MoleMine 策略與量化機器人
MoleMine 是一套以量化方法論為核心的市場掃描系統。以下介紹各套策略「怎麼做」——它們觀察什麼、如何評分。本頁只說明方法論與展示歷史研究統計，不提供任何即時訊號或買賣指令。
策略方法論
🐻 五層引擎小幣掃描
把數百檔加密永續合約，通過宏觀、結構、動能、軟訊號、執行閘五道濾網逐層評分，將市場快速分類。了解引擎原理 →
🛸 OI 持倉異常
採集各合約未平倉量快照，量化短期異常暴增，並結合支撐壓力位判讀。研究顯示異常多為延續而非反轉。了解 OI 異常 →
🐶 OI 突破做多
觀察未平倉量暴增且價格帶量突破日線高點的情境，作為方法論研究對象；在特定市場環境外的表現需嚴格濾網。
👺 妖幣莊家派發偵測
用共同金主與充值地址歸集，將關聯錢包聚類成控制群體，逐日追蹤其派發強度，作防禦性風險揭示。了解派發原理 →
📄 美股內部人雷達
掃描公開 Form 4 申報，篩出達門檻的大額內部人購入事件，以 T+1 起算客觀追蹤後續表現。了解內部人追蹤 →
📅 事件與日曆研究
研究可預先得知的事件（如週五美盤時段、代幣解鎖、宏觀數據）與後續價格反應之間的統計關係。
研究追蹤統計（forward，已結算）
以下為各研究追蹤器「已結算」樣本的歷史聚合統計。這些數字是過去的觀察結果，樣本多數仍在累積中，不代表未來表現，亦非任何交易建議。
| 研究追蹤 | 已結算樣本 | 歷史聚合表現 | 狀態 |
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