Gate 研究院：動能指標於加密貨幣市場的應用與回測

摘要

• 動能投資基於價格趨勢延續性的假設，廣泛應用於傳統金融與加密貨幣市場。本報告以 BTC 為例，系統性梳理動能策略的理論基礎、行為動因及潛在風險，並為實證研究搭建分析架構。
• 動能可視為價格「慣性」的體現，常以現價與歷史價格之差進行量化；在 BTC 市場中，短週期動能指標（如 10 日動能）能有效刻畫階段性趨勢方向。
• 動能效應與行為金融學密切相關，羊群效應、從眾心理與反應遲鈍等行為會強化趨勢延續，但突發事件及情緒反轉可能迅速令動能信號失效，帶來較大回檔風險。
• 本報告選用 MACD、布林帶、ADX/DMI 與 RSI 為主要動能工具，分別從趨勢方向、波動結構、趨勢強度及市場情緒等面向描繪價格動能，形成互補分析體系。
• 回測結果顯示，動能策略高度依賴市場結構：在震盪偏弱行情下，MACD 與 RSI 易受假信號干擾；ADX/DMI 風險較可控但收益有限；布林帶突破於波動擴張階段表現最佳，展現「波動型動能」在 BTC 市場的優勢。
• 為提升動能策略於 BTC 市場的穩健性，建議多指標組合應用以分散單一指標失效風險。

引言

動能投資屬於基於價格趨勢延續性的量化策略，於傳統金融及加密資產市場均備受關注。本研究旨在系統探討動能策略在 BTC 市場的有效性，分析其理論基礎、市場行為邏輯與潛在風險，並為後續實證研究奠定理論架構。

動能的概念與衡量方法

2.1 動能的定義

在金融市場，「動能」（Momentum）指資產價格於一定期間內持續沿同一方向（上漲或下跌）變動的趨勢。該概念可類比物理學的牛頓運動定律：物體有維持原有運動方向與速度的傾向，除非受外力影響。類似地，金融市場價格亦傾向延續既有慣性，形成持續漲勢或跌勢。

2.2 動能的量化公式

為量化價格趨勢的持續性，投資人常採用簡單有效的動能計算公式：

動能 = 資產最新價格 - 資產某歷史時點價格

二者差值即為該階段動能。動能為正（Positive Momentum）代表資產此期間呈現上漲趨勢；動能為負則表示價格下跌。例如，若某股票一個月前價格為 100 美元，現價為 120 美元，則動能為：120 - 100 = 20。此數值顯示該股票過去一個月持續呈現正向趨勢，具備一定上漲動能。投資人通常將此視為短期續漲的潛在信號，但亦須考量市場情緒、總體環境等外部因素。

2.3 以 BTC 為基準的動能指標

在加密資產研究中，BTC 經常作為動能指標分析的典型樣本。與傳統股票或指數類似，BTC 動能亦可透過不同週期價格差值衡量，其中以短週期（如 10 日動能）最常見。

10 日動能計算方式如下：

BTC 10 日動能 = 今日收盤價 - 10 日前收盤價

該指標能直觀展現 BTC 近 10 日價格變化幅度。例如，11 月 24 日 BTC 價格為 87,288 美元，10 天前為 94,584 美元，則 10 日動能為：87,288 - 94,584 = -7,296。此負動能顯示 BTC 近 10 日呈現下跌趨勢，賣壓主導。反之，若動能為正，則代表價格處於上升趨勢，買盤較為強勢。

2.4 市場解釋與動態影響因素

動能指標不僅揭示價格走勢延續性，亦可結合歷史事件、經濟週期等因素進一步解釋市場趨勢背後的動因。例如：

• 正動能累積常出現在投資人情緒樂觀、經濟前景改善或企業獲利成長期間；
• 負動能延續多伴隨避險情緒上升、總體經濟壓力增強或系統性風險擴大。

然而動能並非完美指標。突發經濟事件、政策變動、產業衝擊等外力可能迅速逆轉價格趨勢，導致動能信號失效。因此，實務投資決策應將動能指標與其他技術指標或基本面分析結合，以提升判斷準確性與穩定性。

