Gate 研究院：8 月风险资产整体上涨，趋势动量策略表现稳定

摘要

• BTC 8 月上涨约 25.1%，ETH 上涨约 32.6%。ETH 的涨幅和波动率均高于 BTC，主要收益集中在下半月。

• Gate 的 BTC 与 ETH 未平仓合约金额分别增长约 9% 和 12.1%。资金费率多数时间保持温和正值，多仓用户数量占优，但主动卖出规模仍然较大。

• 8 月 20 日全市场出现大规模空头爆仓，形成较强的被动买入需求。月底爆仓规模回落，较高的未平仓合约金额仍可能放大后续价格波动。

• NAS100 8 月上涨约 4.2%，表现强于 US500 和 US30。大型科技股走势分化，TSLA、NVDA 和 MSFT 上涨，GOOGL 与 AMZN 下跌。

一、八月市场概况

1.1 跨资产价格与波动

BTC 在 8 月月内最高约 81,347 美元，收于约 78,549 美元。月内最大回撤为 3.2%，整体上涨较为连续。BTC 月内上涨约 25.1%，ETH 上涨约 32.6%，ETH 的月度涨幅比 BTC 高 7.5%。BTC 和 ETH 的年化实际波动率分别约为 43.3% 和 71.8%，相差 28.5%。ETH 单日最大涨幅达到 17.5%，说明本月一部分收益集中在少数几个快速上涨的交易日。月中以前市场较平静，主要涨幅集中在 8 月下旬。

US500 指数的涨幅低于加密资产，走势也平稳得多。NAS100 的波动率为 17.7%，约为 US500 9.9% 的 1.8 倍，月内回撤也更深，主要原因是 NAS100 包含更多科技和成长公司，对利率、AI 投资和大型科技公司业绩更敏感。八月的资金偏好仍然集中在增长较快、市场关注度较高的公司，但不同公司之间的表现差别较大。

1.2 衍生品定价、仓位与脆弱性

BTC 账户多空比月均 1.25，月底为 1.3；ETH 月均 1.2，月底升至 1.48。多头账户数量占优，但 BTC 主动成交多空比月均只有 0.94，ETH 为 0.92，主动卖出规模在多数日高于主动买入规模。账户与成交量的分化显示较多账户保持净多方向，较大成交单或减仓行为偏向卖出。

8 月市场中做多账户较多，但主动卖出的交易规模仍然偏大，可能的原因包括上涨后的获利卖出、套期保值，以及部分大户减仓。尽管它没有阻止价格上涨，却说明买方并非一直占据绝对优势。若 9 月价格继续上涨，同时主动成交多空比回到 1 以上，上涨会得到更强的成交支持；若价格转弱而该比率继续低于 1，卖出压力可能加快回调。

1.3 持仓扩张与趋势质量

在 Gate 交易所中，BTC 持仓量从月初约 40.2 亿美元增至月末 43.8 亿美元，增幅 9%，月内峰值 46.4 亿美元。ETH 从 24.6 亿美元增至 27.5 亿美元，增幅 12.1%，峰值 27.8 亿美元。

8 月大部分时间里，价格和合约持仓金额一起上升，这通常说明新资金进入合约市场，行情并非完全由旧空头平仓推动。不过，持仓量按美元计算，币价上涨本身也会把金额推高。月底持仓仍接近月内高位，市场参与度较高。需要注意的是，一旦价格快速下跌，较多杠杆仓位可能同时减仓，使短期跌幅被放大。

1.4 资金费率与拥挤过滤

BTC 资金费率月均约 0.0037%，正值天数占 83%；ETH 月均约 0.004%，正值天数占 87%。正费率表示做多一方通常需要向做空一方付费，也说明市场整体更偏向看涨。八月费率多数时间保持在温和正值，没有长期处在极端水平。ETH 月末费率有所上升，与 ETH 在下半月涨幅扩大、合约交易变热的情况一致。

后续若费率快速上升并保持高位，同时合约持仓继续增加，杠杆交易会变得拥挤；若费率回落而价格保持稳定，市场压力会有所减轻。

1.5 全网清算冲击

8 月 20 日前后的大额空头爆仓是全月最明显的市场事件之一。当日全网清算约 29.9 亿美元，其中空头约 27.4 亿美元；次日 8 月 21 日全网清算约 12.4 亿美元，空头约 10.6 亿美元。空头被强制平仓时需要买回合约，会在短时间内继续推高价格。这样的买盘不是长期投资资金，爆仓结束后会很快减少。

