INDEKS KETAKUTAN DAN KESERAKAHAN BITCOIN
Apa itu Indeks Ketakutan dan Keserakahan Bitcoin?
Indeks Ketakutan dan Keserakahan Bitcoin ini didasarkan pada lima pengukuran berbeda — volatilitas pasar, momentum dan volume, sentimen media sosial, Dominasi BTC, dan sentimen Google Trends — untuk memberikan gambaran yang lebih jelas tentang kondisi pasar crypto saat ini dan memudahkan Anda menjual di puncak dan membeli di bawah, bukan sebaliknya.

INDEKS KETAKUTAN DAN KESERAKAHAN BTC SECARA REAL-TIME
EXTREME FEAR
Powered by alternative.me APIs
KINERJA HISTORIS BULANAN
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
NOV
DEC
BTCIndeks Ketakutan & Keserakahan Crypto adalah Indikator sentimen komposit yang menilai pasar dari 0 (Ketakutan Ekstrem) hingga 100 (Keserakahan Ekstrem) berdasarkan perpaduan tertimbang dari enam sumber data: volatilitas harga, momentum dan volume pasar, sinyal media sosial, survei, dominasi Bitcoin, dan data Google Trends. Setiap komponen dinormalisasi dan digabungkan untuk menghasilkan satu angka yang mencerminkan keadaan emosional pasar crypto yang berlaku.
Indeks ini paling berguna sebagai sinyal kontarian. Secara historis, pembacaan di zona Ketakutan Ekstrem (0-25) bertepatan dengan peristiwa kapitulasi dan titik masuk jangka panjang yang menarik. Pembacaan di zona Keserakahan Ekstrem (75-100) sering muncul di dekat puncak siklus, ketika pasar terlalu berleverage dan ekspektasi sudah terlalu tinggi. Serakah ketika orang lain takut, dan berhati-hati ketika orang lain serakah, adalah kerangka klasik yang diterapkan sebagian besar trader pada indeks ini.
Fluktuasi harian dalam indeks kurang berguna dibandingkan arah dan durasi tren. Pasar yang berada di Ketakutan Ekstrem selama beberapa minggu memiliki implikasi yang berbeda dibandingkan satu hari turun ke zona tersebut. Demikian pula, periode keserakahan yang berkepanjangan tanpa reset dapat menandakan bahwa sentimen menjadi terlalu tinggi secara struktural daripada sekadar sementara.
Seperti semua alat sentimen, indeks memiliki keterbatasan — ia tidak dapat memprediksi waktu, dan komponen seperti sinyal media sosial dapat dimanipulasi atau terdistorsi selama peristiwa viral. Gunakan bersama dengan aksi harga, data on-chain seperti MVRV Z-Score dan NUPL, serta sinyal derivatif seperti tingkat funding dan rasio longs/shorts untuk membentuk gambaran lengkap tentang kondisi pasar.