历史 Z 值 & 价格
回测参数
收益对比
| 模式 | 总投入 | 获得 BTC | 均价 | 末期价值 | 收益率 | 投入天数 |
|---|
固定预算
设定总预算上限，按 Z 值倍数投入，花完即停。与等额定投投入相同总金额，可做公平对比。
固定份额追加
基础份额不变，Z≠0 就持续投入，无预算上限。总投入可能远超预算，不适合与另外两种做资金量公平对比，但能体现信号质量。
等额定投（基线）
每天投相同金额，不做任何判断。作为评估策略优劣的对照组。
累计投入 & BTC 持仓曲线
定投份额计算器
输入你的预算和周期，系统自动计算每个 Z 级别对应的每日定投金额。
一、策略哲学
核心理念
用多次买入降低风险（定投），用不同额度在相对低位区域买入更多（分区间）。
普通定投每次买入等量资金，不区分市场位置。分区间定投在此基础上做了一个关键改进：市场越便宜，买得越多；市场越贵，买得越少甚至不买。
没有人能精确抄底
定投本身就是承认"不知道底部在哪"的理性选择
底部区域可以被度量
多维指标判断"相对便宜"还是"相对昂贵"
在便宜区域加大投入
斐波那契倍数放大，拉低整体持仓成本
在昂贵区域停止投入
避免牛市高位追高，保护资金
二、三层逻辑分组 × 五维评分体系
五个指标按信息类型归为三个逻辑层，每个维度输出 0 ~ 1 的分数。1.0 = 极度低估，0.0 = 高估/泡沫。三层分组仅用于理解，底层计算仍为扁平加权求和。
现在贵不贵？
价格位置是否足够低？
市场是否已投降出清？
均线位置（Price / 200-day MA）— 价格相对中长期趋势的位置
计算方式
均线位置 = 当前价格 ÷ 200日简单移动平均线(SMA)
比值越低说明价格越远低于中长期趋势，是更好的买入位置。比值 < 1 表示价格在均线下方。
| 比值 (Price/MA200) | 得分 | 市场状态 |
|---|---|---|
| ≤ 0.50 | 1.0 | 价格仅为趋势线一半，极罕见的低估 |
| ≤ 0.65 | 0.8 | 严重偏离趋势，深度回调 |
| ≤ 0.80 | 0.6 | 明显回调，低于趋势 |
| ≤ 0.92 | 0.4 | 温和回调，接近趋势 |
| ≤ 1.05 | 0.2 | 围绕趋势波动，中性 |
| ≤ 1.20 | 0.1 | 略高于趋势 |
| > 1.20 | 0.0 | 远高于趋势，可能过热 |
MVRV Z-Score— 市场估值泡沫程度
计算方式
MVRV Z-Score = (Market Cap − Realized Cap) ÷ Std(Market Cap − Realized Cap)
Market Cap = 当前价格 × 流通量；Realized Cap = 每枚币按最后一次链上移动时的价格估值之和。Z-Score 衡量市值偏离实现市值的标准差数，越低越低估。
| Z-Score | 得分 | 市场状态 |
|---|---|---|
| ≤ -0.5 | 1.0 | 市值严重低于实现市值，历史性低估 |
| ≤ 0.0 | 0.8 | 市值低于实现市值 |
| ≤ 0.5 | 0.6 | 轻度低于均值 |
| ≤ 1.5 | 0.4 | 接近合理估值 |
| ≤ 2.5 | 0.2 | 偏高估 |
| ≤ 3.5 | 0.1 | 明显高估 |
| > 3.5 | 0.0 | 极度泡沫 |
RHODL Ratio— 短期投机 vs 长期持有
计算方式
RHODL = Realized Cap(1周~1月龄) ÷ Realized Cap(1年~2年龄)
分子是短期持有者（1周到1个月）的已实现市值，分母是长期持有者（1年到2年）的已实现市值。比值越低说明短期投机者越少、长期持有者越主导，是典型的底部特征。
| Ratio | 得分 | 市场状态 |
|---|---|---|
| ≤ 300 | 1.0 | 短期投机者几乎消失，底部特征 |
| ≤ 1,000 | 0.8 | 投机活动很低 |
| ≤ 3,000 | 0.6 | 投机活动较低 |
| ≤ 10,000 | 0.4 | 正常水平 |
| ≤ 30,000 | 0.2 | 投机活动偏高 |
