歡迎閱讀我們關於幣安的第一篇文章。這些文章系列的重點將圍繞著如何使用各種指標、市場回顧、加密貨幣前景等方面的教育內容。
在本文中，我們將關注市場的重大變動，並使用數據來解釋流動性級聯如何發揮作用。
波動又回來了？
比特幣以其波動性而聞名。對於我們這些長期從事加密貨幣行業的人來說，一天（或幾小時）內 20% 以上的波動是相當頻繁的。自今年年初以來，我們的漲幅超過 40%！
但我們會將其保留到以後的文章中。在本次閱讀中，我們將追溯到 2021 年 12 月，當時我們經歷了以市場崩盤形式出現的波動。
比特幣的大多數大幅波動都會導致盤整期（“斬波”）。價格通常會形成某種範圍（因此稱為“區間市場”），然後繼續在此範圍內交易。在這段盤整期間，散戶交易者可能會開倉，希望抓住下一波上漲或下一波下跌（「突破」）。一般來說，範圍持續的時間越長，突破的爆發力就越大，就像螺旋彈簧一樣。背後的根本原因通常是隨著時間的推移，越來越多的參與者開始建倉，希望最終能抓住這一突破。袖手旁觀是很困難的，而且隨著範圍的擴大，這樣做的意志力只會減弱。隨著越來越多的部位進入，停損也隨之增加，這將我們帶到了我們的主題：流動性級聯。
我們經常看到波動性與流動性級聯結合。流動性級聯是指當價格達到觸發清算或止損（透過市價訂單執行）的水平時，這會迫使價格進一步朝同一方向發展，引發更多的清算和止損，從而進一步推動價格，等等向前。
這很可能是 2022 年 1 月 5 日星期三發生的情況。兩個白色圓圈顯示了該範圍內的最低點。建立多頭部位的交易者很有可能將停損設定為略低於低點。下面的該區域以紅色矩形框 (45000–45400)。
隨著通道繼續建立，價格再次接近區間低點並停在其正上方（第三個白色圓圈）。然後價格迅速上漲，任何進入此處的多頭（“fomo 多頭”）很可能將止損設在區間低點以下。
當停損被觸及時，市場訂單被用來執行。在這種情況下，因為我們知道哪裡可能會有大量停損（多頭部位），觸發停損將導致市場賣單迅速氾濫。每次市場賣出都會吞噬出價並降低價格，引發更多停損並造成流動性級聯。
“數據！數據！數據！ 📊📊📊
讓我們用數據來重新審視我們之前的一些假設。
「一般來說，範圍持續的時間越長，突破的爆炸性就越大，就像螺旋彈簧一樣。背後的根本原因通常是因為隨著時間的推移，更多的參與者開始建倉，希望最終能抓住這一突破。袖手旁觀是很困難的，而且隨著範圍的擴大，這樣做的意志力只會減弱”
我們如何量化這一點？未平倉合約。
在上圖中，我們看到所有主要交易所（Binance、Bitfinex、Bybit、Bitmex 和 Deribit）的未平倉量在此範圍內增加。
💡說明：未平倉合約（Open Interest）是未平倉合約（持股）的總量。如果未平倉合約 (OI) 為 1 億，這意味著市場上有 1 億美元的多頭和 1 億美元的空頭。透過持倉量，我們實際上可以衡量是否有越來越多的參與者進入或退出。
如果我們將這些主要交易所匯總為一個指標（所有 OI 的總和），我們可以看到顯然有更多的部位正在進入市場（見下圖）。
除了這些數據之外，我們還可以查看幣安全球帳戶。我們很幸運，幣安顯示了該股票代碼的所有帳戶中淨多頭帳戶的百分比。
例如，假設幣安上有 1000 個帳戶（為方便起見，使用 1000 個）。如果其中 700 個帳戶處於淨多頭頭寸，則多頭百分比為 70%，因為 70% 的帳戶處於淨多頭部位。在整個範圍內，幣安全球帳戶的多頭百分比穩定成長（下圖）。如果我們將這一點與OI 也在增加的事實結合起來，那麼可以肯定地說，隨著範圍的持續，散戶（幣安上的大多數帳戶）正在增加其多頭敞口，而未平倉合約的空方可能由一些較大的帳戶。
雖然 Binance 直接向我們提供這些數據，但 Bitmex 卻沒有。對於 Bitmex，我們透過專有計算估算淨多頭和淨空頭。在大部分範圍內，我們看到淨多頭（累計淨多頭）增加，導致淨多頭和淨空頭（CLSD）之間存在較大差距。
剖析訂單流程🕵️♂️
現在讓我們深入了解訂單流程。當我們將 CVD 分為大訂單（橙線）和小訂單（藍線）時，我們看到小訂單是買入的訂單，而大訂單主要是賣出的訂單。這與幣安全球帳戶多頭%齊頭並進，顯示散戶很可能進入多頭部位。
全部加起來…🤔💭📊📝
所以到目前為止我們知道：
部位增加（持倉量增加）－停損也增加。
散戶可能是開倉多頭的對象，這表示多頭停損已經形成，並且是一個潛在的目標區域。
小訂單CVD（零售）主要是購買，增加了幣安數據的融合。
區間低點被多次觸及（在支撐位上方盤整）。該區域（紅色矩形框）的正下方可能是大多數長站的位置。
最後，當價格觸及停損框（上圖）時，價格立即下跌。我們如何知道大量停損被觸發？市價訂單數量。
我們知道停損是透過市價訂單執行的。如果大量的多頭停損被擊中，數據也會顯示大量的市場賣單，這實際上就是我們看到的。市價賣單數量激增，市價買單（數量）和市價賣單（數量）之間的差異也很大（因為賣出大大超過買入）。
請繼續關注我們的下一篇文章，其中將使用各種獨特的數據指標來介紹最近的價格飆升。
