前言

本次量化雙週報（4 月 10 日至 4 月 24 日）通過比特幣和以太坊的市場走勢分析，全面運用多空比率、合約持倉量、資金費率等指標。本文深入探討了真實強弱指標 (TSI) 的原理、計算邏輯及在 BTC 交易中的應用策略。通過詳細的參數優化與回測驗證，結果表明優化後的 TSI 指標在捕捉市場趨勢轉折和動量強弱方面表現出色，其回測收益率和風險控制指標均顯著優於單純持有 BTC 的策略，爲交易者提供一個有效的量化交易工具。

摘要

• BTC 價格突破至 94,000 USDT，而 ETH 價格突破至 1,800 USDT 附近，雙雙走強。
• 近兩周 ETH 的波動率變化整體高於 BTC，顯示出更強的價格波動性。
• BTC 多空比在價格突破阻力位後，逐步上升，並於 4 月 23 日快速下降，市場投資者短期獲利了結。
• BTC 的合約持倉量自低點漲約 28%，顯示市場做多交易情緒升溫。
• ETH 資金費率多次跌入負值區間，反映空頭資金在部分時段佔據主導地位。
• TSI 指標在最佳參數設定下，年化收益率達 119.75%。

市場概況

1. 比特幣與以太坊的價格波動率分析

在過去兩周裏，比特幣主要在 81,000 至 85,000 USDT 區間內整理。受美元走弱和關稅衝突緩解的提振，比特幣於 4 月 21 日突破阻力位，隨後持續走強並站上 90,000 USDT 關口，於 4 月 22 日達到約 94,000 USDT 附近的階段性高點。自 4 月 10 日以來，比特幣累計漲約 15%，多頭動能佔據優勢，成功收復了 2 月 25 日的失地。而以太坊價格表現則相對疲弱，在此期間多次向下探底，但也於 4 月 21 日到 4 月 22 日之間迅速拉升，突破並站上前期阻力位 1,600 USDT，重新站上 1,800 USDT 位置。自 4 月 10 日以來累計漲約 12%。

圖一：BTC 價格突破至 94,000 USDT，而 ETH 價格突破至 1,800 USDT 附近，雙雙走強

過去兩周，加密市場較長時間維持盤整態勢，波動率較 4 月初明顯趨緩。在 4 月 10 日至 4 月 13 日初期階段，比特幣價格一度跌破 80,000 USDT，BTC 日內波動率迅速攀升，最高觸及 0.0243。而同日以太坊波動率更是高達接近 0.043，反映 ETH 在價格波動方面遠高於 BTC，顯示 ETH 短期參與交易更爲活躍，價格敏感度更強。

在隨後的 4 月 14 日至 4 月 20 日期間，市場波動整體趨於相對平緩，波動率逐步下降至偏低的水平區間，BTC 和 ETH 的波動率維持在 0.005 至 0.015 附近，顯示市場整體陷於整理階段，投資者情緒趨於謹慎觀望。

4 月 21 日至 4 月 23 日期間，伴隨兩大幣種價格突破，包括 BTC 與 ETH 在內的市場波動率急劇上升，顯示市場多空雙方博弈意願增強、資金交易意願明顯提高。其中 ETH 波動率持續維持較高水平，最高波動率再度觸擊 0.03，高於 BTC 同期水平，說明以太坊短期投資參與熱情更高，多空博弈更爲劇烈。【1】【2】

圖二：ETH 的波動率變化整體高於 BTC，顯示出更強的價格波動性

2. 比特幣與以太坊多空交易規模比率（LSR）分析

在 4 月 10 日至 4 月 12 日期間，BTC 的多空比率快速攀升至 1.09，顯示交易者做多勢頭明顯增強。同時在 4 月 13 日至 4 月 17 日期間，多空比率則出現一波回落並橫盤整理，反映了市場行情的調整，多空力量趨於均衡，市場整體情緒趨於謹慎。4 月 18 日之後，多空比率再度逐步走高，並在 4 月 21 日至 22 日當日創出階段性高位 1.13，體現投資者做多預期進一步強化。然而，隨後的快速回落表明市場投資者短期獲利了結，或經歷劇烈波動後部分資金迅速獲利退出，對價格走勢擴張持續性保持警惕。

4 月 10 日至 4 月 12 日期間，ETH 多空比率快速漲並達到階段性高點 1.06，表明市場在此期間多頭佔據優勢，投資者整體情緒較爲樂觀。但隨後 13 日至 16 日期間，多空比率出現明顯回落，市場情緒進入階段性回調整理狀態，多頭力量有所消退。自 4 月 17 日至 4 月 19 日，多空比率再次急速攀升至 1.08，多頭再度佔據優勢位置，投資者進入偏多布局狀態。然而，隨後的 20 日至 21 日又迅速回落，反映出多空交織博弈劇烈，市場整體方向不明朗，投資者操作趨於短線，觀望情緒較濃。進入 4 月 22 至 23 日，隨着 ETH 價格的顯著漲，多空比率在短暫回調後再度上行至 1.07，顯示市場在價格突破後再度對多頭方向產生較爲積極的情緒反應。

