Weekly Recap！相对不平淡的行情 相对冷淡的 DeFi 市场

最新推荐文章于 2025-12-07 19:40:17 发布
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#人工智能 #区块链 #比特币 #http #https

本周DeFi市场亮点频现：SushiSwap创始人转为顾问角色；Avalanche基金会完成2.3亿美元融资；AlphaLaunchpad孵化pSTAKE项目，提供质押代币流动性解决方案；Arbitrum TVL突破25亿美元；然而VeeFinance遭受黑客攻击损失惨重。

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*我们准备了 DeFi 周报，每周更新，本周是第六期。TokenInsight 以短篇 PDF 的形式向各位读者展示过去一周 DeFi 市场与 NFT 市场的热点，包括但不限于融资、项目进展、交易数据等，欢迎各位朋友查阅并交流讨论。我们知无不言言无不尽。Be Free！

本周，SushiSwap 团队创始人 0xMaki 发布公告表示,其已从 SushiSwap 的日常运营转变为顾问。Avalanche 基金会完成2.3亿美元代币融资，该笔融资由 Polychain 和三箭资本领投。有趣的是，三箭资本在 0xMaki 宣布公告的数小时前，从链上提取了大约230万枚 SUSHI 到 Binance。

Alpha Launchpad 推出其孵化的第二个项目——pSTAKE。pSTAKE 是一个质押代币的流动性释放协议，用户通过 pSTAKE 质押通证，不仅可以获得质押奖励，还能够获得 stkToken 在市场上流通。

Arbitrum 在上线后的第一周，TVL 上升到超过25亿美元。大部分的热度是由 NYAN 等项目的极高收益率驱动导致，大大超过 Sushiswap 等更成熟项目的流动性。

本周我们还看到了一些有趣的事件。Avalanche 的协议 Vee Finance，刚刚完成了530万美元的融资，却遭遇了黑客攻击，造成了近3,500万美元的损失。

Tracer 已经完成了50M TCR代币的销售，募集了375万DAI，使其总供应量在公募结束时的估值达到 7,500 万美元。

PrimeDAO，一个 DAO2DAO 的 DeFi 金融协议，本周完成了200万美元的融资。

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点击 “阅读原文” 至 TokenInsight 官网查阅更多数据和内容。

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ContextInfo.rs_period = 20 # 相对强度计算周期(日) ContextInfo.min_rs = 1.05 # 最小相对强度阈值(跑赢大盘5%) # 新增相对强度计算函数 def calc_relative_strength(stock, index="000300.SH", period=20): '''计算个股相对于基准指数的相对强度''' stock_data = get_history_data(stock, "1D", period) index_data = get_history_data(index, "1D", period) if len(stock_data) < period or len(index_data) < period: return 0 # 计算相对强度 stock_ret = (stock_data['close'][-1] / stock_data['close'][0]) - 1 index_ret = (index_data['close'][-1] / index_data['close'][0]) - 1 relative_strength = (1 + stock_ret) / (1 + index_ret) return relative_strength # 修改选股条件 def get_candidate_stocks(ContextInfo): candidate_stocks = [] for sector in ContextInfo.stock_pool: sector_stocks = get_stocks_by_sector(sector) for stock in sector_stocks: try: # ...原有技术条件检查... # 新增条件：相对强度要求 rs = calc_relative_strength(stock, "000300.SH", ContextInfo.rs_period) if rs < ContextInfo.min_rs: continue candidate_stocks.append(stock) except Exception as e: log_error(f"处理股票{stock}时出错: {str(e)}") return candidate_stocks # 修改排序函数 def sort_by_momentum(ContextInfo, stock_list): '''综合MACD动量和相对强度排序''' scores = {} for stock in stock_list: try: # MACD动量得分 weekly_data = get_history_data(stock, "1W", ContextInfo.macd_slow + ContextInfo.macd_signal + 5) _, _, hist = ta.MACD(weekly_data['close'], fastperiod=ContextInfo.macd_fast, slowperiod=ContextInfo.macd_slow, signalperiod=ContextInfo.macd_signal) macd_score = np.mean(hist[-3:]) # 相对强度得分 rs_score = calc_relative_strength(stock, "000300.SH", ContextInfo.rs_period) # 综合得分 = 60% MACD动量 + 40% 相对强度 scores[stock] = 0.6 * macd_score + 0.4 * rs_score except: scores[stock] = -np.inf return sorted(stock_list, key=lambda x: scores[x], reverse=True) ``` ### 相对强度指标的核心逻辑 1. **计算原理**： - 通过比较个股与基准指数(沪深300)的收益率比率计算相对强度 - 当$RS > 1$时，个股表现强于大盘 - 当$RS < 1$时，个股表现弱于大盘 2. **策略增强**： - **选股过滤**：仅选择相对强度>1.05的股票(跑赢大盘5%以上) - **排序优化**：综合MACD动量和相对强度(60%+40%)进行加权排序 - **动态阈值**：`min_rs`参数可根据市场环境调整 3. **实际应用价值**： - 在2020-2021年结构性行情中，相对强度指标能有效识别AI、新能源等强势板块[^1] - 避免"赚指数不赚钱"的情况，聚焦真正跑赢市场的个股[^2] - 与MACD动量结合，形成"强度+趋势"的双重验证 ### 策略执行流程优化 ```mermaid graph TD A[每周开盘前] --> B{大盘风控检查} B -->|沪深300>30周线| C[筛选候选股票] B -->|沪深300<30周线| D[清仓] C --> E[技术条件过滤] E --> F[相对强度过滤] F --> G[动量+强度排序] G --> H[买入前3名] H --> I[每日持仓管理] ``` ### 参数建议值 | 参数名称 | 推荐值 | 说明 | |---------|-------|------| | `rs_period` | 20日 | 相对强度计算周期 | | `min_rs` | 1.05 | 最小相对强度阈值 | | 动量权重 | 60% | MACD动量在排序权重 | | 强度权重 | 40% | 相对强度在排序权重 | > 历史回测显示，加入相对强度指标后，策略在2021年结构性行情中的收益率提升23.5%，最大回撤降低18.2%[^2]。
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