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meme币狂热为什么会发生

注意力才是稀缺资源、彩票式偏好、社群本身就是产品，以及为什么知道了基础概率也改变不了行为——胜算背后的机制。

CoinBeaver Team发布于 2026年8月13日更新于 2026年8月13日分享
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本页内容
  1. 1. 被定价的到底是什么
  2. 2. 注意力在偏好发挥作用之前就决定了选择集
  3. 3. 把“彩票”这个说法讲精确
  4. 4. 代币作为会员费
  5. 5. 为什么公开的基础概率几乎改变不了什么
  6. 6. 平台把什么工业化了
  7. 7. 这套解释能说明什么，不能说明什么
  8. 8. 结论
  9. 常见问题
  10. 来源与延伸阅读

速读

数十万人在买meme币，而这类代币的失败率是公开的，随手就能查到。本课要解释的是这背后的机制：被定价的为什么是注意力、研究文献里所说的“彩票式偏好”究竟指什么，以及为什么一个已经公开的基础概率，几乎改变不了什么。

需要记住的要点

  • meme币没有现金流，因此被定价的其实是“把它卖给一个更乐观的买家”这个期权——上涨和垂直崩塌同出于这一个结构。
  • 注意力不是叠加在决策之上的情绪；在研究文献里，它在任何偏好发挥作用之前，就先决定了选择集。
  • 在概率加权之下，为一个小概率的巨额回报多付钱是一种均衡结果，而不是算错了账——这正是“期望值为负”这个反驳打不中的原因。
  • 策略按其已实现回报传播，而且是凸性传播，因此即便没有人偏好高波动，高波动的玩法依然会主导话题。
  • 关于小概率究竟是被高估还是被低估，两支都有充分证据的文献给出了相反的答案，而且它们研究的都不是meme币。

与本文配套的另一篇文章meme币的胜算确立的是meme币发行会发生什么：在最大的发行平台上，1867万枚代币中有68.67%的最后一笔交易就发生在创建当天。那篇文章讲的是数字。

本文要回答的是另一个问题，某种意义上还更难。基础概率是公开的，任何人三十秒就能查到。而数十万人依然在参与，其中并不都是不明就里的人。要解释这一点，需要的是一套机制，而不是一顿说教。

下文引用的是行为金融与资产定价领域的研究，并且带着一个不寻常的前提说明——这个说明放在开头，而不是藏在脚注里：这些研究没有一项是在meme币上做的。 它们研究的是股票、实验室里的选择行为，以及大市值加密资产。把它们套用到一枚在bonding curve上发行的代币身上，都是本文的推理；而推理中有争议的地方，本文会标为有争议，不会为了好读而抹平。

1. 被定价的到底是什么

先从meme币最难被讲清楚的那一点说起：它没有现金流、没有手续费收入、没有营收，也没有赎回。折现估值模型在这里连一个输入项都拿不到。通常的结论是“所以价格是非理性的”，但这与其说是一种解释，不如说是拒绝给出解释。

有一个更好的模型，而且它来自一篇讨论泡沫的通用论文，而不是加密领域的研究。Scheinkman与Xiong构建了一个均衡模型，其中过度自信会让参与者对基本面产生分歧。在无法卖空的情况下，买入者获得的，是论文所说的“在其他参与者持有更乐观信念时把资产卖给他们的期权”。其结果是，参与者明知自己付的价格高于自己对未来收益的估值，仍然愿意付——因为他们预期还能找到出价更高的人。在他们的模型里，泡沫伴随着巨大的成交量与很高的价格波动，而这并不是副作用，本来就是同一个结构的一部分。

这就是“注意力没有锚”这句话的严谨版本。价格并不是关于这枚代币的判断，而是那个转售期权的价值，而转售期权值多少，取决于下一波注意力值多少。

卖空约束在这里是天然成立的，这一点属于本文的推理，而不是那篇论文的结论。 一枚几分钟前才被铸造出来的代币，既没有借币市场，也没有挂牌的衍生品。一个认为它一文不值的参与者，无法以任何规模表达这个观点，他能做的只有不买。于是价格完全由乐观的那一部分人决定，而这正是该模型所要求的条件。对于极少数存活到拥有永续合约挂牌的meme币来说，这一点不再字面成立，但那类代币在整体中只是一个舍入误差。

