Crypto OS
Non-Technical Crypto OS第四阶段 · Token、市场与研究

第 21 章 · Crypto 为什么不断出现周期

为什么每一轮都像在重演同一个剧本?

练习的能力
System ThinkingFinancial LiteracyResearch
动手
找出过去两轮周期里稳定币总供应、未平仓量与主流币价格的转折点,看谁先动。
AI Lab
让 AI 归纳三轮周期的共同结构,再指出它把「相关」说成「因果」的地方。

一个现实问题

在这个行业待过三年以上的人,有一个共同的体验:看新人兴奋的时候,会有一种奇怪的既视感。

不是因为价格又涨了,而是因为那些话一模一样。

上行的时候,几乎每一轮都会听到同一组句子:这次不一样;机构马上要进来了;散户还没入场呢;这个赛道会重新定义一切;现在是最好的时机。

下行的时候,同样有一组固定的句子:这次是真的完了;监管要清零整个行业;只有基本面能活下来;早就说了那些都是泡沫。

说这些话的人,每一轮都换了一批。句子没换。

更有意思的是,连事件的顺序都很像:先是某个新方向出现,然后是价格上涨,然后是杠杆产品变多,然后是各种衍生玩法,然后是一两次大的事故,然后是漫长的安静期,然后下一轮开始。

如果只发生过一次,那是巧合。发生过三四次,说明底下有一个结构在重复。

这个结构是什么?

思想实验

把世界缩小成一个封闭的小市场。

起点:100 个人,每人手上有 100 元现金,总共 10000 元。市场上有一种资产,一共 100 份。大家买来买去,价格稳定在 100 元一份。

注意这个市场的总现金是固定的 10000 元。价格由现金和份数的关系决定。

第一步:外面的钱进来了。

有 5000 元从这个小市场外面流了进来。现在场内现金变成 15000 元,资产还是 100 份。

价格涨到 150 元。注意这里没有任何人做对了什么判断,也没有任何人变得更聪明。 涨价的唯一原因是场内的钱变多了。

第二步:出现了借钱的通道。

有人开了一个借贷的摊子:用资产做抵押,可以按市值的 50% 借出现金。

100 份资产此刻值 15000 元,理论上能借出 7500 元。借出来的钱大部分又买了这种资产。于是场内的购买力从 15000 变成了 22500。

价格又涨了。而价格一涨,抵押品更值钱,能借出来的钱又变多了

请停在这里看清楚这一步:借钱的能力,取决于抵押品的价格;而抵押品的价格,正在被借来的钱推高。 这是一个自己喂自己的循环。

第三步:出现了一个故事。

有人写了一篇长文,解释这种资产为什么注定稀缺、为什么会被大规模采用、为什么现在的价格还很低。

故事本身不生产任何东西。但它做了两件非常实际的事:它让外面的人愿意把钱送进来,也让场内的人愿意继续借钱加仓。

于是外部资金和杠杆同时增加,价格继续涨,而价格上涨反过来证明了故事是对的——「你看,涨了」。

第四步:外部的钱停止流入。

不需要任何坏消息。只要新的现金不再进来,价格就不再上涨。

价格不涨,有一批靠杠杆做短期的人开始退出。他们卖出,价格下跌一点。

第五步:同一套机制开始倒着转。

价格跌 10%,抵押品价值缩水,一部分借款人的抵押率跌破线,被强制卖出。

强制卖出压低价格,又让更多人跌破线。同时借贷的摊子开始提高门槛、降低可借比例,场内购买力收缩。

故事也翻转了——同一篇长文的作者可能已经在写为什么这个赛道从一开始就有问题。

价格从 150 跌到 60,比起点还低,而这个小市场里的现金总量,可能只减少了 2000 元

这就是整个剧本。它只用了三种材料:进出的钱、借来的钱、以及一个故事。

你来决定

你在这个小市场里,价格已经从 100 涨到了 300。你想知道现在处在哪一段。

观察结果

四个选项刚好对应这个系统的四层,而且顺序很清楚:

