몇 가지 교훈:
인간의 약점은 두려움과 탐욕에 지나지 않으며, 을 죽이는 순간은 종종 선물 시장의 대박가들이 거래점을 이용하는 습관적인 속임수입니다. 이 때, 많은 사람들이 탐욕 때문에 을 추구하고, 많은 사람들이 두려움 때문에 손실을 입습니다. 동시에, 주력 은 힘을 더하고 을 멈추고, 심지어 반대로 행동합니다. 마취와 절망을 측정하는 구조는 주로 거래량의 급격한 변화와 가격의 빠른 이동 속도를 기준으로 한다. 유동성의 결여, 즉 시가격의 오차가 나타나는 현상은 매우 쉽게 확인되는 임상적 증상이다.
많은 시가상황의 상장만 보고, 한 번쯤은 K선만 봐도 된다고 한다. 상장의 대량 감소가 발생했는지에 대한 구체적인 계산 기준은 다음과 같다. 1. 매매가 변하지 않는 경우 매매가 줄어든 금액을 각각 더하고 더한 금액은 더하지 않는다. 2. 상장량 감소는 당시에 거래된 거래량과 동시적으로 비교하여 최소화해야 한다. 일부 상장량 감소는 상장량 철회로 인한 것이지 실제 상장량 감소가 아닌 것으로 설명한다. 3. 구매, 판매판의 제안이 상향 또는 하향 이동하면, 상향 이동 후의 판매판을 더하여 구매판의 대가량 감소로 하여야 한다. 구매판의 대가량 감소로 하여 이동 후의 구매판을 더하여 판매판의 대가량 감소로 하여야 한다. 따라서 상향 고정 성질은 적극 공격판에 속한다. 두 기저를 보호할 때, 두 기저의 보호의 속도와 강도를 고려할 수 있다.
고의 구매, 판매 대조는, 종종 당신에게 더 많은 시간을 가져오는 착각이다. 예를 들어, 높은 구매 주문 수량은, 주력 선수의 유혹적인 행동일 가능성이 높으며, 실제 방향은 아래로이다. 구체적인 기준은 품종에 따라 다릅니다. 이 시점의 가장 좋은 거래 전략은 주력 선수를 따라, 높은 곳에서 판매 주문을 걸고, 그의 주문 철회 하락의 후속 동작을 기다려야 한다.
어느 한 방향의 추세가 명확하고 기울기가 적절할 때 (우리는 종종 안정적인 움직임을 통해 주력 재화의 행동임을 확인합니다) 동작은 매우 간단합니다. 상승하면 지속적으로 낮은, 높은 평준을 만나고; 하락하면 지속적으로 높은, 낮은 평준을 만나고. 이 때, 우세한 중독과 절망 구조는 평준의 신호로만 사용할 수 있으며, 역동의 중독과 절망 구조는 수천 년 동안이 어려운 최고의 높은 승률을 얻는 포지션 기회를 구성합니다.
가격이 더 이상 연속적으로 새로운 높고 낮은 것을 만들지 않을 때, 우리는 균형 시장 상태를 확인한다. 이 시점의 작업은 흔들림의 폭과 좁음에 달려있다. 너무 좁으면 거래는 의미가 없어진다. 조금 넓으면 미리 상표를 매는 형태로, 높고 낮게 빨아들여서, 중선은 이익 평형 위치를 차지 할 수 있습니다. 균형 시장의 지속 기간의 길이는 단계적 작업의 성공을 결정하며, 균형 시장의 발전이 시장으로 다시 트렌드로 끝날 때 손실은 필수적이며 필연적입니다.
선형적 고저점 돌파는, 상대적으로 수동적이며, 그것의 논리적 기반은 시장의 변동성 수준이 그것의 전제된 고정 파라미터와 일치하기를 기대하는 것인데, 이것은 그 자체는 비현실적인 과장이다. 그리고 동적 고저점은, 시장의 실제 변동성 수준에 따라, 동적 조정 파라미터, 명백히 더 과학적이다.
추세와 진동의 가격 변동성 순환 법칙은 가장 신뢰할 수 있는 기술 분석 방법이다. 제6조의 강화된 버전으로 볼 수 있다. 좁은 변동성이란 무엇인가에 대해서는 다양한 품종의 변동성 수준에 따라 구체적으로 맞춤화된 기준이 필요하다.
핵심 가격, 심리적으로 묶는 효과, 주력 자본 제조 가격 변동의 가장 큰 원동력이다. 백당과 같은 일부 매우 악마의 품종에서, 우리는 종종 이러한 현상을 발견 할 수 있습니다. 가격의 높고 낮은 지점은 상인의 심리적 바닥을 파괴하거나 중지 손실을 유발하기 위해 지속적으로 뚫립니다. 핵심 가격은 무엇입니까: 어제, 오늘의 개시, 높은, 낮은, 수확. 현재 거래에 대해, 최근의 높고 낮은 위치도 물론 매우 중요합니다.
기술 도표의 형태는 시장에 참여하는 각자의 정신적 활동을 반영하는 데서 진정한 의미가 있을 수 있다. 예를 들어: 단일 바늘 탐색 바닥, 쌍 바닥 또는 다른 K 선의 조합과 유사한 K 선의 조합. 지주량의 증가 또는 감소, 동행의 동행과 함께, 또한 다양한 확인 동행 성질의 근거를 구성할 수 있다.
만약 우리가 오픈 전까지의 집합적 경매 데이터를 예측할 수 있다면, 우리는 오픈 전까지의 정보 불균형의 충돌을 최대한 활용할 수 있고, 희귀한 경매 기회를 얻을 수 있고, 심지어는 단일 품종의 오프닝 가격을 높이고 낮춰서 오픈 후 즉시 이익을 얻을 수 있다. 만약 거래의 역동성을 명확하게 얻을 수 있다면, 우리는 거래의 입찰량에 따라 얇고 얇고, 강력한 측면에 의존하여 뒷받침 할 수 있으며, 심지어 격자 거래법으로 주문을 할 수도 있습니다. 많은 알고리즘 거래 전략은 결과적으로 발생할 수 있습니다.
Faruto의 블로그에서 가져온 사진입니다.