关于MCP模块：集成投研+市场预测的详细解析
其核心目标是：通过系统化的方法，将基本面研究（投研）与量化预测（市场预测）相结合，为加密货币投资提供数据驱动的决策支持**。
1. 投研（投资研究）模块
此模块专注于“基本面分析”，旨在评估加密货币项目的长期内在价值。
数据聚合与处理：
链上数据： 通过节点或API获取区块链原生数据，如活跃地址数、交易量、大额转账（鲸鱼动向）、持仓分布、网络算力（对于PoW币种）等。
项目基本面数据： 抓取项目的开发活动（如GitHub提交次数）、团队背景、代币经济模型（Tokenomics）、融资历史、合作伙伴关系等。
宏观与行业数据：整合传统金融市场情绪、监管政策新闻、利率决议等宏观因素，以及整个加密货币市场的总市值、恐慌贪婪指数等。
分析维度：
估值模型：尝试建立类似传统金融的估值框架，例如基于网络价值的估值模型（NVT比率），或针对DeFi项目的市销率（P/S）等。
风险评估：从代码安全、中心化程度、流动性等多个维度对项目进行评级和风险标识。
事件驱动分析：监控并分析重大事件（如主网上线、硬分叉、代币解锁、重要会议）对价格的潜在影响。
2. 市场预测模块
此模块专注于**技术面和情绪面分析**，旨在预测短中期的价格走势。
技术指标分析：
传统指标：集成一系列技术指标（如移动平均线MA、相对强弱指数RSI、布林带、MACD）并进行多维度的回测，以寻找有效的策略。
量价分析：深入分析交易量、订单簿深度、资金费率（对于永续合约）等数据，判断市场动能。
另类数据与情绪分析：
社交媒体情绪：利用自然语言处理（NLP）技术，爬取并分析Twitter、Reddit、Telegram等社群中的讨论内容和情绪倾向（看涨/看跌）。
搜索热度：监控Google Trends搜索量、特定关键词的出现频率等，衡量市场关注度。
衍生品市场数据：分析期货未平仓合约、期权 skew 等数据，洞察专业交易者的市场预期。
机器学习/人工智能预测：
这是核心。系统会使用历史价格、交易量、技术指标、情绪数据等作为特征，训练机器学习模型（如LSTM时间序列模型、梯度提升树GBDT等）来预测未来价格走势或概率分布。模型会持续进行自动化学习和优化。
3. 集成方式与工作流程
两个模块并非孤立，而是深度协同：
1. 数据中台：所有数据（链上、基本面、技术面、情绪面）首先汇入一个统一的数据湖或数据仓库，进行清洗、标准化和存储。
2. 信号生成：
投研模块输出长期的“价值信号”（例如：该项目当前被低估/高估）。
预测模块输出短中期的“趋势信号”（例如：未来24小时看涨概率为65%）。
3. 策略引擎：核心决策层。根据预设的投资逻辑（例如：“只在投研模块显示低估，且预测模块短期趋势看涨时买入”），将两个模块的信号进行加权融合，生成最终的交易信号或投资建议。
4. 可视化与报告： 通过仪表盘（Dashboard）向用户直观展示所有分析结果、模型预测、资产配置建议和风险提示。
4. 应用场景与价值
量化交易团队：作为自动化交易系统的信号源，执行高频或中低频的算法交易策略。
投资基金与研究机构： 进行深入的尽职调查和资产配置决策，生成专业的研究报告。
资深个人投资者：作为强大的决策辅助工具，帮助其克服情绪化交易，全面把握投资机会。
风险控制：实时监控投资组合的风险暴露，并在市场出现异常波动或基本面恶化时发出警报。
总结来说，MCP（集成投研+市场预测）模块代表了一种现代加密货币投资的范式——它将深度的基本面研究与前沿的量化预测技术相结合，旨在通过系统化、数据驱动的方法，提升投资决策的准确性和效率，同时有效管理风险。