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恐慌指數跌入冰點:加密市場的「世紀大底」還是「下墜飛刀」?

 
日期: 2025年11月18日 下午1:11

撰文:Daii

 

市場正在經歷一場「大失血」,11 月 16 日,「加密貨幣恐懼與貪婪指數」 一度跌至 9,創下自 2020 年 3 月新冠疫情引發全球市場崩盤以來的最低點。

 

截至 11 月 18 日,指數雖小幅回升至 12,但仍處於「極端恐懼」 區域。比特幣作為行業的領頭羊,不僅失守了 10 萬美元的重大心理關口,更在 11 月 18 日早間一度觸及 90940 美元的六個月低點,引發了山寨幣的全綫暴跌。

 

然而,一個令人困惑的悖論擺在眼前:為什麼在比特幣價格仍處於 9 萬美元以上的高位時,市場表現出的恐慌程度,竟堪比 2020 年價格僅為 5000 美元時的水平?

 

市場為何如此恐慌?

 

要理解這種極端的恐懼,我們必須一一解剖導致這場風暴的多重因素。

 

首先,是來自外部宏觀世界的陰雲。加密市場早已不是孤島,它與全球宏觀經濟的脈搏緊密相連。

 

  • 「美聯儲的緊箍咒」:市場此前普遍預期美聯儲將在 12 月降息,這被視為支撐風險資産的「最後希望」。然而,美聯儲的鷹派立場徹底擊碎了這一預期。降息等於向市場「放水」,而維持高利率等於「關緊水龍頭」。流動性被抽走,投資者被迫從加密貨幣等高風險資産中撤出。
  • 「數據黑洞」與不確定性:由於美國政府此前長達 43 天的停擺,關鍵的經濟數據(如就業報告)被嚴重延遲發佈。這導致投資者和美聯儲都在「盲飛」 (flying blind)。市場最痛恨的不是壞消息,而是沒有消息。這種不確定性迫使基金經理們選擇「規避風險」。
  • 「AI 泡沫」的溢出效應:全球科技股,特別是被視為「市場引擎」的 AI 相關股票正在經歷大幅回調。例如,軟銀 (SoftBank) 大規模抛售其持有的 Nvidia 股票,引發了市場對 AI 泡沫可能正在破裂的擔憂。在機構投資者眼中,加密貨幣和科技股同屬「高風險」籃子,他們正在同時抛售這兩者。

 

如果說宏觀是背景,那麼加密生態係統内部的崩潰則是恐慌的直接導火索。這場危機不僅是價格的,更是「敘事」的。

 

本輪牛市建立在兩大敘事基石之上:

 

  • 「機構入場」:以現貨 ETF 為代表,象徵著傳統金融對加密貨幣的全面接納。
  • 「長期持有」:以「巨鯨」和「鑽石手」的 HODL 信念為代表,他們被認為不會在短期波動中賣出。

 

在 2025 年 11 月的這場風暴中,這兩大基石同時出現了裂痕。

 

敘事崩潰(一):ETF 的「背叛」

 

現貨比特幣 ETF 曾被視為本輪牛市的「發動機」,但現在這個「發動機」卻在倒轉。市場目睹了創紀錄的資金淨流出。數據顯示,僅 11 月迄今,比特幣 ETF 的淨流出總額就已超過 23 億美元。其中一天(11 月 13 日)的淨流出額高達 8.66 億至 8.7 億美元,這是自其上市以來最糟糕的流出記錄之一。鏈上數據公司 Glassnode 也證實 ETF 流量已轉為「適度負值」。

 

敘事崩潰(二):巨鯨的「轉身」

 

這是最令人不安的内部信號之一。鏈上數據顯示,在 11 月初,長期持有者罕見地大規模抛售了約 81.5 萬枚 BTC。數據平台 Santiment 也證實,自 10 月 12 日以來,持有 10 到 1 萬枚 BTC 的「巨鯨」錢包已經賣出了約 3.25 萬枚比特幣。

 

當市場發現「拯救市場的英雄」也會「背叛」(ETF 流出)並且「信仰者」也在「套現」(巨鯨抛售)時,産生這樣的恐懼也就不足為奇了。

 

 「資産大轉移」的真相

 

當「極端恐懼」持續並惡化時,市場就進入了一個關鍵階段——「投降」 (Capitulation)。

 

我們正在目睹「投降」的清晰信號:

 

  • 極端的情緒讀數: 恐慌指數跌至 9-18 的區間。
  • 巨額的「已實現虧損」: 鏈上數據顯示,市場剛剛經歷了「過去六個月中最大的已實現虧損日」。這意味著巨量資産以低於其買入價的價格被賣出,人們正在「割肉」離場。
  • 社交媒體的「憤怒與指責」: 分析師指出,市場底部通常伴隨著憤怒和相互指責 。數據顯示,社交媒體上對 BTC 的正面評論比例已降至月度最低點。
  • 散戶的恐慌性外逃:ETF 的巨額流出被視為「散戶恐慌」和「投降」的迹象。

 

然而,「投降」的真相並非「所有人都在賣」。在恐慌的表象之下,一場復雜而劇烈的「資産大轉移」正在發生。

 

鏈上數據清晰地展現了這種分裂:

 

誰在賣出?

 

  • 中型巨鯨:數據顯示,一個關鍵的巨鯨群體(持有 10-1000 BTC)在 11 月份已轉為淨賣家,Santiment 的數據顯示,持有 10 至 1 萬枚 BTC 的錢包在最近幾周内出售了數萬枚比特幣。他們很可能是獲利豐厚的老玩家,選擇在宏觀不確定性中套現。
  • 恐慌的散戶:ETF 的巨額流出和社交媒體上的焦慮討論表明,在牛市中後期入場的散戶可能正在「割肉」離場。

 

誰在買入?