崩塌并不是另一个事件

这一点值得停下来想一想。在多数叙述里，上涨和崩盘各有各的解释——上涨是贪婪，下跌是恐慌。而转售期权这个结构，用一个解释同时覆盖了两者。

在注意力还在涌入的时候，每一个买家都是对的：确实存在一个更乐观的买家，期权确实有价值。而当注意力不再涌入，期权就一文不值，并且是对所有持有者同时一文不值，因为他们持有的本来就是同一个期权、指向同一股注意力流。这里没有任何剩余权益可以托底。这就是为什么形态是垂直下跌，而不是跌到某个更低的位置：被估值的那个东西不是变便宜了，而是不存在了。

2. 注意力在偏好发挥作用之前就决定了选择集

“注意力”这个词很容易被读成“兴奋”。而研究文献所说的东西要具体得多，也有用得多。

Barber与Odean检验并确认了：个人投资者是吸引注意力的股票的净买入方——出现在新闻里的股票、异常成交量放大的股票，以及单日涨跌幅极端的股票。他们对这种不对称的解释是结构性的，而不是情绪性的：买入需要在数千个候选标的中搜索，卖出通常不需要，因为大多数个人只卖自己已经持有的东西。他们的结论是最值得记住的一句：偏好决定的是选择，而选择集是由注意力先决定的。

把这句话放到发币平台上看。存在的代币数以百万计，一个人可以持有其中任何一枚，搜索问题不只是很大，而是没有边界，并且还在持续刷新。在这种条件下，注意力这个筛子不是众多影响因素之一，它几乎就是整个筛选过程本身；谁抓住了注意力，谁就决定了什么会被买入。

具体到加密资产，Liu与Tsyvinski发现，加密资产的回报无法由股票市场、宏观经济、汇率或大宗商品因子解释，却可以由市场自身特有的因子预测——时间序列动量效应，以及投资者注意力的代理变量。他们的样本是主流资产而非meme币，因此这并不能为一枚上周才发行的代币下任何结论。但它确立了一件事：在这个资产类别里，注意力作为一个可测量的量，确实能预测回报——这个说法比那个比喻本身要强得多。

把两者放在一起，meme币看起来就不那么像一项糟糕的投资，而更像一件为特定任务设计得相当好的工具：把一段集体注意力，转换成一份可交易的权益。它缺少基本面的锚，并不是这个设计的缺陷，那就是这个设计本身。

3. 把“彩票”这个说法讲精确

“大家就是把它当彩票买”——多数解释到这里就停了。而这句话背后的研究，包含三个各自独立的主张，各自有各自类型的证据。把它们分开，正是解释与口号之间的差别。

“彩票式偏好”里包含的三个独立主张
主张测量的是什么在哪里测得
谁在参与个人投资者偏好具备彩票特征的股票；这类需求在经济下行期上升；其人群与购买州彩票的人群高度重叠美国散户经纪账户与州彩票数据（Kumar，2009）
为什么多付钱是自洽的在累积前景理论的概率加权之下，一只正偏的证券可以在均衡中被高估，并获得为负的平均超额回报资产定价理论（Barberis与Huang，2008）
它对价格做了什么最低与最高MAX五分位之间的差异每周超过1.50%；近期出现最极端单日回报的资产，随后表现更差20种加密货币，2016年1月至2019年12月（Grobys与Junttila，2021）

解读这张表

第一行讲的是人，而其中有用的细节是方向。 Kumar发现，对彩票型股票的需求在经济下行期上升，而且那些能预测彩票支出的社会经济因素，同样能预测对彩票型股票的投资。彩票式需求并不是牛市里因为觉得自己有钱了才出现的奢侈品，它的行为方式和买彩票一样：处境变差时反而上升。任何纯粹依靠“狂热情绪”来解释meme币的说法，都把周期性弄反了。

第二行才是回应“期望值为负”这个反驳的那一行，而且值得谨慎对待。 常见的论证是：期望值为负，所以买入是错误——这个论证预设了买家在最大化某个期望值。而Barberis与Huang证明的是，在概率加权之下，一项正偏资产获得为负的平均超额回报，本身就是均衡应有的样子。买家不是算术不及格，他们根本没有在做那道算术题；而描述他们实际在做什么的那个模型，事先就预测出了这个负回报。

