Gate 研究院：動量指標在加密市場的應用與回測

摘要

• 動量投資基於價格趨勢具有延續性的假設，在傳統金融與加密市場中被廣泛應用；本報告以 BTC 為研究對象，系統梳理動量策略的理論基礎、行為驅動與潛在風險，並為實證分析提供框架。
• 動量可理解為價格的“慣性”表現，常用量化方式為當前價格與歷史價格之差；在 BTC 市場中，短周期動量指標（如 10 日動量）可有效刻畫階段性趨勢方向。
• 動量效應與行為金融密切相關，羊群效應、從眾心理與反應不足等行為會加強趨勢延續，但突發事件與情緒反轉可能迅速使動量信號失效，帶來較大回撤風險。
• 本報告選取 MACD、布林帶、ADX/DMI 與 RSI 作為核心動量工具，分別從趨勢方向、波動結構、趨勢強度與市場情緒等維度刻畫價格動能，形成互補分析體系。
• 回測結果表明，動量策略高度依賴市場結構：震盪偏弱行情下，MACD 與 RSI 易受假信號影響；ADX/DMI 風險相對可控但收益有限；布林帶突破在波動擴張階段表現最佳，顯示“波動型動量”在 BTC 市場更具優勢。
• 為提升動量策略在 BTC 市場中的穩健性，可通過多指標組合使用降低單一指標失效風險。

引言

動量投資是一類基於價格趨勢延續性的量化策略，在傳統金融市場與加密資產市場均得到了廣泛關注。本研究旨在系統性探討動量策略在 BTC 市場中的有效性，分析其理論基礎、市場行為邏輯以及潛在風險，並為後續的實證研究奠定理論框架。

動量的概念與衡量方法

2.1 動量的定義

在金融市場中，“動量”（Momentum）指資產價格在一定時期內持續沿同一方向（上漲或下跌）變化的趨勢。該概念與物理學中的牛頓運動定律存在類比關係：物體具有保持既定運動方向與速度的傾向，除非受到外力影響。同理，在金融市場中，價格走勢亦傾向延續其既有慣性，形成持續的漲勢或跌勢。

2.2 動量的量化公式

為了對價格趨勢的持續性進行量化分析，投資者通常採用簡潔而有效的動量計算公式：

動量 = 資產的最新價格 - 資產在某一歷史時點的價格

兩者的差值即為該階段的動量。若動量為正值（Positive Momentum），代表資產在此期間呈現上漲趨勢；若動量為負值，則表示價格處於下降趨勢。例如，若某股票一個月前價格為 100 美元，當前價格為 120 美元，則其動量為：120 - 100 = 20。這一數值表明該股票過去一個月持續處於正向趨勢，顯示一定的上漲動能。投資者通常將此視為短期繼續上漲的潛在信號，但同時也需考慮市場情緒、宏觀環境等外部因素的影響。

2.3 以 BTC 為基準的動量指標

在加密資產研究中，BTC 常被用作動量指標分析的典型樣本。與傳統股票或指數類似，BTC 的動量同樣可通過不同周期的價格差值進行衡量，其中以短周期（如 10 日動量）最為常見。

10 日動量的計算方式如下：

BTC 10 日動量 = 今日收盤價 - 10 日前收盤價

此一指標能夠直觀展示 BTC 在過去 10 天的價格變化幅度。例如，11 月 24 日 BTC 的價格為 87,288 美元，而 10 天前的價格為 94,584 美元，則其 10 日動量為：87,288 - 94,584 = -7,296。這一正動量顯示 BTC 在過去 10 天內呈現下降趨勢，代表賣盤力量佔據主導。相反，若動量落於正值，則表示價格處於上升趨勢，買盤較強勢。

2.4 市場解釋與動態影響因素

動量指標不僅揭示價格走勢的延續性，也可結合歷史事件、經濟週期變化等因素進一步解釋市場趨勢背後的驅動動力。例如：

• 正動能的累積通常發生在投資者情緒樂觀、經濟前景改善或企業盈利成長時期；
• 負動能的延續常伴隨避險情緒上升、宏觀經濟壓力增強或系統性風險加大。

然而動量並非毫無缺陷的指標。突發經濟事件、政策變動、行業衝擊等外部因素可能迅速逆轉價格趨勢，使動量信號失效。因此，在實際投資決策中，應將動量指標與其他技術指標或基本面分析結合使用，以提升判斷的準確性與穩定性。