它是什么常见的观察角度它回答什么
故事点火器和方向盘叙事的集中度、新项目的方向外部的钱为什么要进来
场内的钱燃料稳定币总供应及其变化有多少购买力可以动用
借来的钱放大器未平仓量、借贷利用率、抵押规模下跌时会被迫卖出多少
价格输出行情前三层综合作用的结果

大多数人只看最后一行,然后用它去解释前三行。

但这一章真正要你记住的,是另外一件事:上行和下行不是两套机制,是同一套机制的两个方向。

环节上行时下行时
抵押品价格上涨,可借额度变大下跌,可借额度变小
杠杆增加,推高价格被强制平掉,压低价格
流动性提供者被高收益吸引,深度变好撤出,深度变差,滑点变大
故事被价格上涨证实,吸引更多资金被价格下跌证伪,加速资金离开
每一步的效果加强下一步同样加强下一步

最后一行是全部的关键。

这个结构你已经见过两次了,只是当时没有起名字:

  • 第 13 章那个算法稳定币的崩塌:价格下跌触发增发另一种代币,增发压低那种代币的价格,价格下跌进一步削弱支撑。每一步加强下一步。
  • 第 18 章的连环清算:下跌触发清算,清算变成市价卖单,卖单压低价格,触发更多清算。每一步加强下一步。

它们不是三件事,是同一个结构在不同尺度上的三次出现。 在一个协议内部,它叫连环清算;在整个市场上,它叫周期。

建立模型

把上面的东西画成两条链。先看上行:

  1. 新故事出现
  2. 外部资金流入
  3. 价格上涨
  4. 抵押品更值钱
  5. 可借的钱变多
  6. 买入更多
  7. 价格上涨
最后一格回到第三格。这不是一条线,是一个闭环——每绕一圈,前面每一格的数值都更大。

再看下行,用的是完全相同的环节:

  1. 资金停止流入
  2. 价格不再上涨
  3. 杠杆开始退出
  4. 价格下跌
  5. 抵押品缩水
  6. 强制卖出
  7. 价格下跌
同样回到第四格。不需要任何坏消息,只需要「不再有新的钱进来」这一个条件。

这两条链解释了三件让人困惑的事。

第一,为什么顶部经常没有利空消息。 因为上行循环的终止条件不是出现坏事,而是新增资金不足以维持循环。燃料耗尽比火灾更常见。

第二,为什么下跌总是比上涨快。 因为上行靠的是人自愿买入,下行的后半段靠的是清算机制自动卖出。自动执行的速度远快于人的决策。

第三,为什么每一轮的主角都换,剧本却不换。 因为剧本属于结构,主角属于故事层。故事必须是新的,否则吸引不到外部资金;结构可以是旧的,因为没人去看结构。

接下来是这一章最重要的一段警告,请认真读:

这个模型是用来理解结构的,不是用来预测时点的。

它能告诉你「这个系统现在有多脆」,不能告诉你「什么时候会断」。一个高杠杆的系统可以维持很久,一个低杠杆的系统也可能因为外部冲击下跌。

所有把这套结构包装成择时方法的说法,都在做一件模型本身做不到的事。这一章不教你什么时候买卖,它教你在看任何一个数字时,先问它属于哪一层。

最后一句收口:

