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前言
如果只用 300U，在嚴格風控、紀律執行與投研基礎的前提下，一套交易體系究竟能走多遠？這個問題，源自我看見子鈞在準備課程時分享「從 200U 翻到 16,000U」的經歷。那一刻我意識到，比起亮眼的結果，更值得被驗證的，其實是方法是否具備可複製性，以及風險是否真正可控。
於是，我決定以真實資金 300U，完整執行一個翻倉計畫，作為對交易體系的實戰測試——這不是為了證明自己有多厲害，而是想在有風控、有紀律、有研究邏輯的前提下，看看成果究竟能走到哪一步。
12 月初，我一邊跟著其他講師直播學習，一邊在社群中分享自己的交易紀錄。剛好也正準備舉辦新一年度的曬單活動，透過這樣的方式鼓勵大家記錄並回顧交易歷程，我便順勢將這次翻倉計畫，視為一次更嚴謹、也更公開的實戰練習。
300U 的起點：一場紀律與心態的實驗
12/2，我在 Bybit 入金 300 USDT，正式作為這次翻倉計畫的起始資金。
這趟 300U 的翻倉過程，其實並非一路順風。前期我花了不少時間測試不同的價格行為與策略組合，刻意將倉位控制在極小的範圍內，目的只有一個——確認市場節奏是否與我的判斷一致，而不是急著放大利潤。對我來說，在方向尚未被驗證之前，控制風險永遠比追求績效更重要。
進入中期後，策略逐漸穩定，我反而對自己提出更嚴格的紀律要求，確保每一筆交易都建立在可承受風險之上，而不是因為帳面成長就開始放鬆風控。
直到最後一筆交易，我才選擇放大部位。當時我結合消息面與鏈上數據進行判斷，觀察到籌碼出現明顯集中的跡象，同時資金費率在震盪區間內仍維持正值，顯示市場多方結構仍具延續性，這才進場完成翻倉計畫的最後一段。
在整個過程中，我特別挑出三筆交易作為例子：其中一單是 MOODENG，帶來約 +1578.2% 的報酬；第二單則是BROCCOLI；最後一單則是最後的 PEPE，單筆獲利超過一萬美元。
MOODENG復盤，如何吃到15倍收益？
以 MOODENG 這筆交易為例，當時我觀察到資金費率快速轉為大幅負值，但未平倉合約（OI）卻持續上升，代表市場中進場的空單正在增加，價格卻沒有同步走弱。這種結構對我而言是一個值得警惕的訊號，意味著一旦價格反向移動，可能引發空頭擠兌。
在確認風控條件後，我選擇依照這個邏輯進場做多，也很幸運地踩中了那一段行情。這類交易並不是單看某一個指標，而是當數據之間出現「不協調」時，才會特別引起我的注意。
相關概念可參考這篇文章：資金費率與未平倉量是什麼？加密永續合約槓桿結構四象限完整解析
BROCCOLI 復盤，如何把握住千U套利機會？
再來要分享的BROCCOLI就是這一單，這一單只有開兩倍的槓桿，而這單不是在Bybit上完成交易，也可以說是這次挑戰中後期的小插曲，但我會特別想要挑出來講就是我是拿來賺資費價差用的！
會發現這個時候有一個很棒資費套利的空間，也因為此時是每小時都要進行一次資費結算，意思是我有機會賺上一筆。
於是當下我在比對K線圖沒有太大的問題後，立即選擇在Gate交易所進行做空，並在MEXC所上進行做多的交易，很幸運的我有吃到幾個小時的資費價差，最終減掉開倉手續費獲利約上千U的利潤。
PEPE終局之戰復盤，如何抓住翻倍機會
最後一筆交易則是 PEPE，一張約 9M 倉位、50 倍槓桿的多單。當時我注意到 X 上開始有人討論 PEPE，其中包含一位在尚未上交易所前就持續關注並分享的博主，而他過去的觀察往往伴隨後續的價格發酵，這讓我開始更仔細地研究這個標的。
進一步觀察後，我發現市場籌碼集中度逐步提高，資金費率連續多日維持正值，未平倉合約也穩定上升。再加上當時其他幣種與整體大盤情緒相對低迷，反而讓這筆交易在風險回報比上顯得更具吸引力。於是我選擇建倉，並依照原先設定的止盈策略出場，盈利了一萬多U，最終在 1/3 帳面來到約 27,000U。
這樣的操作節奏並不適合所有人，也不代表每一次都能被複製，但對我而言，至少確保自己是在可承受風險的狀態下放大判斷。績效無法複製，但背後的思考方式與決策邏輯，才是我希望被理解與學習的部分。
下面是挑戰剛開始及挑戰最後的紀錄
除了合約交易，在鏈上也賺了10000多U左右！
JohnSmith 是我在 DA 第一個真正聊開、後來也成為朋友的同事。
有一次，Smith 在社群分享了 River 這個項目。
基於我平時有在關注他在 X 上的文章與研究輸出，我對他分享的項目本身就有一定信任度。但即便如此，我還是照自己的習慣，私下和他確認了一些問題，也自己做了基本的 DD。（如果想要討論也可以在社群直接@講師喔）
上面前兩張是John Smith在群組裡面分享的截圖及最後一張私訊討論的截圖。
當時 River 還在相對早期階段，我用現在回頭看算是很便宜、但在當下其實感覺「偏溢價」價格，買入了 River pts。
後續隨著項目推進、敘事擴散，市場情緒被引爆，價格快速拉升。我也在我認為合理的區間內分批出清，這一筆大約帶來接近 9,000U 的獲利。