動量投資簡介

動量策略的核心思想是：價格呈現明顯上升或下降趨勢的資產，在短期至中期內往往傾向於繼續沿既有方向運行。投資者通過識別趨勢信號、分析價格動能，並依照趨勢方向進行買入或賣出操作，從而試圖獲取超額收益。與強調基本面價值的價值投資和關注企業未來潛力的成長投資不同，動量策略將價格行為本身視為主要資訊來源。

在傳統股票市場中，動量策略通常依據資產在過去一段時間內的表現來判斷未來持倉方向；在加密貨幣市場，由於價格波動顯著、市場情緒變化迅速，動量特徵往往更為突出，使其成為一個特別值得研究的領域。

動量投資的理論基礎部分源自行為金融學。由於市場參與者經常表現出非理性行為，如羊群效應、從眾心理、過度反應或反應不足等，資產價格可能在一段時間內持續沿同一方向運行。趨勢一旦形成，投資者的跟隨行為可能進一步加強趨勢，從而形成動量效應。

然而，動量策略也伴隨著明顯風險。趨勢可能因市場環境變化、情緒逆轉或突發事件而迅速反轉，導致策略面臨高波動和潛在回撤。此外，策略依賴及時的趨勢識別與倉位調整，因此需要投資者對市場動態保持持續關注。

總體而言，動量策略不同於透過尋找低估標的獲取收益的價值投資，也區別於以未來成長潛力為核心的成長投資，而是強調價格趨勢的延續性及其背後的行為驅動機制。在波動性較高的 BTC 市場，動量效應的存在與穩定性尤為值得深入探討。本研究報告將通過理論梳理與實證分析，研究動量策略在 BTC 市場中的表現與可行性。

常見動量指標

本章旨在系統闡述動量研究中最具代表性的技術指標，包括移動平均趨同背離指標（MACD）、布林帶（Bollinger Bands）、平均趨向指數及動向指標體系（ADX/DMI），以及相對強弱指數（RSI）。這些指標從不同維度刻畫市場的趨勢方向、波動結構、動能強弱及可能的反轉特徵，是構建量化動量策略的重要基礎。

4.1 移動平均趨同背離指標（MACD）

4.1.1 理論基礎

MACD 由 Appel（1979）提出，其核心思想是利用不同周期的指數移動平均（EMA）之間的差異來衡量趨勢的發展速度與方向。短周期 EMA 對新資訊更敏感，能夠迅速反映市場動能變化；長周期 EMA 提供趨勢的整體方向。MACD 以 均線差值的變化速度刻畫動能，從本質上屬於二階動量指標（即趨勢變化的變化）。

其優勢在於：

• 同時捕捉趨勢方向（DIF）與趨勢強弱（柱狀圖）
• 對噪聲的敏感度較低，適用於中周期趨勢判斷

4.1.2 指標解讀

以 Gate 預設參數為例，MACD 由三項關鍵元素組成：第一是 MACD 線，即 12 日與 26 日指數移動平均線（EMA）的差值，反應相對快速；第二是信號線，為 MACD 線的 9 日 EMA，作用在於平滑波動並提供交叉信號；第三是柱狀圖，它呈現 MACD 與信號線之間的差值，從圖形上表現動能的擴張或收斂。

下圖可以觀察到 MACD 隨價格結構呈現明顯的階段性變化。價格在 10 月中旬升至約 126,193 美元後快速下挫，MACD 線隨後向下穿越信號線，柱狀圖也由正轉負，反映上漲動能的消退。此後隨整體行情轉弱，MACD 持續位於零軸下方，顯示空頭趨勢主導市場。

當價格在 11 月下旬跌至 80,646 美元附近並出現反彈時，MACD 的負動能開始縮短，顯示空頭力量有所減緩；然而 MACD 仍位於零軸下，說明趨勢尚未完成反轉。此一結構提醒交易者趨勢反轉需要更多確認，而短暫的動能收斂並不足以作為獨立信號。

MACD 的零軸對於趨勢判斷具有重要意義。當 MACD 線位於零軸上方時，短期 EMA 高於長期 EMA，市場傾向多頭結構；而在零軸下方時則表示空頭動能佔據主導。圖中 11 月以來 MACD 長期停留在零軸下方，對應持續的下跌趨勢，呈現典型的空頭趨勢環境。

