沉闷的熊市里,怎么让自己燥起来?

Foresight NewsPubblicato 2025-03-13Pubblicato ultima volta 2025-03-13

Introduzione

情绪是最大的敌人,但坚持是最佳的方案。

时间轮转,又是一年 312。

加密市场总是有一种牛短熊长的特质,牛市极度喧嚣但短暂,熊市阴跌沉闷且冗长。

长短错配里,多数人不愿意止盈、来不及止损、下不了牌桌... 然后心如死灰,期待下一个周期轮回。

如果你恰好在牛尾坚信了某个叙事而被套牢,想必也正在经历仓位与心情的双重煎熬。

人是种很复杂的动物,前几个月还可以逢人 CX 口若悬河,现在却冷漠的像个局外人 --- 主动关闭行情软件、惜 SOL 如金不搏土狗,一副什么都提不起兴趣的态度。

牛市没了,财富效应走了,我也燥不起来了。

但其实,越是这种时候,越不能完全放弃自己。

情绪是最大的敌人,但坚持是最佳的方案。

在市场喧嚣时,你可能忙着追逐热点,仓位满满,生怕错过每一个机会;而在市场安静时,恰恰是你可以冷静下来,专注于积累的时刻。

你要知道,如果你在熊市里过度冷漠,主动做绝缘体会逐渐麻痹你的敏感性,让你错过那些微小而重要的机会信号。

等到下一个新叙事真出现时,你可能会发现已经跟不上节奏,或者又开始吃别人剩下的了。

正如去年国足相关人员受贿案被披露时,时任深圳队主力后卫的黎斐,在踢假球受贿后向镜头袒露的那样:

「作为圈内人来说我们都没有信心,真的。经常你是处于消极比赛,不管从心理从生理,你都是很放松的状态,没有总是在一个很集中的状态下去完成这些技术战术。那你时间长了,这些你再想紧起来的时候,你是紧不起来的。」

加密圈又何尝不是呢?

如果你真的什么都不做,等到牛市再次来临时,你可能会发现自己像个局外人一样,站在门外看别人狂欢,却再也找不到属于自己的位置。

那么,你应该做点什么?

其实,答案并不复杂。复杂的事简单做,简单的事重复做,这是熊市里最好的生存法则。

行情冷清时,打开你的工具,看看趋势,分析数据;

项目寂静时,回到社群,参与讨论,寻找灵感;

情绪低迷时,记录你的思考,复盘你的交易,挑战自己的偏见。

熊市里的一切积累,都是为了让你在牛市中不至于掉队。

所以,不要让冷漠吞噬你的敏感性,也不要让懒惰成为你与机会之间的障碍。

让我们会聊聊在熊市里你可以做的那些事——从行情分析到趋势捕捉,从社群情绪到个人积累。希望它能帮你在这段漫长的低谷期里找到方向,也希望它能在未来的牛市里,成为你回头感谢自己的理由。

未必要研究什么,但要日拱一卒

有时候,你去商场并不是要一定要买什么,而是随便逛逛。

但你如果不去商场,那可能对应季新品一无所知。

加密市场也有点类似,很多时候,研究并不是为了找到立刻投资的标的,而是为了保持对市场的敏感度。

熊市就像一个安静的购物季,虽然没有大排长龙的抢购热潮,但那些早早上架的「新品」,往往会成为下一轮牛市的爆款。

1.刷刷 Coingecko 的 Trending 页

最常用的一个方法,就是每天刷一次 Coingecko 的 Trending 页面,看看市场上流行的板块到底是啥。

在它的「Trending」页面,你可以看到最近被搜索最多的代币和赛道。

一个项目被反复搜索,那肯定是有什么事件或者趋势才让它受到了关注。

比如,近段时间衍生品工具占据榜单,这可能预示着市场资金和关注度又回到了 DEX 板块上。

每天刷一次不亏,就跟自己刷了次微博或者小红书一样。

2.看看 GMGN 的 DEX 热门趋势

如果还要更微观一点,想看看链上哪些币是局部热点,就可以专门找一下 DEX 相关的数据监测网站。

这里以 GMGN 为例来演示,它追踪了热门链上的不同代币流动性池,为你提供实时的交易量、流动性和价格波动数据,而且自带中文。

每日一刷即可。

小编常看的是目前排行前 10 位的链上池子,很容易看到短期的一些热点。

比如截止发稿时,前 10 的链上币对池子里,10 个有 7 个都是在 Base 上的;结合前几天 coinbase 美股链上化,以及狗狗币原型狗主人领养的新狗 Meme 等新闻 --- 「Base 链上短期或有新机会」的结论是不是不难得出?