这一点不只是哲学层面的，它有实际后果：给一个人看期望值，并不构成一次纠正，因为它没有触及产生这个决策的那个偏好。它回答的是一个从来没有人提出过的问题。

第三行是外推最薄弱的地方，而这些数字必须连同它们的边界一起给出。 Grobys与Junttila研究的是20种加密货币，时间跨度为2016年1月至2019年12月，选取标准是截至2016年1月2日市值最高的那些——用论文自己的话说，是“相对而言”只包含大市值资产，并且Bitcoin因被用作市场因子而被排除在排序之外。他们的发现是一个负向MAX效应：近期出现最极端单日回报的资产，随后表现更差，最低与最高MAX五分位之间的原始与风险调整后差异每周超过1.50%。

这是目前最接近“彩票式需求确实在为加密资产定价”的直接证据。它同时也是一个只包含二十种最大非Bitcoin币种的样本，时间上完全早于发币平台时代，离一枚今天早上才发行的代币还隔着好几步。

4. 代币作为会员费

有些持有行为，当作投资来看根本讲不通。人们会一直拿着自己嘴上都说是玩笑的代币，在浮盈时拒绝卖出，把仓位当成一种承诺而不是一种敞口。按投资来建模，这是非理性的；按会员身份来建模，这再普通不过——仓位就是入场券，而它买到的东西里，有一部分就是“身处这个群体之中”。

这是本文论证中证据最弱的一环，而诚实的做法，是在展开之前就先说明这一点。

有严谨机制的那一部分

Han、Hirshleifer与Walden建立的模型中，投资者会讨论自己的策略，并以一个随投资回报上升的概率把他人转化到自己的策略上。他们证明，这个转化率对已实现回报是凸的。其结果是，主动型策略——高波动、高偏度——在无条件意义上占据主导，而他们对原因的表述里，最重要的是这个从句：这一切成立，尽管投资者对这些特征并没有任何固有偏好。

这个模型里没有人贪婪，也没有人有偏见。仅凭凸性传播这一条，就足以让高波动的策略成为扩散开来的那一个；而且他们的框架预测，决定哪些策略变得流行、以及它们如何被定价的，还包括社交程度与传播过程本身的特征，而不只是回报。

这比胜算那篇文章给出的幸存者偏差更强。幸存者偏差说的是：你只看得到赢家。社会传播偏差说的是：赢家被不成比例地放大传播，因为转化率对回报是凸的；而且扩散开来的是策略本身，不只是那个故事。一个讨论meme币的社群，会随时间漂移到meme币玩法中波动最高的那个版本，无需任何人的偏好发生改变，也不需要有谁心怀恶意。

属于质性研究、而且研究的是另一个市场的那一部分

具体到身份认同这个主张，最接近的研究是民族志式的，而不是定量的，而且研究对象是Reddit上的meme股票，不是发币平台上的meme币。Nani对r/WallStreetBets的研究，要解释的正是：为什么人们明知大概率会亏损，仍然被社交媒体上的投资社群所吸引——这几乎就是本文的问题。它给出的解释是：反建制情绪让用户更愿意相信社交媒体上未受监管的信息，而不是受监管的建议；这些建议本身又在激励用户去做不必要的高风险交易；最终汇聚成该研究所称的“绝望资本主义”——年轻人感到自己被迫采取高风险的赚钱方式，以摆脱财务上的窘迫。其经同行评审的版本于2025年发表在Telematics and Informatics上，合著者为Keegan McBride。

三条限制，每一条都很重要：

  • 它是解释性的。民族志式的个案研究产出的是一套理论，不是一个可测量的效应量。这里没有任何系数，谁也不该去引用一个。
  • 它研究的是股票，不是代币。一个在Reddit上交易上市公司期权的论坛，与一个围绕今天早上才铸造出来的代币建立的Telegram频道之间的距离，是本文的假设，而不是已被证明的等价关系。
  • 围绕这项研究的二手报道中流传着一些具体数字——参与者人数、评论条数、某个损失厌恶的倍数。这些都无法对照原始记录核实，因此本文一个都不采用。

在这三条限制之后仍然站得住的东西不多，但依然值得保留：参与者自己给出的理由中，社群本身而不是回报，就是他们待在那里的原因；而研究这些社群的学者，也在各自独立地反复得出同一个解释。

5. 为什么公开的基础概率几乎改变不了什么

这里是胜算那篇文章用数据回答不了的问题，因为它问的是数据对人做了什么。

期望值为负本身并不构成威慑

Barberis的赌场博彩模型证明，在相当宽的偏好参数范围内，一个前景理论下的行为主体，即便赌场只提供不带偏度、且期望值为零或为负的赌局，仍然愿意入场。这个模型里的赌客并没有被误导，赔率是已知的、公示的、不利的，而模型依然预测他会进去。