周期不是心理现象,是杠杆现象。

人的情绪确实会波动,但情绪不会让一个仓位在下午三点被自动卖掉。做到那件事的是清算合约。

它叫什么

流动性Liquidity

在这一章里,它指的是可以动用的购买力,不是某个池子的深度。

两个层次要分清:宏观层面是整个市场有多少钱可以投入(常用稳定币总供应作为代理);微观层面是某个特定资产能不能顺利买卖(第 15 章讲过)。

这两件事会同时恶化,而且互相加强。

信用Credit

凭承诺提前获得购买力的能力。

在链上,信用几乎全部是抵押式的:你必须先押上资产。这带来了一个关键性质——链上的信用总量随抵押品价格同向变动。 价格涨,信用自动扩张;价格跌,信用自动收缩。

传统金融里有央行和银行去逆向调节这件事,链上没有。这是链上周期比传统市场更陡的结构性原因之一。

杠杆Leverage

用借来的钱放大仓位。

它的作用是对称的放大器:同样的价格变动,收益和损失被同倍放大。但它的后果不对称——收益要自己去实现,损失到了某个点会被系统自动实现。

第 16、18 章已经讲过清算的具体机制,这一章讲的是它在市场尺度上的聚合效果。

叙事Narrative

一个解释「这个东西为什么会值钱」的故事。

它在这个模型里是一个真实变量,不是一个贬义词。叙事决定外部资金往哪个方向流。 没有叙事,资金不知道该去哪里。

要警惕的是它的双向性:价格上涨会被当作叙事成立的证据,而叙事被相信又会推高价格。这里面没有独立的检验。

反身性Reflexivity

参与者的认知会改变现实,被改变的现实又反过来强化认知。

这是这一章的核心术语。在正常的商品市场里,价格上涨会抑制需求;在反身性很强的市场里,价格上涨会创造需求——涨过的东西更多人想要,也能借出更多钱。

所以链上市场的价格不是一个被动的信号,它是系统内部的一个驱动力。这就是为什么同一个结构可以自己把自己推到很高,再自己把自己拉回去。

动手

动手找出上两轮周期里三条曲线的转折点,看谁先动一个链上数据平台 + 一个公开行情数据源 + 电子表格0 元,全程只查不动,不涉及任何真实资金,也不产出任何交易结论

目标是做出一张三线叠加图,然后回答一个具体问题:谁先动。

确定要看的三条曲线。

第一条:稳定币总供应(燃料)。第二条:永续合约未平仓量,或者主要借贷协议的总借款量(放大器)。第三条:一个主流资产的价格(输出)。

三条曲线要覆盖同一个时间区间,建议取足够长的一段,能包含至少两次明显的上行和下行。

把口径写下来。 这一步比画图重要。

稳定币总供应:算哪几种?只算链上流通还是包含交易所内部账目?跨链的部分会不会被重复计算?

未平仓量:哪些交易场所?是按币本位还是按美元计价?(这两种口径在价格剧烈变动时走势完全不同。)

每一条曲线旁边写清楚:数据源、口径、取数日期。 没有这三样,后面的结论没有意义。

做归一化处理。 三个数量级完全不同的序列放在一张图上没法比,把每条曲线都换算成「相对区间起点的百分比」。

标出转折点。 对每一条曲线,标出它明显的局部高点和低点。用同一套规则去标,不要凭感觉,比如「相对前 30 天高点回落超过 X%」。

把规则写下来。换一套规则,结论可能就变了——这件事本身值得你知道。

填这张表。

区间稳定币供应转向的时间未平仓量转向的时间价格转向的时间顺序
第一次上行
第一次下行
第二次上行
第二次下行

写下你的观察,以及三条你不确定的地方。

第二部分是这个 Lab 的重点。你会发现:不同的口径选择、不同的转折点定义、不同的时间区间,会给出不同的顺序。

这个 Lab 不产出择时方法,也做不到。 你只有两轮样本,任何从两个样本里总结出来的「规律」都没有统计意义。

它真正的产出是两件事:你亲手把「周期」这个模糊的词变成了三条可以定义、可以查证的曲线;以及你亲眼看到了口径选择对结论的影响有多大。第 23 章会把取数口径这件事讲透。

AI Lab

AI Lab让 AI 归纳三轮周期的共同结构,你去抓它把相关说成因果的地方Level 2 · AI Copilot

给 AI 一个明确限定了输出结构的任务:

分析过去三轮 Crypto 市场周期,输出一张结构对照表。每一轮包含:

