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🎲 前機構交易室 Head of Trading / 避險基金經理人 🎙️Podcast 頻道【交易事】#交易訓練 #trader #trading #coaching #crypto #加密貨幣

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linkhttps://linktr.ee/tradetruthtalk calendar_today05-10-2021 03:12:54

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假如你認為市場有主力,交易的時候應該去思考如何增加自己的優勢,並縮小自己的劣勢。多問問自己「我做的事情會讓自己更有優勢嗎?有更利於控制風險嗎?風險換得夠划算嗎?」 與其去臆測主力怎麼做,不如在已知的條件下,先把自己的行為控制好,遠比猜測幻想有意義多了 #crypto #trading #交易訓練

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期待補漲的心態其實很矛盾,代表心裡希望吃到大漲的走勢,但卻期待它發生在相對不容易實現的情況;全市場都在漲的時候,去寄望沒什麼反應的標的之後可以漲比別人多,而捨棄更容易達成「相似漲幅」的標的,這不就只在說明你執著於「自己對市場的看法」大於「市場真實」的樣子嗎? #crypto #trading

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【心態不穩的原因】 交易心態不穩定的一個很大原因在於「認知和行為不一致」 舉個最常見的例子,看到一檔標的漲幅很大,追蹤趨勢的作法傾向於不預設走勢盡頭,但很多人下意識會認為「漲勢應該要停了吧?」或是「漲那麼多應該要跌了吧?」

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【關於錯誤】 在交易當中一定會反覆犯錯,無論是看錯、想錯、做錯都是不可避免的,因此與其說「在交易中要避免犯錯」,不如說「要減少犯錯時的衝擊」

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Since 2020, Cathie Wood had been consistently buying $TDOC over a span of more than 100 purchases at an average price of about $163. Today, she was selling.

Since 2020, Cathie Wood had been consistently buying $TDOC over a span of more than 100 purchases at an average price of about $163.  Today, she was selling.
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【一個人的武林】 交易市場就是一個人的武林,自始至終都是自己一個人面對盈虧、面對恐懼焦慮、面對急躁貪婪、面對心態波動 不了解自己,不專注在自己為什麼產生這些情緒,不好好檢視自己的行為,絕對沒辦法在市場穩定獲利

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【追蹤趨勢 vs 保護獲利】 要是為了追蹤趨勢而常常吐回過多獲利,這時候應該去思考「吐回獲利換來的更多獲利值不值得」直接舉例會比較清楚:

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【處理資訊能力的差異】 在交易當中「了解」自己處理資訊的能力在什麼程度很重要。了解自己可以處理多少資訊,就知道應該「專注」在做哪些事情,才能照著自己認為的樣子去執行該做的交易 舉個例子,假如你覺得 ABCDE 都很重要,需要分析好 ABCDE

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【最佳狀態】 試想一下,自己的最佳狀態是怎樣的?在怎樣的環境、在怎樣的身體狀態、在怎樣的心情下可以呈現出自己最佳的狀態?那個最佳狀態的自己,做出來的事又是怎樣的?

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【關注重點】 人的注意力遠比自己以為的還要低,因此在交易的時候,放最多關注的項目往往會變成唯一關注的項目

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【建立感受刻度】 要讓自己在交易中心態穩定一點的其中一個「前置作業」,就是要能辨識出自己的感覺如何?而「感覺如何」必須要建立在能分辨出感受的差異之上。

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【四月強勢標的績效】 統計了一下四月份篩出來的強勢標的: 日內上漲超過 10% 的標的總共有 71 檔 日內上漲超過 20% 的標的總共有 20 檔 日內上漲超過 30% 的標的總共有 4 檔 *標的為幣安永續合約,由程式針對波動率時間加權後,每日篩出十檔相較於全市場較強勢標的。4/3, 4/27, 4/28

【四月強勢標的績效】

統計了一下四月份篩出來的強勢標的:
日內上漲超過 10% 的標的總共有 71 檔
日內上漲超過 20% 的標的總共有 20 檔
日內上漲超過 30% 的標的總共有 4 檔

*標的為幣安永續合約,由程式針對波動率時間加權後,每日篩出十檔相較於全市場較強勢標的。4/3, 4/27, 4/28
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“I did a lot of math, I made a lot of money, and I gave almost all of it away. That’s the story of my life.” - Jim Simons Salute to the master who had been inspiring me all the way through my trading career. May you rest in peace. #JimSimons

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把強勢標的演算法丟去做機器學習後,截至目前為止,新參數的算法篩出三百多筆資料,績效看起來提升不少: 日內漲超過 10% 佔比:22.13%⬆️32% 日內漲超過 20% 佔比:6.57%⬆️13.6% 日內漲超過 30% 佔比:2.76%⬆️5.61% 日內漲超過 40% 佔比:1.38%⬆️2.47% 日內漲超過 50% 佔比:0.86%⬆️2.01%