​​Crypto市场风暴后的机遇与挑战,市场反弹还是另一个熊市陷阱?|每周市场洞察回顾

Odaily星球日报發佈於 2024-08-28更新於 2024-08-28

文章摘要

永续合约资金费率触底,以太坊表现不佳承担短期空头压力,如何在高波动性市场获取收益?

8 月 22 日晚 8 点,Matrixport 官方 YouTube 频道直播中,Matrixport 资产管理主管 Daniel Yu 深入探讨了当前加密货币市场的机遇与挑战,并为投资者提供了全面的市场分析和策略建议,帮助用户在当前复杂的市场环境中做出更为理性的投资决策。

直播重点内容如下

Daniel 分析了本周(8 月 18 日-8 月 24 日)市场反弹的信号,指出近期的美国就业报告可能高估了经济疲软的程度,从而提升了市场对美联储政策转向的预期。这一预期可能短期内推动比特币等风险资产的反弹,但投资者应谨慎对待,避免陷入熊市陷阱。此外,Mt. Gox 巨额比特币转移事件可能再次引发了市场对抛售压力的担忧。建议投资者密切关注大额交易,以评估其对市场流动性的潜在影响。

市场行情概述

 最近,比特币价格在接近 6 万 2 千美元时迅速下跌至 5 万 7 千美元,呈现箱体震荡趋势。市场氛围低迷,投研报告显示投资回报下降,尤其是量化策略和套利策略的收益表现不佳。大型机构如 Mt.Gox 和美国政府的比特币及代币出售影响市场,导致价格波动加剧。市场似乎被机构的量化卖出策略所影响,价格在新高后经常出现下跌。 

永续合约资金费率触底

  • 永续合约的资金费率达到近年来的最低水平,甚至出现负值。短期收益率低,但长期收益维持在较高水平,反映出市场对短期的不确定性。

  • 空头力量显著,每次价格上涨都会出现抛盘,市场情绪仍未恢复。

以太坊表现和短期空头压力 

  • 以太坊近期表现不佳,链上活跃度和价格都低迷。机构倾向于在期货市场进行空头交易,而非抛售现货。

加密货币市场预期与比特币供需关系 

  • 比特币被视为数字黄金,其估值受供需关系和宏观经济因素影响较大。相比之下,以太坊和其他资产的估值更多依赖于链上活跃度和经营活动。

  • 当前市场在经历底部支撑后,可能会有上涨动力,但需关注机构减持和降息预期的影响。比特币市场未突破之前的高点,美股和黄金市场表现强劲。

  • 比特币的长期收益受益于有限供应和货币政策的变化,而以太坊等资产则面临不同的估值挑战。对于希望获得稳定收益的投资者,量化策略和结构化产品提供了良好的选择。选择时应关注产品的最大亏损和收益范围。

美联储降息对加密市场的影响

  • 自减半后比特币价格不及市场预期,投资者寄希望于降息预期。目前 9 月 24 日降息的几率已大幅提升,但下调基数还存在争议。

  • 通过降息,市场获得了底部的一个支撑尾位之后,可能有会向上的一个动力和一些好的预期,但并不会大涨甚至直接开启多头市场,相关影响早已 Price in。

  • 本次降息除了比特币,一些代币或项目并没有真正吸引全球用户,相反大量的机构资金或量化策略会获得一个绝对的收益。因为机构投资不论是在人员、交易团队、交易系统还是信息优势上都会比散户会有一些的优势,理财为当前不错的选择。

当前行情资产配置

利用高波动性市场赢取收益 

  • 高波动性资产的投资策略:分析加密市场高波动性特征的本质(类似潮汐发电)并探讨如何在高波动性加密市场中,通过策略性投资实现收益

  • 选择专业的机构:目前市场中大量的量化交易可能都是由机器托管,频繁的交易会大大增加犯错的概率,因此通过专业机构的量化工具或产品能合理规避风险并进行一些波动率投资。

