• 2025 年 3 月 7 日

市場情緒決定錢包厚度？恐懼與貪婪指數的抄底＆逃頂分析

研究發現摘要

本文的研究對加密貨幣恐懼與貪婪指數（CFGI）的閾值效應進行了深入分析，主要發現包括：

  1. 時間視野的關鍵作用：CFGI 閾值的預測能力高度依賴投資時間範圍。極度恐懼在短期可能不是買入信號，而極度貪婪在長期可能不是賣出信號。
  2. 極度恐懼的複雜性：恐懼持續時間比恐懼絕對強度更具預測價值。連續 1-2 天的極度恐懼往往提供短期買入機會，連續 3-5 天預示更深跌幅，而連續 14 天以上可能代表長期底部。
  3. 貪婪指數的違反直覺表現：比特幣最強勁的上漲往往伴隨中等 CFGI 值（約50），而非低 CFGI 值，與「恐懼時買入」的單一邏輯不同。
  4. 最佳閾值組合：恐懼≤15 與貪婪≥90 的組合提供最高年化收益（62.31%），但交易機會稀少；恐懼≤25 與貪婪≥70 的組合在收益與交易頻率間取得良好平衡。

前言：情緒指標的投資價值

加密貨幣市場以其極端的波動性聞名於世。與傳統金融市場相比，比特幣等數位資產常常在短時間內經歷劇烈的價格震盪，這種不穩定性既是投資者追逐高回報的機會，也是讓無數人虧損的陷阱。在這樣一個情緒化的市場中，投資者的集體心理狀態往往比技術面和基本面分析更能預示短期價格走向。這也是加密貨幣市場最基本的規律——人性驅動的價格循環。

但問題是：我們如何客觀地量化「恐懼」和「貪婪」？更重要的是，這種情緒指標真的能提供可靠的投資訊號嗎？

這就是加密貨幣恐懼與貪婪指數（Crypto Fear & Greed Index，以下簡稱 CFGI）誕生的背景。作為一種綜合多面向數據的情緒指標，CFGI 試圖將市場參與者的集體心理狀態數值化，為投資決策提供參考。但與所有投資工具一樣，關鍵問題在於：它是否真的有效？

本文將深入剖析 CFGI 作為投資工具的實際效用，特別聚焦於指數的「閾值效應」——當指數達到極端值時，是否能夠為投資者提供具有統計顯著性的買入或賣出訊號？我們將透過對 2018 年至 2025 年間完整的歷史數據進行嚴謹分析，檢驗市場普遍認為的「極度恐懼時買入，極度貪婪時賣出」策略是否真的有效。

延伸閱讀：《Crypto 的敘事經濟 — 從馬斯克效應到川普的家族生意》

加密貨幣恐懼與貪婪指數簡介

指數如何測量市場的「體溫」？

加密貨幣恐懼與貪婪指數（CFGI）於 2018 年推出，目的是以一個簡單的數值來反映比特幣和更廣泛加密貨幣市場的整體情緒狀態。該指數取值範圍為 0 至 100，其中 0 代表「極度恐懼」，表明投資者非常悲觀；而 100 則代表「極度貪婪」，意味著市場情緒過於樂觀。

CFGI 的計算並非基於單一因素，而是整合了六個關鍵面向的數據，每個維度都被賦予特定權重：

  1. 價格波動性（25%）：比較比特幣 30 日和 90 日的平均波動性，波動性增加通常與市場恐懼相關。
  2. 市場動量/交易量（25%）：衡量當前的市場動量和交易量，與過去的平均水平進行比較。
  3. 社交媒體（15%）：分析 X 、Reddit 等平台上比特幣相關話題的互動率和情緒傾向。
  4. 調查數據（15%）：收集來自 X 投票和其他市場調查的數據。
  5. 比特幣主導地位（10%）：監測比特幣在整個加密貨幣市場中的份額變化，主導地位上升可能表示恐懼（投資者逃向相對安全的比特幣）。
  6. Google 趨勢（10%）：追蹤與比特幣相關的搜尋量和搜尋詞趨勢。