1. 主导叙事是什么,什么时候出现的
2. 外部资金以什么形式进入(列出可观察的指标和数据源)
3. 杠杆以什么形式积累(产品类型、可观察指标)
4. 转向的触发事件是什么
5. 下行阶段的传导路径,分步写
6. 这一轮和另外两轮最大的不同

规则:
- 每一条都要区分「可以事前观察到的」和「事后才知道的」,分两栏写。
- 凡是描述因果关系的句子,单独标注你的依据是什么。
- 最后单独列一节:这个结构在哪一轮不成立,或者成立得最勉强。

拿到结果后,做一件很具体的事:把所有出现「导致」「引发」「造成」「所以」的句子划出来,逐句问它凭什么。

这类任务上模型有三个稳定的问题:

  1. 用相关冒充因果。两个指标同时转向,被写成一个导致了另一个。真实情况往往是两者都被第三个因素推动,或者互为因果。
  2. 事后视角污染。它会把「当时没人知道、事后才清楚」的信息,写进「可以观察到的信号」那一栏。这是所有周期复盘里最难避免的错误。
  3. 只举符合的例子。你要求它归纳共同结构,它就会去找共同点,自动忽略不符合的那一轮。所以最后那一节「在哪一轮不成立」必须强制要求,否则它不会主动写。

做完之后把这三类问题的出现次数记下来。它们不是模型特有的毛病——同样的三个错误,在人写的周期复盘文章里出现得只多不少。

AI 说完之后,你必须自己验证

  • 它给的每一个时间点和数字,能在公开数据源里找到吗
  • 它有没有用「导致」「引发」「造成」这类词描述只是同时发生的两件事
  • 三轮周期它各用了几个样本?三个样本能支撑它下的结论吗
  • 它有没有把事后才知道的信息,当成当时可以看到的信号
  • 它说的「每一轮都会出现」,真的是每一轮都出现,还是它只举了符合的例子
  • 它有没有给出反例:哪一次这个结构没有成立
  • 它的结论里有没有夹带择时建议,如果有,它凭什么能做到

真实案例

同一个结构的三次出现课程前面已经讲过两次

第 13 章的算法稳定币崩塌、第 18 章的连环清算、这一章的市场周期,是同一个反馈结构在三个尺度上的表现。

协议内部:抵押品下跌触发清算,清算卖出压低价格,触发更多清算。 资产内部:稳定币脱锚触发增发,增发压低支撑资产价格,进一步削弱锚定。 整个市场:价格下跌收缩信用,信用收缩迫使卖出,卖出继续压低价格。

