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加密货币市场以其极端波动性著称BTC 可以在一年内从 69000 跌到 16000 （-77%），也可以在几个月内翻倍。在这样的市场中，什么样的策略才能真正创造价值？
我们用原语策略引擎对5 种主流策略应用于不同资产，构建了 12 个策略组合进行 8 年回测（ 2018-2026 ）。这些策略覆盖了加密货币投资者最常用的方法论：
| 策略类型 | 数量 | 策略名称 | 市场认知度 |
|---|---|---|---|
| 基准策略 | 3 个 | BTC/ETH/SOL 买入持有 | 最广泛的持有策略 |
| 趋势跟踪 | 3 个 | BTC/ETH/SOL 双均线 | 经典技术分析 |
| 技术指标 | 3 个 | BTC/ETH/SOL RSI 超买超卖 | 传统量化最爱 |
| 链上指标 | 3 个 | MVRV 、NVT 、MVRV+NVT 组合 | 加密货币特色 |
| 配对交易 | 2 个 | ETH/BTC 均值回归、趋势跟踪 | 专业交易者策略 |
| 动态仓位 | 1 个 | MVRV 动态权重 | 高阶风控手段 |
从被动持有到主动择时，从传统技术面到链上数据面，从单资产到多资产轮动这些策略类型基本涵盖了加密货币市场中散户到机构投资者的主流方法。
研究的核心问题：这些主动策略，能否跑赢"什么都不做"的买入持有？
但这篇文章的意义不止于策略对比。我们更想验证一个基础设施层面的问题：是否存在一套统一的策略表达系统，能够覆盖从技术分析到链上数据、从单资产到多资产、从二元交易到动态仓位的全部研究场景？ 如果策略之间的差异能被压缩为结构化的原语组合差异，那么快速验证、精确定位问题、甚至未来的自动化探索都将成为可能。
结果让我们大跌眼镜几乎每一条"专业直觉"都被数据无情打脸。而原语系统在这个过程中展现的能力，同样值得关注。
详细分析见文章： https://docs.myinvestpilot.com/docs/primitives/advanced/crypto-strategy-case
 | 1 2b6856224ysa4269 1 月 23 日 魔怔了吗 |
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