動能投資簡介

動能策略核心理念為：呈現明顯上升或下跌趨勢的資產，短中期內往往傾向持續沿原方向運行。投資人藉由辨識趨勢信號、分析價格動能，依趨勢方向操作買賣，試圖取得超額報酬。與強調基本面價值的價值投資或著重未來潛力的成長投資不同，動能策略將價格行為本身視為主要依據。

在傳統股票市場，動能策略多以資產過去一段期間表現判斷未來持倉方向；而於加密貨幣市場，由於價格波動劇烈、情緒變化快速，動能特性更為突出，成為值得深入研究的領域。

動能投資理論部分源於行為金融學。因市場參與者常出現非理性行為，如羊群效應、從眾心理、過度反應或反應遲鈍等，資產價格可能於一段期間內持續朝同一方向變動。趨勢一旦形成，投資人跟隨行為或進一步強化趨勢，產生動能效應。

但動能策略亦具明顯風險。趨勢可能因市場環境變化、情緒逆轉或突發事件而快速反轉，導致策略面臨高波動與潛在回檔。此外，策略依賴即時趨勢辨識及部位調整，投資人需持續關注市場動態。

整體而言，動能策略有別於尋找低估標的的價值投資及以未來成長為核心的成長投資，而是強調價格趨勢延續性及其背後的行為動因。在高波動 BTC 市場，動能效應的存在與穩定性尤值深入探討。本報告將透過理論梳理與實證分析，探討動能策略於 BTC 市場的表現及可行性。

常見動能指標

本章將系統說明動能研究中最具代表性的技術指標，包括移動平均收斂背離指標（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）。這些指標從不同面向描繪市場趨勢方向、波動結構、動能強弱及潛在反轉特徵，是量化動能策略的重要基礎。

4.1 移動平均收斂背離指標（MACD）

4.1.1 理論基礎

MACD 由 Appel（1979）提出，核心在於利用不同週期指數移動平均（EMA）差異衡量趨勢發展速度及方向。短週期 EMA 對新資訊較敏感，能快速反映市場動能變化；長週期 EMA 提供整體趨勢方向。MACD 以均線差值變化速度描繪動能，屬二階動能指標（即趨勢變化的變化）。

優勢如下：

• 同時捕捉趨勢方向（DIF）及強弱（柱狀圖）
• 對雜訊不敏感，適用於中週期趨勢判斷

4.1.2 指標解讀

以 Gate 預設參數為例，MACD 由三大要素組成：一為 MACD 線（12 日與 26 日 EMA 差值），反應較快；二為訊號線（MACD 線的 9 日 EMA），用以平滑波動並提供交叉信號；三為柱狀圖，呈現 MACD 與訊號線間的差值，圖形上反映動能擴張或收斂。

下圖可見 MACD 隨價格結構呈現明顯階段變化。價格於 10 月中旬升至約 126,193 美元後快速下挫，MACD 線隨後下穿訊號線，柱狀圖由正轉負，反映上漲動能消退。其後整體行情轉弱，MACD 持續位於零軸下方，顯示空頭趨勢主導市場。

當價格於 11 月下旬跌至 80,646 美元附近反彈時，MACD 負動能開始縮短，空頭力道減緩；但 MACD 仍在零軸下，顯示趨勢尚未翻轉。此結構提醒交易者，趨勢反轉需多方確認，短暫動能收斂不足以單獨作為信號依據。

MACD 零軸對趨勢判斷意義重大。MACD 線位於零軸上方時，短期 EMA 高於長期 EMA，市場偏多頭；零軸下方則為空頭動能主導。圖中 11 月起 MACD 長期處於零軸下方，對應持續下跌走勢，屬典型空頭趨勢環境。

4.1.3 使用技巧

MACD 零軸對趨勢判斷具有關鍵意義。MACD 線在零軸上方時，短期 EMA 高於長期 EMA，市場偏多頭；下方則為空頭主導。圖中 11 月以來 MACD 長期在零軸下，對應持續下跌走勢，為空頭趨勢典型表現。