其實以當時的市場氛圍來看，我完全可以選擇繼續抱著部位，讓利潤再往上放大。但我一直不太習慣去吃所謂的「魚尾」，在進場之前，我就已經替自己設定好 5–10 倍左右的預期報酬區間。
當價格開始快速拉升、社群情緒明顯轉向 FOMO 時，我反而選擇按照原本的計畫分批退出。現在回頭看，這個決定非常幸運，但對我而言，更重要的是過程中我只是如實執行了事前的交易假設，而不是臨時被市場情緒牽著走。
後來陸續跟進的 1–2 個項目也都有不錯的成果。
這些獲利，對我後續在開倉與交易心態其實幫助非常大——
因為用利潤交易，是最沒有心理壓力的狀態。
這次結果是對的，但如果敘事沒有如預期擴散，我也早已準備好承擔判斷錯誤的結果。也再次提醒大家：投資與交易，請務必用閒錢操作。
合約交易除了自己的視角以外，也可以參考周遭人的意見。
DA 平日晚上 8 點幾乎都有直播。
我一開始其實是「打工型參與」——等直播結束抽寶珠、把中獎名單跟顏色登記一下就下班。老實說，起初我只希望快點結束🤣
結果聽個一兩次之後，我居然開始會提前把事情做完，想把直播完整聽完。原因也很簡單：內容真的有料，而且不是那種只報點位的直播，講師會順便把「為什麼這樣看、風險在哪」一起講清楚。
更讚的是互動感很強，你丟你在看的幣種或盤勢問題，講師會直接用當下市場結構拆給你聽，包含他們怎麼評估、什麼情況會進、什麼情況會先等等，不會丟一句結論叫你照做。
有時候講師的看法跟我不一樣，反而更有收穫，因為我會被迫回頭檢查：是我假設錯了？還是我漏看了風險？這種「多驗證一次再下單」的習慣，也順利幫助我在中間開單挑戰的過程當中多了幾個新的視角。
https://www.youtube.com/@dacapitalscom
從直播內容，延伸出自己的研究體系
有幾次的直播，我聽 ADAM 與 NICK 講師會都有提到包含資金費率、未平倉合約（OI）與多空比這幾個我原本就關注的指標。
因為這本來就是我平時會關注的數據，我便花了更多時間去鑽研它們之間的關係，包含清算地圖、多空籌碼分布等。後來甚至自己整理、寫了一篇關於 資金費率 × 未平倉合約交互影響 的文章。
合約交易的心態分享
目前我自己的交易流程，主要圍繞在四個核心面向：
- 資訊來源是否可靠
- 資金流向與數據結構的變化，例如資金費率與未平倉合約（OI）
- 價格對消息的即時反應
- 則是風控與決策的執行力
實際交易中，新聞本身是真是假，往往不是最關鍵的因素，真正影響價格走勢的，是市場「如何反應」以及「反應的速度」。所謂新聞交易，本質其實是在抓市場的預期落差與資訊錯配，與其花時間去爭論消息的真偽，不如直接觀察資金與價格是否同步，順著市場已經給出的反應行動，反而更有效率。
而在所有判斷之前，風控一定要先行。合約交易裡，止盈和止損一樣重要，止損可以依照盤勢動態調整，但前提是風險必須事先被定義，而不是因為不甘心而不斷放大止損、甚至凹單。每一次開單前，都應該先想清楚最好情境與最壞情境：這筆單的潛在報酬是否值得承擔風險？如果最壞的打算真的發生，自己在資金與心理層面上能不能夠接受？
還有當錯誤不是單筆，而是連續性發生時，更重要的不是急著把虧損賺回來，此時停下來檢視市場環境、交易策略與執行紀律是否出了問題，必要時縮小部位甚至暫停交易。能否在情緒介入之前做出這些調整，往往才是能不能長期留在市場裡的關鍵，也能避免落入「贏 99 次 1 塊，最後1次輸 100 塊」的陷阱——進場前把風險想清楚，永遠比進場本身更重要。
吸引力法則？其實是專注力法則
這段聽起來可能有點玄，但我在幣圈與其他工作經驗中，確實有很深的體會。在這次翻倉計畫的這幾個禮拜，我幾乎每天都在反覆思考：我要怎麼把 300U，做到 3 萬，甚至 5 萬 U。
當你長時間專注在一個明確目標上，大腦會不自覺地開始運轉，去思考哪些環節還能優化、哪些行為其實是多餘的、又有哪些風險並不值得承擔。所謂的「吸引力法則」，對我來說更像是專注力與行動力不斷累積後的自然結果。這樣的狀態不只適用在交易，同樣也適用在生活與工作上的任何目標。
小結
在 DA 社群中，除了可以和大家一起交流行情與鏈上機會，也能參與各種社群活動與平日晚間的直播，透過抽寶珠累積獎勵，甚至兌換日本雙人來回機票或 PS5，還有 USDT 等實質回饋。
但對我而言，真正帶來成長的，並不只是參與本身，而是把講師分享的觀點、社群討論的想法，加上自己的研究與實戰經驗，融合成一套屬於自己的交易邏輯，並且長期執行。這就像我平時有空會去誠品看書一樣，學習本身，才是最長期、也最穩定的投資。
我從去年 11 月開始，也持續把自己看到與學到的內容記錄在 X 上，如果你有興趣，歡迎追蹤交流；如果也想加入 DA 公開討論群一起討論行情與想法，我和其他講師都會在社群裡等你。
我不鼓勵任何人複製績效，但我很鼓勵你建立一套能長期讓自己活下來的交易邏輯。
AA 的交易筆記： https://x.com/AA_databtc
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