整體而言，BTC 和 ETH 兩大主流幣種多空交易規模比率與價格走勢均有較強的關聯性，BTC 短期多頭相對佔優，市場情緒積極，而 ETH 則多空博弈激烈，市場較爲謹慎。【3】

圖三：BTC 多空比在價格突破 85,000 USDT 阻力位後，逐步上升，並於 4 月 23 日快速下降

圖四：ETH 多頭流動性仍然偏弱、空頭情緒相較 BTC 更強

3. 合約持倉金額分析

據 Coinglass 數據顯示，自 4 月 10 日起，BTC 合約持倉量先上升至 589 億美元的階段高點，隨後回落至 524 億美元的低位。進入 4 月 21 日後，伴隨 BTC 價格走強，合約持倉量亦出現明顯突破，最高升至 671 億美元，自低點漲約 28%，顯示市場投資者信心有所回升，交易情緒更趨活躍。

同期 ETH 的合約持倉量則相對穩定地處於 170 億至 185 億美元區間，並隨着 ETH 價格漲而同步攀升，最高達到 212 億美元。這一現象顯示市場投資者風險偏好提升。【4】

圖五：BTC 的合約持倉量自低點漲約 28%，顯示市場做多交易情緒升溫

4. 資金費率

4 月 10 日至 4 月 12 日期間，BTC 和 ETH 資金費率多次陷入負值區域，通常表明市場短期處於空頭主導的狀態，市場情緒偏於謹慎。

4 月 13 日至 4 月 16 日期間，兩者資金費率明顯由負轉正，並多次來到正費率區間高點，如 BTC 在 4 月 14 日達最高資金費率 0.0077%，而 ETH 同期最高亦達到 0.0062%（4 月 15 日），這說明市場在此期間做多情緒相對較高，多頭勢力佔優。

隨後 4 月 17 日至 4 月 20 日，資金費率頻繁震蕩，交替在正負區間，BTC 與 ETH 的資金費率差異有所擴大，顯示投資者出現短期分歧，市場走勢不明朗且多空博弈激烈。

正負波動最劇烈的爲 4 月 21 日至 4 月 23 日期間，BTC 的資金費率在 4 月 21 日快速下跌觸及 -0.0194%、-0.0186%，以及 4 月 22 日 16:00 達到階段性最低點 -0.0271%，隨後逐漸回升。說明該時段 BTC 市場劇烈波動，伴隨較強的空頭力量，市場出現較強的做空情緒，隨後市場逐漸修復，轉趨理性。同期 ETH 資金費率也表現同樣劇烈波動（4 月 21 日 8:00 達 -0.0083%、4 月 23 日 0:00 達到最低點 -0.0122%），意味着該時段 ETH 也同樣面臨顯著賣壓，短期內空方優勢突出，但回調較快。

近兩周，BTC 和 ETH 的資金費率均呈現劇烈波動與頻繁的市場情緒轉換，表明市場多空博弈激烈，缺乏持續清晰的市場共識。其中尤以 4 月 21 日至 23 日市場情緒波動最爲顯著。這樣的資金費率浮動體現了當前市場投資者短期投機性行爲佔主流；並且頻繁快速的多空切換，顯示短線資金在行情波動時快速追逐方向；資金情緒缺乏穩定共識，在行情突破階段明顯呈現放大現象。【5】【6】

圖六：ETH 資金費率多次跌入負值區間，反映空頭資金在部分時段佔據主導地位

5. 加密貨幣合約爆倉圖表

根據 Coinglass 數據顯示，自 4 月 10 日以來，加密貨幣合約市場的爆倉金額相較 4 月初出現明顯收斂。截至 4 月 21 日前的期間內，整體合約市場日平均爆倉額約爲 2.16 億美元，顯示市場波動幅度趨緩，投資者的風險控制意識有所增強。

但伴隨 4 月 21 日之後加密貨幣市場價格的強勁突破及快速攀升，市場行情的劇烈波動使得空頭倉位集中爆倉。4 月 22 日當日全市場空單爆倉金額顯著提升，空單爆倉金額高達 5.17 億美元，而爆倉資金的大幅增加也顯示了短期空頭頭寸的踩踏現象。這進一步體現出在價格快速漲階段，市場交易情緒劇烈變化，投資者對短期方向判斷出現分歧，促使爆倉規模急劇上升。【7】

