如何使用MFI指標確定合同中資金的流入和流出？

貨幣流量指數（MFI）通過將價格和數量數據結合起來，信號過多或期貨市場中的條件過高或超賣條件來幫助加密貨幣交易員衡量買賣壓力。

2025/06/20 19:08

了解加密貨幣交易中的MFI指標

貨幣流量指數（MFI）是一個技術指標，在加密貨幣交易中廣泛用於評估買賣壓力。與傳統的數量指標不同，MFI將價格和數量數據都結合在一起，以提供有關資金是否流入或退出資產的見解。這使得對處理加密期貨期貨合約的交易者特別有用，在這種交易中，資本變動可以顯著影響價格趨勢。

在合同交易的背景下，尤其是永久未來，了解資金的流入和流出至關重要。 MFI有助於確定過多的和超售的條件，這通常是在逆轉或趨勢繼續之前進行的。通過分析金錢如何進出，交易者可以就進入和退出點做出更明智的決定。

MFI指標的工作方式

要有效地使用MFI指標，必須首先了解其計算過程。 MFI使用典型的價格和原金流量來確定指定期間的正值和負資金流，通常是14個時期。

典型價格：計算為（高 +低 +關閉） / 3
原錢流：典型的價格乘以數量
正/負貨幣流量：如果當前的典型價格高於以前的價格，則被認為是積極的；否則，這是負面的
貨幣比率：積極的貨幣流量除以負資金流量
MFI值：100 - （100 /（1 +貨幣比率））

這導致值在0到100之間。超過80的MFI通常表明條件過高，表明潛在的利潤或逆轉。相反，MFI低於20個信號超賣區域，表明可能積累或反彈。

使用MFI解釋基金流出和流出

在分析合同市場中的基金流動時，交易員會查看MFI線與價格行動之間的差異。隨著價格上漲，MFI的上升表明資金大量流入，證實了看漲的勢頭。但是，如果價格上漲，但MFI下降，這種差異暗示購買壓力削弱了購買壓力和可能的資金流出。

相反，在下降期間，下降的MFI支持看跌的情緒。但是，如果價格在MFI上升時價格繼續下跌，則可能表明買家的隱藏力量以及可能扭轉趨勢的潛在資本流入。

交易者應注意關鍵水平：

高於80 ：超買→潛在的資金流出
20歲以下：超售→潛在基金流入

這些水平是市場疲勞或積累的預警信號，具體取決於上下文。

在交易平台上設置MFI指標

大多數現代交易平台，例如Binance Futures ， Bybit和TradingView提供內置的MFI工具。這是設置的方法：

打開您的首選平台，並導航到您感興趣的加密貨幣合同圖表
找到“指標”部分（通常在圖表接口的頂部或底部找到）
搜索“貨幣流索引”或“ MFI”
選擇指示器並將其應用於圖表
如有必要，調整設置（默認為14個時期）
觀察MFI線與價格表的相互作用方式

確保時間範圍與您的交易策略保持一致。短期交易者可能會使用5分鐘或15分鐘的圖表，而長期交易者可能更喜歡1小時或4小時的間隔。

合同交易方案中MFI的實際例子

讓我們考慮一個涉及BTC/USDT永久未來的現實世界示例：

假設Bitcoin處於強大的上升趨勢，每隔幾個小時就達到新的高點
同時，MFI始終保持在80以上，信號傳遞過多的條件
突然，價格持續上升，但MFI開始下降
這種看跌的差異表明，儘管價格上漲，但交易者願意以這些水平購買，導致貨幣流量減少

這種情況可以解釋為盈利或短期疲憊的標誌，促使交易者關閉長期職位或啟動短褲。

另一個案例可能涉及價格急劇下降，伴隨著非常低的MFI讀數（低於20）。如果MFI在價格停滯時開始上升，則表明資金的積累和潛在的流入，可能為反彈奠定了基礎。

合同中使用MFI時的常見錯誤

許多交易者通過將其視為獨立信號而濫用MFI，而無需考慮更廣泛的市場動態。一些常見的陷阱包括：

忽略槓桿期貨市場中的清算引起的數量尖峰
在不調整週期長度的情況下對非常波動的資產應用MFI
僅依靠MFI跨界車而沒有確認其他工具，例如移動平均或RSI
誤解了高度操縱或流動性不足的市場的分歧

為了避免這些錯誤，始終與其他指標交叉引用MFI讀數，並觀察宏觀因素，例如交換流入/流出，資金率和開放興趣變化。

常見問題（常見問題解答）

問：可以將MFI指標用於所有加密貨幣嗎？

答：是的，可以將MFI技術應用於具有足夠交易量的任何加密貨幣。但是，由於體積不穩定，其有效性可能會因液體較少或新發射的代幣而有所不同。

問：在合同交易中，MFI與RSI有何不同？

答：雖然兩者都是動量振盪器，但MFI納入了體積，使其對資本運動更加敏感。 RSI僅考慮價格變化，而不會考慮數量，因此MFI可以更深入地了解基金流量。

問：MFI是否適合剝皮策略？

答：MFI可用於剝頭皮，但是當與緊密的停止損壞和快速反應量過濾器結合使用時，它可以效果最好。較短的時間幀需要仔細校準MFI時期（例如，使用7而不是14）。

問：MFI在側面還是市場上運作良好？

答：在市場上，MFI傾向於在20到80之間波動而沒有明確的突破。交易者可以根據這些閾值的重複測試來識別潛在的彈跳或分解。

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