3.跟踪更普遍的每日数据指标

就像换季时人们会关注天气预报,决定该添衣还是换鞋,投资者也需要通过图表判断市场的「季节变化」。而在熊市中,日线和周线图表是最可靠的「天气预报」。

比如,200MA 指标(200 日移动平均线)。

200 MA 是加密市场的「气候线」,它代表了市场的长期趋势。如果价格在 200 MA 之下运行,通常意味着市场处于熊市;而一旦价格突破 200 MA,则可能预示着牛市的开端。在熊市中,观察价格是否接近 200 MA,可以帮助你找到潜在的趋势反转点。

又比如,Order Block(订单区块)。

订单区块是大资金的「足迹」。它们通常是市场的关键支撑或阻力位,因为这些区域往往是机构或鲸鱼大量买入或卖出的地方。通过观察这些区域,你可以判断市场的潜在反弹或回调点。

其他值得关注的指标:

RSI(相对强弱指数): 帮助你判断市场是否超买或超卖,尤其适合在熊市中寻找短期反弹机会。

成交量变化: 成交量的突然放大往往预示着市场情绪的变化,比如某个代币可能正在吸引新的资金流入。

市场结构(Market Structure): 通过分析高点和低点的变化,判断市场是处于上升趋势、下降趋势还是震荡趋势。

而这些指标,在 tradingview.com 或者某些 CEX 的软件功能中都有,在此不做更多喂饭。

4.让自己「联想太多」

除了上述每日一刷的地方外,刷推特和电报频道也是一种方法,但单纯刷的话很容易出现噪音或者被单个帖子带偏,你可能还需要点联想思维,让自己想的更多。

用上一轮基建项目的思路做个比喻:

如果某个基础设施项目(如 zk Rollups)开始获得关注,思考它的应用层项目(如 zk Rollups 上的 DeFi 协议)是否也有机会受益。

如果某个 Layer 2 项目因技术升级而吸引了大量用户,那么它的桥接工具、钱包以及相关的 DeFi 协议可能也会因此受益。

当以太坊的流动性质押(LSD)赛道开始爆发时,许多投资者发现,与 LSD 相关的协议(如质押衍生品的交易平台)也随之崛起。这种价值链的联动效应,往往是捕捉趋势的重要方法。

如果说你没有办法联想出这些也没关系,那么补充一些加密圈的基础知识,梳理各个赛道会更重要。

因此,你又可以回到 CMC 或者 Coingecko 来看不同板块里的头部项目,逐一研究以形成对项目关联的认知。

多吹水,找优质社区

孤军奋战往往会让人迷失方向,那些 P 小将都是抱团协作的。

无论是新手还是资深投资者,融入社区都能为你的研究和决策提供新的视角,所以才有所谓的「核心圈」一说。

而在熊市里,项目出于营销的考虑更需要人气和用户的加入;如果你能加到官方群、DC 或 TG 中表现出积极态度,竞争也相对牛市要少很多。

虽然是 Loser,但是也要表现的像 Builder。

如何选择优质群组和社区?

进去观察一下,尽量选择那些有活跃管理、注重教育和讨论的群组,而非完全充斥着炒作和投机情绪的地方。

因为如果是纯炒作,那你进来可能已经晚了,当社区变成一个纯喊单群,自己当退出流动性的故事还少吗?

另外对 I 人的一个建议是,不要害怕提问,尤其是关于技术、项目背景或市场趋势的问题。毕竟这也不像当面交谈,社恐的压力会小很多;只要有兴趣和精力,总是会被人记住的。

写日记,烂笔头

写日记不仅是记录生活的方式,也是反思和成长的工具。对于交易者来说,交易日记是了解自己行为模式、识别改进点的关键。

怎么开干?

最简单的,就是在上文的日拱一卒后,花个 10 分钟写下来你看到了哪些项目,属于什么赛道,为什么关注。

如果你写不清楚,说明你其实没搞懂项目;如果你没搞懂项目就投了,那可能赚,但最后也会亏回去。

并不是说搞懂了一定赚,而是在不断的总结中提高自己分析问题的能力,写不清楚一定是分析不清楚的。

一个可行的开头或许可以是:

每笔交易记录以下内容:入场点、出场点、决策依据、市场环境和最终结果。

每天花 10 分钟写下市场观察、情绪和认知偏差。例如,「今天市场情绪偏悲观,但我注意到某些 L2 项目的资金流入增加」。

不用很长,但最好是完全包括了你对市场的观察。

所谓的大佬模样的投研型 KOL,最朴实的基本功也不过如此。大家差距没那么大,草莽构成的圈子里,坚持专注和在细分领域重复练习才会显得他更胜一筹。

另外,都 5052 年了,这么多免费的 AI 可以用,不懂的东西随时问,金融术语的理解壁垒逐渐被打垮,没有搞不懂的概念和知识,只有不执行的人。

保守参与,放下偏见

虽然市场熊了,但如果按照以上分析,发现了项目,忍不住想开几单这个心思还是有。

面对当前的流动性环境,笔者认为保守参与是不会犯错的选择。

比如在安静的市场中,人很容易变得自满或因无聊而进行鲁莽交易,这个时候止盈止损就很重要: 设置明确的入场和出场点,使用止损订单,仅用你能承受损失的资金交易。

如果没啥概念,做个数学题, 每笔交易的风险不超过账户总资金的 1-2%,算不算个很保守的策略?

另外,在熊市中很容易陷入消极或悲观的思维模式,怎么说服自己给自己心理按摩呢?

一个实操建议是,即使整体市场下跌,总有一些行业或项目表现良好。关注这些,并考虑投资它们。可以以周或者半个月为单位去观察一个还有点基本面的项目,见好就收或者及时撤退。

还是那句话,不要当局外人,更不要在翻脸比翻书快的加密市场秉持一种固定的想法。

比如,如果你长期看空市场,直接一个低杠杆空单行不行?

显然不行,当市场有可能转为看多的迹象时,你思维定式觉得都是垃圾币没有前途,坚持做空,最后还是会亏损。

同样,如果对某个项目过于乐观,确保你没有忽视其缺陷或潜在风险。

定期挑战自己,如果做不到,就让朋友和同事们挑战你自己的思维;保守一点,辩证一点。

最后,希望各位都可以燥起来。

保持活跃和一致。即使在最安静的市场中,总是会有教训可学和机会可寻。

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Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

In a new article, Dr. Fei-Fei Li addresses the widespread and often inconsistent use of the term "world model" in AI. She proposes a clear, functional taxonomy rooted in the classic Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) loop (agent → action → state → observation → agent). According to this framework, current systems called "world models" are different projections of this loop, categorized by their primary output: 1. **Renderers**: Output observations (pixels). Their goal is visual fidelity for human consumption (e.g., video generation models like Sora). They are the most commercially mature but are limited by a focus on appearance over physical accuracy. 2. **Simulators**: Output states (geometric, physical, dynamic representations). They provide a structurally accurate world for both human professionals (e.g., architects) and computational agents (e.g., robots for training). Li argues simulators are the crucial, underappreciated bridge, as they can underpin both rendering and planning. 3. **Planners**: Output actions. Given an observation and a goal, they decide what an agent should do next (e.g., robotic action models). This area is highly promising but remains the least mature for real-world deployment. Li highlights a key trend: the boundaries between these three categories are beginning to blur, as they all rely on a shared underlying understanding of geometry, physics, and dynamics. The logical endpoint is a unified world foundation model capable of switching between rendering, simulation, and planning based on downstream needs. This convergence, she concludes, is central to advancing spatial intelligence—enabling machines not just to talk about the world, but to truly understand, imagine, and interact with it.

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Li Feifei's Latest Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Claim to Have 'World Models,' We Need a Taxonomy

"World Model" has become a widely used yet ambiguous term in AI. Drawing from the classic POMDP framework (agent → action → state → observation), this article proposes a functional taxonomy to clarify the concept. It identifies three distinct types, categorized by their output in the perception-action loop: 1. **Renderers**: Output visual observations (pixels). These models, like advanced video generators, prioritize visual fidelity but often lack underlying physical accuracy. 2. **Simulators**: Output the state of the world (geometry, physics, dynamics). They provide a structurally accurate representation for professionals (e.g., architects) and serve as training environments for robots and AI agents. 3. **Planners**: Output actions. Given an observation and a goal, they determine what an agent should do next, closing the perception-action loop (e.g., vision-language-action models). While renderers are currently the most commercially mature and planners are the most aspirational, the article argues that **simulators are the crucial, underappreciated hub**. By working at the level of geometry and physics, a simulator can project upwards to create visuals for humans and downwards to predict action consequences for agents. The future lies in the convergence of these three functions. Emerging research and products, like World Labs' Marble model which outputs both visual splats and physical collision meshes, are beginning to blur these boundaries. The logical endpoint is a unified world foundation model capable of rendering, simulating, and planning based on a shared understanding of spatial and temporal structures—ultimately enabling machines to understand, imagine, and interact with the physical world.

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