作者：幣貝研究院
2025 年 1 月 17 日，TRUMP 代幣在 Solana 上線。上線之初，10 億枚總供應中的 8 億枚 — — 即 80% — — 集中在兩個與特朗普相關聯的實體手中：CIC Digital LLC 與 Fight Fight Fight LLC[1]。上線後 36 小時內，該代幣於 2025 年 1 月 19 日觸及歷史最高 74.27 美元[2]。截至本報告 2026 年 5 月 22 日的快照日，TRUMP 自該峰值已回撤約 97%[2]。上線序列期間，小时收盤 RSI 深入超買區間，MACD 柱狀圖在轉折點處翻正 — — 兩個指標都觸發了其作者在 1970 年代為商品與股票市場定義的規範讀數。但它們所應用的這條價格序列，按照快照日所有現存的監管與學術定義，背後並不存在一個讓「超買」有意義指涉的底層資產。
美國證券交易委員會企業財務部於 2025 年 2 月 27 日發布《Meme 幣員工聲明》，將 Meme 資產定性為用途或功能有限乃至不存在、價值由投機驅動，並據此得出結論：此類代幣的交易不構成證券法意義上的發售[3]。Crenshaw 委員同期的反對意見對該法律結論提出了質疑，但並未挑戰「該資產類別缺乏基本面」這一經驗觀察本身[4]。Solidus Labs 在 2025 年 5 月記錄：2024 年 1 月至 2025 年 3 月期間，部署到 Pump.fun 的代幣累計超過 700 萬枚，其中 98.6% 跌破 1,000 美元的池子流動性門檻，仅約 97,000 枚維持到這一門檻之上[5]。Pump.fun 邦定曲線到標準自動做市商（AMM）的畢業率，按 Step Data 數據，2025 年第二季度平均為 0.78%[6]，並在 2025 年 7 月與 8 月維持在 0.7%–0.8% 區間（來源為 Cointelegraph 關於平台機制的報導）[7]。
本報告展開三項主張，並具體規定檢驗這些主張的方法學框架。
主張一。經典動量震盪指標族 — — Wilder 的相對強弱指數[8]、Appel 的異同移動平均[9][10]、Lane 的隨機指標[11][12] — — 是在 1957 至 1979 年的美國商品與股票數據集上校準的。橫截面動量進入同行評審文獻的標誌，是 Jegadeesh 與 Titman 1993 年發表於《Journal of Finance》的論文，該文使用了 1965–1989 年美國股票樣本[13]。上述任一校準都未在缺乏基本面估值的資產上得到檢驗。Park 與 Irwin 2007 年對 95 項技術分析研究的元綜述記錄了一個事實：技術交易策略在外匯與期貨市場上產生經濟利潤，在股票市場上不產生[14]。這一不對稱性本身就與「普適性」的隱含承諾不一致，即便在指標被開發出來的資產類別內部也是如此。
主張二。Meme 資產的價格形成與經典指標設計針對的市場存在結構差異。Liu 與 Tsyvinski 2021 年發表於《Review of Financial Studies》的論文證明：主要加密貨幣對絕大多數常見股票市場與宏觀經濟因子均無敞口，对貨幣與商品收益亦無敞口[15]。最大的幾種加密貨幣尚且不具備對傳統資產類別的因子敞口，處於該分布尾部的 Meme 資產更不可能具備。Meme 資產的價格生成由注意力反身性驅動，借由 Pump.fun 這類邦定曲線發射台實現機械化，並經 Raydium、PumpSwap、Uniswap 上的自動做市商微觀結構傳播。BIS Bulletin №69 把由此產生的市場結構刻畫為「凸顯了加密作為一個資產類別的高度自我指涉性質」[16]。
主張三。任何對指標窗口或閾值的選擇，都無法把「為讀取信息驅動型價格行為而設計的數學」轉換為「等價讀取注意力驅動型價格行為的數學」。輸入空間已經改變，而指標看不見自己的輸入空間。這就是「參數調優在結構上不夠」的正式陳述。
本報告為誠實的 Meme 資產觀察框架提出三項偏離：以橫截面排名取代固定閾值[17]；把注意力代理變數[18][19]與持倉集中度變數納入與價格指標同等地位；把輸出定義為觀察，而非預測。實證協議 — — 樣本宇宙、區制窗口、統計檢驗、對照資產 — — 在第三章詳細規定。數據管線產出貫穿參數網格的統計可定論結果之後，數字發現會作為本文的更新發布。
可證伪結構性失靈主張的四項條件，列於第七章。
經典動量震盪指標族至今仍是零售看盤軟體的標準配置，其源頭是 1957 至 1993 年間發表的四項工作，每一項都基於一組美國商品或股票價格數據進行校準。歷史記錄一致且文檔化充分：上述任一校準都未在缺乏基本面估值的資產上得到檢驗。
George C. Lane 是芝加哥的商品交易員，與 Investment Educators Inc. 有關聯。他撰寫的《隨機過程》（The Stochastic Process）作為 1957 年版權登記的內部課程材料[12]。該方法的源頭是對芝加哥期貨交易所商品期貨 — — 玉米、大豆、小麥 — — 價格行為的觀察。Lane 與同事記錄到一個規律：價格往往在一段上行動作即將耗盡、動作即將反轉之前，向其近 N 日價格區間的上端或下端聚攏。震盪指標的公式 %K = 100 ×（close − low_n）/（high_n − low_n），把本期收盤價對近 N 日價格區間作歸一化，並假設盤中區間分布承載機構吸籌與派發的信息。這一假設根植於場內交易的商品交易池，那裡的池邊觀察者從盘口活動中尚可合理地讀出派發模式[11][20]。
J. Welles Wilder 在 1978 年出版《技術交易系統的新概念》（New Concepts in Technical Trading Systems）。此前他已用手工計算的震盪指標做了數年商品期貨交易[8]。書中工作示例所用的數據集，是 1972 至 1977 年的可可、大豆、銅、豬肉、白銀期貨日收盤價。RSI 預設的 14 日平滑參數，是商品期貨 — — 周度合約換月特性下 — — 響應速度與信號穩定性之間的經驗折衷。Wilder 明確把自己的工作定位為商品向；書中不含股票校準。