| ≤ 60,000 | 0.1 | 投机活动旺盛 |
| > 60,000 | 0.0 | 极度投机，牛市顶部特征 |
aSOPR（Adjusted Spent Output Profit Ratio）— 链上投降信号
计算方式
aSOPR = Σ(花费产出的当前价值) ÷ Σ(花费产出的创建时价值)
对链上每笔花费的 UTXO，计算"卖出时价值 ÷ 买入时价值"的加权平均。排除寿命 < 1小时的产出（过滤掉中继和找零噪音）。aSOPR < 1 表示卖出者整体在亏损（投降抛售），是底部信号。
| aSOPR | 得分 | 市场状态 |
|---|---|---|
| ≤ 0.90 | 1.0 | 极度投降，恐慌性抛售 |
| ≤ 0.95 | 0.8 | 严重投降，大量亏损卖出 |
| ≤ 0.98 | 0.6 | 明显亏损卖出 |
| ≤ 1.00 | 0.4 | 盈亏平衡 |
| ≤ 1.02 | 0.2 | 小幅盈利 |
| ≤ 1.05 | 0.1 | 明显盈利 |
| > 1.05 | 0.0 | 普遍盈利，贪婪阶段 |
成本结构（Price / Realized Price）— 价格 vs 全网持有者平均成本
计算方式
成本结构 = 当前价格 ÷ Realized Price
Realized Price = Realized Cap ÷ 流通供应量，即全网持有者的平均链上成本。比值 < 1 表示当前价格低于全网平均持仓成本，大部分持有者处于浮亏状态。与 MVRV 数学上高度相关（MVRV ≈ Price/RP），因此降权至 10% 作辅助验证。
| 比值 | 得分 | 市场状态 |
|---|---|---|
| ≤ 0.60 | 1.0 | 价格仅为平均成本 60%，历史级低估 |
| ≤ 0.75 | 0.8 | 明显低于平均成本 |
| ≤ 0.90 | 0.6 | 略低于平均成本 |
| ≤ 1.05 | 0.4 | 接近平均成本 |
| ≤ 1.20 | 0.2 | 略高于平均成本 |
| ≤ 1.50 | 0.1 | 明显高于平均成本 |
| > 1.50 | 0.0 | 远超平均成本，泡沫信号 |
综合评分计算
综合分数 = Σ (维度得分 × 维度权重) / Σ 可用权重
缺失数据的维度自动跳过，剩余维度权重重新归一化。
三、Z 值与定投倍数
综合分数被划分为 4 个区间（z = 0 ~ 3），综合分数 < 0.40 一律不买，只在明确低估时才投入，资金高度集中于底部。
| 综合分数区间 | Z 值 | 倍数 | 市场状态 |
|---|---|---|---|
| 0.00 ~ 0.40 | 0 | 0× | 信号不足 — 不买入 |
| 0.40 ~ 0.70 | 1 | 3× | 明确低估 — 标准定投 |
| 0.70 ~ 0.85 | 2 | 8× | 极度低估 — 重仓 |
| 0.85 ~ 1.00 | 3 | 13× | 历史级底部 — 极重仓 |
为什么只有 4 档？
综合分数 < 0.40 时信号不够明确，买入只会稀释资金。4 档直接跳过弱信号区间，只在 composite ≥ 0.40 才开始投入，让 90% 的资金集中于真正的底部（Z=2/3）。价位不合适就不买，价位合适才买。
四、执行规则
基础份额公式
示例：$100,000 ÷ (1.5 × 1460) ≈ $45.66 基础份额/天
每日投入 = 基础份额 × Z 值对应倍数
三种执行模式
模式 A：固定预算
设定总预算上限，按 Z 值倍数投入，投完即停。
适合有明确投资金额、不想追加的投资者。
模式 B：固定份额追加
基础份额固定，Z ≠ 0 就持续投入，无预算上限。
历史回测均价比等额定投低约 20~25%
模式 C：等额定投
每天等量资金，不考虑市场状态。作为对照基线。
用于评估分区间策略的优劣。
五、数据来源
| 数据源 | 提供数据 | 精度 | 费用 |
|---|---|---|---|
| CoinMetrics | 价格 / 市值 / MVRV 比率 / 供应量 | 日级精度（2012 起），反推真实 MVRV Z-Score 和 Realized Price | 免费 |
