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12/8/2025 5:04:00 PM

格林布拉特规则化策略击败99%:加密交易BTC、ETH的系统化启示

格林布拉特规则化策略击败99%:加密交易BTC、ETH的系统化启示

根据 @QCompounding 的信息,乔尔·格林布拉特不追热点、不做择时,而是多年坚持同一套公式,并取得击败99%专业人士的成绩,来源:@QCompounding 在X 2025年12月8日。 在交易执行上,这指向采用简单、可重复的规则化清单与固定再平衡节奏,而非主观判断,来源:@QCompounding 在X 2025年12月8日。 在加密市场如BTC与ETH中,同样的原则更倾向于使用系统化的进出场规则以避免受新闻驱动的择时波动,来源:@QCompounding 在X 2025年12月8日。

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详细分析

在投资领域,华丽的趋势和市场时机往往占据头条,但著名投资者乔尔·格林布拉特(Joel Greenblatt)的 timeless 教训提醒我们,好的投资本质上是枯燥的。根据他的方法,成功并非来自于追逐最新炒作或试图预测短期市场波动。相反,格林布拉特年复一年地采用一种简单、一致的公式,这竟然超越了99%的专业投资者。正如@QCompounding最近的一条推文所强调,这种哲学突显了纪律在实现优异回报中的力量。对于加密货币交易者来说,这一原则直接转化为优先考虑长期价值而非波动性投机的策略,在BTC和ETH等资产的波动市场环境中潜在地指导决策。

将格林布拉特的魔力公式应用于加密货币交易

乔尔·格林布拉特的著名魔力公式,在他的书《打败市场的小书》中详细阐述,根据高投资资本回报率(ROIC)和吸引人的收益收益率对公司进行排名,创建了一种系统化的方式来选择被低估的股票。在加密货币领域,交易者可以通过关注基本指标而非每日价格行动来适应这种枯燥却有效的策略。例如,不要跳入承诺快速收益的 meme 币或 NFT 趋势,而是考虑像比特币(BTC)和以太坊(ETH)这样的蓝筹加密货币,它们随着时间展示了强大的网络效应和采用率。最近的市场情绪显示BTC在关键支撑位附近交易,机构资金流入表明像MicroStrategy这样的实体持续积累BTC作为储备资产。通过应用公式化方法——如评估链上指标如交易量和哈希率——加密投资者可以避免市场时机的陷阱,这往往导致表现不佳。区块链分析数据揭示,BTC的长期持有者在过去十年中看到了超过200%的复合年增长率,远超许多主动交易策略。

为什么枯燥策略在波动性加密市场中胜出

加密货币交易的吸引力在于其高波动性,主要交易对如BTC/USD或ETH/BTC的24小时价格波动可能超过10%。然而,格林布拉特的成功故事阐释了为什么单调的、基于规则的系统能碾压投机玩法。在加密领域,这意味着抵制在炒作周期中追逐DeFi收益耕作或AI驱动代币的冲动,这些往往导致重大回撤。例如,在2022年熊市期间,坚持简单美元成本平均(DCA)策略买入BTC的交易者——无论价格如何固定金额买入——胜过了试图抄底的人。当前市场指标,包括像Binance这样的交易所上的交易量,显示BTC的24小时交易量在最近会话中徘徊在300亿美元左右,表明流动性和潜在的稳定积累机会。管理数十亿美元资产的机构投资者正越来越多地采用类似的枯燥战术,像Fidelity这样的公司报告强调比特币作为多元化投资组合中数字黄金的作用。这种转变不仅稳定了个人交易账户,还开启了跨市场机会,其中加密与S&P 500等股票指数的相关性提供了对冲通胀的策略。

从更广泛的角度来看,将格林布拉特的枯燥投资理念融入加密交易强调了风险管理和耐心。避免期货市场中的过度杠杆头寸,那里的清算风险很高,而是专注于现货市场中的头寸构建,关注像以太坊即将升级或比特币ETF批准这样的长期催化剂。市场数据表明,ETH显示出弹性,最近几周的7天价格变化约为5%向上,由类似于传统股息的质押奖励驱动。交易者可以通过监控支撑和阻力位来增强这种方法——对于BTC,关键阻力位在70,000美元,而60,000美元的支撑可能信号买入机会。通过坚持公式,如基于市值排名的季度再平衡投资组合,投资者可以在最小化情绪决策的同时捕捉上行潜力。最终,正如@QCompounding指出的,这种方法论路径不仅在股票中击败专业人士,还为寻求在 otherwise 混乱市场景观中可持续财富构建的加密爱好者持有希望。

公式驱动加密策略中的交易机会和风险

在加密货币中拥抱枯燥投资风格开启了特定交易机会,特别是在涉及像USDT/BTC这样的稳定币交易对中,低波动性进入允许渐进积累。随着更广泛的市场影响,如潜在的美联储利率下调影响股票和加密,交易者应关注放大回报的相关性。然而,风险依然存在,包括可能影响代币流动性的监管变化。为了缓解,在具有强大基本面的资产中多元化,确保你的策略保持像格林布拉特证明的公式一样无趣且有效。

Compounding Quality

@QCompounding

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