认出这个结构之后,你在任何一个新场景里看到「每一步都在加强下一步」,就应该立刻警觉。 这是本章最值得带走的识别能力。

没有利空的顶部多轮周期常见

回头看历史上的几次转向,一个反复出现的现象是:转向那几周并没有发生什么特别的坏事。

事后的解释总会找到一个事件挂上去,但当时的很多人的真实感受是「不知道为什么就不涨了」。

模型给出的解释很朴素:上行循环需要持续的新增资金才能维持,资金流入放缓本身就足以让循环停转。 停转之后,杠杆那一层会自己完成剩下的事。

下跌为什么比上涨快每一轮都成立

几乎所有周期里,跌掉同样幅度所花的时间,都远短于涨上去的时间。

原因不在心理层面,在执行层面:上涨靠的是一笔笔自愿的买入决策,下跌的后半段靠的是清算合约按参数自动执行的卖单。

一个是人在决定,一个是代码在执行。 第 18 章讲过这个机制在单个协议里怎么跑,这一章告诉你它在整个市场上同时跑起来是什么样子。

每一轮的新故事每一轮都有

每一轮周期都有一个新的主导方向,而且必须是新的——重复上一轮的故事吸引不到新的外部资金。

这带来一个容易误判的地方:很多人用「这一轮的故事和上一轮不同」来论证「这一轮不一样」。

故事层确实不一样,结构层每一次都一样。 这两句话不矛盾,而分清它们是理解周期的关键。

顺便说一句:新故事里往往真的包含着长期有价值的东西。周期会退去,但每一轮留下的基础设施是累积的。认出周期结构,不等于认为这个行业没有进展。

改一个变量

如果市场上完全没有杠杆,所有人只能用自己的钱买卖

放大器被拿掉了。价格仍然会随外部资金的进出而波动,但波动幅度会小很多,而且不会出现自我加速的下跌。

最关键的变化是:下跌不再触发强制卖出。价格跌 50%,没有任何合约会替你卖掉仓位,所以「跌 50% 引发再跌 30%」这条链断了。

代价是市场效率下降:做市商需要杠杆才能高效提供深度,套利者需要杠杆才能抹平价差。杠杆不是纯粹的坏东西,它是深度和脆性的同一个来源。 第 15 章讲流动性时是同一个道理。

如果链上的借贷不再要求超额抵押,而是像银行一样做信用评估

信用不再是抵押品价格的函数,顺周期性会大幅减弱:价格下跌不会自动收缩所有人的借款额度。

代价是引入了一整类新风险。要做信用评估,就需要身份、征信、法律追索。而链上的匿名性和不可撤销性,正好和这三样东西冲突。

这解释了为什么链上信用至今几乎全是超额抵押的。 不是没人想做,是前置条件不成立。第 16 章讲过这个约束。

如果外部资金以固定的速率持续流入,永不加速也永不停止

上行循环缺少了加速器,价格会上涨但不会形成陡峭的曲线。同时也不会出现资金骤停引发的转向。

但杠杆那一层仍然存在:只要抵押借贷在,信用总量还是会随价格扩张。所以系统仍然会周期性地积累脆性,只是节奏更慢、幅度更小。

这说明外部资金的波动是周期的放大因素,而不是唯一成因。把两个因素分开,是这个模型最实用的地方。

如果你手上有一套完美的周期指标,能提前三个月知道转向

先说结论:这一章不提供这样的工具,也不相信它存在。 但顺着推演一下很有价值。

如果真的有一套指标能稳定地提前预警,会发生什么?知道的人会提前行动,他们的行动会改变价格,价格改变会让指标提前触发,指标提前触发又会让人更早行动。

指标本身会被反身性吃掉。 这不是一个修辞,它是这一章的模型的直接推论:在一个参与者认知能改变现实的系统里,任何被广泛采用的预测方法都会改变它要预测的对象。

所以这一章的模型只承诺一件事:帮你说清楚现在这个系统有多脆,以及脆在哪一层。 剩下的它不承诺。

带走的问题

5
谁在支付?

在周期的上行段,这一问特别容易被跳过,因为所有人都在赚钱,看起来没人在付钱。

把时间拉长就清楚了:上行段的收益,有相当一部分是由下行段接手的人支付的。 这不是阴谋,这是一个零和部分的会计事实。看懂它,你至少知道自己坐在哪一边。

8
谁提供流动性?

这一问在周期里有一个特别的版本:提供流动性的那些人,是因为什么在这里?

如果是因为补贴,那么补贴以代币支付,代币价格下跌时补贴自动缩水,他们会离开。于是深度在你最需要它的时候变差。第 15 章的滑点模拟,在下行段才会显出真正的威力。

9
谁承担风险?

下行段的风险分配是很不均匀的:最先承受损失的是杠杆最高的那批人,因为清算是自动的;其次是流动性提供者,因为深度变差时他们无法平价退出。

问清楚自己在这个顺序里的位置,比预测价格有用得多。

11
如果 Token 价格归零,产品还能运行吗?

这一问是穿过周期的最好工具之一。

在上行段,几乎每个项目看起来都有用,因为补贴和交易量掩盖了一切。假设代币价格跌 90%、补贴全部停掉,这个协议还有人用吗? 能通过这一问的项目,在每一轮都只是少数。第 26、30 章会把它变成可操作的判断流程。

本章自测

一句话带走

周期是流动性、杠杆与叙事互相加强的反馈循环,不是玄学。

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