RSI 假設三件事。其一，價格圍繞近 N 日波動率均值回歸，極端讀數因此可診斷行為過度反應。其二，超買與超賣閾值 — — Wilder 原始校準下的 70 與 30 — 在不同時間與不同資產上保持穩定。其三，趨勢與盤整的狀態可被辨識，且持續時長足夠讓指標窗口捕捉到轉折點。這三項假設中沒有任何一項在缺乏基本面估值的資產上得到過檢驗。
Gerald Appel 自 1970 年代中期開始，通過 Signalert Corp 的簡報傳播 MACD 方法，1979 年在一本自費出版的手冊中將其形式化，並在《Technical Analysis: Power Tools for Active Investors》中進一步展開[9][10]。經典的 (12, 26, 9) 參數三元組反映當時通行的六日交易周慣例：約兩周、一個月、約一周半的交易時長[21]。Appel 起初提出的是非對稱參數組 — — (8, 17, 9) 用於買入、(12, 25, 9) 用於賣出 — — 但這套非對稱形式沒能在流行制圖軟體的傳播過程中留存，軟體最終標準化到了對稱的 (12, 26, 9)。
Appel 所用數據集是 1970 年代的紐交所綜合指數與精選納斯達克股票 — — 那是一個由通脹驅動高波動、但企業基本面仍可識別的年代。Maitah 及合作者在 2021 年的參數優化研究中記錄到，經典 (12, 26, 9) 在 2011–2019 年的日經 225 期貨上產生負收益[21]。這說明參數本身承載市場特定的校準，即便在兩個發達股票交易所之間也無法直接遷移。
橫截面動量進入同行評審文獻，始於 Jegadeesh 與 Titman 1993 年發表於《Journal of Finance》的論文。該文記錄了一個事實：過去 3 至 12 個月有正收益的美國股票，會在相近的前向期上持續跑贏[13]。這一發現的數據基礎是 CRSP 數據庫中紐約證券交易所與美國證券交易所的股票（1965–1989 年），此後成為學術資產定價中現代動量因子的基礎。該效應是在具有現金流基本面的資產上記錄到的；後續文獻把它延伸到多個資產類別，但每一次延伸都要求獨立的實證驗證。
Park 與 Irwin 2007 年發表於《Journal of Economic Surveys》的論文，至今仍是對經典技術分析最具承重力的評估[14]。論文綜述了 95 項現代研究 — — 56 項報告正業績、20 項報告負業績、19 項報告混合結果 — — 一致的發現是：技術交易策略在外匯與期貨市場上產生經濟利潤，在股票市場上不產生。這一格局已經與 1957–1979 年文獻隱含的「普適承諾」不一致。它提示一個判斷：即便在指標被開發出來的資產類別內部，績效也以市場結構為前提，並非由指標的數學本身保證。
由這套經典文獻遺留下的隱含假設有三條：價格折現或部分折現基本面信息；均值回歸是默認傾向；趨勢狀態的特徵長度可與指標參數窗口相比。這三條假設都依賴一個底層價值參照物的存在，價格圍繞它震盪。這樣的參照物在 Meme 市場上是否存在，是第二章要展開的問題。
2025 年 1 月 17 日的 TRUMP 上線序列，是公共監管記錄中文檔化最充分的 Meme 資產事件[1][2][3]。此次上線把總供應的 80% 集中在兩個關聯實體手中，產生了 36 小時攀升至 74.27 美元、隨後持續回撤的軌跡 — — 經典 RSI 與 MACD 讀數機械地追蹤了這條軌跡，對任何「底層資產」均無信息參照。TRUMP 案例並非異常類型，而是一個最乾淨的可用案例，用以呈現一種與經典指標校準所針對市場不同的價格生成區制。這種區制沿三個可測量維度展開：基本面錨點缺失、注意力反身性作為主導價格生成變數、供給與持倉的極端集中。
美國證券交易委員會企業財務部 2025 年 2 月 27 日發布的《Meme 幣員工聲明》把 Meme 資產定性為用途或功能有限乃至不存在，其價值由投機驅動而非來自經濟權利或現金流[3]。聲明得出的結論 — — 此類代幣的交易不構成聯邦法意義上的證券發售 — — 其前提是一項更基本的經驗觀察：不存在現金流、不存在對企業價值的權利主張、不存在任何可以在標準資產定價框架內被估值的經濟權利。Crenshaw 委員同期的反對意見並不質疑這一經驗觀察；它質疑的是從該觀察推出的法律結論[4]。
基本面缺失不僅適用於 Meme 這一子類。Liu 與 Tsyvinski 2021 年發表於《Review of Financial Studies》的論文證明：主要加密貨幣 — — 比特幣、以太坊、瑞波 — — 對絕大多數常見股票市場與宏觀經濟因子均無敞口，对貨幣與商品收益亦無敞口[15]。最大的幾種加密貨幣尚且不具備對傳統資產類別的因子敞口，處於該分布尾部的 Meme 資產更不可能具備。經典動量指標設計於「價格圍繞緩動基本面價值震盪」的市場；Meme 市場沒有這樣的價值可供圍繞。
替代基本面充任價格生成變數的，是注意力 — — 可通過搜尋量指數、社交媒體提及次數，以及 Meme 資產創建平台可觸達的潛在用戶基數來度量。Da、Engelberg、Gao 在 2011 年《Journal of Finance》論文中引入 Google 搜索量指數（SVI）作為一項直接的散戶注意力代理變數。他們對 Russell 3000 股票 2004–2008 年樣本的研究表明：異常搜索量預示著隨後兩周的價格上行，並在同一年度內回吐[18]。Liu 與 Tsyvinski（2021）在加密貨幣市場上對 Da 等人記錄到的「注意力驅動的過沖 — 回吐」圖樣作了再現，他們報告投資者注意力的代理變數在其 2011–2018 年樣本上對加密貨幣收益具有預測力[15]。