這六大面向的綜合數據，經過加權計算後形成最終的指數值。CFGI 每 24 小時更新一次，提供了市場情緒的「每日體溫計」。

恐懼與貪婪指數 - CFGI 數值現況
CFGI 數值現況

指數解讀：數字背後的含義

CFGI 的數值被進一步細分為五個區間，每個區間代表不同程度的市場情緒：

  • 0-24：極度恐懼（Extreme Fear）
  • 25-49：恐懼（Fear）
  • 50-74：中性（Neutral）
  • 75-94：貪婪（Greed）
  • 95-100：極度貪婪（Extreme Greed）

從投資角度看，極端的指數值（極度恐懼或極度貪婪）往往被視為潛在的逆勢指標。當指數降至極度恐懼區間時，市場可能過度悲觀，暗示比特幣可能被低估；相反，當指數升至極度貪婪區間時，市場可能過於樂觀，暗示比特幣可能被高估。

CFGI vs VIX：加密貨幣與傳統市場的情緒對比

CFGI 常被比作加密貨幣市場的 VIX 指數。VIX 指數，又稱「恐懼指數」，是衡量標準普爾 500 指數期權隱含波動率的指標，被廣泛用於測量傳統股票市場的不確定性水平。

但這兩個指數在計算方法和指標意義上存在顯著差異：

恐懼與貪婪指數 - CFGI 與 VIX 比較表
CFGI 與 VIX 比較表

相比成熟的傳統金融市場，加密貨幣市場的情緒波動更為極端。在傳統市場中，VIX 超過 30 可能已被視為高波動性警訊；而在加密貨幣世界，CFGI 在一個月內從極度貪婪跌至極度恐懼的情況並不罕見。

這種情緒的極端波動，既是加密貨幣市場的特色，也是 CFGI 作為投資工具潛在價值的來源。本研究將深入探討，這種情緒的極端擺盪，是否真的能為投資者提供具有統計意義的交易機會。

研究方法：歷史閾值表現回顧

本研究基於 2018 年 2 月（CFGI 推出）至 2025 年 3 月的數據，涵蓋比特幣的多個牛熊循環。我們定義了四個關鍵情緒閾值：極度恐懼（CFGI ≤ 20）、恐懼（CFGI ≤ 30）、貪婪（CFGI ≥ 70）和極度貪婪（CFGI ≥ 80）。

當 CFGI 跨越這些閾值時，我們追蹤後續 7 天（短期）、30 天（中期）和 90 天（長期）內比特幣價格的表現，並計算三個關鍵指標：中位數回報率、勝率（正回報的比例）和風險調整回報（ξ = μ/σ）

研究發現：市場情緒與回報的意外關聯

恐懼與貪婪指數 - cfgi閥值回測

1. 極度恐懼並非最佳買點

當 CFGI ≤ 20 時，比特幣在所有時間範圍內的表現都不佳：短期回報率為 -1.42%（勝率 40.21%），中期為 -8.43%（勝率 31.96%），長期更跌至 -36.32%（勝率僅 23.37%）。

2. 貪婪狀態意外展現投資價值

當 CFGI ≥ 70 時，比特幣表現強勁：短期小幅上漲 0.55%（勝率 54.31%），中期增長 8.64%（勝率 70.12%），長期更達 52.88%（勝率高達 81.54%）。

3. 時間視野的決定性作用

恐懼與貪婪指數 - 不同罰閾值得中位數回報率
恐懼與貪婪指數 - 不同閾值勝率
恐懼與貪婪指數 - 不同閾值調整回報

從視覺化數據中可清晰看出：恐懼閾值的回報率隨時間推移而減少，貪婪閾值的回報則隨時間增加。極度貪婪（CFGI ≥ 80）尤其顯示出短期風險（-1.03%，勝率 35.76%）但長期收益驚人（53.85%，勝率 86.08%）的特徵。