此外，8 月 23 日多头爆仓增加，说明追涨资金也受到回调冲击。月底爆仓规模明显下降，市场从剧烈挤压回到相对平静状态，但高持仓留下的风险尚未完全消失。

1.6 TradFi 大型指数与股票

NAS100 上涨 4.2%，领先 US500 约 1.6%，US30 上涨 1.3%。个股内部差异扩大，TSLA 上涨 18.2%，NVDA 上涨 10%，MSFT 上涨 9.4%；GOOGL 与 AMZN 分别下跌 4.7% 和 4.3%。

八月美股上涨主要由科技和高增长公司带动，但并非所有大型科技股都上涨。TSLA、NVDA 和 MSFT 表现较强，GOOGL 与 AMZN 下跌。指数层面仍是上涨，个股层面却出现明显分化。该现象说明投资者继续看好人工智能和部分成长公司，同时对估值、业绩和未来支出的判断更加挑剔。

二、量化策略筛选

2.1 候选模型

候选一：20 日与 80 日指数均线趋势，反应速度较快；

候选二：收盘价高于 100 日均线且 20 日收益为正的双重动量；

候选三：55 日突破入场、20 日低点退出的唐奇安模型；

候选四：14 日 RSI 低于 30 入场、高于 55 退出的均值回归。

选择模型看三件事，即扣除风险后的收益是否较好、不同资产中赚钱的比例是否够高、亏损最深时能否控制住。夏普比率用来比较收益和波动，数值越高通常越好；最大回撤表示从高点到低点最多亏了多少。

2.2 候选策略的测试过程与结果

本次比较采用 BTC、ETH、US500 和 NAS100 四类资产。每种策略分别在两个区间内运行：第一个区间为 2025 年 1 月至 12 月，第二个区间为 2026 年 1 月至 8 月。四类资产乘以两个区间，每种策略共有八个评价单元。

所有策略采用相同的回测规则。每天收盘后计算信号，下一个交易日执行；没有买入信号时持有现金，只做多，不做空。仓位按照最近 20 日波动率调整，BTC 和 ETH 的目标年化波动率设为 35%，US500 和 NAS100 设为 15%，单项仓位最高为账户资金的 1.25 倍。每次调整仓位都会计入交易成本，加密资产按成交金额的 0.1%计算，股指按 0.05%计算。收益按每日策略净收益连续计算，因此结果已经包括信号延迟、仓位变化和交易费用的影响。

候选策略从三个方面比较。第一项是八个评价单元的夏普比率中位数，用于观察承担单位波动后获得的收益；第二项是正收益比例，即八个评价单元中累计收益大于零的数量占比；第三项是最大回撤中位数，用于衡量策略在不利行情中的亏损幅度。综合得分的计算方式为：

综合得分＝夏普比率中位数＋正收益比例＋0.25×（1－最大回撤中位数的绝对值）

该分数只用于本次四种策略之间的相对排序。它不是收益率、胜率或未来表现预测。

100 日均线加 20 日涨跌策略的夏普比率中位数为 0.64，最大回撤中位数为 8.71%。分项来看，该策略在 2025 年的 BTC、ETH、US500 和 NAS100 上分别取得 4.61%、9.07%、5.99% 和 8.47%的累计收益；在 2026 年 1 月至 8 月分别取得 12.12%、10.68%、5.83% 和 2.93% 的累计收益。各资产的收益水平存在差异，但没有出现某一资产或某一评价区间完全拖累结果的情况。

20 日和 80 日均线策略的夏普比率中位数为 0.66，略高于 100 日均线加 20 日涨跌策略，但正收益比例为 62.5%。亏损主要出现在 BTC 的两个区间以及 ETH 的 2026 年评价区间，说明较快的均线信号在加密资产反复震荡时容易频繁改变仓位。

55 日突破、20 日低点退出策略同样正收益比例为 62.5%，但夏普比率中位数只有 0.28。该策略需要价格先突破较长时间的高点才会买入，在没有明显趋势的阶段通常保持现金；出现假突破后，也可能在退出信号到来前承受一段亏损。

RSI 反弹策略正收益比例为 25%，夏普比率中位数为 -0.12，综合得分最低。该策略在 US500 和 NAS100 的部分阶段能够抓住短期回落后的反弹，但在 BTC 和 ETH 上表现较弱。上涨行情中，RSI 很快超过退出线，策略容易提前卖出；持续下跌时，RSI 进入低位也不能保证价格马上反弹。

