如何在MEXC上查看区块确认数？

BTC现货ETF周度净流出6.79亿美元【MEXC Alpha Trader-行业日报(2026.10.12)】

一、宏观与市场情绪 · 行情数据：BTC $83,542.00（+0.72%）｜ETH $2,538.48（+1.21%）｜SOL $111.34（+1.27%） · 市场情绪：资金费率 -0.0005%｜恐惧贪婪指数 69（贪婪） · 数据前瞻：下周美国9月CPI及核心CPI将检验利率路径，市场对10月28日加息定价约19%。延伸阅读 二、交易信号 / 热点 · 【今日重点】BTC｜现货ETF撤

比特币波动率追踪指南：隐含波动率（IV）与历史波动率（RV）深度解析

概述 期权市场当前为比特币给出的波动率报价，落在三十多这个区间。根据 CF Benchmarks 的 BVX 指数页面，CME CF 比特币波动率指数在 10 月 9 日格林尼治时间 10:40 报 38.01。同一天，据 CryptoTimes 对当日期权交割的报道，Deribit 的 DVOL 指数报 36.26，平值隐含波动率为 32.0%，BTC 价格约 82,465 美元。 真正值得注意

BTC交易所存量实时追踪：筹码正在集中还是抛售？

概述 交易所手里的比特币正在变少，而价格并没有因此上涨。据 CryptoQuant 的交易所储备监测，全网交易所持有的 比特币总量已降至约 268 万枚，是至少 2023 年 9 月以来的最低水平。以目前略超过 2,000 万枚的流通量计算，停放在交易所、随时可以挂单卖出的 BTC 大约只占一成三。 但 10 月 9 日的盘面给出了相反的读数。根据 Yahoo Finance 当日行情报道，BTC

加密市场爆仓复盘：11.9 亿美元大清算中，为何以太坊比比特币跌得更惨？

概述 10 月 8 日深夜至 9 日凌晨的一轮下跌，让加密市场在 24 小时内清算了约 11.9 亿美元的杠杆头寸。据 CoinDesk 对这轮强平的统计，以太坊相关头寸被清算约 3.56 亿美元，超过比特币的 2.98 亿美元，而以太坊的市值还不到比特币的五分之一。按市值折算，每 10 亿美元市值对应的强平金额，ETH 约为 120 万美元，BTC 约为 18 万美元，前者是后者的约六倍。 真正

MEXC 链上观察日报：Consensys 推迟 IPO 计划至最早 2026 年秋季

MEXC 链上观察日报： 俄罗斯央行限制散户仅可交易BTC、ETH及USDT

MEXC 链上观察日报：Robinhood Chain单日DEX交易量突破5.6亿美元

Coldcard Mk3 警告紧随 3800 万美元 Bitcoin 被扫荡事件，但原因仍未确认

比特币硬件钱包制造商Coinkite已警告用户，Coldcard设备存在种子生成问题，影响从4.0.1版本起的所有Mk3固件版本。该警告是在安全研究人员调查一起涉及594.48 BTC（约合3,800万美元）的协同转移事件时发出的。然而，目前尚无公开的技术证据证实Coldcard的问题导致了这些转账。

如何使用 AI 进行加密货币市场分析

加密货币市场分析远不只是判断比特币或其他资产的价格是在上涨还是下跌。交易者通常需要同时理解价格结构、成交量、波动率、技术指标、市场新闻、板块趋势以及推动行情变化的更广泛背景。真正的难点在于，这些信号很少是孤立存在的。一次快速上涨可能伴随着成交量增加和利好消息，也可能发生在流动性不足、缺乏明确催化因素的市场中；一个偏空的技术信号出现时，整体市场可能仍然保持强势；一项重大公告看起来可能构成利好，但相关

什么是 AI 交易助手？交易者可以如何使用？

人工智能正在改变交易者与金融市场信息之间的交互方式。过去很长一段时间里，使用交易工具通常意味着需要在多个界面之间不断切换：打开图表、搜索新闻、查看技术指标、比较不同资产、检查持仓情况，并手动配置订单或交易策略。AI 带来了一种不同的交互模式。用户不再需要先找到每一个具体功能，而是可以直接通过自然语言表达自己的问题和交易需求。AI 可以进一步帮助整理相关信息、解释市场环境、分析交易场景，并在产品支持

如何使用 AI 寻找加密货币交易机会

加密货币市场每天都会产生远超个人交易者处理能力的信息。市场全天候运行，价格持续波动，交易量不断变化，新的市场叙事快速出现，而新闻事件或社交媒体上的信息甚至可能在几分钟内影响市场情绪。因此，对于交易者来说，真正的挑战并不只是获取信息，而是判断：哪些市场变化值得关注，哪些只是短期噪音。人工智能可以帮助解决这一问题。AI 能够处理大量市场信息，对不同信号进行整理，识别异常变化，并帮助交易者更高效地筛选潜

什么是 MEXC AI？全面了解您的 AI 交易伙伴

加密货币市场全年无休运行，价格波动迅速，市场资讯、链上数据、宏观事件和社交媒体热点不断变化。对于交易者而言，真正的挑战往往并不只是“获得更多信息”，而是如何从大量信息中快速识别重点、理解市场变化，并将自己的交易判断高效转化为实际操作。随着人工智能逐渐进入交易与投资场景，用户与市场工具之间的交互方式也正在发生变化。过去需要分别完成的信息搜索、行情分析、指标查看和策略设置，如今越来越多地可以通过自然语