 

  • 大型戰略實體: 數據顯示,雖然中型巨鯨在賣出,但最大的戰略實體(持有 >1 萬 BTC)在 11 月份仍在持續增持,淨增 1.07 萬枚 BTC。
  • 機構巨鯨:CryptoQuant 的數據顯示,在市場下跌期間,巨鯨們創下了 2025 年第二大單周累積紀錄,淨增持超過 4.5 萬枚 BTC。
  • 「鑽石手」散戶:另有數據顯示,雖然一些散戶在恐慌,但「小型零售錢包」(最多 10 BTC)在下跌期間繼續積累。
  • 標誌性人物:就在市場恐慌之際,比特幣最著名的佈道者之一 Michael Saylor 的公司於 11 月 10 日宣佈又購買了價值 5000 萬美元的 487 枚比特幣,並公開駁斥了任何關於其公司正在出售的謠言。

 

結論很清晰:「投降」不是一個所有人都在賣出的時刻。它是一個資産所有權發生最劇烈轉移的時刻。 資産正在從信念薄弱、情緒化的交易者手中,轉移到信念堅定、理性的長期投資者手中。當恐慌的賣方耗盡彈藥,而理性的買方完全接管市場時——真正的「市場底部」就形成了。

 

「在別人恐懼時貪婪」

 

在市場「血流成河」之際,我們必須引入投資史上最著名的反向投資者的智慧,以及冰冷的歷史數據。

 

沃倫·巴菲特 (Warren Buffett) 有一句經典名言:「在別人貪婪時恐懼,在別人恐懼時貪婪。」。

 

這句名言的核心是一種基於價值的心理紀律。

 

  • 「在別人貪婪時恐懼」: 意味著當市場狂熱(恐慌指數極高)時,資産價格可能被非理性地高估。
  • 「在別人恐懼時貪婪」: 意味著當市場恐慌(恐慌指數極低,如近期的 9)時,資産價格可能被非理性地低估。恐慌為理性投資者創造了以折扣價購買優質資産的「絕佳機會」。

 

從這個角度看,「加密恐懼與貪婪指數」就是巴菲特所描述的「別人」情緒的量化指標。 一個「個位數」的讀數,正是在用數據大聲宣告:「別人正處於極端恐懼之中!」。

 

那麼,歷史數據是否支持在此時「貪婪」?

 

我們回顧了加密歷史上幾次最著名的「極端恐懼」時刻,並追蹤了比特幣在之後的價格表現:

 

 

注:歷史表現數據為基於公開價格圖表的近似分析,不代表未來收益。

 

歷史數據清晰地表明:「極端恐懼」是中長期積累的卓越信號,但它不是短期精準反彈的計時器。

 

2022 年 FTX 崩盤的案例顯示,即使在指數觸及歷史最低點 6 之後,市場仍在底部徘徊了超過 90 天。這表明「極端恐懼」可以持續很長時間。然而,在所有歷史案例中,在「極端恐懼」點位買入並持有 180 天(六個月),均獲得了顯著的正回報。

 

歷史的教訓是明確的:在恐慌指數跌入個位數時選擇抛售,在歷史上看是錯誤的選擇。而選擇在此時開始分批積累,雖然需要耐心,但勝率極高。

 

抄底還是「接飛刀」?

 

作為一名理性的加密愛好者,在「極端恐懼」中該如何行動?

 

恐慌指數不是水晶球

 

我們必須強調該指數的局限性。它不是一個預測工具,它告訴你人們現在的感受,而不是市場明天會去哪裡。它是一個滯後指標,反映的是已經發生的恐慌。永遠不要只憑這一個指標做交易決定。

 

指數的真正價值:對抗你自己的「心魔」

 

它的真正價值是一個心理對抗工具。它存在的意義是幫助你量化市場情緒,從而讓你對抗自己内心的非理性沖動。

 

  • 對抗 FOMO(錯失恐懼):當指數達到 90(極端貪婪)時,它警告你:「市場可能過熱了,也許是時候該獲利了結,而不是追高了。」
  • 對抗 FUD(恐懼、不確定和懷疑): 當指數跌至 10(極端恐懼)時,它警告你:「市場可能非理性過冷了,這真的是賣出的時機,還是別人送來的折扣?」 

 

金融市場是一個在貪婪和恐懼兩極之間劇烈擺動的鐘擺。今天,這個鐘擺正死死地貼在「極端恐懼」的一端。你的任務不是去預測鐘擺的精確轉折點,而是在鐘擺擺向任何一個極端時,利用數據和策略,對抗住它施加於你情緒的巨大引力。

 

小結

 

目前,加密恐懼與貪婪指數已跌至新冠疫情以來的最低點,市場陷入「極端恐懼」。這種恐慌源於宏觀流動性收緊(美聯儲鷹派立場)和内部敘事崩潰(ETF 創紀錄流出 與「巨鯨」罕見抛售)的雙重打擊。

 

然而,鏈上數據顯示,在恐慌性「投降」的背後,一場「資産大轉移」正在發生:中型巨鯨和恐慌的散戶正在賣出,而大型戰略實體和堅定的散戶則在積極增持。歷史數據表明,「極端恐懼」是相當不錯的中長期買入信號。因此,對於理性愛好者而言,當前的最佳策略不是恐慌抛售或盲目抄底,而是結合美元成本平均法 (DCA),在非理性的市場噪音中保持紀律。

内容來源:TECHUB NEWS

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