综合比较后，100 日均线加 20 日涨跌策略选为后续分析对象。选择依据并非其夏普比率单项最高，而是其 100% 正收益，同时最大回撤中位数较低，跨资产表现较为稳定。需要注意的是，若要进一步确认策略稳定性，还需要采用滚动窗口重新选择参数，并使用未参与任何参数比较的新数据继续测试。

2.3 推荐策略概述与核心参数

根据测试结果，推荐模型 100 日趋势加 20 日涨跌策略。它先判断价格是否高于过去 100 日平均价，再检查最近 20 日是否上涨。当两个条件都满足时，下一交易日买入；有一个条件不满足时，卖出并持有现金。市场波动越大，投入的资金越少；市场波动越小，投入的资金可以多一些。任何资产的投入金额都不超过账户资金的 1.25 倍。BTC 与 ETH 按 35% 的目标波动控制，US500 与 NAS100 按 15% 控制。

2.4 策略逻辑与运作机制

100 日均线用来避开持续下跌的阶段，最近 20 日涨跌用来确认上涨仍在继续。两个条件满足后，再根据波动大小决定投入金额。例如，BTC 的波动率为 70%，目标设为 35%，投入金额约为账户资金的 50%。US500 的波动率为 10%，计算结果会达到 1.5 倍，但规则把上限设为 1.25 倍。这样做可以防止低波动时期投入过多资金。

合约数据只用来减少投入金额，不用来决定上涨或下跌方向。做多账户明显过多，同时主动卖出较强时，原计划投入的金额降到 70%。资金费率连续三个结算周期高于 0.05% 时，再降到原来的 80%。两个条件同时出现时，至少保留基础投入金额的一半，避免在上涨最强时完全离场。价格跌破 100 日均线，或者最近 20 日转为下跌时，按基础规则卖出。

整个组合的目标波动率上限为 15%。如果几类资产越来越同涨同跌，预计的整体波动超过上限，就按相同比例减少所有投入。任何一种资产带来的风险不超过组合的 40%。买卖信号和投入金额每天检查一次，各资产之间的资金比例每月调整一次。这样既能及时退出，也能减少没有必要的频繁交易。

2.5 实战应用范例

以 100 万美元账户为例，假设 BTC、ETH、US500、NAS100 都满足买入条件，最近 20 日波动率分别为 45%、72%、10%、18%。按规则计算，四类资产最初的投入比例约为 77.8%、48.6%、125% 和 83.3%。如果 BTC 和 ETH 的合约交易过于拥挤，加密资产投入减少三成，空出的资金暂时保留为现金，不马上转到股票指数。

若下一周 BTC 跌破 100 日均线，BTC 仓位在下一交易日退出；ETH 仍满足条件则继续持有。NAS100 的 20 日动量转负但仍位于 100 日均线上方时，NAS100 同样退出，因为近期趋势确认已经失效。模型允许暂时持有较高现金比例。重新入场需要两个条件同时恢复。

2.6 历史回测结果

从 2022 年初到 2026 年 8 月底，BTC 策略平均每年收益 20.1%，期间从高点到低点最大下跌 27.2%，累计收益 135.4%。ETH 策略平均每年收益 6.2%，最大下跌 32.9%，累计收益 32.6%。US500 策略平均每年收益 6.8%，最大下跌 12.1%；NAS100 策略平均每年收益 8.4%，最大下跌 11.0%。BTC 的收益最高，ETH 的结果较弱，两个美国指数的收益较低，但下跌控制更好。

2026 年 1 月至 8 月，四项资产都取得正收益：BTC 为 12.1%，ETH 为 10.7%，US500 为 5.8%，NAS100 为 2.9%。

此外，实际交易结果还会受到费用影响。这套方法的买卖次数少于短期策略，但如果加密资产每次买入或卖出的总成本从 0.1% 升到 0.3%，横盘年份的收益仍会明显下降。资金较大时，还要考虑大额交易推动价格、合约资金费率和不同交易时间带来的误差。Gate TradFi 指数产品另有买卖价差、交易时段和隔夜费用，本次回测使用现货指数历史数据，未包含这些费用。

