前言

本次量化雙週報（2 月 17 日至 3 月 3 日）將通過多維度數據分析，深入剖析近期加密貨幣市場的動態與趨勢。報告不僅關注比特幣與以太坊等主流加密貨幣的波動率、多空交易規模比率、開倉金額和資金費率等關鍵指標，也重點分析了加密貨幣合約的爆倉情況。此外，量化回測板塊將深入解析 MACD 指標，並回測其收益率。

摘要

• 近兩週 BTC 市場反應更為敏感，ETH 價格疲軟、缺乏上漲動能，但波動相對較小。
• BTC 多空交易規模比率介於 0.90 - 1.10 之間維持震盪，ETH 比率介於 0.85 - 1.05，價格反彈力度較弱。
• BTC 資金費率波動進一步加劇，搭配開倉金額降低與多單爆倉金額上升，市場可能經歷去槓桿化或短期流動性緊縮，顯示出投資者情緒偏向謹慎。
• Solana Meme 幣每日發行量降至 4 萬，相較 1 月高峰下降 65%，顯示市場對短期投機性資產的熱度減弱。
• 使用標準化 MACD 建構的均值迴歸策略，通過簡單的回測以及參數選擇，該策略確實能夠有效識別價格過度上漲後的回調機會，為交易者提供做空信號。

市場概況

1. 比特幣與以太坊的波動率分析

波動率是通過每日價格報酬率的標準差（STD, Standard Deviation）計算得出。標準差衡量了資產回報的離散程度，即價格變動的幅度。STD 值越高，表示價格波動越劇烈，市場的不確定性也相對更高；反之，STD 值越低，則代表價格較為穩定。

近兩週，BTC 的波動率變化整體高於 ETH，市場經歷了震盪下行—企穩—快速反彈的過程。從 2 月 23 日開始，BTC 波動性明顯上升，而 ETH 仍相對穩定，市場整體呈現謹慎情緒。隨著賣壓加大，BTC 跌破 80,000 美元，ETH 觸及 2,100 美元低點，市場恐慌情緒加劇。

圖一：BTC 的波動率整體高於 ETH，顯示出更強的價格波動性

然而，在 3 月初，兩者波動率大幅飆升，BTC 尤為劇烈，可能與美國總統特朗普宣佈推動建立美國加密儲備有關，預計將 BTC、ETH、SOL、XRP、ADA 納入該儲備的核心資產。受此消息影響，市場情緒迅速回暖，BTC 重新站上 90,000 美元，ETH 回升至 2,500 美元附近。

圖二：BTC 迅速回升至 90,000 美元以上，而 ETH 僅回升至 2,500 美元附近，表現相對疲軟

整體來看，BTC 近期市場反應更為敏感，ETH 價格疲軟、缺乏上漲動能，波動相對較小。若市場高波動持續，短期內或有進一步上行空間，否則仍面臨震盪風險。【1】【2】

2. 比特幣與以太坊多空交易規模比率分析

多空交易規模比率（LSR, Long/Short Taker Size Ratio）是衡量市場上做多與做空吃單交易量的關鍵指標，通常用於判斷市場情緒和趨勢強弱。當 LSR 大於 1 時，表示市場上主動買入（吃單做多）的量大於主動賣出（吃單做空），表明市場更傾向於做多，情緒偏向看漲。

據 Coinglass 數據，BTC 多空交易規模比率維持在 0.90 - 1.10 之間，該比率與價格走勢呈一定的反向關係，可能表明資金在價格下跌時有逢低買入的傾向，而在反彈時多頭較為謹慎。ETH 多空交易規模比率近期波動較大，整體維持在 0.85 - 1.05 之間。ETH 價格在經歷下跌後反彈力度較小，即便多空比率有所回升，市場仍缺乏明顯的上漲動能，顯示投資者對 ETH 走勢的不確定性較強，資金迴流較慢。

整體來看，BTC 價格儘管經歷震盪，但多空比率顯示市場仍存在一定支撐，而 ETH 則表現相對疲軟，投資者需關注市場情緒是否進一步回暖，以判斷後續走勢的方向。【3】