Barber 與 Odean 2008 年發表於《Review of Financial Studies》的論文提供了行為基礎：個人投資者是引起注意力資產的淨買入者，因為他們的搜尋問題是不對稱的[22] — — 他們無法搜遍可投資標的全集，只能對觸達他們的資產作出反應。Meme 市場上，這種不對稱被選擇集本身的規模進一步放大。Pump.fun 是 2024 年 1 月 19 日上線至本快照日之間 Solana 上主導的 Meme 資產創建平台，截至 2025 年第三季度，該平台上發行的代幣累計超過 1,190 萬枚[23][24]。在這種規模下，對單只 Meme 資產的買入決策，本質上是對「捕獲了最多注意力的那只資產」的買入決策 — — 系統性搜尋該選擇集在計算上不可能。
Soros（1987）把反身性形式化為參與者認知與底層基本面之間的雙向因果 — — 每一方都向對方反饋[25]。常規市場上，反身性循環受基本面錨的約束：認知可以暫時把價格推離價值，但均值回歸終將復位。Meme 市場上，反身性循環沒有錨。注意力驅動的價格變動吸引更多注意力，更多注意力催生更多價格變動，直到循環耗盡 — — 耗盡的方式不是回歸價值，而是注意力本身的崩塌。
Pump.fun 的邦定曲線機制把這種反身性從心理變成機械。新代幣先在一條恆積型邦定曲線交易，價格上行自動觸發後續買家的更高價格；曲線按序銷售約 8 億枚代幣，代幣市值接近 69,000 美元時畢業到標準自動做市商[7][26]。這套機制把注意力直接轉換為價格，期間沒有信息發現過程介入。BIS Bulletin №69（作者 Cornelli、Doerr、Frost、Gambacorta）把由此產生的市場結構刻畫為「凸顯了加密作為一個資產類別的高度自我指涉性」[16]。
經典動量指標的前提是一個分散的持倉基礎 — — 集合行為通過連續競價聚合為價格序列，每一個體決策都參與其中。Meme 資產的持倉結構系統性地違反這一前提。
最清晰有據可查的案例仍然是 2025 年 1 月 17 日的 TRUMP 代幣上線。10 億枚總供應中的 8 億枚 — — 即 80% — — 上線時由 CIC Digital LLC 與 Fight Fight Fight LLC 持有[1]。這一數量級的上線集中度，已經打破經典技術分析工具背後「分散持倉基礎」的前提。無論 RSI 在 TRUMP 上線之後的幾天內讀出何種數字，底層價格序列都不是眾多獨立買賣方的總和所產生，而是兩個關聯實體的處置決策所產生。
TRUMP 是有據可查的上線集中度最極端的案例，但其結構類型並非異常。通過邦定曲線發射台部署的代幣，通常在曲線階段把大比例供應保留在部署者或關聯錢包手中。在 Solana 主要邦定曲線發射台 — — Pump.fun、Letsbonk、Launchlab — — 的範圍內，按 Step Data 2025 年第三季度的分析，約 89% 已部署代幣的最終市值低於 50,000 美元[27]。曲線階段任一時點的持倉中位分布都高度集中。本報告的實證更新會直接基於 Solscan 與 Etherscan 計算全市場範圍的持倉集中度分布；結構性論證僅需一個觀察 — — 「分散持倉基礎」的前提在眾數 Meme 資產上被違反，而不僅在 TRUMP 這類極端個案上被違反。
經典指標的驗證場景是訂單簿市場 — — 市場參與方持續作雙邊報價，報價響應信息。Meme 資產主要在自動做市商上交易 — — Solana 上的 Raydium 與 PumpSwap、Ethereum 上的 Uniswap — — 盘口買賣盤被恆積曲線取代。價格不再是最新訂單的邊際估值，而是給定池子庫存狀態下、曲線的代數輸出。滑點隨訂單規模相對池子深度按非線性放大，意味着同一筆買單在不同日子可以產生不同價格，取決於池子當時的流動性狀態。
自動做市商的價格序列本身並不承載關於信息聚合的理論主張。它是恆積數學的機械結果。Solidus Labs 在 2025 年 5 月記錄到：2024 年 1 月至 2025 年 3 月部署到 Pump.fun 的代幣累計超過 700 萬枚，其中僅約 97,000 枚維持了 1,000 美元以上的池子流動性，留下 98.6% 的已部署宇宙池子深度過淺，不足以支持有意義的價格發現[5]。SolanaFloor 另外報告：從 Pump.fun 畢業並遷移至 Raydium 的流動性池中，74.6% 在隨後處於不活躍狀態[28]。Wilder 的 RSI 應用於這樣的序列，所計算的是近乎空池上由庫存力學生成的價格的區間分布，而不是深度訂單簿上由聚合信念生成的價格的區間分布。
第二章的結構性論證已經確立了一點：Meme 資產價格生成與經典指標設計針對的市場之間存在差異。這一差異在指標讀數上如何顯化，是一個實證問題。本章具體規定幣貝研究院用以回應這個問題的方法學；本章的實證發現，會在數據管線產出統計可定論結果之後，作為本文的更新發布。
樣本宇宙取自 CoinGecko「meme」分類標籤下按市值排名前 200 的代幣，並限定在 Ethereum 與 Solana 這兩個截至快照日的主導 Meme 資產交易所。每個再平衡日上施加三項過濾：過去 7 日去中心化與中心化交易所合併平均成交量高於 100 萬美元；觀察日之前至少 30 日的價格歷史；主交易所池子深度不低於 100,000 美元。
這些閾值排除了 Pump.fun 代幣宇宙的絕大部分。Solidus Labs 記錄到：2024 年 1 月至 2025 年 3 月部署到 Pump.fun、至少有 5 筆交易的代幣累計超過 700 萬枚，其中僅約 97,000 枚維持了 1,000 美元的流動性下限[5]。Pump.fun 邦定曲線到標準自動做市商的畢業率，2025 年第二季度平均為 0.78%[6]，2025 年 7 月與 8 月維持在 0.7%–0.8% 區間[7]。本研究的樣本宇宙捕獲的是流動性下限之上的存活可交易子集；被排除的龐大部分，僅通過下文討論的存活偏差修正進入分析。
