今天早上 BTC 的跌幅，用 200 天回溯期計算，達到了 -5.65σ。 你可能會問：5.65 個標準差到底是什麼意思？ 先講一個你可能聽過的東西：六標準差（Six Sigma）。 這是全球製造業最頂級的品管標準。 Toyota、Intel、三星，這些公司花了幾十年的時間，就為了把品質控制做到六個標準差的水準。 六個標準差在工業上的定義，是每一百萬次只允許出現 3.4 次缺陷。 換句話說，這是人類工業文明對「幾乎不可能發生」的定義。 而昨天 BTC 的波動，距離這個「工業級不可能」只差 0.35 個標準差。 如果用常態分布來算，-5.65σ 事件發生的機率大約是億分之一。 當然，金融市場不完全服從常態分布，肥尾效應會讓極端事件比理論上更常出現。 但即使考慮這點，自 BTC 誕生以來（2010 年 7 月 14 日），這種等級的波動也只出現過 4 次，僅佔所有交易日的 0.07%。 你昨天如果有在場，恭喜你。 你見證了一個統計學上「幾乎不存在」的事件。 就算是 2018、2022 年那種深熊，滾動 200 天也沒有下跌得這麼快。 這對所有量化策略來說，都是致命的考驗。 因為量化的本質，就是看歷史數據去建立價格預測模型。 而 BTC 真正有活躍交易量、有足夠數據可以建模的歷史，大概是從 2015 年之後才開始。 市面上絕大多數的量化模型，都是基於這段時間的數據在跑。 沒有人能預測沒發生過的事情。 超過 5.65 個標準差的下跌，撇除這一次，歷史上只發生過 3 次。 其中一次是 2020/3/12 的閃崩，那次算是 outlier。 剩下兩次都發生在 2015 年以前，也就是量化模型尚無法建模的史前時代。 換句話說，在比特幣成為一個兆級資產之後，這種等級的波動，幾乎沒有前例可循。 CoinKarma 的量化策略也一樣，這次帳面上有明顯的浮動虧損。 但我們還活著。 因為我們的槓桿一直都壓得很低，只有 1.4 倍，回撤來到了 30%。 30% 的回撤，說不痛是騙人的。 但至少我們還在場上。 每一次極端行情都是學費。 但前提是你得還活著，才有資格繳這筆學費。 這種絕對的 outlier 行情，合約數據、鏈上數據，全部都是未來風控模型最好的養料。 活著，才能進化。