我決定黎緊免費教大家TA
Banezz
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未來十四日
2023-04-06 12:07:46
有無推介咩書/網教得比較齊全?
魔鬼在細節
2023-04-06 12:26:41
有d野你可以透過檢討去改善,例如讀書,考試,游水,畫畫,煮野食。但有d野,特別係隨機性極高既野,例如股票市場,係唔存在檢討同改善呢樣野。
努力既前係要從正確既方向出發,同埋件事本身係可以透過努力改善。一個賭徒努力日日去澳門all in 賭大細(隨機性極高事件),通常都唔會有好結果。
仲有,要考慮埋成功率,即係大多數人咁做,最後(最少20年後)係咪大多數人成功,定係得少數人成功。一個方法,最後原來得少數人先會獲得既超級報酬,其實根本冇參考價值。
碧埃
2023-04-06 12:50:29
星野瑠美衣
2023-04-06 13:02:45
想知price rejection係咩樣,同事前事後有咩關係
南風微醺
2023-04-06 14:17:00
Banezz
2023-04-06 14:38:11
係我地眼中,同意炒野係隨機性極高既事
但可以透過落注同入場位去將隨機變成有確定機率既事
只要個sample 夠大( 肯持續落注)就會將不確定變確定
而透過RR 控制,就算你hit rate 細過一半都可以長玩長贏
魔鬼在細節
2023-04-06 14:41:03
因為呢d野有幾個特徵:
1. 穩定既環境 (甚至用人為既方法令到環境穩定):
例如游泳池大小,水質;食材既質素;顏料顏色既調配,考試既syllabus。
2. 可重覆性以及可以重覆既機會:
例如煎牛扒,同一個厚度既扒,用某個熱力,某個煎pan,熟既時間會差唔多;同一幅畫重覆咁畫。
3. Input 同 output 既時間差 (回饋時間)以及回饋既品質以及有明確既開始同結束時間:
例如煎牛扒過程好快會見到結果,結果亦反映到你既決策過程;圍棋大賽,你行錯一步就會比人食棋,立即反映到;
有齊以上3點你先可以從錯誤檢討同改善。
而股票市場係meet 唔到1
2 就可能有可能冇。有既例如day trading,冇就例如長線投資
3 就仲tricky,股市既隨機性好難反映到你係做岩定做錯。你一單交易賺到錢,唔等於你既分析岩,可能只係好彩,亦都可能真係你分析獨到。問題係難以區分,變相難以學習,你可以想像下契媽由女股神發生既事。
Banezz
2023-04-06 14:45:58
咁咪好簡單
同一個時段內let’s say m5
上一支m5 燭升緊
下一支m5 燭跌灑有突
差距愈大咪reject 得愈勁
南風微醺
2023-04-06 14:46:33
魔鬼在細節
2023-04-06 14:47:06
冇咁簡單,你首先要有個正期望值既交易系統,然後透過position sizing 去實現呢個正期望值,淨係呢2樣野都已經唔容易。因為仲有最終boss,就係psychology,亦都係最難既部分,LTCM就係一個好例子。
Banezz
2023-04-06 14:48:37
契媽係ta 佬前= 傻西一名
最簡單止損都無
佢係Fa 佬冇得對比
3200(00後比多)
2023-04-06 15:30:48
呢點我明
但係咩叫price rejection
星野瑠美衣
2023-04-06 15:36:49
被動投資靠backtest統計到return唔係隨機,TA backtest就係隨機
3200(00後比多)
2023-04-06 15:39:23
上面睇到了
魔鬼在細節
2023-04-06 15:39:51
問題係契媽成為女股神既「當下/果段期間」,同「今日」變左過街老鼠既鮮明對比,反映出短時間既成果會帶黎錯覺
Banezz
2023-04-06 15:46:49
呢d 都係例子
Banezz
2023-04-06 15:50:52
所以識ta 就好開心
3200(00後比多)
2023-04-06 15:56:01
第一幅圖撞到會好開心
Banezz
2023-04-06 17:49:16
Ta 界邊個唔識我
Banezz
2023-04-06 17:50:38
佢證明咗ta 係可行
Banezz
2023-04-06 18:14:57
最基本就
The Art and Science of Technical Analysis
邊度唔明直接問
未來十四日
2023-04-06 18:16:14
謝謝
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