建立系统化知识管理体系以提升币圈交易决策效率，通过分类信息架构、完整交易复盘、多源学习整合与标签化关联，实现经验沉淀与认知升级。
用户在币圈中需系统化整理交易与学习内容，以提升决策效率与认知深度。
一、建立分类信息架构
通过结构化分类，将交易记录与学习资料分门别类存储，便于快速检索与长期积累。
1、设立核心目录，如“交易日志”“技术分析笔记”“项目调研报告”“风险控制策略”。
2、为每个目录设置子文件夹，例如在“项目调研报告”下按区块链主网划分，如“BTC”“ETH”“SOL”等。
3、使用统一命名规则，如【日期】+【主题】+【类型】，示例：【2025-03-20】Aptos生态分析_学习笔记。
二、记录完整交易复盘
每笔交易后进行即时复盘，固化经验，避免重复错误，形成可追溯的行为模式。
1、在“交易日志”中记录入场时间、标的名称、仓位比例、买入价格及逻辑依据。
2、补充离场信息，包括卖出时间、实际收益、市场环境变化。
3、添加反思段落，说明是否遵循原计划，有无情绪干扰，关键教训需用绿色加粗标注。
三、整合多源学习材料
集中管理来自社群、白皮书、视频课程的知识点，防止信息碎片化导致认知断层。
1、将视频内容提炼为文字摘要，归入对应知识模块。
2、对白皮书重点章节做摘录，标注发布时间与版本号，确保信息时效性准确。
3、定期更新“术语表”，收录新接触的概念并附带个人理解，如“MEV攻击路径”“ZK-Rollup数据可用性”。
四、使用标签关联知识点
引入标签体系打通孤立信息块，实现跨项目、跨周期的知识联动。
1、为每篇文档添加至少两个标签，如#DeFi #Gas优化 #牛市策略。
2、利用支持标签检索的工具（如Notion或Obsidian），输入#高胜率信号 可调取所有相关案例。
3、当发现某一标签下内容过于庞杂，拆分出更细维度，如将#空投 拆分为#早期参与 #交互频率 #撸毛成本。