4.1.3 使用技巧

MACD 的零軸對於趨勢判斷具有重要意義。當 MACD 線位於零軸上方時，短期 EMA 高於長期 EMA，市場傾向多頭結構；而在零軸下方時則表示空頭動能佔據主導。圖中 11 月以來 MACD 長期停留在零軸下方，對應持續的下跌趨勢，呈現典型的空頭趨勢環境。

投資者常將 MACD 與其他指標結合，以提升信號可信度。例如：

• RSI 可判斷超買或超賣狀況，與 MACD 同向時能加強反轉或趨勢延續的判斷。
• 成交量若在 MACD 交叉時放大，能進一步確認價格動作的有效性。
• 結合均線系統可過濾掉短期噪音，使趨勢判讀更明確。

背離是 MACD 中非常重要的結構信號。当價格創新低但 MACD 未同步創新低時，形成看漲背離，代表下跌動能減弱、可能導致反彈或反轉。相反，當價格創新高但 MACD 高點下移時，則形成看跌背離，暗示上漲動能衰退，風險上升。

4.2 布林帶（Bollinger Bands）

4.2.1 理論基礎

布林帶（Bollinger Bands）由 John Bollinger 于 1980 年代提出，核心思想是通過價格的標準差來衡量市場的波動性，並以此構建動態區間。與傳統固定寬度的通道不同，布林帶會隨市場波動實時擴張或收縮，使其能夠更準確反映市場環境。

布林帶通常由三條線構成：

• 中軌（MID）：一般為 20 日簡單移動平均線（SMA）
• 上軌（UP）：中軌 + 2 倍標準差
• 下軌（DN）：中軌 – 2 倍標準差

其理論基礎在於價格分布的統計特性：在正態假設下，價格有約 95% 的概率位於兩倍標準差範圍內。布林帶因此能同時提供趨勢方向（中軌）與波動性強弱（帶寬）的資訊。

布林帶的優勢在於它能同時反映趨勢方向和波動強弱。隨著市場波動加大，上下軌的距離擴大，顯示市場進入高波動區；而當上下軌收縮時，代表波動降低，市場可能正在醞釀新的趨勢。此外，中軌本身也可作為趨勢的參考線，使布林帶能在趨勢行情與震盪行情中都提供有效的分析輔助。

4.2.2 指標解讀

以 Gate 預設設定（20,2）為例，並結合圖中日線數據，可以觀察到布林帶在不同階段對市場結構的反映。價格在 10 月初快速上升至約 126,193 美元時，上軌明顯向上張開，帶寬擴大，表示上漲趨勢伴隨波動增強，動能處於釋放階段。蠟燭線多次沿上軌運行，是典型的趨勢推進結構。

隨著價格自高位回落，布林帶逐漸收縮，反映市場波動下降，行情進入短暫整理區間。此後的下跌階段，布林帶整體向下傾斜，價格沿下軌移動，顯示空頭趨勢完全佔據主導。價格在 11 月中旬下探至 80,646 美元後出現反彈，此時帶寬開始收縮，柱體不再持續貼近下軌，代表下跌動能減弱。然而，價格仍位於中軌下方，說明趨勢尚未出現真正的反轉。

整體來看，布林帶清晰呈現了圖中的走勢變化：從上升趨勢的擴張階段，進入震盪整理后再轉向明顯的下跌行情，並在底部出現波動收敛的企穩跡象。布林帶對於這些階段性的變化提供了結構化的視角，有助於判斷動能與趨勢強弱。

4.2.3 使用技巧

布林帶的應用不僅限於觀察趨勢，還廣泛用於波動性分析與價格位置判斷。中軌通常被視為趨勢的重要分界；價格持續運行在中軌上方代表市場處於相對強勢，而當價格跌破並維持在中軌下方，則意味著趨勢轉弱。圖中自 10 月中旬跌破中軌後，價格始終無法重新站回，是下跌趨勢形成的關鍵信號。

帶寬變化能有效捕捉波動周期。當帶寬擴張時，市場進入高波動區間，趨勢往往加速推進；而帶寬收縮則意味著波動下降，可能成為新趨勢啟動前的預兆。圖中 9 月至 10 月初出現明顯收縮，隨後行情快速拉升，正是典型的“收縮—突破”結構。

