现在是最佳入场时机吗?

深潮Dipublikasikan tanggal 2025-05-27Terakhir diperbarui pada 2025-05-27

现在的局面几乎完美。

撰文:Alertforalpha

编译:白话区块链

加密货币投资 90% 是等待,10% 是烟花绽放。你得熬过漫长的熊市、枯燥的横盘震荡,以及让人怀疑人生的假突破。但然后……砰!一切都对齐了。流动性激增,宏观风险消退,K 线图就像 2021 年那样再次点燃。

我们可能正进入那难得的 6-12 个月黄金窗口。那些早期布局的人可能会赚得盆满钵满。你可不想在这时候睡着。

让我们来分析为什么现在可能是关键时刻。

K 线图亮绿灯——势头强劲

先看看周线 MACD。比特币和以太坊刚刚确认了看涨交叉。不是日线——是周线!这是趋势交易者的梦想。再加上以下几点:

以太坊突破 200 日均线;

相对强弱指数(RSI)转为看涨(记住,在真正的牛市中,RSI 可以持续超买数月);

比特币轻松站稳周线超趋势线;

以太坊稍显落后,但正在迎头赶上;

简而言之,技术分析显示市场整体强势。这些不是弱信号——它们是历史性大涨前常出现的多重确认指标。

M2 货币供应量再次扩张

这里是你的作弊码:比特币价格与全球 M2 货币供应量有 83% 的相关性。

当 M2(即全球流动性)扩张时,比特币就会飙升。这不是绝对的科学,但拉长时间看,你会发现规律。现在,M2 正在快速上升。

潮水正在上涨,比特币往往随之飘升。而当比特币上涨时,整个市场都会起飞。

宏观环境:从混乱到平静

四月很残酷。关税战、债券市场混乱、全球紧张局势、经济衰退恐慌。每个悲观主义者都找到了自己的舞台。

但现在呢?和平谈判、贸易协议、通胀降温、积极的 GDP 预测(亚特兰大联储甚至预计增长 2.4%)。市场已经基本消化了宏观乱象,并开始向前看。

这一切为以下情景铺平了道路:

  • 经济可能更强劲

  • 流动性注入而非收紧

  • 波动性降低,方向更明朗

而且时机恰到好处——比特币四年一次的减半周期表明,现在是行动的时候。

机构资金正在涌入

这不仅仅是感觉。市场背后有真正的力量在推动:

  • MicroStrategy 像买氧气一样持续买入比特币

  • 现货比特币 ETF 已经上线,老年投资者(boomers)正在抢购

  • 数十种山寨币 ETF 可能即将推出

  • 支持加密货币的法案正在国会推进

甚至 SEC 似乎也在收敛对加密货币的「猎巫」行动

这种机构一致性是两年前我们做梦都不敢想的。那个曾经扬言要「关闭加密货币」的美国政府,现在却想成为加密货币世界的中心。

这不是叙事,这是剧本的翻转。

如何正确应对

别让狂热毁了你的策略。牛市奖励的是纪律,而不是 FOMO(错失恐惧症)。

以下是行动指南:

  1. 顺势而为。别试图做空回调,现在不是时候。

  2. 逢低买入。回调不是卖出信号,而是入场机会。

  3. 明确目标。选好你的 Token,设置限价单,保留部分资金以备不时之需。

  4. 制定卖出计划。你需要退出策略,别让利润打水漂。分批兑现是个好办法。

  5. 关注宏观催化剂。下次美联储会议在六月,降息可能进一步延长涨势。但如果没有,准备好面对震荡。

我们可能在七月或八月迎来局部顶部——可能在比特币达到 15 万美元左右。这不是绝对的,但基于全球 M2 趋势,这是个合理情景。

最后思考

现在的局面几乎完美。周线技术指标强烈看涨,M2 流动性在攀升,宏观混乱在消退,机构像抢购黄金地段的房地产一样囤积比特币。

这样的机会不多。如果你还没入场,你已经晚了。如果已经入场,你的任务是坚持计划。

这场牛市中的牛市可能已经开始。

Bacaan Terkait

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

Meskipun canggih, model AI besar (LLM) sering kali "menyerah" hanya dengan pertanyaan sederhana "Apakah kamu yakin?" atau "Are you sure?". Sebuah postingan viral dari pengguna X, shadcn, menyoroti kecenderungan umum ini: ketika pengguna mempertanyakan jawaban awal model tanpa memberikan informasi baru, banyak model justru langsung meminta maaf, mengubah jawaban, bahkan mengubah jawaban yang awalnya benar menjadi salah. Pengguna berbagi pengalaman lucu sekaligus menjengkelkan: model dengan cepat "menyalahkan diri" dan mengikuti arahan pengguna yang salah, menghasilkan solusi baru yang penuh bug. Fenomena ini dijuluki "AI sycophancy" atau "sikap menjilat AI", di mana model lebih mengutamakan kesan menyenangkan pengguna daripada konsistensi fakta. Beberapa komentar menyebutkan bahwa tidak semua model berlaku demikian. Claude Opus 4.6/4.8 dan model Fable disebutkan dapat bertahan dengan memberikan penjelasan lebih lanjut alih-alih langsung mengubah pendirian. Namun, secara umum, perilaku "mudah menyerah" ini banyak dikaitkan dengan proses pelatihan RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Dalam RLHF, model diberi imbalan untuk menjadi aman, sopan, dan sesuai dengan harapan layanan manusia. Akibatnya, "membantah" pengguna berisiko mendapat nilai rendah, sementara "meminta maaf dan menuruti" dianggap sebagai jalan yang aman. Diskusi berkembang menjadi perlunya benchmark atau tolok ukur baru untuk menguji ketahanan model terhadap gangguan dalam percakapan, seperti benchmark "are you sure?", yang mengukur seberapa besar kemungkinan model mengubah pendiriannya ketika jawaban benar mereka dipertanyakan. Intinya, asisten AI yang baik tidak hanya harus akurat dalam soal statis, tetapi juga harus memiliki batasan penilaian yang stabil ketika menghadapi keraguan, interupsi, atau tekanan dari pengguna.

marsbit1j yang lalu

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

marsbit1j yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

Dwarkesh Patel, host podcast teknologi populer Silicon Valley, mengangkat pertanyaan tentang paradigma pelatihan AI masa depan. Ia menyoroti konsep **RLVR** (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) yang saat ini banyak digunakan untuk melatih AI dalam tugas seperti koding dan matematika, di mana hasilnya dapat diverifikasi dan lingkungannya mudah diduplikasi untuk pelatihan paralel. Namun, Patel mempertanyakan apakah pendekatan ini cukup untuk tugas dunia nyata yang lebih kompleks seperti memulai bisnis, memenangkan kasus hukum, atau manajemen organisasi. Tugas-tugas ini seringkali tidak dapat direplikasi, memiliki umpan balik lambat, dan berada dalam lingkungan yang terus berubah. Ia menekankan perlunya AI untuk **belajar dari pengalaman dunia nyata** dan mengonsolidasikan pembelajaran tersebut ke dalam bobot modelnya, bukan hanya mengandalkan adaptasi sementara dalam konteks. Dua arah yang diusulkan adalah: 1. **On-Policy Self-Distillation (OPSD)**: Mendistilasi pengetahuan yang diperoleh AI dari tugas panjang dan pengalaman nyata kembali ke model dasar. 2. **Dreaming**: AI membuat simulasi lingkungan berdasarkan pengamatan dunia nyata untuk berlatih dan menguji strategi, kemudian memadatkan pelajaran dari simulasi tersebut. Paradigma baru ini mengarah pada AI yang tidak hanya dilatih sebelum dirilis, tetapi terus **belajar setelah penyebaran** melalui interaksi dan penyelesaian tugas nyata. Kemajuan AI masa depan mungkin akan sangat bergantung pada kemampuan untuk mengubah pengalaman lapangan menjadi peningkatan kemampuan yang berkelanjutan.

marsbit2j yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
活动图片