市场预测需依托链上数据、交易量与订单簿、社交媒体情绪三类数据支撑。链上数据通过大额转账、交易所净流入/流出、持币地址分布判断压力位与支撑位；交易量与订单簿分析借助挂单比值、主动买卖占比识别真实买盘驱动；社交媒体情绪量化则通过关键词频次与正负评分预警情绪过热风险。
市场预测必须依赖数据支撑，脱离数据的主观判断容易产生偏差。数据提供客观依据，帮助识别价格行为模式与链上活动变化。
一、链上数据监测
链上数据反映真实地址交互与资产流动，可验证市场情绪是否与实际资金动作一致。通过追踪大额转账、交易所净流入/流出、持币地址分布等指标，辅助判断短期压力位与支撑位。
1、打开链上浏览器平台，筛选目标代币的最新大额转账记录。
2、查看过去24小时该代币向中心化交易所的净流入量，若连续三小时净流入超5000枚且价格未同步上涨，需警惕抛压加剧。
3、调取持币地址数量变化曲线，对比地址数增长斜率与价格涨幅斜率是否匹配。
二、交易量与订单簿分析
交易量结构揭示流动性质量，订单簿深度体现多空双方即时博弈强度。异常放量配合价格突破或跌破关键价位时，信号可信度显著提升。
1、在交易平台切换至深度图界面，观察买盘前五档与卖盘前五档的挂单总量比值。
2、调取最近15分钟逐笔成交数据，统计主动买入与主动卖出的成交量占比。
3、当主动买入量占比超过68%且价格站稳均线之上，说明当前上涨由真实买盘驱动而非虚假挂单诱导。
三、社交媒体情绪量化
社交平台讨论热度与情感倾向可作为领先指标，尤其在重大事件前常出现情绪峰值。需结合自然语言处理工具提取关键词频次与正负向评分。
1、接入支持加密话题的API接口，抓取Twitter与Telegram频道中目标代币相关消息。
2、设置“FOMO”“rug pull”“audit passed”等标签，统计每小时各标签出现次数。
3、若“FOMO”词频突增200%以上但链上新增地址数未同步上升，表明情绪过热而实际参与度不足，存在回调风险。
