解码底部信号:加密市场的崩盘与反弹剧本

深潮Publié le 2025-06-23Dernière mise à jour le 2025-06-23

需要理解风险背后的心理机制,并借此优势来识别潜在的市场底部。

作者:Doc

编译:Tim,PANews

这篇撰文的目的是让你了解我如何识别市场中的关键信号。我们需要理解风险背后的心理机制,并借此优势来识别潜在的市场底部。

1.共识越低的项目越先崩盘

当不确定性袭来,卖家会抛售他们最不看好的资产。例如,共识低的币将率先崩盘,更早失血。

从逻辑上想想:如果你急需用钱,不会去卖你的贵重物品,而是卖掉那些平时用不着、不值钱的东西。

同样地,当交易员不确定市场走势或希望降低风险时,往往会变卖自己情感依赖最低的资产来套现。

这种现象在比特币每次冲顶时都会发生,绝非巧合。山寨币并非在比特币登顶后上涨,而是伴随比特币登顶同步上涨。它们更早在比特币面前显露出一丝疲态,数周前就已率先见顶。

这是一个早期预警信号。聪明的交易者会在其他人还未察觉要发生什么事之前就先行降低风险。

2.风险VS蓝筹币

让我们回到之前的那个逻辑:人们会尽可能长久地保留自己珍视的高品质财物,只有在走投无路时才会忍痛割爱。

那些最受追捧的币种,通常都会尽可能地守住已有的涨幅。这就是为什么比特币总是一副坚挺的样子,而每次市场崩盘前几周,网上总会充斥着“大家慌什么,比特币明明稳得很”之类的推文。

抛售顺序:

a)先是垃圾币

b)然后是蓝筹币

c)最后所有币都被抛售

3.反身性效应出现

疲软会导致更多的疲软。

当巨鲸开始在枯竭需求中抛售时,就会诱发市场疲软。这是典型的筹码派发阶段特征:接盘乏力、需求枯竭、趋势走远等现象。

风险资产的特征转变,将使经验丰富的交易员中核心决策层重新评估策略。

"我没能在顶部卖出,但行情性质已变。是时候降低敞口或平仓了。"

"要是这种跌幅都算核爆级崩盘,我账户里还藏着什么雷?"

突然间:仓位调整引发更大的抛售,这就是反身性,风险偏好消退的正反馈循环。

4.波动性:最后一舞

​​当比特币大跌将至,市场常现诡静:波动骤降、行情窄幅震荡、自满心态登顶。​​

然后,砰~,就崩盘了。

​​现在,让我们聚焦平衡与失衡的市场本质。​​

平衡在市场参与者对何为昂贵、何为便宜逐渐达成共识时达成。这是一场​​共舞​​。这就是​​均衡​​。

均衡则意味着平静。​​ 已知信息已被消化、投机活动减弱、波动性收窄​​。

这场​​共舞​​会持续下去,直到一方感到厌倦、疲惫,或者想去酒吧再喝一杯。即,买方或卖方筋疲力竭;或者供给、需求发生改变。

均衡遭到破坏​​。一旦它被打破:便出现​​失衡​​。

价格剧烈偏离原位。​​ 价值变得模糊不清;​​波动性暴增​​。市场渴望平衡并会​​主动寻求​​ 。

价格常常会​​回归到最近形成过平衡的区域​:如高成交量点、订单块、综合价值区域等。

正是在这些区域,你会看到最​​猛烈的反弹​​。

“​​初测即最佳时机​​”。后续测试的反应会逐渐减弱。情况趋于结构化。价格在新点位企稳。波动性收缩。平衡重现于市。

5.抛售进程及底部识别

投降抛售并非终局的开始,而是中局的终结。

a)山寨VS比特币

本轮周期中,山寨币往往在比特币崩盘前完成主要抛售。

最近案例:Fartcoin在二月底比特币崩盘前,已从高点回落88%。既然该规律成立,我们便可在寻找市场衰竭信号(触底迹象)时将其作为交易信号。

当比特币仍在剧烈波动、寻得新平衡时,最强的山寨币会率先显现相对强势的枯竭迹象。

简单来说,当比特币进入失衡后期阶段时,应该寻找优质替代币来建立平衡仓位。

作为参与者,我们的目标是捕捉这些背离现象。

"市场动能是否转变?"

"波动性是否在收窄?"

"抛售速度是否正在放缓?"

"当比特币创新低时,它是否仍能稳住?"

第二季度见底信号:

  1. 动量减弱 (比如Fartcoin)

  2. SFP、偏离度 (比如Hype、Sui公链)

  3. 更高的低点VS比特币更低的点(比如Pepe币)

山寨币通常先跌为敬,待比特币触底后其跌势反而放缓。

​​甄别优质山寨币的诀窍在此。​​

弱者恒弱。

强者悄然布局,抢在市场行情启动之前。

b)比特币VS标普500

现在给大家安排一个小练习吧。

整合本文的所有概念,或许以下现象就变得合理了:

  • 23年夏季:比特币先于标普500见顶,更早完成筑底

  • 24年夏季:比特币先于标普500见顶,并在区间低位消化了标普因宏观因素引发的暴跌

  • 25年迄今:比特币先于标普500见顶,并在区间低位承受了标普20%的暴跌

​​核心结论​​

市场筑底是过程而非瞬间完成:山寨币先行 → 比特币接力 → 标普殿后

​​操作要义​​:重点观察市场结构演变,而非单纯跟踪情绪波动

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