（錢琛）]]>

很慶幸愈來愈多讀者問我的問題已經並非「買哪隻幣」，而是問應該留意甚麼炒幣指標。這篇專欄想分享多一點。

自己會看的數據種類有三大類：傳統、非傳統/另類（alternative）、以及市場情緒（sentiment）。傳統指大家耳熟能詳的金融數據，包括價、量、OI、波動性等等。另類數據則指本來並非用於金融用途的數據，例如關於區塊鏈運作的統計量（活躍地址數目、鏈上交易量等等）。至於市場情緒數據，就是指一些量化了市場情感的指標，例如比特幣恐慌與貪婪指數、情感分數（sentiment score）等等。

市場數據可以在不同的交易所或數據提供商網站上找到，也被API大規模獲取。我會比較專注衍生工具數據，因為絕大部分衍生工具都擁有到期日，其價格反映市場參與者對資產的預期，通常更有效預測價格趨勢。一個我常用的幣市衍生工具數據網站是CoinGlass，有各種實用的衍生工具數據，包括期貨/期權的未平倉合約數、GBTC表現、融資利率、爆倉情況、訂單簿等等。這個網站也有提供API服務，登記免費帳戶即可使用。另一個期權數據來源就是市場份額最大的Deribit交易所網站，擁有大量期權相關的預處理（pre-processed）指標，數據也能被API大規模獲取。

至於在幣圈中的另類數據來源，我常常使用一個鏈上數據提供商Glassnode。其好處是每星期會上載一份報告，以鏈上數據角度分析幣市走向，重點是完全免費，可以為大家提供更多有alpha的策略。最近其網站也開發了討論區，讓幣圈投資者交流策略意見，看幾個post其實已經有新的策略「入袋」。

最後，市場情緒指標的提供商比較參差，因為其量化情感的方法不盡相同，也未必準確。個人比較偏好使用成熟的情感分析模型（sentiment analysis model），自行使用Python把想關注的文字轉變成情感分數。市場上最流行的情感分析模型大多是由Google開發的BERT衍生出來，而此模型結構（model architecture）其實可以透過Python的transformers package免費使用，最快三項程序就已經可以把文本轉變成分數。

坊間觀察到的數據其實萬變不離其宗，都可被分類到上述的三大炒幣數據類別。構思策略時不妨以這些數據類別的角度出發，創造更多alpha。

＊文章獲 錢琛 授權獨家刊登。原標題為《提高回報穩定性的三種炒幣數據》。

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