布林帶的上下軌也能提供動態的壓力與支撐參考。價格貼近上軌並不一定意味著超買，而可能代表趨勢強勢推進；同理，沿下軌運行往往是空頭趨勢的表現，而非簡單的超賣。本圖下跌期間的多次貼軌就是空頭趨勢強勢的典型表現。

為了提升信號的可靠度，布林帶通常與其他指標結合使用。例如結合 MACD 可以驗證趨勢方向是否一致；結合 RSI 可以判斷是否出現極端的超買或超賣；結合均線系統可以更完整地描述趨勢結構。通過多指標的相互驗證，布林帶的判斷能更具穩健性。

4.3 平均趨向指數與動向指標體系（ADX/DMI）

4.3.1 理論基礎

平均趨向指數（ADX）與動向指標系統（DMI）由 J. Welles Wilder Jr. 提出，屬於趨勢追蹤類指標，其核心思想是衡量市場趨勢的強弱，而非趨勢方向本身。DMI 由正向動向指標（DMI+）與負向動向指標（DMI−）構成，用於評估上漲或下跌力量；而 ADX 則根據 DMI+ 與 DMI− 的差異平滑計算，反映趨勢強度。

在理論上，DMI+ 代表當前高點相對前一高點的上升幅度，而 DMI− 則代表前一低點相對當前低點的下降幅度。兩者以正值計算，並分別測量多頭動能與空頭動能的相對強弱。當 DMI+ 高於 DMI− 時，市場上漲力量佔優；而當 DMI− 高於 DMI+ 時，則代表空頭動能更強。

ADX 本身不指示上漲或下跌方向，而是純粹衡量趨勢強度。高 ADX 值表示趨勢增強，而低 ADX 值代表市場處於弱趨勢或震蕩狀態。因此 ADX/DMI 能同時提供趨勢方向變化（來自 DMI）與趨勢強弱特徵（來自 ADX），是一套較為完整的趨勢判讀體系。

4.3.2 指標解讀

以 Gate 的預設參數（DMI14， ADX14）並結合圖中日線行情進行分析，在價格突破至 10 月中旬高點 126,193 美元時，DMI+ 相對 DMI− 出現明顯上升，反映上漲動能增強。然而 ADX 此時並未立即同步上升，顯示趨勢的建立需要一定時間累積。隨著價格自高位回落，DMI− 超越 DMI+，並在下跌初期持續走高，反映空頭力量逐漸佔據主導地位。

在圖中可以觀察到，隨著行情從 10 月底開始進入更明確的下跌週期，ADX 從低位緩慢抬升，並逐步穩定在 25 以上，顯示趨勢強度增強。此時 DMI− 長時間保持在 DMI+ 上方，與價格沿下降通道式下滑的結構相吻合。趨勢越往下推進，ADX 越能體現該空頭趨勢的穩固性。

進入 11 月中旬後，價格在 80,646 美元附近出現反彈。此時 DMI− 雖仍高於 DMI+，但兩者差距開始縮小，顯示空頭動能減弱。ADX 雖仍處在相對高位，但已出現走平跡象，代表趨勢強度不再繼續增強。整體而言，圖中的 ADX/DMI 明確展現了從上漲乏力、趨勢反轉、強勢下跌到動能衰退的完整過程。

4.3.3 使用技巧

ADX/DMI 的最大價值在於提供趨勢強弱與方向的雙重判讀。在實際應用中，ADX 作為趨勢強度指標，其數值常作為判斷市場是否進入趨勢行情的參考。一般而言，當 ADX 高於 25 時，代表市場可能進入趨勢階段；低於 20 則往往是震蕩市的表現。圖中的 10 月下旬至 11 月，ADX 的持續走高與價格下跌同步，構成明確的空頭趨勢確認。

DMI 的交叉信號可以用於趨勢的方向判斷。當 DMI+ 上穿 DMI− 時，多頭動能增強；反之則為空頭佔優。然而在趨勢較弱的震蕩區間中，這類交叉訊號容易出現反覆，因此往往需要 ADX 的輔助確認。在圖中，DMI− 多次維持在 DMI+ 上方，且 ADX 處於上升狀態，使空頭趨勢的有效性更為明確。