任何在 2026 年 5 月 22 日快照日抽取的回測，都只包含存活到該日的代幣。這些幸存者按定義是一條厚尾收益分布的右尾。Solidus Labs 給出的 98.6% Pump.fun 失敗率，就是朴素回測系統性高估指標效力的標題理由[5]。
緩解方法是按時點重建宇宙。每個周度再平衡日上，把宇宙按照那一天本應呈現的樣子重建，包括隨後失敗的代幣。CoinGecko 與 CoinMarketCap 的歷史快照 API 支持周度頻率的重建；Kaiko 在更高頻率上提供按時點的訂單簿與池子狀態數據。若不作按時點重建，任何報告出來的指標命中率都被週期失敗率的量級向上偏置。
研究把三個區制分開檢驗，分別對應第二章記錄的 Meme 資產微觀結構的結構性變化。
Pre-Pump.fun Meme 資產季，覆蓋 2023 年 1 月至 2024 年 1 月，跨越 BONK 上線（2022 年 12 月 25 日）、PEPE 上線（2023 年 4 月）、WIF 上線（2023 年 11 月 20 日）。這一期間的市場結構特徵是直接去中心化交易所掛牌、無邦定曲線中介；持倉集中度數據更稀疏，但可通過 Etherscan 與 Solscan 歷史檔案獲得。
Pump.fun 時代，覆蓋 2024 年 1 月至 2025 年 1 月，始於 Pump.fun 2024 年 1 月 19 日上線[24]。這一期間見證了 Meme 資產創建經由邦定曲線發射台的工業化、2024 年 10 月至 11 月由 GOAT 引領的 AI Meme 子週期，以及到頂時長中位數從數周向數日的遷移。
政治 Meme 時代，覆蓋 2025 年 1 月至 2026 年 5 月，始於 2025 年 1 月 17 日的 TRUMP 上線[1]與 2025 年 1 月 19 日的 MELANIA 上線。這一期間的特徵是極端的上線階段集中度、SEC 透過 2025 年 2 月 27 日員工聲明給出的正式監管口徑[3]，以及永續合約（Perpetual Futures）交易所上單代幣平均槓桿的持續抬升。
採用預設的經典參數、不作優化：RSI 14 週期、MACD (12, 26, 9)、隨機指標 (14, 3, 3)、動量指標 10 週期。本研究檢驗的問題是：經典參數下的指標在 Meme 資產上的行為，與它們被校準過的資產上的行為是否一致。優化會按 Park 與 Irwin 所警示的方式引入數據窺探偏差[14]；Meme 資產特定的重新校準並不是本研究關心的問題——— 本研究關心的是：讀取信息驅動型價格行為的同一套工具，是否也以等價方式讀取注意力驅動型價格行為。
對每個回測窗口、每只資產、每次指標信號觸發，計算如下統計：N 日（N = 1、3、7、14）方向準確率，對照同一資產同一窗口的無條件 N 日方向概率；扣除交易成本之後的累計超額收益，成本設定為去中心化交易所每筆交換 30 個基點、中心化交易所每筆交易 10 個基點，再疊加 Meme 資產 50 個基點的滑點扣除以反映 AMM 曲率；按 Da、Engelberg、Gao 方法構造的 Google Trends 異常搜索量指數[18]與價格變動之間，在 1 日與 1 小時聚合上的 Granger 因果檢驗；White（2000）現實檢驗，用以控制貫穿整個參數網格的數據窺探偏差[29]。
同一指標族在相同窗口內應用於比特幣、以太坊、Solana。Park 與 Irwin 所記錄的不對稱 — — 技術分析在股票上表現不佳、在外匯與期貨上跑贏[14] — — 提示加密主流幣應在這條譜線上佔據居中位置。本研究的實證假設是：Meme 資產佔據該譜線上的第四個獨立的點 — — 不是隨機遊走式的純噪聲，而是以一種經典指標從未被設計去讀取的、結構化的「信息貧乏」。
Detzel、Liu、Strauss、Zhou、Zhu（2021）是與本研究最接近的已發表對照[30]。該文記錄到，價格對移動平均的比率在樣本內和樣本外都能預測比特幣收益，並在納斯達克互聯網時代股票及低分析師覆蓋度股票上觀察到類似的預測效應。理論基礎是一個均衡學習模型：行為人對難以估值的基本面緩慢學習，技術分析聚合了這一緩慢學習的過程。同樣的理論結構是否適用於「完全沒有基本面」的資產，正是幣貝研究院的實證工作意圖回應的缺口。
Liu、Tsyvinski、Wu 在《Journal of Financial and Quantitative Analysis》上即將發表的論文，為加密貨幣收益的橫截面建立了一個趨勢因子，證明時間序列動量在更廣義的加密貨幣宇宙中持續存在[31]。該文明確排除交易稀薄的代幣，把 Meme 資產尾部留為未研究區域。檢驗 Meme 資產技術指標的正確橫截面 — — 這是方法學缺口，本文的實證工作意圖填補。
按上文方法學計算、並經多重比較偏差修正之後、貫穿三個區制窗口的實證結果，會在與 Detzel 等[30]和 Liu、Tsyvinski、Wu[31]已發表基線對照驗證之後，作為本文的更新發布。把本文先作為方法學框架發布、再補實證數字，反映一種分析上的優先級：結構性論證在沒有數字時仍可被解讀，沒有結構性論證的數字會含糊、易被誤讀。
任何市場上記錄到指標欠佳，自然反應都是優化參數。動量指標延伸的歷史 — — 從股票到商品到外匯再到比特幣 — — 很大程度上就是一部參數重新校準的歷史。下面四種機制解釋為什麼這一思路對 Meme 資產不夠。
140.52萬 熱度
77.45萬 熱度
27.21萬 熱度
107.57萬 熱度
2915.56萬 熱度
當動量失靈：解讀 Meme 市場的結構性框架
作者：幣貝研究院
執行摘要