圖三：BTC 多空交易規模比率維持在 0.90 和 1.10 之間，市場多空博弈均衡

圖四：ETH 多空交易規模比率近期波動較大，整體維持在 0.85 和 1.05 之間

3. 合約持倉金額分析

據 Coinglass 數據，近兩週 BTC 合約持倉金額迅速下滑，跌破 510 億美元，可能由於槓桿頭寸平倉、市場主動降槓桿或資金調倉所致，整體市場情緒趨於謹慎。進入 3 月，BTC 合約持倉金額觸底反彈，但整體仍低於 2 月高點，表明資金流入仍較為保守。

ETH 合約持倉金額走勢相對穩定，在 2 月下旬市場下跌時並未出現大幅下降，反映槓桿資金持倉較為謹慎。然而，在 BTC 反彈時，ETH 合約持倉金額僅小幅回升，表明市場對 ETH 反彈信心不足，資金迴流速度較慢。

整體來看，BTC 合約持倉金額變化劇烈，反映市場短線交易情緒較強，而 ETH 合約持倉金額波動較小，說明 ETH 市場更偏向觀望。短期內，若 BTC 合約持倉金額繼續回升，或將推動價格進一步上漲，但若資金迴流不足，市場仍可能維持震盪。【4】

圖五：BTC 合約持倉金額反彈力度較強，ETH 合約持倉金額回升有限，市場對 ETH 反彈信心不足。

4. 資金費率

BTC 和 ETH 的資金費率在過去兩週呈現劇烈波動，反映市場槓桿多空情緒的變化。整體來看，BTC 和 ETH 資金費率走勢大致同步，但在部分時間段存在分歧。此外，BTC 資金費率的波動幅度較 ETH 更大，並多次跌進負值區間。這表明 BTC 合約市場中存在較多空頭資金佔優的情況，市場情緒時常偏向看空，導致資金費率轉負。

近兩週，BTC 資金費率波動進一步加劇，部分時間段出現明顯的負值，再搭配開倉金額降低與多單爆倉金額上升，可能表明市場經歷了去槓桿化或短期看跌情緒增強。這種資金費率的變化對於交易者而言，是市場資金分佈的關鍵信號，可能影響短期價格走勢和槓桿持倉結構。【5】【6】

圖六：BTC 資金費率的波動幅度較 ETH 更大，並多次跌進負值區間

5. 加密貨幣合約爆倉圖表

據 Coinglass 數據，近一個月的加密貨幣合約市場經歷了多次大規模爆倉，尤其是在 2 月 24 日至 3 月 3 日期間，整體市場多空合計的日平均爆倉金額為 7.32 億美元，相較 2 月 1 至 2 月 17 日增長了 42%。其中，多單爆倉金額佔據主導，日均 5.42 億美元，而空單日均爆倉 1.90 億美元，反映出市場在劇烈下跌時，多頭槓桿資金面臨更大清算風險。

從數據來看，在極端行情下，價格急跌往往引發連鎖式的多單清算，使市場流動性進一步惡化，形成“踩踏效應”。相比之下，空單爆倉金額相對較低，但在市場劇烈反彈時仍會出現大規模清算，例如 3 月 2 日，空單爆倉金額顯著上升。結合資金費率、開倉金額等數據，投資者需警惕市場情緒變化帶來的槓桿風險，合理控制倉位，避免在高波動市場環境下遭受嚴重損失。【7】

圖七： 2 月 24 日至 3 月 3 日，整體合約市場日平均爆倉金額為 7.32 億美元

6. Solana Meme 幣每日發行量降至 4 萬

1 月份，Solana 上的 Meme 幣迎來了高峰期，大量新項目湧現，其中美國總統特朗普發行的 TRUMP 代幣熱度最高，推動了整體市場活躍度。然而，受市場避險情緒上升、資金流動性收緊及監管環境變化等因素的影響，許多短期炒作的 Meme 幣未能持續吸引投資者關注，導致新發行量大幅下降。

Solana 鏈上的 Meme 市場經歷了顯著降溫，每日新發行的 Meme 幣數量已降至 4 萬枚，相較 1 月高峰時期下降 65%，市場對 Meme 資產的熱度明顯減退。受此影響，Solana 鏈上的交易活躍度同步下降，總 Gas 費收入從 1 月 19 日的 3,500 萬美元 大幅下滑至 3 月 3 日的 149 萬美元，跌幅達 95%。同時，鏈上交易量、活躍地址數及 TVL 等關鍵指標也出現下滑，進一步反映出 Meme 賽道的資金流動性減弱，市場整體趨於保守。【8】【9】