ADX/DMI 也常與其他指標結合使用，以過濾噪聲與提升信號可靠度。例如，若價格跌破中軌或均線系統，同時 DMI− 高於 DMI+ 且 ADX 上升，則趨勢反轉的信號會更具說服力；相反，當 RSI 出現超賣而 ADX 開始走平，且 DMI− 與 DMI+ 差距縮小時，則可能預示著趨勢動能衰退與價格企穩。圖中 11 月後的反彈便體現了空頭動能減弱但趨勢尚未完全扭轉的典型結構。

整體來看，ADX/DMI 能夠在趨勢形成與消退的過程中提供連續性的判斷依據，尤其在識別趨勢強弱變化方面具有獨特價值。然而需要注意的是，该指標屬於趨勢跟隨體系，天生帶有滯後性，因此更適合作為趨勢確認工具，而非單獨的交易信號來源。

4.4 相對強弱指數（RSI）

4.4.1 理論基礎

相對強弱指數（Relative Strength Index， RSI）由 J. Welles Wilder 于 1978 年提出，是一種衡量價格漲跌速度的動量震盪指標。其主要作用在於評估價格變動的相對強弱，並判斷市場是否處於超買或超賣狀態。RSI 的基本思想是比較一定周期內上漲幅度與下跌幅度的比值，將動量變化標準化到 0 至 100 的區間，使其能夠直觀反映市場情緒的偏離程度。

傳統 RSI 採用 14 周期計算，但市場中也常見多周期組合，用於分別反映短期、中期與較長期的動能變化。RSI 的核心特徵是震盪性，因此在震盪行情中表現較佳，而在強趨勢行情中可能長時間維持在高位或低位，需要結合趨勢指標進行判斷。

4.4.2 指標解讀

以 Gate 預設的三組 RSI（RSI1、RSI2、RSI3）為例，對市場結構進行說明：

在 10 月中旬價格觸及高點 126,193 美元前，短周期 RSI（RSI1）已提前出現回落跡象，顯示短期動能率先轉弱，而較長周期的 RSI2、RSI3 則延後反應。這種周期之間的分化，常作為趨頂前的信號之一。價格隨後大幅下跌，短周期 RSI 快速跌破 30 附近，進入超賣區，而中期 RSI（RSI2、RSI3）在此後才逐步跟隨下探，反映空頭趨勢逐漸在多個周期中形成一致性。

在下跌過程中，多周期 RSI 多次維持在 20–30 區間附近，顯示空頭動能持續強勢，而非短暫性超賣導致的反彈結構。直到 11 月中旬價格在 80,646 美元附近反彈，三組 RSI 才同步出現企穩，並逐漸脫離低位區間。儘管 RSI 有所回升，但仍位於相對低位，反映空頭趨勢動能減弱但尚未形成強勢反轉。

整體來看，圖中 RSI 指標充分展現了從動能背離、趨勢轉弱，到深度超賣以及反彈企穩的動能變化軌跡。多周期 RSI 組合有助於理解不同時間尺度下的動能傳導過程。

4.4.3 使用技巧

RSI 在實際應用中主要用於判斷市場的相對強弱與極端情緒狀態。常見的使用方式包括超買與超賣區間判斷：當 RSI 高於 70 時，代表市場可能進入超買階段，而低於 30 時則可能進入超賣區。然而，在強趨勢行情中，RSI 可能長時間維持在高位或低位，因此不宜作為單獨反轉信號。圖中的下跌階段便顯示 RSI 長時間位於偏低區間，而並未立即形成反轉。

多周期 RSI 的組合能夠提升動能判斷的準確度。短周期 RSI 常用於捕捉短線動能變化，而中長期 RSI 則用於確認趨勢是否正在發生結構性轉變。例如，當短周期 RSI 出現背離，而中周期 RSI 未同步背離時，反轉往往難以確認；反之，若多個周期同時出現背離，則反轉信號更具可靠性。RSI 也常與趨勢類指標（如 MACD、ADX/DMI）結合使用，以提升信號質量。當 RSI 出現超賣並企穩，同時趨勢指標顯示趨勢強度減弱時，價格反轉的可能性更高。