2.7 策略限制与风险

第一，回测存在代理误差。BTC 与 ETH 历史价格来自现货基准，实盘使用永续合约会增加资金费率、基差、强平和交易所微观结构影响。US500 与 NAS100 使用公开指数历史序列，Gate TradFi 报价可能因交易时段、点差及产品条款而不同。

第二，样本覆盖 2022 年以来的有限市场周期，包含加密熊市、复苏和高波动阶段，无法代表所有利率与流动性环境。

第三，参数选择仍含研究者判断。100 日均线和 20 日动量来自候选集比较，即使验证期和样本外表现稳定，也可能存在多重检验偏差。

第四，日线模型无法处理盘中跳空和清算瀑布。止损在极端行情中可能以远离理论价格成交，波动率目标也会因估计滞后而在波动放大初期持有偏高仓位。

第五，组合相关性并不稳定。BTC、ETH、成长股在流动性宽松阶段可能同时上涨，在风险厌恶阶段也可能同步下跌。等风险权重只平衡历史波动，无法消除共同因子。

第六，公开数据可能发生修订、时区错位或字段定义变化。

第七，回测未计现金利息和税费，也未模拟限价单排队、市场冲击与停牌。报告绩效属于模型历史结果，不构成收益承诺。

三、未来一至三个月执行框架

3.1 基准情景

基准情景要求 BTC 与 ETH 维持 100 日均线上方，20 日动量保持正值，持仓金额不再以高于价格的速度扩张。加密风险预算维持标准水平，拥挤折扣依据账户比、主动成交比与资金费率每日评估。股票端以 US500 和 NAS100 为主要载体，单股只在自身趋势条件满足且指数风险预算未超限时参与。组合每周检查相关性，每月重设风险预算。

3.2 上行加速情景

当价格突破八月高点、持仓同步创新高且空头清算放大时，模型继续持有已有仓位，两日内不提高杠杆。主动成交比回到 1 以上且资金费率保持温和时，冷却结束后恢复基础目标。资金费率进入高位并持续时，仓位折扣保持到费率回落。该规则让组合参与趋势，并降低轧空尾段的追价风险。

3.3 下行与去杠杆情景

价格跌破 100 日均线或 20 日动量转负后，相关资产在下一可交易时点退出。多头爆仓超过 20 日中位数三倍且持仓金额单日下降超过 5% 时，组合不在当天收盘附近逆势加仓。重新入场仍按趋势与动量条件执行。股票指数同步跌破趋势线时，组合现金比例快速上升。压力阶段的相关性经常抬升，不能用历史低相关性作为继续持仓的理由。

3.4 操作与风控清单

• 每日更新收盘价、100 日均线、20 日动量、20 日波动率和目标仓位。

• 每日检查账户多空比、主动成交多空比、资金费率及异常清算。

• 每周估计 60 日相关矩阵、组合预测波动率和资产风险贡献。

• 每月重新分配资产风险预算，核对 Gate TradFi 产品成本与交易时段。

• 宏观数据、央行会议、主要科技股财报前降低新增仓位速度。

• 数据缺失时沿用上一有效仓位一天，连续缺失两天则降至现金。

四、交易策略总结

八月的主导特征是加密资产高收益、高波动与杠杆扩张并存，美国大型指数温和上涨，科技股内部差异扩大。BTC 与 ETH 账户多空比偏多，主动成交多空比偏弱；空头爆仓显著高于多头，显示上涨过程包含轧空成分。持仓金额和正资金费率提高趋势延续的参与度，也抬高回撤阶段的去杠杆敏感度。

未来数月采用 100 日趋势、20 日动量和 20 日波动率目标的组合模型。该模型在最新验证与样本外单元中保持正收益覆盖，回撤控制优于被动暴露。衍生品拥挤度作为规模折扣，异常清算触发冷却，组合层再限制相关性与风险贡献。执行重点包括信号纪律、成本核算、数据质量和风险预算。趋势条件失效后提高现金比例；趋势恢复且拥挤度下降后，再按规则增加风险。

参考链接：

• Gate, https://www.gate.com/docs/developers/apiv4/en/futures/ 

• Nasdaq, https://www.nasdaq.com/articles/august-2026-review-and-outlook

• Coinbase Institutional，https://www.coinbase.com/institutional/research-insights/research/trading-insights/crypto-market-positioning-august-2026

• Yahoo Finance, https://finance.yahoo.com/

• CoinGlass, https://www.coinglass.com/liquidations

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