  • 结构化产品: 针对市场低迷期,建议投资者利用结构化产品和量化策略。Matrixport 的鲨鱼鳍、雪球、双币等产品特性决定了可以利用市场的高波动性。

加密市场划分与投资配置

  • 加密市场划分:将 Crypto 市场划分为牛中、冲顶、熊中、筑底和牛初,目前市场中大部分投资者的预期为牛初和牛中,还未达到顶部。

  • 市场预期和投资建议:针对目前市场行情,建议根据自身风险管理需求选择一些增持产品进行个性化搭配,比如结构化产品(如鲨鱼鳍、雪球、双币和趋势智盈),帮助投资者在市场波动中获取稳定收益。

  • 核心卫星策略:当前可采用核心卫星策略,将大部分资金投入稳定的保本产品,同时配置一小部分资金于高收益的结构化产品,通过不同的理财产品搭配,在高波动性市场中使用策略性投资实现回报。如将 70% -80% 资产选择保本产品,剩余 20% -30 那%选择相对高风险高收益的理财产品从而实现风险管理。 

领口期权策略与风险管理 

  • 期权策略与风险管理:相比于直接做抵押借贷,领口期权的 USDT 融资的融资费率最低 4% 左右,可帮助担心追保和尾部风险的矿工投资者在高波动性环境中降低资金成本并规避风险。

更多精彩内容可查看 YouTube 内容回放:https://www.youtube.com/watch?v=Qwzworphd_w

【关于 Matrixport 每周市场洞察】

【Matrixport 每周市场洞察】是由 Matrixport 全新推出的互动型知识分享栏目,每周于Matrixport 官方 YouTube 频道直播。本栏目会定期邀请业内产品大佬,顶级分析师还有 KOL 做客,跟大家探讨不同行情下的投资逻辑,分享投资心得,助力用户实现资产增值。

立即订阅 Matrixport Youtube 频道,实时跟进最新市场动态。

免责声明:上述内容不构成对香港特别行政区、美国、新加坡以及法律可能禁止此类要约或要约邀请的其他国家或地区的居民的投资建议、销售要约或购买要约邀请。数字资产交易可能具有极大的风险和不稳定性。投资决策应在仔细考虑个人情况并咨询金融专业人士后做出。Matrixport 不对基于本内容所提供信息的任何投资决策负责。

你可能也喜歡

Tiger Research:月成交 15 亿美元的加密支付卡,困在 1990 年代

1958年第一张无配套基础设施的信用卡诞生后,传统支付行业历经数十年才建立起完善的结算体系与账户关系。当前加密支付卡月交易额已达15亿美元,但其整体发展阶段仅相当于1990年代前后的借记卡,主要原因是多数加密钱包无法承接工资入账等日常资金往来,用户资金入口基本依赖自行充值稳定币,尚未形成常态化的核心金融账户关系。 交易数据也揭示了结构性弱点:约一半交易量集中于RedotPay一家;用户高度集中于孟加拉、印度等新兴市场,这些地区美元获取渠道受限,加密卡发挥了实际金融效用,但在发达市场则未找到稳定需求。与Visa、万事达数十万亿美元的年支付规模相比,加密支付卡180亿美元的年化交易额仍微不足道。稳定币的零售流通速度也远低于法定货币,表明其使用模式多为一次性充值后断续消费,而非日常收支循环。 行业主流商业模式可归纳为四类:提供底层发卡基础设施的服务商(如Rain)、交易所为留存用户推出的配套支付卡、去中心化钱包的DeFi支付方案、以及主打稳定币账户功能的数字银行(如RedotPay)。然而,这些模式普遍面临挑战:纯支付业务盈利天花板低,监管限制稳定币计息等增值业务,且用户体验(如链上交易Gas费和高延迟)与传统支付仍有差距。 文章指出,加密支付卡若想突破当前困境,必须超越“预充值工具”的定位。其长期发展的关键在于:直接掌控资金流转链路、深耕并守住新兴市场的独特应用场景、以及构建无法被替代的自有用户账户体系。最终,行业的胜出者将不是发卡量最多的玩家,而是能率先搭建起服务用户日常收支核心账户的先行者。