深入極度恐懼時買入

如果深入分析 CFGI 低於 20 的情境，會發現幾個更為細微的狀況。

恐懼持續時間：決定勝率的關鍵變量

市場恐慌程度除了體現在指數的絕對值，更展現在恐懼情緒的持續時間。當 CFGI 連續低於 20 時，情緒積累可能導致市場超賣，為逆向投資者創造機會。

恐懼與貪婪指數
  • 連續 1-2 天的極度恐懼通常帶來溫和的短期正回報
  • 連續 3-5 天的恐慌往往伴隨著顯著的負回報，尤其是長期（90天）回報
  • 連續 14 天以上的持續恐慌可能標誌著市場底部，往往帶來可觀的長期回報，特別是 27 天恐慌後的 90 天回報高達 114.8%

臨界持續天數：尋找買入時機的精確點位

進一步的統計分析顯示，存在明確的臨界持續天數，在此時點回報模式會發生轉變：

恐懼與貪婪指數 - cfgi數值分析
  1. 短期投資（7天）：連續 2 天是關鍵點，此時回報率從 -2.06% 躍升至 0.33%，勝率提高至 56.25%
  2. 中期投資（30天）：同樣是連續 2 天，但效果不如短期明顯
  3. 長期投資（90天）：臨界點為連續 4 天，標誌著回報模式的顯著變化

不過有一點需要特別注意，雖然數據顯示連續 14 天以上的極度恐懼往往帶來可觀的長期回報。但這種情況極為罕見，樣本量不足 3 的序列可能統計意義有限。

極度恐懼的兩面性

  1. 短暫恐懼（1-2天）：可能是短期反彈的機會，適合短線交易者
  2. 中度持續恐懼（3-5天）：往往預示更深的下跌，投資者應謹慎
  3. 長期恐懼（14天以上）：可能暗示市場底部，為長期投資者提供理想入場點

這種非線性關係挑戰了簡單的「恐懼時買入」策略，還需要額外考慮恐懼的持續時間，不是只關注指數的絕對值。極度恐懼並非萬無一失的買入信號，其效果高度依賴於恐懼的持續時間和投資者的時間視野。逆向投資者要獲得勝利，需要更加細微的策略，而非機械地「恐懼時買入」。

細看極度貪婪時賣出

同樣對 CFGI 超過 80 的極度貪婪情境進行了深入分析，會發現幾個有趣的現象。

貪婪並非市場頂部的可靠信號

恐懼與貪婪指數 - 貪婪指數並非市場頂部的可靠信號

在比特幣價格急劇上漲的階段，CFGI 讀數的分布顯示：

  • 中性情緒（46-55）佔比 20.4%
  • 恐懼情緒（26-45）佔比 21.7%
  • 極度恐懼（0-25）僅佔 8.6%
  • 貪婪情緒（56-75）佔據主導地位，達到 34.0%
  • 極度貪婪（76-100）佔比 15.3%

在比特幣強勁上漲期間，市場情緒往往處於貪婪狀態，但並非極度貪婪。極度貪婪狀態並不頻繁出現在牛市階段，這個現象也挑戰了「極度貪婪時即為市場頂部」的普遍認知。

CFGI 與價格上漲的相關性

恐懼與貪婪指數 - CFGI 與價格上漲的相關性

上圖的散點圖顯示：

  • 中等 CFGI 值（約 50）與最顯著的價格上漲相關聯（上漲幅度達 150-200%）
  • 較低 CFGI 值（25-30）通常伴隨中等規模的上漲（約 20-30%）
  • 較高 CFGI 值（75 左右）的表現更為複雜，既有正相關（上漲約 20%）也有負相關（對應類似規模的下跌）

如同上一段的發現挑戰了原本簡單的線性思維，代表市場貪婪情緒與價格走勢之間的關係並非直接的反比關係。實際上適度的市場樂觀情緒（CFGI 約 50）往往伴隨著最強勁的價格上漲。

綜合評估：CFGI 作為賣出信號的價值

基於上述發現，可以得出以下關於極度貪婪作為賣出信號的結論：

  1. 短線交易者：極度貪婪（CFGI ≥ 80）確實提供了有價值的短期賣出信號，可考慮在 1-7 天時間範圍內進行戰術性減倉
  2. 中長期投資者：極度貪婪並非有效的中長期賣出信號，在此時賣出可能錯失顯著的上漲機會
  3. 動能策略：在比特幣牛市階段，中等偏上的市場情緒（CFGI 約 50-70）往往伴隨最強勁的上漲，可能是追漲策略的理想區間
  4. 滯後效應：在某些市場階段，CFGI 可能滯後於價格變動 1-2 天，投資者在使用此指標時應考慮這一時間差