圖十：Solana Meme 幣每日發行量降至 4 萬，相較 1 月高峰下降 65%

量化分析 - 標準化 MACD 策略，加密貨幣市場均值迴歸交易策略的驗證

（免責聲明：本文所有預測是基於歷史數據及市場趨勢得出的分析結果，僅供參考，不應被視為投資建議或未來市場走勢的保證。投資者在進行相關投資時，應充分考慮風險並謹慎決策。）

本文介紹了標準化 MACD 指標並在 BTC/USDT 交易對進行均值迴歸交易策略的回測。標準化 MACD 是對傳統 MACD 的改進，通過將 MACD 值標準化到固定範圍（通常是 -1 到 +1 之間），使得指標在不同市場環境下更具可比性，專注於價格變動的相對強度和方向。

核心組成與原理

該指標由兩條關鍵線構成，MacNorm 線和觸發線 (Trigger)。MacNorm 線是標準化後的主線，反映了短期與長期市場動能之間的關係變化。當 MacNorm 線位於 0 以上時，表明市場短期上升動能強於長期；當它位於 0 以下時，則表明市場短期下降動能更強。觸發線則是 MacNorm 的加權移動平均，作為信號線起到確認和過濾的作用，移動更為平滑，通常滯後於 MacNorm 線。圖中紅色線為 MacNorm (快線)，綠色線則為觸發線(慢線)，並且這兩條線會介於 -1 到 +1 之間。標準化 MACD 使用了幾個核心參數，每個參數在計算公式中扮演著不同的關鍵角色：

圖十一：MACD 指標圖形

1. 快速移動平均線週期
   此參數控制短期移動平均線的計算週期。在公式中，它直接影響快速移動平均線 (FastMA) 的計算，代表市場的短期價格趨勢。較小的值使指標對價格變化反應更敏感，能更快捕捉市場動向變化，但也可能產生更多虛假信號。在計算比率時，這個參數影響了比值的分子或分母，進而影響整體的動能判斷。

2. 慢速移動平均線週期
   此參數控制長期移動平均線的計算週期。在公式中，它直接影響慢速移動平均線 (SlowMA) 的計算，代表市場的長期價格趨勢。較大的值提供更平滑的趨勢視角，減少虛假信號，但可能導致信號滯後。快慢線的對比是 MACD 的核心，而這個參數決定了”慢”的程度。

3. 觸發線週期
   用於計算 MacNorm 的加權移動平均，形成觸發線 (Trigger)，決定信號線的敏感度和平滑程度。較小的值使觸發線更接近 MacNorm 線，產生更多但可能更早的信號；較大的值則產生更平滑、更少但可能更可靠的信號。

4. 標準化週期
   這是標準化處理的回溯期，在公式中用於計算 MacNorm。指標會在這個週期內尋找 MAC 的最高和最低值來進行標準化計算，將結果縮放到 -1 到 1 的範圍內。較大的標準化週期產生更穩定的標準化效果，因為它考慮了更長時間的價格波動；而較小的週期則使標準化更加動態，但可能導致指標值的頻繁變化。

5. 移動平均類型
   決定使用哪種移動平均計算方法。在公式中，這個參數通過條件判斷控制 FastMA 和 SlowMA 的計算方法。EMA 對最近價格賦予更高權重，反應更快；WMA 根據時間線性分配權重；SMA 則對所有價格賦予相同權重，最為平滑。不同類型的移動平均線對價格變化有不同的響應特性，從而影響指標的靈敏度和信號生成時機。

更詳細的計算公式請參考 【10】

實用交易策略

本篇交易策略的核心邏輯是基於“均值迴歸”理論，即認為價格會迴歸其長期平均值，利用標準化 MACD 指標來判斷價格是否出現過度偏離。當過去 4 個時間段的快速指標（MacNorm）處於較高水平（>0.995），但當前卻突然跌破慢速信號線（Trigger），就認為價格可能已經偏離過遠，此時發出做空信號，預期價格會向均值迴歸。