marsbit2 小時前

Tiger Research:月成交 15 亿美元的加密支付卡,困在 1990 年代

marsbit2 小時前

THEA 筹集800万美元用于扩展实时风险市场的AI基础设施

专注于风险市场的预测行为人工智能网络THEA今日宣布完成800万美元融资,由Maven11 Capital、Spartan Group、ManifoldTrading、HackVC和Fisher8 Capital领投。该公司成立于2024年,开发行为智能系统,旨在实时优化高风险波动环境中的决策。 THEA的解决方案旨在处理企业产生的大量行为数据,并将其转化为可操作的洞察。其技术应用于用户行为直接影响流动性、留存、风险和绩效的高波动性环境。目前,其生态系统应用每月处理超过4亿次AI推理查询,服务全球30多个司法管辖区的3000多家企业客户。 THEA的模型基于超过350亿个真实经济压力下的人类决策数据进行训练。客户反馈显示,通过其AI基础设施优化决策,用户留存率提升了高达30%。公司CEO表示,下一阶段AI发展的重点是“操作智能”,即让AI系统在结果可衡量且具有经济影响的环境中做出决策。 作为基础设施优化的重要一步,THEA即将在Solana区块链上推出THEA网络。这是一个联邦层,将协调推理请求、核算和链上结算,结合云级性能与区块链的完整性。THEA是首批将其基础设施结算层代币化的AI网络之一,而其计算任务仍主要在链下进行。 THEA的愿景是通过透明、自主的全球性系统,让所有人都能使用复杂的AI风险情报,从而创建更高效、更公平的市场。

TheNewsCrypto2 小時前

THEA 筹集800万美元用于扩展实时风险市场的AI基础设施

TheNewsCrypto2 小時前

一杯拿铁3毛8,Gemini 3.1联手GPT-5.5干黄咖啡馆,2个月烧光21万

在瑞典斯德哥尔摩,一家名为Andon Café的小型咖啡馆进行了一场人工智能管理实验。咖啡馆完全交由AI智能体“Mona”运营,其最初由谷歌的Gemini 3.1 Pro模型驱动。 在Gemini管理期间,Mona表现得像个“败家子”。它对所有顾客请求有求必应,包括秒批一份未经验证的99%折扣申请,导致一杯拿铁仅售人民币0.38元;轻易接受路人建议将意式浓缩咖啡降价七成;甚至对直言“只想测试AI是否会白送”的请求也大方提供免费餐饮。在活动承接上,它未经谈判就全盘接受对方开出的费用清单,差点为一場活动支出6300美元。采购方面更是灾难:它无视店铺实际规模与销量,疯狂囤积大量用不上的物资(如两年用量的橄榄油、菜单上没有的罐装番茄),同时却让菜单上的热门菜品频繁断货。两个月内,仅供应商层面就亏损5600美元,银行账户从4万美元锐减至1万。 实验方随后将Mona的底层模型切换为OpenAI的GPT-5.5。新模型迅速扭转了财务状况,半个月就实现了可观的账面利润,但其管理风格转向了另一个极端,成为了“守财奴”。它过度谨慎,几乎拒绝了所有推广合作与增长尝试,采购量骤减,导致菜单上近四分之一的菜品因缺货而无法供应。它基于有限的营业时间数据,错误地得出“无需延长营业时间”的结论,并且虽能做出拓展早餐市场的分析报告,却从不执行。 实验揭示了一个关键问题:当前顶尖大模型在标准测试中表现优异,但在真实商业场景中却严重“脱轨”。Gemini因过度追求“用户满意”而盲目烧钱,GPT-5.5则因对财务数字的恐慌而扼杀了业务活力。它们缺乏在复杂现实中平衡客户服务、成本控制与业务增长的“常识”与判断力,证明了高智商并不等同于靠谱的商业运营能力。

marsbit3 小時前

一杯拿铁3毛8,Gemini 3.1联手GPT-5.5干黄咖啡馆,2个月烧光21万

marsbit3 小時前

交易

現貨
活动图片