结果的后半部分更有用。概率加权会产生论文所说的一种“看似合理的时间不一致性”：在踏进赌场的那一刻，主体打算遵循某一套下注策略；而一旦开始玩，他想改用另一套。此后的行为，取决于他是否意识到这种不一致，以及在意识到的前提下，他能否事先做出承诺约束。

这比任何关于意志力的说法，都更好地描述了那种熟悉的meme币体验。事先定下的退出规则，和仓位真的存在之后的行为，是由两个不同的目标函数生成的。“我知道胜算，但我还是做了”并不是在承认自己愚蠢，而是一个以已知赔率为输入的模型所预测出来的输出。

两支文献，符号相反，而且都不是关于meme币的

接下来最顺手的一步，是说“人们会高估小概率”，引用前景理论，然后收尾。那是错的，或者至少是没有依据的，而其中的原因足够有意思，值得成为本文的核心，而不是一个脚注。

两支文献在小概率事件上的分歧
学习方式人们如何对待小概率事件对meme币意味着什么
描述——赔率被明确告知小概率被高估（累积前景理论）被宣传的回报被高估，即便在已知的五百分之一概率下，参与也是可预期的
经验——你在时间中反复采样结果小概率事件的影响小于其客观概率所应有的程度（Hertwig与Erev，2009）反复接触本应让那个稀有的头奖在心里变得更小，参与度应当下降

Hertwig与Erev综述了三种基于经验的实验范式，报告的结论是趋同的：当人们依据经验作出决策时，稀有事件所产生的影响，小于其客观概率所应有的程度。他们指出，行为决策研究中的常见观念是，高估与超额加权会放大稀有事件的影响，而支持这一观念的发现，主要来自那些让被试通过描述来了解选项的研究。

那么一个meme币买家究竟处在哪一种情形之中？本文不知道，文献也不知道，因为两支文献研究的都不是这件事。 支持“描述”一侧的理由是存在的：推销话术是一个被宣传出来的倍数、一张别人收益的截图、一个被摆出来的回报。支持“经验”一侧的理由也存在：一个看着四十枚代币死去的人，已经在时间中反复采样过结果，而那恰恰是稀有事件会被低估的情形——并且在那里被低估的稀有事件是头奖，那本应降低参与度，而不是解释参与度。

这一节的整洁写法，是从两者中挑一个。而诚实的写法是：两支都有充分证据的文献给出了相反的预测，meme币买家究竟处于哪一种情形是有争议的，而任何人如果向你提供一套关于meme币参与行为的自信的行为学解释，他所宣称的东西都超出了证据所能支持的范围。

你自己的经历，压过那个公开的统计数字

有一项发现，直接关系到“为什么一个公开数字撼动不了行为”。Kaustia与Knüpfer发现，过去的IPO回报与未来的申购之间存在很强的正向联系，而他们的数据让他们可以把这个效应，明确追溯到每一位投资者亲身经历过的回报，而不是IPO周期或财富效应。这种行为与强化学习一致：相对于理性的贝叶斯学习，亲身经历过的结果会被超额加权。

把它移植过来。群体层面的基础概率是一个输入项，你亲眼看到发生过什么是另一个；而在一个结构上接近“反复参与新发行”的可测量情境里，后者压过了前者。一个亲眼看着朋友的仓位翻了十倍的人，并不是在把这件事和0.198%放在一起权衡然后算错了；他是在给一个模型所预测的、无论那个0.198%被摆得多显眼都会被超额加权的东西赋权。

还是那句提醒：芬兰散户申购受监管的IPO，并不是一次meme币发行，把两者当作同一种情境，是本文的推论。

6. 平台把什么工业化了

上面三个机制都很老。彩票式偏好、注意力驱动的筛选、社会传播的策略，都比加密货币早了几十年。新的东西，是一台能同时、持续、且以近乎为零的边际成本制造出这三样东西的机器。

Mancino对2024年第四季度Solana的研究报告称，Pump.fun占到该链全部代币铸造量的最高71.1%，并贡献了去中心化交易所交易的40%至67.4%，同时日活用户从约6万增长到26万——而进入主流交易所的代币不到2%。这是一篇预印本，因此这些数字应被视为指示性的，而不是定论。指示性已经足够说明问题：一个平台同时成为了新代币的主要来源和其所在链上相当一部分交易活动的来源，而它生产出来的东西几乎没有一样离开过它。