圖七： 4 月 22 日，整體合約市場空單爆倉金額爲 5.17 億美元。

量化分析 - TSI 指標，精準捕捉趨勢轉折與動量強弱的交易利器

（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，不應被視爲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。）

1. 指標概述

真實強弱指標（True Strength Index，簡稱 TSI）由 William Blau 開發，屬於振蕩類指標，通過對價格動量進行平滑處理，幫助交易者辨識價格趨勢、強度和市場的超買超賣區域。TSI 在交易中具有提示趨勢轉折點、確認動量信號、識別背離等優勢，尤其適用於趨勢跟蹤和動量類交易策略。

2. 核心計算邏輯

TSI 指標的基本計算步驟如下：

1.首先計算價格的動量（Momentum）：
動量=當前收盤價−前一日的收盤價

2.對獲得的動量值進行雙重的指數平滑處理（EMA），通常使用常見週期設置爲 25 日（慢線）和 13 日（快線）：
EMA1 = EMA (動量,快週期 13)，EMA2 = EMA (EMA1,慢週期 25)

3.對動量的絕對值計算雙重 EMA：
絕對動量 = ∣當前收盤價 − 前一日收盤價∣，EMA3 = EMA (絕對動量,快週期 13)，EMA4 = EMA (EMA3,慢週期 25)

4.最終 TSI 指標值爲：
TSI = EMA2 / EMA4 × 100

此計算方法讓 TSI 指標在平滑價格動量波動的同時，既能清晰反映當前市場的趨勢，也可以有助於確定市場的超買超賣狀態。

3. 交易應用策略

交易邏輯：

• 買入信號 : 當 TSI 指標由下向上穿越設定閾值（threshold）時，買進。
• 賣出信號 : 當 TSI 指標由上向下穿越設定閾值（threshold）時，賣出。
  閾值（threshold）爲臨界值，是指一個效應能夠產生的最低值或最高值。

策略參數說明：
爲了提高 TSI 指標計算的易用性和靈活性，我們設定了以下三個基礎參數：

• mDay（快線週期）：對價格的動量進行首次指數平滑的 EMA 週期參數，通常取 13 天，用於迅速回應市場價格的變化。較小的 mDay 值會使 TSI 對價格波動反應更敏感；較大的值則相反。
• nDay（慢線週期）：對首次平滑後的動量結果再進行二次指數平滑的 EMA 週期參數，通常取 25 天。nDay 決定了 TSI 對長期趨勢波動的響應速度，nDay 越大，整理的趨勢特徵越平滑、穩定；nDay 越小，曲線波動幅度越大。
• threshold（閾值設定）：設定 TSI 指標的超買超賣臨界水平，通常取 ±25（正負25）作爲參考閾值。當 TSI 超過 +threshold 時視爲進入超買狀態，低於 -threshold 時視爲進入超賣狀態。這一數值可根據不同市場及個股特徵進行調整，較高的閾值傾向於較少但質量更高的交易信號，較低的閾值則產生更多但靈敏度更高的交易信號。

交易範例：
以 BTC 爲例說明，參數設定（mDay=13，nDay=25，threshold=25）：

• 交易信號觸發：
  在 2025 年 4 月 20 日 22:00（UTC+8）的 15 分鍾 K 線中，比特幣的 TSI（True Strength Index）指標由下向上突破 -25 的閾值，根據我們的策略設定，此爲明確的買入信號。

• 交易行動與結果：
  在趨勢確認後，投資者於隨後一根 K 線執行買入操作。隨後價格迎來一波漲，並在 TSI 指標由上向下跌破 +25 閾值時平倉賣出。該波段漲幅達到 3.36%，驗證了 TSI 指標在本次操作中的有效性。

通過上述實例，我們詳細演示了如何利用 mDay、nDay 和 threshold 三個參數構建並應用 TSI 指標策略。
其中，mDay 與 nDay 分別代表短期與長期的移動平均週期，通過調整這兩個參數的組合，可以靈活控制 TSI 指標的敏感度，從而適應不同的市場波動性。threshold 參數則用於設定關鍵的進出場信號閾值，例如 -25 與 +25，幫助我們更明確地識別超賣與超買區間。

通過合理設定這些參數，策略不僅能夠捕捉到趨勢反轉的時點，還能有效規避震蕩行情中的虛假信號，提高整體交易系統的穩健性與勝率。上述實測案例正是一個典型的應用，充分說明了參數設定對於策略表現的重要性。

下一步我們將測試不同參數組合在市場環境中的表現，找出累積收益率最佳的參數組合。

4. 參數優化與回測驗證

本篇策略主要依據 True Strength Index（TSI）指標，通過動量的變化掌握價格趨勢的轉折點。TSI 結合了價格變動的雙重指數平滑平均，能在濾除噪聲的同時提供更平滑且具代表性的動能信號。我們針對其三個核心參數進行系統化的優化與回測，包括：

