方法論

上次更新：2026-06-02

信號模型公式

本網站上的每個 AI 信號都顯示透明的匯合分數。我們公佈公式，以便您可以審核我們的工作。

匯合分數 (0–100)

5 個標準化因素的加權平均值：

  1. 資金費率背離 (20%) — 多交易所偏離中性的價差
  2. 清算集群接近度 (20%) — 與最近的 >$50M 清算集群的距離
  3. 交易所淨流量 (20%) — 每交易所儲備的 24 小時流入/流出
  4. 社交情緒變化 (20%) — Galaxy Score 24 小時變化
  5. ETF 流量方向 (20%) — 昨日淨流入/流出

分數 0–30：看跌 · 30–70：中性 · 70–100：看漲。此分數為描述性，而非規定性。

泡菜溢價

premium = (price_krw_korea / fx_usd_krw - price_usd_global) / price_usd_global × 100%

資金套利檢測

當我們監測的 5 個交易所中，max(funding_rates) - min(funding_rates) > 0.05% 時，觸發警報。

回溯測試透明度

每種信號類型都會在 /analysis/backtest-transparency/ 公佈其 30/90/365 天命中率。我們不聲稱有「92% 勝率」——我們公佈實際數字。

我們絕不做的

對我們的方法論有疑問？請發送電子郵件至 methodology@cryptoalertai.com