持倉時間固定為 N 個 K 線週期（以下以 lag_N 代替，N 為持有的期間），回測期間為 2024 年 3 月 3 日至 2025 年 3 月 3 日，使用 1 分鐘級別的 MACD 指標信號，並未考慮手續費等交易成本。

本策略中設定了五個關鍵參數：

• 快速均線週期（fast_length）
• 慢速均線週期（slow_length）
• 信號線平滑週期（trigger_length）
• 標準化回顧週期（norm_period）
• 均線類型（ma_type，研究中選用 EMA）

為尋找最優參數組合，我們對以下範圍進行回測：

• 快速均線週期 : 8、10、12、14
• 慢速均線週期 : 16、18、21、24
• 信號線平滑週期 : 9、12、15、18
• 標準化回顧週期 : 5、7、9、11
• 均線類型 : EMA

並且我們設置了最低勝率（55%以上）和足夠的交易次數（每週期超過 50 次）作為篩選條件，最後挑選出平均收益最高的五組參數組合。這種多層篩選法不僅幫助找到更優的參數，還降低了過度擬合的風險。

圖十二：透過選出最佳的五組參數後，我們將這五支策略給予等權重，並畫出累積報酬率

圖十三：風險報酬 sharpe（值)

圖十四：總報酬率

交易策略總結

經過回測分析，我們篩選出五組表現卓越的交易參數組合，具體如下：

• 快速均線：14，慢速均線：18，信號線平滑：18，標準化回顧：7
• 快速均線：14，慢速均線：18，信號線平滑：15，標準化回顧：7
• 快速均線：14，慢速均線：21，信號線平滑：18，標準化回顧：5
• 快速均線：14，慢速均線：18，信號線平滑：9，標準化回顧：7
• 快速均線：14，慢速均線：18，信號線平滑：12，標準化回顧：7

我們將這五組優化參數組合，以等權重的方式構建成一個綜合交易策略。回測結果顯示，無論持有周期長短，該策略均能實現穩定的收益。更值得注意的是，隨著持有時間的拉長，收益呈現出明顯的增長趨勢，表明該策略在長期投資中具備顯著的優勢。

通過對不同持有周期的風險調整後收益 sharpe（值)和總收益率進行分析，我們發現，當持有周期超過 30 個週期時，這兩項指標均顯著高於較短持有周期。這說明，該策略在持有較長週期不僅能帶來更高的總收益，還能在風險控制方面取得更佳的效果。

總結

2 月 17 日至 3 月 3 日，加密市場經歷劇烈波動，BTC 價格波動率變化明顯高於 ETH，並受政策影響快速反彈。多空交易比率顯示 BTC 市場支撐較強，而 ETH 缺乏上漲動能。合約持倉數據表明 BTC 槓桿交易活躍，ETH 則較為保守。資金費率劇烈波動，反映市場多空博弈。爆倉數據顯示市場風險較高，尤其是多單清算壓力較大。此外，Solana Meme 幣市場降溫，日均發行量大幅下滑，顯示投機情緒減弱。

量化分析部分，使用標準化 MACD 建構的均值迴歸策略，通過簡單的回測以及參數選擇，該策略確實能夠有效識別價格過度上漲後的回調機會，為交易者提供明確的做空信號。然而任何交易策略都需要謹慎應用，市場的快速變化可能導致策略失效，交易者可以根據自己的需求和風險偏好進行進一步改進和優化。


參考資料:

1. Gate.io,https://www.gate.io/trade/BTC_USDT
2. Gate.io,https://www.gate.io/trade/ETH_USDT
3. Coinglass,https://www.coinglass.com/LongShortRatio
4. Coinglass,https://www.coinglass.com/BitcoinOpenInterest?utm_source=chatgpt.com
5. Gate.io,https://www.gate.io/futures_market_info/BTC_USD/capital_rate_history
6. Gate.io,https://www.gate.io/futures/introduction/funding-rate-history?from=USDT-M&contract=ETH_USDT
7. Coinglass,https://www.coinglass.com/pro/futures/Liquidations
8. Solscan,https://solscan.io/analytics#tokens
9. DefiLlama,https://defillama.com/chain/solana?chainFees=false&tvl=true
10. Tradingview,https://tw.tradingview.com/script/zWnQDQOu-MACD-Normalized/

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