2025 年 1 月 17 日，TRUMP 代幣在 Solana 上線。上線之初，10 億枚總供應中的 8 億枚 — — 即 80% — — 集中在兩個與特朗普相關聯的實體手中：CIC Digital LLC 與 Fight Fight Fight LLC[1]。上線後 36 小時內，該代幣於 2025 年 1 月 19 日觸及歷史最高 74.27 美元[2]。截至本報告 2026 年 5 月 22 日的快照日，TRUMP 自該峰值已回撤約 97%[2]。上線序列期間，小时收盤 RSI 深入超買區間，MACD 柱狀圖在轉折點處翻正 — — 兩個指標都觸發了其作者在 1970 年代為商品與股票市場定義的規範讀數。但它們所應用的這條價格序列，按照快照日所有現存的監管與學術定義，背後並不存在一個讓「超買」有意義指涉的底層資產。
美國證券交易委員會企業財務部於 2025 年 2 月 27 日發布《Meme 幣員工聲明》，將 Meme 資產定性為用途或功能有限乃至不存在、價值由投機驅動，並據此得出結論：此類代幣的交易不構成證券法意義上的發售[3]。Crenshaw 委員同期的反對意見對該法律結論提出了質疑，但並未挑戰「該資產類別缺乏基本面」這一經驗觀察本身[4]。Solidus Labs 在 2025 年 5 月記錄：2024 年 1 月至 2025 年 3 月期間，部署到 Pump.fun 的代幣累計超過 700 萬枚，其中 98.6% 跌破 1,000 美元的池子流動性門檻，仅約 97,000 枚維持到這一門檻之上[5]。Pump.fun 邦定曲線到標準自動做市商（AMM）的畢業率，按 Step Data 數據，2025 年第二季度平均為 0.78%[6]，並在 2025 年 7 月與 8 月維持在 0.7%–0.8% 區間（來源為 Cointelegraph 關於平台機制的報導）[7]。
本報告展開三項主張，並具體規定檢驗這些主張的方法學框架。
主張一。經典動量震盪指標族 — — Wilder 的相對強弱指數[8]、Appel 的異同移動平均[9][10]、Lane 的隨機指標[11][12] — — 是在 1957 至 1979 年的美國商品與股票數據集上校準的。橫截面動量進入同行評審文獻的標誌，是 Jegadeesh 與 Titman 1993 年發表於《Journal of Finance》的論文，該文使用了 1965–1989 年美國股票樣本[13]。上述任一校準都未在缺乏基本面估值的資產上得到檢驗。Park 與 Irwin 2007 年對 95 項技術分析研究的元綜述記錄了一個事實：技術交易策略在外匯與期貨市場上產生經濟利潤，在股票市場上不產生[14]。這一不對稱性本身就與「普適性」的隱含承諾不一致，即便在指標被開發出來的資產類別內部也是如此。
主張二。Meme 資產的價格形成與經典指標設計針對的市場存在結構差異。Liu 與 Tsyvinski 2021 年發表於《Review of Financial Studies》的論文證明：主要加密貨幣對絕大多數常見股票市場與宏觀經濟因子均無敞口，对貨幣與商品收益亦無敞口[15]。最大的幾種加密貨幣尚且不具備對傳統資產類別的因子敞口，處於該分布尾部的 Meme 資產更不可能具備。Meme 資產的價格生成由注意力反身性驅動，借由 Pump.fun 這類邦定曲線發射台實現機械化，並經 Raydium、PumpSwap、Uniswap 上的自動做市商微觀結構傳播。BIS Bulletin №69 把由此產生的市場結構刻畫為「凸顯了加密作為一個資產類別的高度自我指涉性質」[16]。
主張三。任何對指標窗口或閾值的選擇，都無法把「為讀取信息驅動型價格行為而設計的數學」轉換為「等價讀取注意力驅動型價格行為的數學」。輸入空間已經改變，而指標看不見自己的輸入空間。這就是「參數調優在結構上不夠」的正式陳述。
本報告為誠實的 Meme 資產觀察框架提出三項偏離：以橫截面排名取代固定閾值[17]；把注意力代理變數[18][19]與持倉集中度變數納入與價格指標同等地位；把輸出定義為觀察，而非預測。實證協議 — — 樣本宇宙、區制窗口、統計檢驗、對照資產 — — 在第三章詳細規定。數據管線產出貫穿參數網格的統計可定論結果之後，數字發現會作為本文的更新發布。
可證伪結構性失靈主張的四項條件，列於第七章。
第一章 · 經典指標及其歷史適用域
經典動量震盪指標族至今仍是零售看盤軟體的標準配置，其源頭是 1957 至 1993 年間發表的四項工作，每一項都基於一組美國商品或股票價格數據進行校準。歷史記錄一致且文檔化充分：上述任一校準都未在缺乏基本面估值的資產上得到檢驗。
1.1 Lane（1957）與隨機指標
George C. Lane 是芝加哥的商品交易員，與 Investment Educators Inc. 有關聯。他撰寫的《隨機過程》（The Stochastic Process）作為 1957 年版權登記的內部課程材料[12]。該方法的源頭是對芝加哥期貨交易所商品期貨 — — 玉米、大豆、小麥 — — 價格行為的觀察。Lane 與同事記錄到一個規律：價格往往在一段上行動作即將耗盡、動作即將反轉之前，向其近 N 日價格區間的上端或下端聚攏。震盪指標的公式 %K = 100 ×（close − low_n）/（high_n − low_n），把本期收盤價對近 N 日價格區間作歸一化，並假設盤中區間分布承載機構吸籌與派發的信息。這一假設根植於場內交易的商品交易池，那裡的池邊觀察者從盘口活動中尚可合理地讀出派發模式[11][20]。
1.2 Wilder（1978）與相對強弱指數
J. Welles Wilder 在 1978 年出版《技術交易系統的新概念》（New Concepts in Technical Trading Systems）。此前他已用手工計算的震盪指標做了數年商品期貨交易[8]。書中工作示例所用的數據集，是 1972 至 1977 年的可可、大豆、銅、豬肉、白銀期貨日收盤價。RSI 預設的 14 日平滑參數，是商品期貨 — — 周度合約換月特性下 — — 響應速度與信號穩定性之間的經驗折衷。Wilder 明確把自己的工作定位為商品向；書中不含股票校準。