这就是这里所说的“工业化”。三个机制各自都配上了自己的基础设施：

  • 注意力机器。 免费且即时的创建意味着供给会一直扩张，直到填满可用的注意力；而一条持续刷新的新发行信息流，让选择集不断形成又不断重组——这正是注意力决定什么会被买入的那组条件。
  • 彩票机器。 bonding curve把每一次发行都变成一个明确的“小额投入、巨额宣传回报”的提议，而且这个回报是以一条曲线的形式被看见的，不需要谁去论证。
  • 社群机器。 每一枚代币出厂时都自带一个聊天频道，于是策略得以传播的那个社交层，与资产本身在同一时刻被创建出来，而不是围绕它用很多年慢慢长出来。

具体的机制——bonding curve、创建时的供应量集中、稀薄且单向的流动性，以及派发出货阶段——都写在meme币的胜算里。本文不再重复，因为风险分析由那篇文章承担，本文重述一遍只会削弱它。

7. 这套解释能说明什么，不能说明什么

一个什么都能解释的解释，通常什么也没解释，所以有必要把边界说清楚。

它能说明为什么在基础概率已知之后参与仍在继续，而且不需要把参与者假设成不明就里或愚蠢：这个决策本来就不是一次期望值计算，赔率是已知的、也不是决定性的，而进场前定下的计划并不是之后真正起作用的那一个。它能说明为什么同一个结构会同时产生上涨与崩塌。它能说明为什么社群会在没有任何人的偏好发生改变的情况下，漂移向更高的波动。它也能说明，为什么发布更好的统计数据，对行为的影响如此之弱。

它不能说明哪些代币会成功，而且本文中的任何内容都不应被读作“注意力可以被预测”——那与胜算那篇文章已经证明数据并不支持的那种寻找优势的做法，是同一回事。它无法告诉你这些效应在meme币上有多大，因为它们从未在meme币上被测量过。它没有解决描述与经验之争。而且它并不主张这些现象是加密领域独有的：机制是普遍的，新的部分是那个平台。

8. 结论

meme币没有现金流，因此易手的是一份对集体注意力的权益。把它作为转售期权来定价——在一个悲观者无法卖空的市场里，把它卖给更乐观的买家的权利——就能用一个结构而不是两种情绪，同时解释垂直上涨与垂直下跌，因为那个期权是在同一时刻对所有持有者一起失去价值的。

注意力在这个过程里不是装饰。在研究文献中，它在偏好发挥作用之前就构建了选择集；在加密资产中，它可测量地预测回报。把“彩票”这个说法讲精确，就是三项彼此独立的发现：彩票型需求真实存在且在下行期上升，为偏度多付钱是一种均衡而不是一次误算，而彩票式需求在加密资产价格中的表现，是近期极值最高者随后跑输。社群同样不是附带的——策略以对回报呈凸性的速率传播，仅此一点就足以让波动最高的那个版本主导一个话题，而无需任何人偏好波动。

于是回到那个促成本文的问题：为什么公开的赔率改变得这么少。一部分答案是，期望值为负吓不住一个本来就不是在算期望值的决策，而且进场前定下的计划，撑不过与仓位的正面接触。一部分答案是，亲身经历过的回报，会压过任何群体层面的统计数字。还有一部分答案是真的未知——关于人们如何对待稀有事件，两支文献在这里指向相反的方向，而且都不是在这个市场上做的。

实测的胜算仍然放在meme币的胜算里，而且它们没有变。理解机制的价值，并不在于它能改善那些胜算，而在于：认出此刻正作用在你身上的是这些力量中的哪一种，是这件事里你唯一还能施加影响的部分。

常见问题

来源与延伸阅读

行为金融与资产定价研究：

加密货币与meme币研究：

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本文仅供教育用途，不构成财务建议，其中任何内容都不应被读作鼓励买入或交易meme币。它解释的是一个现象；实测结果与风险指引在meme币的胜算中。本文引用的行为金融与资产定价研究，没有一项是在meme币上做的——样本分别是美国与芬兰的散户股票投资者、实验室中的选择实验，以及2016年至2019年间按市值排名前二十的非Bitcoin加密货币——因此每一次向meme币的套用都是本文的推理而非研究发现，并在出现之处如实标注。描述与经验之争在文献中尚无定论，本文也按尚无定论来呈现。关于身份认同与社群的材料，依据的是对meme股票论坛的质性研究，而不是对meme币市场中可测量效应的研究。

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