動量指標在 BTC 的表現

5.1 數據說明

本研究使用 TradingView 平台提供的比特幣（BTCUSDT）日線級別歷史數據作為回測樣本。為保證不同策略比較的一致性，所有策略統一使用平台提供的往期價格序列，初始資金均為 100,000 美元，數據時間跨度為 2024 年 11 月 26 日至 2025 年 11 月 26 日。此一階段涵蓋了比特幣的階段性震盪、下跌以及反彈行情，能夠檢驗趨勢跟隨型與震蕩反轉型指標在不同市場結構中的表現差異。

數據包括開盤價、收盤價、最高價、最低價與成交量。所有技術指標計算均基於收盤價執行。平台自動處理交易日缺失與時間戳同步問題，因此不額外進行數據清洗操作。回測期間所有策略均使用相同初始資金規模、相同手續費設定與相同執行邏輯，以確保策略結果具有可比性。

5.2 回測方法

本章所有策略均通過 TradingView 的 Strategy Tester 工具進行回測，並以 Pine Script v5 編寫具體邏輯。為了確保策略結果能夠真實反映指標本身的有效性，回測執行遵循統一的交易執行機制：當策略在某一日線收盤時產生信號，真實建倉或平倉動作將於下一根 K 線的開盤價執行，這樣的設置避免了未來函數問題，也符合實際交易中“信號確認後執行”的原則。手續費模型使用主流現貨交易常見的 0.1% 比例費率，策略均以滿倉方式開倉，不使用任何槓桿，也不進行加倉或動態倉位管理，旨在評估技術指標本身所產生的信號質量，而非倉位設計帶來的額外收益差異。TradingView 自動計算的策略結果包含收益、風險與交易行為等多個維度，包括總收益、最大回撤、Profit Factor、勝率及交易次數等。本研究以這些指標作為主要的定量評估依據，從收益性、風險暴露與交易效率三個角度對各類技術指標的實際表現進行分析。

5.3 指標策略設定

本章所回測的指標均基於前文的理論討論，並維持指標在市場上的常用參數設定，以避免進行過度調參。MACD 策略以 12 日、26 日指數移動平均的差值作為 DIF，以其 9 日指數移動平均作為信號線，當 DIF 向上突破信號線時建立多頭部位，當 DIF 再次跌破信號線時平倉，屬於典型的趨勢跟隨邏輯。RSI 策略採用 14 日參數，將 RSI 跌破 30 後重新向上穿越該水平視為價格可能出現反彈的信號，並在 RSI 接近或跌破 70 水平時平倉，是典型的震蕩區超賣反轉策略。ADX/DMI 策略以 14 日作為計算週期，當 DMI+ 上穿 DMI− 且 ADX 高於 25 時視為市場進入具有方向性的趨勢階段，因此於此時建立多頭倉位；反之，當趨勢信號消失或動能減弱時平倉。布林帶策略基於 20 日移動平均與兩倍標準差構建通道，當收盤價向上突破上軌時視為波動擴張並建立多頭倉位，當價格跌回中軌下方時平倉。四類策略分別代表了趨勢跟隨、區間反轉、趨勢確認與波動突破等不同交易思想，能較為全面地反映技術指標在不同市場結構下的表現。

5.4 回測結果

根據 TradingView 的回測結果，在 2024 年末至 2025 年末這一年度內，不同指標策略的表現呈現顯著差異。MACD 策略在此期間整體表現不佳，总收益為 −15,774.42 美元，約為 −1.51%，顯示該年度內缺乏持續性的趨勢，使得 MACD 多次出現假突破信號，導致多筆交易出現虧損。其最大回撤達到 36,091.32 美元，勝率僅為 29.03%，Profit Factor 為 0.579，體現出 trend-following 策略在震蕩市中容易失效的特徵。

RSI 策略的回測表現同樣為負，总收益為 −47,846.94 美元，回報率為 −4.81%，在四類策略中表現最弱。由於本區間整體偏向趨勢下行，價格鮮少出現理想的反轉走勢，RSI 多次在下跌趨勢中產生錯誤的超賣反彈信號，使虧損不斷累積。最大回撤高達 83,555.26 美元，遠高於其他策略，Profit Factor 為 0.607，儘管勝率達到 44.68%，但盈虧比極度不利，使策略整體收益表現低迷。

ADX/DMI 策略的交易次數最少，僅有 7 次進出場，反映出該指標對趨勢條