加密市场致富经:顶级投资者的风险管理策略

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原文编译:深潮 TechFlow

每个人都梦想通过山寨币致富,但实际上只有少数人能做到。

为什么呢?大多数人不了解风险的不对称性,未能有效管理风险。

经过对数百位顶级投资者的研究,我找到了一种有效的投资策略。

加密市场致富经:顶级投资者的风险管理策略

策略的起源:

受到  的启发,他通过加密投资在 30 岁之前获得了自由。

简单,适用于任何技能或资本水平。它有 6 个步骤,收藏此线程随时回来查看!

第一步:管理风险

第一步是关于管理风险。

无论你多聪明,未能管理风险意味着最终的失败。

管理风险的最有效方法是什么?通过智能的投资组合结构。

“你可以用衡量风险的同一标准来评估机会。它们是相互关联的。”—— 厄尔·奈丁格尔

加密市场致富经:顶级投资者的风险管理策略

投资组合结构?

风险不仅仅与单个投资有关——而是它们之间的相互作用。

调整资产类型/数量/权重会改变你的整体成功几率。

目标?确保你的收益长期超过亏损。

基石: 50% 以上投资于 $BTC:

Kun 的策略建议将超过 50% 的资金投入 $BTC。

为什么?即便所有山寨币都失败,$BTC 的长期增长通常能确保盈利。

它充当安全网,抵御投资错误。

附注:大多数山寨币都会失败(致敬 )

加密市场致富经:顶级投资者的风险管理策略

多周期蓝筹股: 25% 

Kun 建议将 25% 的资金分配给能够经历多个周期的蓝筹股。

对于大多数人来说,这通常是 $ETH 或 $SOL。

这提升了你超越 $BTC 的可能性,同时降低了下行风险。

剩余的 25% 投资于小型山寨币:

最后的 25% 应该分散投资于 4-6 只等权重的山寨币。

像风险投资者那样思考:几个大赢家可以弥补其他投资的损失。

这种方法允许你追求 10 倍到 20 倍的回报,同时还能安然入睡。

为什么等权重很重要:

等权重给予每个投资一个公平的机会来平衡其他投资。

按信念加权并不明智——为什么要包括一个低信念资产呢?

等权重能更有效地平衡潜在的收益和损失。

超越加密货币的多样化投资:

最后,进行结构性多样化。

你对加密货币的净敞口应考虑你的年龄和其他因素。

Kun 用黄金对冲他的加密资产。优质股票也有助于多样化。

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第二步:假设自己可能是错的:

大多数人跳过这一步,但它至关重要。

始终要假设自己可能是错的。关注概率,而不是结果。

为不同的场景做好准备,并相应调整你的策略。

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可视化最坏情况:

想象一下你能承受的最大损失,并仍能维持生计。

如果损失过高,考虑增加 $BTC 的投资并减少山寨币的投资。

要诚实对待自己,反思过去的损失及其带来的情感影响。

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你对加密货币的看法错了吗:

如果你的加密货币观点是错的,那会怎样?

你如何进行对冲?黄金通常可以作为 $BTC 理论的对冲工具。

或者多样化收入来源,进一步降低风险。

第三步:寻求不对称性

耐心是寻找不对称投资机会的关键。

这意味着潜在的收益远远超过潜在的损失。

Kun 的目标是实现 10 倍到 20 倍的收益,同时管理 30% 到 50% 的下行风险。

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不要全仓投入:

在识别出不对称机会后,抵制全仓投入的冲动。

记住,目标是随着时间的推移复利增长财富。

第四步:制定理论:

一旦你发现了不对称机会,制定一个明确的投资理论。

这个理论应该清楚地解释你为什么进行这项投资。

然后,创建明确的方法来测试你的理论是否在时间的推移中成立或失败。

理论示例:

一个理论可以是 $BTC 达到与黄金相当的市值。

一个失效点可能是如果中本聪突然抛售他所有的 $BTC。

虽然这是一个极端的例子,但它阐明了这个观点。

多因素卖出策略:

卖出往往比买入更加困难。

为了解决这个问题,Kun 建议设定多个卖出条件。

这有助于抵御市场的不确定性和个人偏见。

Kun 的三因素卖出方法:

Kun 建议根据三个因素拆分你的卖出点:时间、理论和价格。

例如:

  • 在 2025 年末卖出 25% 

  • 当 $BTC 达到 $ 100 k 时卖出 25% 

  • 当 $BTC 的市值超过黄金的市值时卖出 50% 

第六步:制定获利后的策略:

在获得丰厚收益后,许多投资者犯了将收益回吐的错误。

为避免这种情况,回到第一步:

  • 重新评估你的投资组合,寻找新的不对称机会。

  • 避免过早将利润再投入市场。

管理心理压力:

除了财务策略,管理你的心理和情感健康。

加密市场是否对你造成了影响?在获得丰厚收益后,考虑休息一下。

投入时间和金钱于你热爱的事情。平衡是长期成功的关键。

加密市场致富经:顶级投资者的风险管理策略

线程回顾:

  • 通过投资组合管理风险。

  • 假设你是错的并进行规划。

  • 寻求不对称性并保持耐心。

  • 使用理论验证与失效。

  • 采用多因素卖出策略。

  • 回到第一步,制定获利后的计划。

纯粹教育,不构成投资建议。

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