期期等价差机会

· 关注市场上面同一标的跨所的价差及时效性机会

· 关注市场上面合约资金费率的套利机会

· 关注链上与链下的套利机会

· 关注市场上面相应标的的市场深度、持仓数据等以判断是否可以容纳大资金套利

· 关注交易平台的稳定性，如类似 OKX 等的超大型平台能更好的容纳大资金的套利操作

目前，AICoin 为套利者提供了以上多种数据维度的分析以及预警，希望为交易员群体提供有效的参考。

OKX 策略团队：

据我们观察，一般大资金用户的资产配置更多元化，对于这类人群来讲，常用的工具包括定投策略、组合套利和大单拆分。定投策略通过周期性买入降低总体持仓成本，组合套利通过对冲套利降低交易风险，而大单拆分则通过将大额订单拆分成小额订单来减少市场影响和交易成本。这些策略结合各自的特性，能帮助大资金用户更高效地进行多元化配置，实现稳健的投资目标。

定投策略（多币组合，定期买入）就是一种通过周期性的买入来降低总体持仓成本的策略。持续在价格下跌的过程中分批低价买入，并可以在价格反弹时止盈卖出，周而复始，不断循环套利。

组合套利则是一种帮助用户做对冲套利、降低交易风险的策略。此策略可以选择同时成交不同或相同的币种/市场，通过利用行情震荡，以及各交易品种之间的价差，自动且及时帮您获利了结。组合套利策略可以有效地帮助您减少应对未来市场不确定性的潜在亏损风险。

大单拆分也是一种提供给大额交易者的便捷交易策略。此策略可以帮助用户把大额订单拆分成小额订单后分批挂单，且订单通过策略的智能设置，可以将大单本身对市场的影响最小化，同时可以保持在一个较高的平均成交价格水平，从而极大减少大额交易者的交易成本。

结语

以上是 OKX 推出的《洞见数据》专栏第一期，聚焦市场变化的感知与科学交易策略该如何建立等交易中会遇到的核心问题，希望为交易员群体提供系统化的数据方法论，以更好地把握市场脉搏，做出明智的交易决策。在未来的系列文章中，我们将继续探讨更多实用的数据使用/分析方法，为不同投资偏好的交易员群体学习投资提供参考。

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