分析师揭露比特币做市商买入策略,揭示积累阶段结束后的市场动向

bitcoinist发布于2026-04-18更新于2026-04-18

文章摘要

一位加密货币分析师揭示了比特币做市商的买入策略模型,指出BTC在经历数月盘整和下跌后可能进入关键阶段。该模型将近期价格走势划分为四个机构驱动阶段:首先是在10-12万美元的“派发阶段”,大户向追高散户出售;随后是暴跌38%至6.2万美元的“清洗阶段”逼退弱手;当前处于6-7.7万美元的“吸筹阶段”,机构在底部区间逐步积累;后续还将在8-9.5万美元进行“再吸筹”。分析师认为,若突破7万美元关键阻力位,比特币可能在完成积累后开启新一轮上涨,目标位超过14.2万美元,并有望在2027年1月前创历史新高。

一位分析师详细阐述了市场结构,指出比特币(BTC)在经历数月的横盘整理和价格下跌后,可能正进入关键阶段。该策略将近期价格行为映射为机构驱动的阶段性序列,并指出积累阶段结束往往预示着更强上涨行情的开始。

比特币做市商买入策略

加密货币市场专家Merlijn The Trader在X平台展示了市场结构模型,表明比特币近期价格走势正遵循机构交易周期运行。这个被称为"做市商买入模型"的图表框架指出,大型机构参与者通过可预测的阶段操纵市场,在推动价格大幅上涨前,将比特币从情绪化散户交易者手中转移至坚定的长期持有者手中。

据该分析师表示,周期第一阶段(图表中第一个绿色框标注)始于2024年中期的"派发"阶段,价格区间约在10万至12万美元。此期间比特币呈现震荡下行态势,这种走势表明大额持有者正在抛售比特币,而散户交易者在市场顶部附近积极买入形成强劲需求。

Merlijn The Trader识别的第二阶段是"清洗"(图表中红色框标注),该阶段出现急剧的价格下跌旨在迫使弱势交易者出局。据报道,比特币在此期间从10万美元跌至6.2万美元,跌幅约38%。

来源:Merlijn The Trader在X平台的图表

回调之后,做市商模型进入"积累"阶段(图表中较大的灰色框)。根据模型显示,当前市场正处于该横盘整理阶段。Merlijn The Trader将该阶段划定在约6万至7.7万美元区间。

在此区间内,比特币呈现相对狭窄的震荡格局而非单边强势走势。该时期的横盘运动也表明,比特币正在潜在价格底部附近构筑基础,机构买家正在逐步积累更多筹码。

在第四阶段,Merlijn The Trader将图表中两个蓝色框标识为"再积累"区域。这个约8万至9.5万美元的区间标志着价格触底后的二次整理阶段,为大型投资者在比特币可能启动下一轮上涨前提供了强化头寸的机会。

积累阶段后BTC的走势展望

Merlijn The Trader预测,比特币突破积累和再积累阶段后,上行目标可能超过14.2万美元。在其图表模型中,通往该水平的路径可能包含另一个短期整理阶段,随后有望在2027年1月前突破历史新高

该分析师同时强调了7万美元附近的关键阻力位。守住该阻力对维持做市商模型的完整性至关重要,若跌破该水平则意味着市场结构可能未按预期路径运行。

BTC日线图现报75,550美元 | 来源:Tradingview.com上的BTCUSDT图表

相关问答

Q分析师Merlijn The Trader提出的比特币市场结构模型包含哪几个主要阶段?

A该模型包含四个主要阶段:1. 分配阶段(Distribution),发生在约10-12万美元区间;2. 清洗阶段(Flush),价格从10万美元暴跌至6.2万美元;3. 吸筹阶段(Accumulation),当前在6-7.7万美元区间震荡;4. 再吸筹阶段(Re-accumulation),预计在8-9.5万美元区间进行二次筑底。

Q根据分析师的预测,比特币突破吸筹阶段后的目标价位是多少?

A分析师预测比特币突破吸筹和再吸筹阶段后,目标价位将超过14.2万美元,并可能在2027年1月前创下历史新高。

Q当前比特币处于哪个阶段?这个阶段有什么特点?

A当前比特币处于吸筹阶段(Accumulation),特点是在6-7.7万美元区间进行窄幅震荡整理,机构投资者在此期间逐步积累筹码,为后续上涨构筑底部基础。

Q分析师认为哪个价格水平是维持市场结构模型有效性的关键阻力位?