RSI 假設三件事。其一，價格圍繞近 N 日波動率均值回歸，極端讀數因此可診斷行為過度反應。其二，超買與超賣閾值 — — Wilder 原始校準下的 70 與 30 — 在不同時間與不同資產上保持穩定。其三，趨勢與盤整的狀態可被辨識，且持續時長足夠讓指標窗口捕捉到轉折點。這三項假設中沒有任何一項在缺乏基本面估值的資產上得到過檢驗。
1.3 Appel（1979）與異同移動平均
Gerald Appel 自 1970 年代中期開始，通過 Signalert Corp 的簡報傳播 MACD 方法，1979 年在一本自費出版的手冊中將其形式化，並在《Technical Analysis: Power Tools for Active Investors》中進一步展開[9][10]。經典的 (12, 26, 9) 參數三元組反映當時通行的六日交易周慣例：約兩周、一個月、約一周半的交易時長[21]。Appel 起初提出的是非對稱參數組 — — (8, 17, 9) 用於買入、(12, 25, 9) 用於賣出 — — 但這套非對稱形式沒能在流行制圖軟體的傳播過程中留存，軟體最終標準化到了對稱的 (12, 26, 9)。
Appel 所用數據集是 1970 年代的紐交所綜合指數與精選納斯達克股票 — — 那是一個由通脹驅動高波動、但企業基本面仍可識別的年代。Maitah 及合作者在 2021 年的參數優化研究中記錄到，經典 (12, 26, 9) 在 2011–2019 年的日經 225 期貨上產生負收益[21]。這說明參數本身承載市場特定的校準，即便在兩個發達股票交易所之間也無法直接遷移。
1.4 Jegadeesh 與 Titman（1993）：學術動量錨點
橫截面動量進入同行評審文獻，始於 Jegadeesh 與 Titman 1993 年發表於《Journal of Finance》的論文。該文記錄了一個事實：過去 3 至 12 個月有正收益的美國股票，會在相近的前向期上持續跑贏[13]。這一發現的數據基礎是 CRSP 數據庫中紐約證券交易所與美國證券交易所的股票（1965–1989 年），此後成為學術資產定價中現代動量因子的基礎。該效應是在具有現金流基本面的資產上記錄到的；後續文獻把它延伸到多個資產類別，但每一次延伸都要求獨立的實證驗證。
1.5 Park 與 Irwin（2007）：綜述層面的判斷
Park 與 Irwin 2007 年發表於《Journal of Economic Surveys》的論文，至今仍是對經典技術分析最具承重力的評估[14]。論文綜述了 95 項現代研究 — — 56 項報告正業績、20 項報告負業績、19 項報告混合結果 — — 一致的發現是：技術交易策略在外匯與期貨市場上產生經濟利潤，在股票市場上不產生。這一格局已經與 1957–1979 年文獻隱含的「普適承諾」不一致。它提示一個判斷：即便在指標被開發出來的資產類別內部，績效也以市場結構為前提，並非由指標的數學本身保證。
由這套經典文獻遺留下的隱含假設有三條：價格折現或部分折現基本面信息；均值回歸是默認傾向；趨勢狀態的特徵長度可與指標參數窗口相比。這三條假設都依賴一個底層價值參照物的存在，價格圍繞它震盪。這樣的參照物在 Meme 市場上是否存在，是第二章要展開的問題。
第二章 · Meme 資產的價格生成器
2025 年 1 月 17 日的 TRUMP 上線序列，是公共監管記錄中文檔化最充分的 Meme 資產事件[1][2][3]。此次上線把總供應的 80% 集中在兩個關聯實體手中，產生了 36 小時攀升至 74.27 美元、隨後持續回撤的軌跡 — — 經典 RSI 與 MACD 讀數機械地追蹤了這條軌跡，對任何「底層資產」均無信息參照。TRUMP 案例並非異常類型，而是一個最乾淨的可用案例，用以呈現一種與經典指標校準所針對市場不同的價格生成區制。這種區制沿三個可測量維度展開：基本面錨點缺失、注意力反身性作為主導價格生成變數、供給與持倉的極端集中。
2.1 基本面錨點的缺失
美國證券交易委員會企業財務部 2025 年 2 月 27 日發布的《Meme 幣員工聲明》把 Meme 資產定性為用途或功能有限乃至不存在，其價值由投機驅動而非來自經濟權利或現金流[3]。聲明得出的結論 — — 此類代幣的交易不構成聯邦法意義上的證券發售 — — 其前提是一項更基本的經驗觀察：不存在現金流、不存在對企業價值的權利主張、不存在任何可以在標準資產定價框架內被估值的經濟權利。Crenshaw 委員同期的反對意見並不質疑這一經驗觀察；它質疑的是從該觀察推出的法律結論[4]。
基本面缺失不僅適用於 Meme 這一子類。Liu 與 Tsyvinski 2021 年發表於《Review of Financial Studies》的論文證明：主要加密貨幣 — — 比特幣、以太坊、瑞波 — — 對絕大多數常見股票市場與宏觀經濟因子均無敞口，对貨幣與商品收益亦無敞口[15]。最大的幾種加密貨幣尚且不具備對傳統資產類別的因子敞口，處於該分布尾部的 Meme 資產更不可能具備。經典動量指標設計於「價格圍繞緩動基本面價值震盪」的市場；Meme 市場沒有這樣的價值可供圍繞。
2.2 注意力作為主導變數
替代基本面充任價格生成變數的，是注意力 — — 可通過搜尋量指數、社交媒體提及次數，以及 Meme 資產創建平台可觸達的潛在用戶基數來度量。Da、Engelberg、Gao 在 2011 年《Journal of Finance》論文中引入 Google 搜索量指數（SVI）作為一項直接的散戶注意力代理變數。他們對 Russell 3000 股票 2004–2008 年樣本的研究表明：異常搜索量預示著隨後兩周的價格上行，並在同一年度內回吐[18]。Liu 與 Tsyvinski（2021）在加密貨幣市場上對 Da 等人記錄到的「注意力驅動的過沖 — 回吐」圖樣作了再現，他們報告投資者注意力的代理變數在其 2011–2018 年樣本上對加密貨幣收益具有預測力[15]。
