TL;DR
2024年3月到现在,我在币圈亏了95.42%。
11块钱买的WLD,现在5毛。
这篇文章就是复盘我是怎么一步步把钱亏光的,以及2026年我打算怎么用DCA回血。
核心教训:
– 重仓单币 = 找死
– 追涨杀跌 = 慢性自杀
– 没有止损 = 温水煮青蛙
– 2026年启动DCA计划,每周投原始本金12.5%,持续1年
一、2025年:从满怀希望到血本无归
开局:看好WLD的三个理由
2024年3月,我看到Worldcoin(WLD)这个项目,觉得稳了:
- Sam Altman站台:OpenAI创始人,AI教父,这背书够硬
- 概念新颖:虹膜识别 + 加密货币,解决AI时代的身份验证问题
- 市场热度高:各大交易所都在推,社区讨论火爆
当时想法很简单:这么好的项目,不重仓对不起自己。
结果就是:一把梭,11 USDT买入(当时WLD刚创下历史最高点$11.82,我在高点附近追涨入场)。
二、崩盘:从11U到0.5U的自由落体
时间线
| 时间 | 价格 | 我的操作 | 心态 |
|---|---|---|---|
| 2024年3月 | $11.82(历史最高点) | 11U重仓买入 | 满怀希望,觉得能涨到20U |
| 2024年6-7月 | $6-7(AI热度退潮) | 补仓摊平成本 | 觉得是抄底机会,成本降到8U |
| 2024年7月后 | $2-3(代币解锁开始) | 不敢再补 | 已经补过一次,怕越陷越深 |
| 2024年下半年 | $1.5-2.5(监管压力) | 死扛 | 成本锁死在8U,跌到2U也回不了本 |
| 2025年上半年 | $0.8-1.5(跌破$1) | 继续死扛 | 已经亏80%+,卖了也没意义 |
| 2025年下半年 | $0.5-0.8(底部震荡) | 麻木 | 不看盘,不想管 |
| 2026年1月1日 | $0.5041(当前价格) | 认清现实 | 亏损94%,启动DCA回血计划 |
价格走势图:

从图中可以看到:
– 2024年3月:$11.82历史最高点(我在这里买入)
– 2024年6-7月:跌到$6-7(我在这里补仓一次)
– 2024年7月后:代币解锁开始,价格自由落体
– 2025年:持续阴跌,跌破$1
– 2026年1月:$0.5左右震荡
为什么会这样?
根本原因:我把投资当成了赌博。
看好 → 11U重仓 → 跌到6-7U补仓 → 成本降到8U → 价格继续跌到2U、1U、0.5U → 不敢再补 → 崩了
我的致命错误:
– 2024年3月:11U高点追涨买入
– 2024年6-7月:跌到6-7U时补仓,成本降到8U
– 2024年7月后:价格跌破3U,不敢再补(怕越陷越深)
– 结果:只在6-7U补了一次,错过了2U、1U、0.5U的真正底部
为什么不敢继续补?
因为我不是在执行计划,而是在赌:
– 6-7U时觉得”这次肯定是底了”→ 补仓
– 跌到2-3U时慌了:”操,还在跌,是不是要归零?”→ 不敢补
– 跌到1U以下:”完了,这币废了”→ 彻底放弃
真正的DCA是什么?
固定金额、固定时间、不看价格、不管涨跌都买。
我只是在自己觉得”便宜”的时候买,本质还是在赌。
三、五个致命错误
错误1:重仓单币
我的操作:把大部分资金投入WLD
正确做法:单币持仓不超过总资金的20%
教训:再看好也别重仓,币圈波动太大,一个币归零你就全完了。
错误2:没有止损
我的操作:从11U跌到0.5U,一路死扛
正确做法:设置止损线(比如亏损30%就卖出)
教训:止损不是认输,是保命。亏30%还能翻身,亏95%就只能等奇迹了。
错误3:只补一次就停了
我的操作:11U高位买入,跌到6-7U补仓一次,成本降到8U,然后就不敢再补了
正确做法:固定金额、固定时间、不看行情的DCA
教训:我只在6-7U补了一次,错过了2U、1U、0.5U的真正底部。为什么?因为我不是在执行计划,而是在赌”这次肯定是底了”。跌破3U后我慌了,不敢再补。真正的DCA不看价格,不管涨跌都买。
错误4:情绪化决策
我的操作:
– 涨的时候:兴奋,觉得能涨到20U
– 跌的时候:恐慌,不敢看盘
– 继续跌:麻木,破罐破摔
正确做法:制定计划,严格执行,不看行情
教训:情绪是投资的最大敌人。你越慌,越容易做错决定。
错误5:没有记录
我的操作:凭感觉买卖,事后想不起来当时为什么这么做
正确做法:每次操作都记录原因、价格、数量
教训:不记录就不会反思,不反思就会重复犯错。
四、2026年:DCA回血计划
当前状态(2026-01-01)
- 初始买入价:11 USDT(2024年3月高点)
- 补仓后成本:约8 USDT(2024年7月-2025年上半年陆续补仓)
- 当前价格:0.48 USDT
- 亏损比例:94%(相对8U成本)
- 总投入:原始本金 + 补仓资金(约为原始本金的2-3倍)
操作策略
第一步:止损一半,锁定流动性
今天(2026-01-01)执行:
– 在0.5041价位卖出一半持仓 → 换成USDT
– 目的:避免继续下跌时全军覆没
第二步:设置抄底委托单
- 在0.473价位挂买单,接回一半
- 目的:如果继续跌,用更低价格买回来
第三步:启动DCA计划
从2026年1月8日开始:
– 投入金额:每周投入原始本金的12.5%
– 执行时间:每周三晚上8点
– 持续时间:1年(52周)
– 总投入:原始本金的650%(12.5% × 52)
为什么这么做?