• mDay：短期 EMA 的天數，用於捕捉近期的價格動量；
• nDay：長期 EMA 的天數，用於平滑整體趨勢；
• threshold：進出場判斷用的閾值，通常設於 ±25 以捕捉超買與超賣區間。

本次回測同樣採用 BTC_USDT 的 15 分鍾 K 線數據，測試區間爲 2024 年 4 月 22 日至 2025 年 4 月 22 日，期間並未納入手續費等交易成本。爲保持交易邏輯的一致性，策略在每次信號出現後的下一根 K 線執行操作，並在相反信號觸發時平掉原本倉位並反向開倉。

參數回測設定
爲尋找最佳參數組合，我們針對以下範圍進行系統性網格搜索：

• mDay：1 至 50（步長爲 50）
• nDay：1 至 50（步長爲 50）（但 mDay 需小於 nDay）
• threshold：10 至 30（步長爲 20）

總計共測試了 50 × 50 × 20 = 50,000 組參數組合。我們從這些參數組合中挑選累積收益率最佳的五組參數，依據每組參數的整體年化收益率、夏普值、最大回撤與卡馬比率評估表現。

圖：五組參數對比比特幣自 2024 年 4 月 22 日 15 分鍾週期累計收益率表現

圖：年化收益率分布

圖：夏普值分布

參數在中短期(mDay、nDay在 10～30 這個區間)、較低的交易閾值（大概在 10～20 區間附近），呈現明顯較高報酬的表現。

過長週期(mDay與nDay超過 40 以上) ，或閾值太高（threshold超過 40 或 50 ），策略表現一般較差，顯示出參數過長過高的組合可能跟不上市場的節奏。

5. 交易策略總結

本策略使用真實強弱指標（TSI）進行交易決策，通過動量的變化精準掌握價格趨勢的轉折，在初步測試與優化後表現出優秀的績效表現。TSI 通過雙重指數平滑處理，可有效過濾市場短週期噪音，有助於捕捉明確的趨勢信號。

通過對 BTC_USDT（15 分鍾週期）數據所進行的系統性回測，我們對 TSI 的三個核心參數——短期 EMA 週期（mDay）、長期 EMA 週期（nDay）和閾值（threshold）——進行了優化，測試區間爲 2024 年 4 月 22 日至 2025 年 4 月 22 日，劃定 50,000 個參數組合並遴選出表現最佳的五組進行更加深入的績效分析。

最終表現優異的前五名組合，大多落於短期 EMA 週期約 5-7，長期 EMA 週期約 16-21，閾值約 10-16 的範圍之內。這五組參數策略的累計收益率平均在 118%～120% 左右，均顯著高於同期 BTC 持有策略（約 43.58%），並且整體風險指標表現亦較爲穩健，體現爲較低的最大回撤（19.19%～27.12%）、高夏普比率（2.25～2.30）與卡瑪比率（4.36～6.22），顯示此參數範圍下的策略在風險控制上亦有良好的表現，遠優於同期買入並持有 BTC 基準。

此外，參數趨勢清晰顯示：短週期參數與較低交易閾值組合能捕捉更明顯的市場趨勢，爲策略創造更高、更穩定的超額獲利；當 mDay、nDay 週期或交易閾值參數設定過高時，策略效果則顯著下降。這意味着 TSI 策略的有效性一定程度上取決於市場動量狀況及趨勢轉換的頻率，週期過大或閾值過高反而容易錯失大量行情，降低績效表現。

整體言之，經過本次完整系統性的實證檢驗與三維參數空間視覺化分析，我們確認本 TSI 策略對於捕捉 BTC 短線趨勢行情表現優異，具備顯著的實操潛力，且經過參數調整與優化後已具備更佳穩健性與穩定的獲利潛力。未來若欲實際交易或進一步優化，建議聚焦於短期 EMA 週期 5-7、長期 EMA 週期 16-21、交易閾值 10-16 區間內，優先關注與發揮此區域的穩健獲利優勢。

總結

通過本文深入分析 4 月 10 日至 4 月 24 日 BTC 與 ETH 的市場表現，比特幣與以太坊在價格突破關鍵點位後，多頭力量明顯上升，做多情緒回暖，但也伴隨着明顯的短線行情波動，多空情緒博弈劇烈。其中，通過持倉量、多空交易規模比率與資金費率等指標，可有效追蹤市場資金情緒與風險偏好變化。

另外對量化指標（TSI 真實強弱指標）的性能測試與參數優化，發現其在捕捉市場趨勢轉折及動量強弱方面效果突出。結合歷史回測與系統化參數研究，確定了優化後的指標參數區間（mDay：5-7，nDay：16-21，threshold：10-16），策略表現顯著優於單純持有 BTC 策略，全年收益率穩定且風險控制表現突出。

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

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