Barber 與 Odean 2008 年發表於《Review of Financial Studies》的論文提供了行為基礎：個人投資者是引起注意力資產的淨買入者，因為他們的搜尋問題是不對稱的[22] — — 他們無法搜遍可投資標的全集，只能對觸達他們的資產作出反應。Meme 市場上，這種不對稱被選擇集本身的規模進一步放大。Pump.fun 是 2024 年 1 月 19 日上線至本快照日之間 Solana 上主導的 Meme 資產創建平台，截至 2025 年第三季度，該平台上發行的代幣累計超過 1,190 萬枚[23][24]。在這種規模下，對單只 Meme 資產的買入決策，本質上是對「捕獲了最多注意力的那只資產」的買入決策 — — 系統性搜尋該選擇集在計算上不可能。
2.3 缺乏錨點的反身性
Soros（1987）把反身性形式化為參與者認知與底層基本面之間的雙向因果 — — 每一方都向對方反饋[25]。常規市場上，反身性循環受基本面錨的約束：認知可以暫時把價格推離價值，但均值回歸終將復位。Meme 市場上，反身性循環沒有錨。注意力驅動的價格變動吸引更多注意力，更多注意力催生更多價格變動，直到循環耗盡 — — 耗盡的方式不是回歸價值，而是注意力本身的崩塌。
Pump.fun 的邦定曲線機制把這種反身性從心理變成機械。新代幣先在一條恆積型邦定曲線交易，價格上行自動觸發後續買家的更高價格；曲線按序銷售約 8 億枚代幣，代幣市值接近 69,000 美元時畢業到標準自動做市商[7][26]。這套機制把注意力直接轉換為價格，期間沒有信息發現過程介入。BIS Bulletin №69（作者 Cornelli、Doerr、Frost、Gambacorta）把由此產生的市場結構刻畫為「凸顯了加密作為一個資產類別的高度自我指涉性」[16]。
2.4 持倉集中度
經典動量指標的前提是一個分散的持倉基礎 — — 集合行為通過連續競價聚合為價格序列，每一個體決策都參與其中。Meme 資產的持倉結構系統性地違反這一前提。
最清晰有據可查的案例仍然是 2025 年 1 月 17 日的 TRUMP 代幣上線。10 億枚總供應中的 8 億枚 — — 即 80% — — 上線時由 CIC Digital LLC 與 Fight Fight Fight LLC 持有[1]。這一數量級的上線集中度，已經打破經典技術分析工具背後「分散持倉基礎」的前提。無論 RSI 在 TRUMP 上線之後的幾天內讀出何種數字，底層價格序列都不是眾多獨立買賣方的總和所產生，而是兩個關聯實體的處置決策所產生。
TRUMP 是有據可查的上線集中度最極端的案例，但其結構類型並非異常。通過邦定曲線發射台部署的代幣，通常在曲線階段把大比例供應保留在部署者或關聯錢包手中。在 Solana 主要邦定曲線發射台 — — Pump.fun、Letsbonk、Launchlab — — 的範圍內，按 Step Data 2025 年第三季度的分析，約 89% 已部署代幣的最終市值低於 50,000 美元[27]。曲線階段任一時點的持倉中位分布都高度集中。本報告的實證更新會直接基於 Solscan 與 Etherscan 計算全市場範圍的持倉集中度分布；結構性論證僅需一個觀察 — — 「分散持倉基礎」的前提在眾數 Meme 資產上被違反，而不僅在 TRUMP 這類極端個案上被違反。
2.5 自動做市商微觀結構
經典指標的驗證場景是訂單簿市場 — — 市場參與方持續作雙邊報價，報價響應信息。Meme 資產主要在自動做市商上交易 — — Solana 上的 Raydium 與 PumpSwap、Ethereum 上的 Uniswap — — 盘口買賣盤被恆積曲線取代。價格不再是最新訂單的邊際估值，而是給定池子庫存狀態下、曲線的代數輸出。滑點隨訂單規模相對池子深度按非線性放大，意味着同一筆買單在不同日子可以產生不同價格，取決於池子當時的流動性狀態。
自動做市商的價格序列本身並不承載關於信息聚合的理論主張。它是恆積數學的機械結果。Solidus Labs 在 2025 年 5 月記錄到：2024 年 1 月至 2025 年 3 月部署到 Pump.fun 的代幣累計超過 700 萬枚，其中僅約 97,000 枚維持了 1,000 美元以上的池子流動性，留下 98.6% 的已部署宇宙池子深度過淺，不足以支持有意義的價格發現[5]。SolanaFloor 另外報告：從 Pump.fun 畢業並遷移至 Raydium 的流動性池中，74.6% 在隨後處於不活躍狀態[28]。Wilder 的 RSI 應用於這樣的序列，所計算的是近乎空池上由庫存力學生成的價格的區間分布，而不是深度訂單簿上由聚合信念生成的價格的區間分布。
第三章 · 實證協議
第二章的結構性論證已經確立了一點：Meme 資產價格生成與經典指標設計針對的市場之間存在差異。這一差異在指標讀數上如何顯化，是一個實證問題。本章具體規定幣貝研究院用以回應這個問題的方法學；本章的實證發現，會在數據管線產出統計可定論結果之後，作為本文的更新發布。
3.1 樣本宇宙構造
樣本宇宙取自 CoinGecko「meme」分類標籤下按市值排名前 200 的代幣，並限定在 Ethereum 與 Solana 這兩個截至快照日的主導 Meme 資產交易所。每個再平衡日上施加三項過濾：過去 7 日去中心化與中心化交易所合併平均成交量高於 100 萬美元；觀察日之前至少 30 日的價格歷史；主交易所池子深度不低於 100,000 美元。
這些閾值排除了 Pump.fun 代幣宇宙的絕大部分。Solidus Labs 記錄到：2024 年 1 月至 2025 年 3 月部署到 Pump.fun、至少有 5 筆交易的代幣累計超過 700 萬枚，其中僅約 97,000 枚維持了 1,000 美元的流動性下限[5]。Pump.fun 邦定曲線到標準自動做市商的畢業率，2025 年第二季度平均為 0.78%[6]，2025 年 7 月與 8 月維持在 0.7%–0.8% 區間[7]。本研究的樣本宇宙捕獲的是流動性下限之上的存活可交易子集；被排除的龐大部分，僅通過下文討論的存活偏差修正進入分析。
