رؤية الشمعة سهل. يمكن لكل من ينظر إلى الرسم البياني الآن اختيار شريط الدبوس أو الشمعة المبتلعة. لكن المشكلة ليست هنا. المشكلة هي من يقف حقًا وراء تلك الشمعة؟
دعني أكون واضحًا: إذا كانت هناك تشكيله فقط من حيث الشكل ولكنها لا تحصل على دعم من الحجم، فلا تعتبر هذه إشارة بل مجرد توقع.
لقد قمت بترميز هذا في نظامي بهذه الطريقة في ذلك الوقت: "إذا كان هناك نمط، وكان الحجم فوق المتوسط بنسبة 20٪، فهو نشط. وإلا فهو غير نشط." الأمر بهذه البساطة.
لأن الحجم يقول لك شيئًا. إنه يقول: "نعم، هنا ليس مجرد متداول واحد... بل مجموعة اتخذت قرارًا." عندها يمكن الدخول.
📊 حسنًا، ماذا تقول البيانات؟
في الدراسة التي أجراها مختبر Turing Quant في عام 2022: في إعدادات الانغماس التي لا تحتوي على تأكيد حجم، فإن معدل النجاح هو %46، وعندما يتم دعم نفس الإعداد بحجم، يرتفع إلى %69. نسبة الاختراق الكاذب تنخفض بنسبة 30٪. متوسط R:R، 1:1.2 → 1:1.6 يرتفع. يعني أن التكوين يظهر النية بمفرده. لكن من الضروري أن تكون هناك مشاركة لتتم المعاملة.
أنت الآن ربما تقول: "حسناً لكن أحياناً الشموع بدون حجم تعمل أيضاً." صحيح. لكن الجزء المتعلق بـ ‘أحياناً’ سيغرقك. عملنا هو إنشاء نظام. هل يمكن أن يعمل نمط؟ نعم. لكن هل سيكرر ذلك؟ إذا كان مدعومًا بالحجم، نعم.
لذلك، إليك نصيحة: في عمليتك التالية، ركز على التشكيل الكبير بدلاً من التشكيل. سترى الفرق. ستشعر به ليس فقط في النتيجة، ولكن أيضًا أثناء العملية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
رؤية الشمعة سهل. يمكن لكل من ينظر إلى الرسم البياني الآن اختيار شريط الدبوس أو الشمعة المبتلعة. لكن المشكلة ليست هنا. المشكلة هي من يقف حقًا وراء تلك الشمعة؟
دعني أكون واضحًا:
إذا كانت هناك تشكيله فقط من حيث الشكل ولكنها لا تحصل على دعم من الحجم، فلا تعتبر هذه إشارة بل مجرد توقع.
لقد قمت بترميز هذا في نظامي بهذه الطريقة في ذلك الوقت: "إذا كان هناك نمط، وكان الحجم فوق المتوسط بنسبة 20٪، فهو نشط. وإلا فهو غير نشط." الأمر بهذه البساطة.
لأن الحجم يقول لك شيئًا. إنه يقول: "نعم، هنا ليس مجرد متداول واحد... بل مجموعة اتخذت قرارًا." عندها يمكن الدخول.
📊 حسنًا، ماذا تقول البيانات؟
في الدراسة التي أجراها مختبر Turing Quant في عام 2022:
في إعدادات الانغماس التي لا تحتوي على تأكيد حجم، فإن معدل النجاح هو %46، وعندما يتم دعم نفس الإعداد بحجم، يرتفع إلى %69.
نسبة الاختراق الكاذب تنخفض بنسبة 30٪.
متوسط R:R، 1:1.2 → 1:1.6 يرتفع.
يعني أن التكوين يظهر النية بمفرده.
لكن من الضروري أن تكون هناك مشاركة لتتم المعاملة.
أنت الآن ربما تقول:
"حسناً لكن أحياناً الشموع بدون حجم تعمل أيضاً."
صحيح. لكن الجزء المتعلق بـ ‘أحياناً’ سيغرقك.
عملنا هو إنشاء نظام.
هل يمكن أن يعمل نمط؟ نعم.
لكن هل سيكرر ذلك؟ إذا كان مدعومًا بالحجم، نعم.
لذلك، إليك نصيحة:
في عمليتك التالية، ركز على التشكيل الكبير بدلاً من التشكيل. سترى الفرق. ستشعر به ليس فقط في النتيجة، ولكن أيضًا أثناء العملية.