投資人常將 MACD 與其他指標結合以提升信號可信度，例如：

• RSI 可判斷超買/超賣情形，與 MACD 同向時有助強化反轉或趨勢延續判斷。
• 成交量於 MACD 交叉時放大，可進一步確認價格動作有效性。
• 結合均線系統可過濾短線雜訊，使趨勢判讀更明確。

背離為 MACD 中極重要的結構信號。價格創新低但 MACD 未同步新低時，為多頭背離，代表下跌動能減弱、可能反彈或反轉；相反，價格創新高但 MACD 高點下移，為空頭背離，暗示上漲動能衰退、風險升高。

4.2 布林帶（Bollinger Bands）

4.2.1 理論基礎

布林帶（Bollinger Bands）由 John Bollinger 於 1980 年代提出，核心在於以價格標準差衡量市場波動性，進而建構動態區間。與傳統固定寬度通道不同，布林帶會隨市場波動即時擴張或收縮，更能反映市場現狀。

布林帶由三線組成：

• 中軌（MID）：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

理論基礎在於價格分布的統計特性：常態假設下，價格約 95% 機率落於兩倍標準差內。布林帶可同時提供趨勢方向（中軌）與波動強弱（帶寬）的資訊。

布林帶優勢在於同時反映趨勢方向及波動強弱。市場波動加劇時，上下軌擴大，顯示市場進入高波動區；上下軌收窄則代表波動降低，市場可能醞釀新趨勢。中軌亦可作為趨勢參考線，使布林帶於趨勢及震盪行情皆具分析價值。

4.2.2 指標解讀

以 Gate 預設（20,2）參數及圖中日線數據為例，可觀察布林帶於不同階段對市場結構的反映。價格於 10 月初快速上升至約 126,193 美元時，上軌明顯張開，帶寬擴大，表明上漲趨勢伴隨波動增強，動能釋放。K 線多次沿上軌運行，屬趨勢推進典型結構。

隨價格自高位回落，布林帶逐漸收窄，反映市場波動下降，行情進入整理區。其後下跌階段，布林帶整體向下傾斜，價格沿下軌移動，顯示空頭趨勢主導。價格於 11 月中旬下探 80,646 美元後反彈，帶寬開始收縮，K 線不再緊貼下軌，動能減弱。然而價格仍位於中軌下方，趨勢尚未翻轉。

整體來看，布林帶清楚呈現圖中走勢變化：自上升趨勢擴張，進入震盪整理，後轉為明顯下跌，底部則現波動收斂企穩跡象。布林帶為各階段變化提供結構化視角，有助判斷動能與趨勢強弱。

4.2.3 使用技巧

布林帶不僅可用於趨勢觀察，亦廣泛應用於波動性分析及價格位置判斷。中軌常視為趨勢分界；價格持續於中軌上方為強勢，跌破並維持於中軌下方則趨勢轉弱。圖中自 10 月中旬跌破中軌後，價格始終無法站回，是下跌趨勢形成關鍵信號。

帶寬變化有助捕捉波動週期。帶寬擴張時，市場進入高波動區，趨勢常加速推進；帶寬收縮則波動下降，可能為新趨勢啟動前兆。圖中 9 月至 10 月初帶寬收窄，隨後行情快速上揚，屬典型「收斂—突破」結構。

布林帶上下軌亦可作為動態壓力與支撐參考。價格貼近上軌不必然超買，亦可能為強勢推進；沿下軌運行多為空頭趨勢表現，而非單純超賣。圖中下跌期間多次貼軌，即空頭趨勢強勢之典型。

為提升信號可靠度，布林帶常與其他指標組合應用。例如搭配 MACD 可驗證趨勢方向一致性；結合 RSI 判斷極端超買或超賣；配合均線系統更完整描繪趨勢結構。多指標相互驗證可顯著提升布林帶判斷穩健性。

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）及動向指標系統（DMI）由 J. Welles Wilder Jr. 提出，屬趨勢追蹤指標，核心在衡量市場趨勢強度而非方向。DMI 由正向動向指標（DMI+）與負向動向指標（DMI-）構成，用於評估上漲與下跌力道；ADX 則根據 DMI+ 與 DMI- 差異平滑計算，反映趨勢強度。