三个目标:
- 摊平成本:从11U降到更低,增加回本可能性
- 强制纪律:每周固定时间买入,避免情绪化操作
- 验证策略:用1年时间测试DCA在极端亏损下的有效性
实话讲:我也不知道能不能回本。
但总比死扛着等奇迹强。
五、投资日报计划
从2026年1月8日开始,我会每周更新投资日报,记录:
每周记录内容
1. 市场数据
– WLD当前价格
– 本周涨跌幅
– 市场情绪(恐慌/贪婪指数)
2. 操作记录
– 买入价格
– 买入数量
– 投入金额(原始本金的12.5%)
3. 持仓变化
– 总持仓数量
– 平均成本(从8U逐步降低)
– 当前浮亏比例
4. 心态复盘
– 执行过程中的情绪波动
– 是否想过放弃
– 有没有冲动操作
5. 市场观察
– WLD项目进展
– 行业新闻
– 技术面分析(支撑位/阻力位)
为什么要公开?
三个原因:
- 强迫自己理性:公开承诺后,情绪化操作会很丢人
- 记录决策过程:1年后回头看,能清楚知道每一步为什么这么做
- 教育意义:用真金白银的教训,帮读者避开同样的坑
六、给你的三个忠告
1. 别重仓单币
我就是活生生的反面教材。
再看好也别超过总资金的20%。
币圈波动太大,一个币归零你就全完了。
2. 制定计划,严格执行
不管是DCA还是止损,都要提前定好规则。
千万别临时改主意。
你越慌,越容易做错决定。
3. 记录每一笔操作
不记录就不会反思,不反思就会重复犯错。
我现在每周都会写投资日报,1年后回头看,就知道自己有多蠢(或多聪明)。
七、2026年1月1日操作记录
今日操作
第一步:止损一半
– 卖出价格:0.5041 USDT
– 卖出数量:持仓的50%
– 换回:USDT(锁定流动性)
第二步:设置委托单
– 买入价格:0.473 USDT
– 买入数量:刚才卖出的50%
– 状态:等待成交
为什么这么操作?
卖出一半的原因:
– 如果继续跌,至少还有一半USDT可以抄底
– 如果反弹,剩下的一半持仓能吃到涨幅
– 避免”全仓死扛”的绝境
0.473挂单的原因:
– 比当前价0.5041低6.2%
– 如果跌破0.473,说明市场还在恐慌,可以更低价接回
– 如果不跌,那就用USDT执行DCA计划
更新(2026-01-02):
– 0.473的委托单没成交,价格在0.5左右震荡
– 说明市场暂时稳住了,不会继续暴跌
当前心态
说实话,挺麻木的。
亏了94%,已经没什么感觉了。
现在就是机械执行计划,不抱希望,也不绝望。
八、后续更新计划
每周三晚上8点
发布投资日报,记录:
– 本周DCA执行情况
– 持仓成本变化
– 市场观察
– 心态复盘
每月1号
发布月度总结,分析:
– 本月累计投入
– 平均成本变化
– 浮亏比例变化
– 策略调整(如果需要)
1年后(2027年1月1日)
发布年度总结,验证:
– DCA在极端亏损下的有效性
– 最终成本能降到多少
– 能不能回本(或减少亏损)
– 这1年的心态变化
先说到这儿
这篇文章是”区块链投资实验室”系列的第二篇。
下一篇是《2026年1月8日投资日报:DCA第一周》,会记录第一次定投的详细情况。
这不是投资建议,是真金白银的教训。
币圈风险极高,亏了别怪我。
如果你也在币圈亏钱,欢迎留言交流。
咱们一起记录这场”回血实验”。
我用的交易所:币安Web3(邀请链接)
就这样。







AI周刊:大模型、智能体与产业动态追踪
程序员数学扫盲课
冲浪推荐:AI工具与技术精选导航
Claude Code 全体系指南:AI 编程智能体实战
最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。