所以，極度貪婪作為賣出訊號的效用有限且高度依賴於投資時間視野。對大多數投資者而言，極度貪婪只更適合作為短期風險管理工具，而不是長期的配置訊號。

不同閾值的比較分析

在分別探討極度恐懼和極度貪婪的效果後，一個自然的問題浮現：是否存在理想的恐懼與貪婪閾值組合，能夠最大化交易策略的回報？我們通過建立「閾值-回報」矩陣，系統性評估了不同閾值組合的表現。

閾值組合的表現矩陣

恐懼與貪婪指數 - 閾值組合的表現矩陣
  1. 最高收益組合：恐懼 ≤ 15 與貪婪 ≥ 90 的組合提供最高年化收益（62.31%）和平均交易回報（95.11%），但交易機會稀少（僅 3 次）。
  2. 頻率與收益平衡：恐懼 ≤ 25 與貪婪 ≥ 70 的組合在交易次數（8次）和收益率（49.98%）間取得良好平衡。
  3. 閾值優化趨勢：
    • 貪婪閾值提高，每筆交易收益增加但頻率下降
    • 極低恐懼閾值（≤15）在高貪婪閾值下效果最佳
    • 中等恐懼閾值（≤25）在較低貪婪閾值下表現更好

顯示 CFGI 確實具有投資價值，但最佳應用並非簡單地使用極端值（如≤20 和 ≥80），而是需要根據投資者風格選擇適當的閾值組合：主動型交易者可能偏好 恐懼≤25/ 貪婪≥70 組合，而長期投資者可能更適合 恐懼≤15/ 貪婪≥90 組合。

需要注意的是，樣本量最小的組合（恐懼≤15/貪婪≥90）只有 3 次交易記錄，其統計顯著性有限。

本研究延伸與局限

局限性

  1. 樣本期間特殊性：研究期間（2018-2025）包含比特幣的多個牛熊循環，但該時期的市場環境和參與者結構可能與未來不同。
  2. 過度擬合風險：尤其對於樣本量較小的閾值組合（如貪婪≥90 的組合僅有 3-4 次交易），可能存在過度擬合風險。
  3. 單一資產聚焦：本研究僅分析 CFGI 對比特幣價格的預測能力，結果可能不適用於其他加密貨幣或傳統資產。
  4. 指標計算方式的演變：CFGI 的計算方法可能隨時間調整，影響未來指標的預測能力。

未來研究方向

  • 與技術指標的結合：探索 CFGI 與其他技術指標（如相對強弱指數、移動平均等）結合時的預測能力。
  • 市場結構變化的影響：隨著機構投資者進入加密貨幣市場，研究 CFGI 預測能力的變化。
  • 跨資產應用：分析 CFGI 對比特幣以外其他加密貨幣的預測能力。
  • 情緒延續模型：基於 CFGI 的變化速率和持續時間構建更精細的預測模型。

加密貨幣市場的極端波動性是挑戰也是機會。情緒指標提供一種量化預測方法，但真正價值在於細緻而非簡化的應用，應避免盲目遵循「逆向投資」，而是理解市場情緒的細微差別，讓這種理解與自己的投資原則相結合。

本報告僅供資訊分享之用，內容不構成任何形式的投資建議或決策依據。文中所引用的數據、分析與觀點均基於作者的研究與公開來源，可能存在不確定性或隨時變動的情況。讀者應根據自身情況及風險承受能力，審慎進行投資判斷。如需進一步指導，建議尋求專業顧問意見。

參考文獻：

Gubareva, M., & Korobeinikova, A. (2023). Bitcoin market sentiment: Fear and Greed Index applications for investment strategies. Finance Research Letters, 54, 103767. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.103767

Li, Y., Zhang, D., Lv, T., He, K., Liang, J., & Huang, G. (2023). Investment strategy based on fear and greed index in the cryptocurrency market. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4407405

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