A7万美元是关键阻力位,保持在该水平上方对维持MarketMaker模型的完整性至关重要,若跌破该水平则意味着市场可能未按预期路径运行。

Q清洗阶段(Flush)的主要作用是什么?

A清洗阶段通过急剧的价格下跌(从10万美元跌至6.2万美元,跌幅约38%)迫使弱势交易者和情绪化零售投资者退出市场,为机构投资者在低位吸筹创造条件。

你可能也喜欢

生成模型也能端到端训练了?核心竟是一个for循环

长期以来,深度学习在图像分类、检测等任务上凭借端到端训练取得了巨大成功,但生成模型领域却始终是个例外。当前主流的自回归、扩散模型等训练时只学习预测“一小步”,推理时则需要反复展开数百上千步,这种训练与推理的不一致导致了“暴露偏差”等问题,使得生成模型一直未能实现真正的端到端训练。 最近,一篇来自UIUC与哈佛大学的论文提出了“探索式建模(Explorative Modeling,XM)”新范式,其核心是一个简单到近乎朴素的for循环:在每个训练步骤中,模型生成K个候选样本,然后仅选取其中最接近真实数据的一个样本来计算损失和回传梯度。这种做法巧妙地绕开了传统生成模型中因使用重构损失(如平方误差)而导致的“模态模糊”问题——即模型倾向于输出多个可能答案的平均值,而这个平均值往往不属于任何真实的数据模式。 XM通过这种方式,在不拆分生成过程的前提下,直接提升了模型的“生成表达力”,即模型捕捉数据分布中多个独立模式的能力。论文将“探索”验证为继模型参数量、数据量之后的第三根可扩展轴。实验表明,随着模型规模、数据量和计算量的增大,探索带来的性能收益越发显著,在图像、视频、语言等多种任务上均能带来效率与质量的提升。 更重要的是,当探索程度足够时,XM可以实现真正的端到端生成。在机器人控制等任务中,仅需一次网络前向传播的XM策略,其性能可媲美甚至超过需要上百次前向的扩散模型策略,实现了推理效率的飞跃。 尽管“最佳K样本选择”的思想并非全新,但该研究的贡献在于清晰地揭示了这一简单机制如何直接解决生成模型的核心瓶颈,并为实现高效、端到端的生成模型开辟了新的可能性。随着模型规模的持续扩大,探索这一新维度可能将发挥越来越关键的作用。

marsbit8分钟前

生成模型也能端到端训练了?核心竟是一个for循环

marsbit8分钟前

年薪百万抢电工,Meta急到自己办技校

AI竞赛正面临新的瓶颈:工地。美国正面临严重的电工、建筑工等技术工人短缺,这已成为微软、Meta、OpenAI等公司快速建设超大规模AI数据中心(如OpenAI耗资160亿美元的“星际之门”项目)的“头号障碍”。 尽管AI公司愿支付高薪(如电工年薪可达24-28万美元),远超传统行业,但熟练技工仍供不应求。麦肯锡预测,美国在2023-2030年间需额外培养13万名电工和24万名建筑工,而劳工统计局预计每年仍有8万个电工岗位空缺。这种短缺导致项目延迟,每月可能造成数百万美元的收入损失。 AI数据中心建设复杂,需应对巨大功耗(一座设施耗电堪比数十万户家庭)、复杂的配电系统以及高密度散热(需液冷技术)等挑战,因此亟需大量技术娴熟的工人。 为此,科技巨头开始亲自下场培养人才。例如,Meta投入1.15亿美元建立建筑工人培训学校,提供免费培训及生活补贴,以快速输送工人上岗。OpenAI则与建筑工会合作,提前锁定熟练劳动力。同时,企业也将招聘目光投向高中生,鼓励年轻人投身技工行业。这些举措已见成效,Z世代对技工职业的兴趣显著上升。 然而,更深层的挑战在于电力。AI数据中心用电量正以惊人速度增长,已推高部分地区的电价。此外,数据中心建设是项目制的,建设期需要成千上万的工人,但建成后仅需少量常驻人员。这意味着未来可能面临熟练工人短期过剩、并流向其他行业压低薪资的风险。如何实现劳动力与电力资源的长期平衡,仍是悬而未决的问题。

marsbit1小时前

年薪百万抢电工,Meta急到自己办技校

marsbit1小时前

交易

现货
活动图片