加密投资思考(3):“少数人思维”
April 27th, 2025

在投资领域(尤其是加密货币这类高效率市场),「少数人思维」 本质上是一种基于 「非对称认知优势」 的决策框架,其核心在于 在多数人尚未形成有效认知或行动时,提前识别、验证并执行具有超额收益潜力的机会。这种思维模式并非简单的逆向投资,而是一套包含信息处理、行为预判和风险重构的完整体系。我们可以从以下维度拆解:

一、少数人思维的核心特征

  1. 时间维度上的领先性

    案例: 2020年6月,少数开发者通过分析Compound治理提案,预判「流动性挖矿」将引发DeFi Summer,提前布局相关代币。当COMP代币价格在两周内从65美元暴涨至372美元时,大众才开始意识到该模式的价值。

  2. 信息维度上的独特性

    链上数据: 2023年2月,某Smart Money地址通过追踪Blur竞价池的NFT抵押模式(使用Nansen的Token Flow工具),提前48小时预判BLUR空投规则变化,实现单地址获利超2000 ETH。

  3. 认知维度上的反直觉性

    典型矛盾:

    多数人认为「高市值=低风险」时,少数人通过代币通胀模型分析发现BNB的实际流通量被低估(2021年Q4数据显示其真实流通量比宣称少37%)

    当市场FOMO「Layer1公链」时,少数人已转向布局模块化区块链的数据可用层(如Celestia的测试网节点运营商在2022年获得超百倍收益)

二、少数人思维的运作机制

  1. 信息处理漏斗

    原始数据 → 链上行为聚类 → 博弈动机分析 → 非对称机会识别 (如:某合约Gas消耗突增 → 识别为MEV机器人部署 → 反向推导套利路径 → 提前埋伏相关资产)

  2. 认知迭代速度

    效率指标:

    多数人认知周期:发现趋势→学习基础→尝试实践 ≈ 3-6个月

    少数人认知周期:协议代码审计→经济模型推演→建立头寸 ≤ 72小时

    典型案例:2021年OlympusDAO的(3,3)博弈模型,少数量化团队在协议上线24小时内完成bonding曲线模拟,制定出年化2000%+的套利策略

  3. 风险重构能力

    多数人风险观: 「价格波动风险」→ 依赖技术分析

    少数人风险观: 「认知滞后风险」→ 通过期权组合锁定时间价值(如在买入看涨期权同时卖出更高执行价的看跌期权,构建认知优势的杠杆)

三、少数人思维的实施工具

  1. 链上监控系统

    工具组合: Arkham(做市商地址追踪) + EigenPhi(MEV交易分析) + Dune(自定义数据看板) 应用案例:通过监控Jump Trading链上交互,在2023年3月提前24小时发现其部署Sui测试网验证节点,跟进建仓获得5倍收益

  2. 认知偏差检测器

    检查清单: □ 是否因「锚定效应」高估历史价格区间? □ 是否因「可得性偏差」过度关注推特热门项目? □ 是否因「损失厌恶」过早止盈错失主升浪?

  3. 策略衰减预警模型

    关键指标:

    社交媒体提及率斜率变化(使用LunarCrush监测)

    交易所充值地址数量突增(通过Glassnode警报)

    Gas费中位数与价格走势背离(Etherscan定制API)

四、少数人思维的致命陷阱

  1. 伪少数人幻觉

    典型错误:

    误把「小众」当作「超前」,比如2022年盲目投资算法稳定币UST的「锚定套利」,忽视其根本性设计缺陷(未能识别真正的少数人早在Terra崩盘前6个月就已通过CDS对冲风险)

  2. 认知流动性陷阱

    风险场景:

    当新的技术范式(如ZK-Rollup)出现时,过度依赖旧有认知框架(仍用EVM兼容性评估性能),导致错失Scroll等项目的早期红利

  3. 信息过载瘫痪

    数据警示:

    每天追踪超过20个KOL观点、50个合约地址动态,反而会降低决策质量。真正有效的少数人思维需要「深度信息减噪」——如只监控5个核心开发者Github仓库的commit记录

五、思维训练方法论

  1. 逆向沙盘推演

    每周选取一个「市场共识」(如「ETH将因高昂Gas费失去主导地位」),强制构建三个反驳论点的场景:

    a. 若EIP-4844实施后L2交易成本下降100倍?

    b. 若Lido主导的流动性质押衍生品增强ETH质押刚性需求?

    c. 若账户抽象普及带来十亿级新用户?

  2. 认知压力测试

    对每个投资决策提出灵魂拷问:

    这个逻辑在什么情况下会彻底失效?

    如果此刻全市场都知道我的分析,策略是否仍然有效?

    是否有至少三个链上数据指标支持该判断?

  3. 黑暗森林生存训练

    实战演练:

    在Goerli测试网用假ETH参与最新DeFi协议交互,记录以下数据:

    从发现项目到完成首次交互的时间

    遭遇MEV机器人攻击的频率

    实际收益与理论APY的偏差值

结语:少数人思维的本质

它并非追求「与大众对立」,而是建立在对市场信息结构更深层的解构能力上——当多数人还在观察价格波动时,少数人已在分析验证者节点的硬件采购数据;当大众热议某个赛道时,少数人正通过Gitcoin资助尚未发币的基础设施协议。这种思维模式需要将自身改造成「认知套利机器」,在以下三个层面持续进化:

**信息嗅觉:**从海量噪声中提取未定价信号

**逻辑韧性:**构建可证伪但抗攻击的推理框架

**执行纪律:**在恐惧/贪婪的极端情绪中保持策略一致性

最终,少数人思维是一场永无止境的军备竞赛——它的最大价值不在于某个具体策略的成功,而在于培养出持续发现新策略的元能力。

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