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ETHUSDT.3L交易想法

對於想跟單的你，或許有用的小知識！常在跟單/對跟單有興趣的朋友們，你們可能會發現在趨勢行情通常都會有一大群績效還不錯的帶單交易員「一直上漲卻一直加空單」甚至「爆倉」，這是再正常不過的了。 因為「逢高做空，逢低做多」在行情會 上下來回洗的盤整行情 中可以獲得暴利！ 如果你和我一樣是「 追求穩健而非暴利的 」，那務必繼續看下去 我自己的量化策略有以下四個特點，這些是我自認在跟單時需要注意的，大家也可以把這些條件套用到其他帶單交易員身上檢視： ►只做趨勢盤， 不抄底摸頂 （不會在趨勢來時連續止損） ►進場自帶止損， 不扛單 （不用擔心你的資產在裡面大額浮虧） ►會追車，趨勢來了很舒服，雖然盤整會磨損，但 磨的比賺得少 （追求小賠大賺） ►經歷牛熊皆盈利（交易筆數高且多年正績效，表示量化策略沒有「過擬合」的狀態） 前三點可以透過檢視實盤交易數據來辨別，趨勢交易者勝率落在35%~45%都正常，要釐清的觀念是： 盈虧比在交易上和勝率是相輔相成的關係 ，不應僅僅因為低勝率而否定交易者的獲利能力。 在交易中帶 止損的重要性 我相信接觸交易一段時間的朋友都能深刻體會的（不是暴富就是暴倉）。 而最後一點僅適用於量化交易策略上，辨識方式則是透過 觀察回測績效 和 實盤績效 來確認。 對量化交易有興趣、不太明白是什麼的朋友，請點以下文章繼續閱讀！
編輯精選
教育
由khlin712提供
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十六、江恩(甘氏)矩陣圖SquaresGann～ETH走勢2023/6/16時間之窗分析6/17是6/16變盤時間分析日，以6/9變盤時間高點1855、低點1827為研判轉折標準； 6/17開盤1717，在6/9變盤時間低點之下； 以“時間=趨勢”分析，6/16時間之窗即是：持續轉折向下！ （參考《甘氏矩陣圖-時間推算新篇》P438） 時間趨勢往6/23移動…… 時間之窗在6/24之前的趨勢修正為：越過前一變盤時間6/9高點1855。 （免責聲明：本想法所有信息僅供參考！不代表任何投資建議！！不承擔任何法律責任！！！） BINANCE:ETHUSDT
看空
由SquaresGann提供
十五、江恩(甘氏)矩陣圖SquaresGann～ETH走勢2023/6/9時間之窗分析6/5盤中跌破前一變盤時間5/21低點1797時，5/30時間之窗修正為：轉折向下！ 6/10是6/9變盤時間分析日，以6/5修正日高點1890、低點1778為研判轉折標準； 6/10開盤1840，在6/5修正日高、低點之間； 以“時間=趨勢”分析，為持續原趨勢，6/9時間之窗即是：持續轉折向下！ （參考《甘氏矩陣圖-時間推算新篇》P438） 時間趨勢往6/16移動…… 時間之窗在6/17之前的趨勢修正為：越過前一變盤時間5/30高點1917。 （免責聲明：本想法所有信息僅供參考！不代表任何投資建議！！不承擔任何法律責任！！！） BINANCE:ETHUSDT
看空
由SquaresGann提供
十四、江恩(甘氏)矩陣圖SquaresGann～ETH走勢2023/5/30時間之窗分析5/28盤中越過前二變盤時間5/4高點1918時，5/21時間之窗修正為：轉折向上！ 5/31是5/30變盤時間分析日，以5/28修正日高點1918、低點1823為研判轉折標準； 5/31開盤1900，在5/28修正日高、低點之間； 以“時間=趨勢”分析，為持續原趨勢，5/30時間之窗即是：持續轉折向上！ （參考《甘氏矩陣圖-時間推算新篇》P438） 時間趨勢往6/9移動…… 時間之窗在6/10之前的趨勢修正為：跌破前一變盤時間5/21低點1797。 （免責聲明：本想法所有信息僅供參考！不代表任何投資建議！！不承擔任何法律責任！！！） BINANCE:ETHUSDT
看多
由SquaresGann提供
十三、江恩(甘氏)矩陣圖SquaresGann～ETH走勢2023/5/21時間之窗分析5/22是5/21變盤時間分析日，以5/13變盤時間高點1817、低點1785為研判轉折標準； 5/22開盤1804，在5/13變盤時間高、低點之間； 以“時間=趨勢”分析，為持續原趨勢，5/21時間之窗即是：持續轉折向下！ （參考《甘氏矩陣圖-時間推算新篇》P438） 時間趨勢往5/30移動…… 時間之窗在5/31之前的趨勢修正為：越過前二變盤時間5/4高點1918。 （免責聲明：本想法所有信息僅供參考！不代表任何投資建議！！不承擔任何法律責任！！！） BINANCE:ETHUSDT
看空
由SquaresGann提供
十二、江恩(甘氏)矩陣圖SquaresGann～ETH走勢2023/5/13時間之窗分析5/14是5/13變盤時間分析日，以5/4變盤時間高點1918、低點1866為研判轉折標準； 5/14開盤1795，在5/4變盤時間低點之下； 以“時間=趨勢”分析，5/13時間之窗即是：持續轉折向下！ （參考《甘氏矩陣圖-時間推算新篇》P438） 時間趨勢往5/21移動…… 時間之窗在5/22之前的趨勢修正為：越過前二變盤時間4/22高點1887。 （免責聲明：本想法所有信息僅供參考！不代表任何投資建議！！不承擔任何法律責任！！！） BINANCE:ETHUSDT