DMI+ 代表當前高點相對前一高點的上升幅度，DMI- 則為前一低點相對當前低點的下降幅度。兩者為正值，分別測量多頭與空頭動能強弱。DMI+ 高於 DMI- 時，市場多頭占優；反之則空頭主導。

ADX 不指示漲跌方向，純粹衡量趨勢強度。高 ADX 表示趨勢增強，低 ADX 則市場震盪。ADX/DMI 能同時提供趨勢方向變化（DMI）與強弱特徵（ADX），為完整趨勢判讀體系。

4.3.2 指標解讀

以 Gate 預設參數（DMI14，ADX14）及圖中日線行情為例，價格於 10 月中旬突破高點 126,193 美元時，DMI+ 明顯上升，反映多頭動能增強。但 ADX 並未即時同步上升，顯示趨勢建立需時間累積。隨後價格回落，DMI- 超越 DMI+，下跌初期持續走高，空頭力量逐漸主導。

圖中可見行情自 10 月底進入明確下跌週期，ADX 由低檔緩步上升並穩定於 25 以上，顯示趨勢強度提升。此時 DMI- 長期高於 DMI+，與價格沿下降通道下滑相符。趨勢愈下行，ADX 愈能體現空頭趨勢穩固。

11 月中旬，價格於 80,646 美元附近反彈。DMI- 雖仍高於 DMI+，但二者差距縮小，空頭動能減弱。ADX 雖仍高檔但已走平，趨勢強度不再增強。整體來看，圖中 ADX/DMI 清楚展現由漲勢乏力、趨勢反轉、強勢下跌至動能衰退的完整過程。

4.3.3 使用技巧

ADX/DMI 最大價值在於同時判斷趨勢強度與方向。實務應用上，ADX 數值常用於判斷市場是否進入趨勢行情。一般 ADX 高於 25，代表市場進入趨勢；低於 20 則多為震盪市。圖中 10 月下旬至 11 月 ADX 持續走高，與價格下跌同步，確認空頭趨勢。

DMI 交叉信號可判斷趨勢方向。DMI+ 上穿 DMI-，多頭動能增強；反之則空頭優勢。但於弱勢震盪區間，交叉訊號易反覆，需 ADX 輔助確認。圖中 DMI- 長期高於 DMI+ 且 ADX 上升，空頭趨勢明確。

ADX/DMI 常與其他指標組合使用以過濾雜訊及提升信號可靠度。例如，價格跌破中軌或均線系統，DMI- 高於 DMI+ 且 ADX 上升，則趨勢反轉信號更具說服力；反之，RSI 超賣且 ADX 走平、DMI- 與 DMI+ 差距縮小，則可能預示趨勢動能減弱、價格企穩。圖中 11 月後反彈即為空頭動能減弱但趨勢未完全扭轉的典型結構。

整體而言，ADX/DMI 能於趨勢形成與消退過程連續判斷趨勢強度變化，具獨特價值。但需注意，此指標屬趨勢追蹤體系，具滯後性，較適合用於趨勢確認而非單獨交易信號。

4.4 相對強弱指數（RSI）

4.4.1 理論基礎

相對強弱指標（Relative Strength Index，RSI）由 J. Welles Wilder 於 1978 年提出，是衡量價格漲跌速度的動能震盪指標。主要用途為評估價格變動的相對強弱，判斷市場是否超買或超賣。RSI 基本理念為比較一定週期內上漲與下跌幅度比值，將動能標準化至 0–100 區間，直觀反映市場情緒偏離程度。

傳統 RSI 採 14 週期計算，市場亦常見多週期組合，分別反映短、中、長期動能變化。RSI 具震盪性，於震盪行情表現佳，強趨勢行情則可能長期維持高或低檔，需結合趨勢指標判斷。

4.4.2 指標解讀

以 Gate 預設三組 RSI（RSI1、RSI2、RSI3）為例說明：

10 月中旬價格觸及高點 126,193 美元前，短週期 RSI（RSI1）已先行回落，顯示短線動能先轉弱，較長週期 RSI2、RSI3 則延後反應。此週期分化常為趨勢觸頂訊號之一。隨後價格大跌，短週期 RSI 快速跌破 30，進入超賣區，中期 RSI（RSI2、RSI3）則稍後跟進，反映空頭趨勢於多週期逐步一致。