| BGeometrics | MVRV Z-Score / RHODL / aSOPR / Realized Price | 真实链上数据（2022 起），覆盖区间内优先 | 免费 |
| Binance | 实时 BTC 价格 | 实时 | 免费 |
| CoinGecko | 价格 / 市值 | 回退数据源 | 免费 |
BGeometrics 接入说明
免费端点（无需 API Key）
/v1/mvrv-zscore — MVRV Z-Score
/v1/rhodl-ratio — RHODL Ratio
/v1/asopr — Adjusted SOPR
/v1/realized-price — 实现价格
限额与缓存
免费限额 8 次/小时、15 次/天。系统每 12 小时刷新一次，数据缓存到 Parquet 文件。
三层数据分层
CoinMetrics 提供 2012 年起的 MVRV 比率，反推真实 Realized Price 和 MVRV Z-Score。BGeometrics 在 2022 年后覆盖更精确的链上数据。EMA 仅在前两层都无数据时兜底。
六、历史回测验证
Cycle 4：2021-11-10 → 2025-10-06（4 档，周期天数 = 1460）
| 模式 | 总投入 | 获得 BTC | 均价 | 收益率 |
|---|---|---|---|---|
| 固定预算 | $100,000 | 4.9650 | $20,141 | +513.29% |
| 固定份额追加 | $154,566 | 7.0659 | $21,875 | +464.68% |
| 等额定投 | $100,000 | 2.6205 | $38,160 | +223.70% |
4 档精准模式：只在 composite ≥ 0.40 才买入
Cycle 4 仅 43% 的天数有买入（615/1426 天），其余 57% 的时间策略判定信号不足而按兵不动。Z≥2（8×+13×）仅占 15.3% 天数但贡献 91% 的投入。价位不合适就不买，价位合适才集中火力——宁可预算有剩余，也不要在非底部区域浪费弹药。
入池频率分析
用德州扑克的 TAG（紧凶）打法理解分区间定投：等好牌，下重注，差牌果断弃掉
| 指标 | Cycle 3 (2017→2021) | Cycle 4 (2021→2025) | 类比 |
|---|---|---|---|
| VPIP（入池率） | 30.1% | 43.1% | TAG 风格：不是每天都买 |
| 弃牌 Z=0 (0×) | 69.9% · 996天 | 56.9% · 811天 | 差牌不下注 |
| 跟注 Z=1 (3×) | 20.2% · 287天 | 27.8% · 397天 | 有牌面，正常跟注 |
| 加注 Z=2 (8×) | 4.4% · 62天 | 9.0% · 128天 | 好牌加大投注 |
| 全押 Z=3 (13×) | 5.5% · 79天 | 6.3% · 90天 | 坚果牌全压 |
TAG（紧凶）风格 = 精准激进定投
七、风险提示与使用纪律
必须遵守
策略局限
八、参数调优指南
如需根据风险偏好调整策略参数，可修改 config.py
| 调整项 | 配置项 | 效果 |
|---|---|---|
| 维度权重 | DIMENSION_WEIGHTS | 改变各维度对综合评分的影响 |
| 维度阈值 | *_THRESHOLDS | 改变各维度的评分灵敏度 |
| Z 值区间 | COMPOSITE_TO_Z | 改变综合分数到 Z 值的映射 |
| 定投倍数 | Z_TO_MULTIPLIER | 改变各 Z 值对应的投入倍数 |
| 默认预算 | DEFAULT_BUDGET | 改变默认的定投总预算 |
| 均线周期 | MA_PERIOD | 改变均线天数（默认 200） |
保守偏好
降低高 Z 值的倍数（如 Z=2: 8→5, Z=3: 13→8），减少极端低估时的投入集中度。
激进偏好
提高低 Z 值的阈值，让更多时间处于 z=0 不买入，集中在更深的低估区域投入。