看空
由SquaresGann提供
ETH中長期的看跌趨勢ETH順利如上一篇的預期突破了前期低點，可以由4小時K判斷同時跌破了趨勢線，接下來中長期的行情依舊是看空，而且多頭的力量明顯已經被消耗殆盡，很有可能在未來的下跌走勢中更不受阻，目前中長期的阻力與支撐是依照Fib在4小時區中判斷，突破了0.5(1791)往下探到0.618(1713)為目標，我認為在空頭勢力極強的行情中，會在0.618假裝做支撐，反彈回0.5誘多之後再次下探0.786(1600) 。簡單來說 就我看來在未來一周是一個持續長跌短漲的行情
看空
由PETER-crypto2023提供
CPI公布後的價格走勢如預期的拉高後倒貨，最低點踩到了支撐1790 依照下降的Fib 短期高點1887和1790設定後看出下跌趨勢中回到0.236與0.5之間，就短期而言我會視為下降當中的受阻象徵，不過也不會有力的反彈，預期會在0.5與0.382 也就是價格在1839-1827震盪一天的時間 直到下次行情時間5/11晚上20:30公布PPI時走出方向，中長期而言不斷的創新低，反彈則是越來越低，在下次的行情波段中預期一樣是一波拉貨後倒貨(高點1870後再創新低)
由PETER-crypto2023提供
十一、江恩(甘氏)矩陣圖SquaresGann～ETH走勢2023/5/4時間之窗分析4/24盤中跌破前一變盤時間4/9低點1824時，4/22時間之窗修正為：轉折向下！ 4/25盤中越過前波段高點3/23之1857時，4/22時間之窗二次修正為：轉折向上！ 4/26盤中跌破現波段低點4/25之1801時，4/22時間之窗三次修正為：轉折向下！ 5/5是5/4變盤時間分析日，以4/26三次修正日高點1964、低點1785為研判轉折標準； 5/5開盤1877，在4/26三次修正日高、低點之間； 以“時間=趨勢”分析，為持續原趨勢，5/4時間之窗即是：持續轉折向下！ （參考《甘氏矩陣圖-時間推算新篇》P438） 時間趨勢往5/13移動…… 時間之窗在5/14之前的趨勢修正為：越過現波段高點4/16之2141。 （免責聲明：本想法所有信息僅供參考！不代表任何投資建議！！不承擔任何法律責任！！！） BINANCE:ETHUSDT
看空
由SquaresGann提供
量化交易的基本原理和優缺點量化交易的基本原理是利用程序和數學模型進行交易的一種方式。 其基礎是藉由對歷史數據進行統計和分析市場趨勢，來建立具有一定獲利能力的交易模型，並使用程式來實現自動化交易決策和操作。 量化交易的優點主要有以下優點： 第一，突破人性： 我想人性的弱點正是決定交易成敗的關鍵。 相信很多人都經歷過市場的動盪，而市場的無序的漲跌往往會讓交易者變得貪婪和恐懼，使得交易者的判斷力受到影響，進而出現極端行為，而 量化交易使用程式進行交易決策和操作，能減少人性的貪婪和恐懼對交易的影響，避免錯過應賺而未賺的交易機會。 第二，提高效率： 有交易經驗且非全職交易的夥伴應該都心知肚明，我們時常需要花用上班上課時間來做技術分析，並在其中必須快速做出交易決策，也有可能在下單時發生金額評估錯誤、忘了設定止損等粗心意外，而 利用自動化交易系統執行交易決策和操作，就如同有一位全神貫注的助理為你執行你的交易邏輯，他能對市場變化快速反應，來實現全天候、無間斷的交易。 第三，提高投資回報： 量化交易利用大量歷史數據和分析工具，制定出具有預測能力的交易策略，從而增強投資回報。 然而，量化交易也存在一些缺點： 第一，過度擬合風險： 量化交易模型建立時，可能使用歷史數據來擬合模型，使模型能夠較好地對過去的市場行為進行解釋和預測， 通常是因為策略內有過多參數造成。 第二，數據不足風險： 量化交易需要大量的市場數據作為基礎，而某些市場的 數據可能存在不足的情況，這種情況下建立的交易模型對於現今市場可能不夠準確。 例如在加密貨幣市場上，許多大時區策略（如日線級別、4小時級別）在最早的數據日期2017/08/17至今的回測中，總交易數可能只有不到30筆，可能大多獲利交易皆在績效圖前面15筆，後面15筆由於下跌幅度不及於前面獲利， 讓使用者誤信其策略於現今仍有獲利能力。 第三，交易執行風險： 即使交易策略完善，也可能因為交易執行的問題導致交易風險。例如：系統故障、訊號傳送交易所失敗，導致數據延遲、未觸發等、交易過程中出現的技術問題或操作失誤等。 第四，市場變化風險： 市場環境和條件可能發生變化，使得交易策略失去有效性，在數據充足的交易策略下可以大幅度避免此情形發生。 以上這些風險大多可以藉由觀察策略回測數據來做判斷，將會在下一篇貼文和大家分享。
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由khlin712提供
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