下跌過程中，多週期 RSI 長期維持於 20–30 區間，顯示空頭動能持續強勁，並非短暫超賣即反彈。直至 11 月中旬價格於 80,646 美元反彈，三組 RSI 同步企穩並脫離低檔。雖 RSI 回升但仍偏低，反映空頭動能減弱但未強勢反轉。

整體而言，圖中 RSI 指標完整展現動能背離、趨勢轉弱、深度超賣及反彈企穩的動能變化。多週期 RSI 組合有助理解不同時間尺度下動能傳導。

4.4.3 使用技巧

RSI 實務應用主要用於判斷市場相對強弱及極端情緒。常見用法為超買/超賣區間判斷：RSI 高於 70 可能超買，低於 30 可能超賣。但於強趨勢行情中，RSI 可長期維持高或低檔，故不宜單獨作反轉信號。圖中下跌階段即 RSI 長期低檔而未即時反轉。

多週期 RSI 組合能提升動能判斷精度。短週期 RSI 捕捉短線動能變化，中長期 RSI 則確認趨勢是否結構轉變。例如，短週期 RSI 背離但中期 RSI 未背離，反轉訊號不明確；多週期同步背離則反轉可靠度較高。RSI 亦常結合趨勢指標（如 MACD、ADX/DMI）提升信號品質。當 RSI 超賣企穩且趨勢指標顯示動能減弱時，價格反轉機率提升。

動能指標在 BTC 的表現

5.1 資料說明

本研究採 TradingView 平台比特幣（BTCUSDT）日線歷史資料為回測樣本。為確保策略比較一致性，所有策略統一採用平台歷史價格序列，初始資金均為 100,000 美元，資料時間為 2024 年 11 月 26 日至 2025 年 11 月 26 日。此階段涵蓋比特幣震盪、下跌與反彈行情，可檢驗趨勢追蹤型及震盪反轉型指標於不同市場結構之表現差異。

資料涵蓋開盤價、收盤價、最高價、最低價及成交量。所有技術指標均以收盤價計算。平台自動處理交易日缺失及時間戳同步，無須額外資料清理。回測期間所有策略採相同初始資金、手續費設定及執行邏輯，確保結果具備可比性。

5.2 回測方法

本章策略均以 TradingView Strategy Tester 工具回測，並以 Pine Script v5 編寫邏輯。為真實反映指標有效性，回測執行採統一交易機制：策略於日線收盤產生信號，實際建平倉動作於下一根 K 線開盤價執行，避免未來函數問題，亦符合實務「信號確認後執行」原則。手續費採主流現貨 0.1% 費率，策略均以滿倉操作，不使用槓桿、加碼或動態部位管理，專注評估技術指標信號品質，非部位設計帶來的額外收益。TradingView 自動計算策略結果涵蓋收益、風險、交易行為等多面向，包含總收益、最大回檔、Profit Factor、勝率及交易次數等。研究以此為主要定量評估依據，從收益性、風險曝險及交易效率三面向分析各類技術指標實際表現。

5.3 指標策略設定

本章回測指標均依前述理論討論，並維持市場常用參數設定，避免過度調參。MACD 策略以 12、26 日 EMA 差值為 DIF，9 日 EMA 為訊號線，DIF 上穿訊號線建立多頭部位，下穿時平倉，屬典型趨勢追蹤邏輯。RSI 策略採 14 日參數，RSI 跌破 30 後重新上穿視為反彈信號，接近或跌破 70 平倉，屬震盪區超賣反轉型。ADX/DMI 策略以 14 日為週期，DMI+ 上穿 DMI− 且 ADX 高於 25 視為趨勢行情，於此時建立多頭部位，趨勢信號消失或動能減弱時平倉。布林帶策略以 20 日均線與兩倍標準差構建通道，收盤價突破上軌視為波動擴張建多頭部位，跌回中軌下方平倉。四類策略分別代表趨勢追蹤、區間反轉、趨勢確認與波動突破等不同交易理念，能全面反映技術指標於不同市場結構下的表現。