3.2 存活偏差修正
任何在 2026 年 5 月 22 日快照日抽取的回測，都只包含存活到該日的代幣。這些幸存者按定義是一條厚尾收益分布的右尾。Solidus Labs 給出的 98.6% Pump.fun 失敗率，就是朴素回測系統性高估指標效力的標題理由[5]。
緩解方法是按時點重建宇宙。每個周度再平衡日上，把宇宙按照那一天本應呈現的樣子重建，包括隨後失敗的代幣。CoinGecko 與 CoinMarketCap 的歷史快照 API 支持周度頻率的重建；Kaiko 在更高頻率上提供按時點的訂單簿與池子狀態數據。若不作按時點重建，任何報告出來的指標命中率都被週期失敗率的量級向上偏置。
3.3 回測窗口
研究把三個區制分開檢驗，分別對應第二章記錄的 Meme 資產微觀結構的結構性變化。
Pre-Pump.fun Meme 資產季，覆蓋 2023 年 1 月至 2024 年 1 月，跨越 BONK 上線（2022 年 12 月 25 日）、PEPE 上線（2023 年 4 月）、WIF 上線（2023 年 11 月 20 日）。這一期間的市場結構特徵是直接去中心化交易所掛牌、無邦定曲線中介；持倉集中度數據更稀疏，但可通過 Etherscan 與 Solscan 歷史檔案獲得。
Pump.fun 時代，覆蓋 2024 年 1 月至 2025 年 1 月，始於 Pump.fun 2024 年 1 月 19 日上線[24]。這一期間見證了 Meme 資產創建經由邦定曲線發射台的工業化、2024 年 10 月至 11 月由 GOAT 引領的 AI Meme 子週期，以及到頂時長中位數從數周向數日的遷移。
政治 Meme 時代，覆蓋 2025 年 1 月至 2026 年 5 月，始於 2025 年 1 月 17 日的 TRUMP 上線[1]與 2025 年 1 月 19 日的 MELANIA 上線。這一期間的特徵是極端的上線階段集中度、SEC 透過 2025 年 2 月 27 日員工聲明給出的正式監管口徑[3]，以及永續合約（Perpetual Futures）交易所上單代幣平均槓桿的持續抬升。
3.4 指標參數
採用預設的經典參數、不作優化：RSI 14 週期、MACD (12, 26, 9)、隨機指標 (14, 3, 3)、動量指標 10 週期。本研究檢驗的問題是：經典參數下的指標在 Meme 資產上的行為，與它們被校準過的資產上的行為是否一致。優化會按 Park 與 Irwin 所警示的方式引入數據窺探偏差[14]；Meme 資產特定的重新校準並不是本研究關心的問題——— 本研究關心的是：讀取信息驅動型價格行為的同一套工具，是否也以等價方式讀取注意力驅動型價格行為。
3.5 統計檢驗
對每個回測窗口、每只資產、每次指標信號觸發，計算如下統計：N 日（N = 1、3、7、14）方向準確率，對照同一資產同一窗口的無條件 N 日方向概率；扣除交易成本之後的累計超額收益，成本設定為去中心化交易所每筆交換 30 個基點、中心化交易所每筆交易 10 個基點，再疊加 Meme 資產 50 個基點的滑點扣除以反映 AMM 曲率；按 Da、Engelberg、Gao 方法構造的 Google Trends 異常搜索量指數[18]與價格變動之間，在 1 日與 1 小時聚合上的 Granger 因果檢驗；White（2000）現實檢驗，用以控制貫穿整個參數網格的數據窺探偏差[29]。
3.6 對照資產
同一指標族在相同窗口內應用於比特幣、以太坊、Solana。Park 與 Irwin 所記錄的不對稱 — — 技術分析在股票上表現不佳、在外匯與期貨上跑贏[14] — — 提示加密主流幣應在這條譜線上佔據居中位置。本研究的實證假設是：Meme 資產佔據該譜線上的第四個獨立的點 — — 不是隨機遊走式的純噪聲，而是以一種經典指標從未被設計去讀取的、結構化的「信息貧乏」。
3.7 已發表文獻的基線
Detzel、Liu、Strauss、Zhou、Zhu（2021）是與本研究最接近的已發表對照[30]。該文記錄到，價格對移動平均的比率在樣本內和樣本外都能預測比特幣收益，並在納斯達克互聯網時代股票及低分析師覆蓋度股票上觀察到類似的預測效應。理論基礎是一個均衡學習模型：行為人對難以估值的基本面緩慢學習，技術分析聚合了這一緩慢學習的過程。同樣的理論結構是否適用於「完全沒有基本面」的資產，正是幣貝研究院的實證工作意圖回應的缺口。
Liu、Tsyvinski、Wu 在《Journal of Financial and Quantitative Analysis》上即將發表的論文，為加密貨幣收益的橫截面建立了一個趨勢因子，證明時間序列動量在更廣義的加密貨幣宇宙中持續存在[31]。該文明確排除交易稀薄的代幣，把 Meme 資產尾部留為未研究區域。檢驗 Meme 資產技術指標的正確橫截面 — — 這是方法學缺口，本文的實證工作意圖填補。
3.8 實證更新
按上文方法學計算、並經多重比較偏差修正之後、貫穿三個區制窗口的實證結果，會在與 Detzel 等[30]和 Liu、Tsyvinski、Wu[31]已發表基線對照驗證之後，作為本文的更新發布。把本文先作為方法學框架發布、再補實證數字，反映一種分析上的優先級：結構性論證在沒有數字時仍可被解讀，沒有結構性論證的數字會含糊、易被誤讀。
第四章 · 為什麼參數調優無法修復這一錯位
任何市場上記錄到指標欠佳，自然反應都是優化參數。動量指標延伸的歷史 — — 從股票到商品到外匯再到比特幣 — — 很大程度上就是一部參數重新校準的歷史。下面四種機制解釋為什麼這一思路對 Meme 資產不夠。
4.1 價格作為信息容器，對，價格作為注意