Wolongge

暗号化通貨市場で安定した利益を上げることは非常に困難ですが、体系的な戦略と厳格なリスク管理を通じて成功率を大幅に向上させることができます。以下は市場で検証された実戦フレームワークです:
### 1. 知識を知り、構築する
1. 周期位置決め技術
- チェーン上データダッシュボード(Glassnodeチェーン上データ)
- 关键指标:MVRV比率(识别市场极端值)、SOPR(实现盈亏指标)、稳定币供应比(资金进场信号)
- アプリケーション事例:MVRV<1の時に徐々にポジションを構築し、MVRV>3.5の時に減少プログラムを開始します
2.都市の分析
- マクロ流動性サイクルの識別(米連邦準備制度のバランスシートの変化とBTC価格の相関性は0.78)
- 200週移動平均線を熊牛の境界として使用(BTCの歴史におけるこの指標の正確率は87%)
### 二、量化取引システム
1. マルチファクターコイン選択モデル
- ファクター:Exchangeのネットトラフィック(30日間)、Githubのコミット、配布の保持(>1Kアドレスの割合)
- バックテストデータ:2020-2023年の三因子ポートフォリオの年率リターンは400%を超えました
2. ダイナミックリバランス戦略
- 構成比率:BTC(50%)、ETH(30%)、金(20%)
- 再バランスのトリガー:単一資産が目標ウェイト
原文表示### 1. 知識を知り、構築する
1. 周期位置決め技術
- チェーン上データダッシュボード(Glassnodeチェーン上データ)
- 关键指标:MVRV比率(识别市场极端值)、SOPR(实现盈亏指标)、稳定币供应比(资金进场信号)
- アプリケーション事例:MVRV<1の時に徐々にポジションを構築し、MVRV>3.5の時に減少プログラムを開始します
2.都市の分析
- マクロ流動性サイクルの識別(米連邦準備制度のバランスシートの変化とBTC価格の相関性は0.78)
- 200週移動平均線を熊牛の境界として使用(BTCの歴史におけるこの指標の正確率は87%)
### 二、量化取引システム
1. マルチファクターコイン選択モデル
- ファクター:Exchangeのネットトラフィック(30日間)、Githubのコミット、配布の保持(>1Kアドレスの割合)
- バックテストデータ:2020-2023年の三因子ポートフォリオの年率リターンは400%を超えました
2. ダイナミックリバランス戦略
- 構成比率:BTC(50%)、ETH(30%)、金(20%)
- 再バランスのトリガー:単一資産が目標ウェイト