5.4 回測結果

TradingView 回測結果顯示，2024 年底至 2025 年底一年內，不同指標策略表現差異顯著。MACD 策略期間整體不佳，總收益 −15,774.42 美元，約 −1.51%，反映當年度缺乏持續趨勢，MACD 多次出現假突破信號，導致多筆交易虧損。最大回檔 36,091.32 美元，勝率僅 29.03%，Profit Factor 0.579，凸顯趨勢追蹤策略於震盪市易失效。

RSI 策略回測同為負報酬，總收益 −47,846.94 美元，回報率 −4.81%，為四策略中最弱。因區間偏空，價格少有理想反轉，RSI 多次於下跌趨勢產生錯誤超賣反彈信號，虧損累積。最大回檔高達 83,555.26 美元，遠高於他策，Profit Factor 0.607，雖勝率達 44.68%，但盈虧比極不利，整體表現低迷。

ADX/DMI 策略交易次數最少，僅 7 次進出場，反映該指標對趨勢條件要求高，僅於明顯趨勢時產生信號。總收益 206.90 美元，回報率約 0.21%，雖不顯著獲利，卻能於震盪市有效避免過度交易。最大回檔 13.46%，勝率不足三成，但 Profit Factor 1.008，略高於 1，顯示該策略於趨勢不足年度可維持盈虧平衡。

表現最佳為布林帶突破策略，總收益 45,371.98 美元，回報率 4.63%。本年度比特幣多次波動擴張，布林帶突破策略能於波動快速擴大時捕捉價格突破收益。11 筆交易有 9 筆獲利，勝率高達 81.82%，Profit Factor 6.345，為所有策略最高。最大回檔僅 2.20%，顯示該策略不僅收益佳，回檔亦有限，在趨勢與波動並存市場環境下具明顯優勢。

總結

動能投資強調趨勢延續，著重價格於一段期間內同向移動特性。從動能概念、量化方式及行為金融學基礎梳理可見，加密貨幣尤其比特幣因波動高、市場結構複雜，常展現較傳統資產更明顯動能特徵。MACD、布林帶、ADX/DMI 與 RSI 等指標分別描繪趨勢方向、動能變化、波動結構與市場情緒，是動能分析常用技術工具。圖形觀察可見，不同指標於趨勢形成、動能衰退、價格反轉時皆呈現獨特結構信號，如 MACD 零軸轉換、布林帶帶寬擴張、ADX 趨勢強度提升、RSI 極端情緒反映等，為理解市場結構提供互補視角。

統一設定下各指標策略回測顯示，動能指標表現高度依賴市場結構，並非所有行情皆穩定有效。2024 至 2025 年間，比特幣整體震盪偏弱，趨勢追蹤型 MACD 與超賣反轉型 RSI 頻繁遇假信號及弱反彈，導致策略整體負報酬；ADX/DMI 對趨勢要求高，全年僅少數交易機會，收益不顯著但風險較可控。最突出為布林帶突破，憑藉波動擴張捕捉行情特性，於多次價格劇烈變動下取得高勝率與穩定回檔。整體而言，動能類指標有效性取決於趨勢強弱及波動結構，在加密資產市場尤需考量行情階段適配性。指標組合應用、引入趨勢或波動過濾機制及跨週期確認，有望進一步提升動能策略穩健性，為加密貨幣投資建立更具適應性的量化架構。

參考文獻

• TradingView, https://www.tradingview.com/support/solutions/43000599883-momentum-strategy/
• Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Momentum_investing
• Cousera, https://www.coursera.org/learn/introduction-to-momentum-investing
• Interactivebrokers, https://www.interactivebrokers.com/campus/ibkr-quant-news/momentum-trading-types-strategies-and-more-part-i/
• WarriorTrading, https://www.warriortrading.com/momentum-day-trading-strategy/
• Quantinsti, https://blog.quantinsti.com/momentum-trading-strategies/
• Gate, https://www.gate.com/trade/BTC_USDT

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