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        <title>投機交易</title>
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            <title><![CDATA[技術分析的6個假設]]></title>
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            <pubDate>Sat, 22 Oct 2022 10:52:01 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[技術分析的6個假設 追求事情的本質，將會成就你於市場的優勢。 "為何技術分析有用？(Why it works?)" 看下去之前不妨你也先試下答依條問題。 點解有用？看似容易的題目，實質卻是考緊你對技術分析原理的認知。 技術分析點解有用？因為價格取決於供需，供需取決於買賣雙方的預期，預期取決於情緒，情緒是具周期性和一致性的。因此，只要看到當下的市場情緒，你便可以合理推測市場下一步的預期和供需，繼而預測股價走勢。 詳盡點，以上的答案是源於6個技術分析的假設。以下將會一一解說。 技術分析的6大假設 價格取決於供需互動 價格反映一切 價格不是隨機 歷史總是不斷重覆 價格形態出現於所有時間維度 當下的市場情緒會被先前情緒影響 1.價格取決於供需互動 (Price is determined by the interaction of supply and demand) 基礎經濟理論告訴我們，需求上升時，價格向上; 需求下跌時，價格向下。市場的需求和供應其中一個因素是買家與賣家的預期(expectations)。預期來自人類所作的決定，而決定則基於資訊, 情緒和認知偏差。 2.價格反映一切...]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[<p>技術分析的6個假設 追求事情的本質，將會成就你於市場的優勢。</p><p>&quot;為何技術分析有用？(Why it works?)&quot; 看下去之前不妨你也先試下答依條問題。</p><p>點解有用？看似容易的題目，實質卻是考緊你對技術分析原理的認知。</p><p>技術分析點解有用？因為價格取決於供需，供需取決於買賣雙方的預期，預期取決於情緒，情緒是具周期性和一致性的。因此，只要看到當下的市場情緒，你便可以合理推測市場下一步的預期和供需，繼而預測股價走勢。</p><p>詳盡點，以上的答案是源於6個技術分析的假設。以下將會一一解說。</p><p>技術分析的6大假設 價格取決於供需互動 價格反映一切 價格不是隨機 歷史總是不斷重覆 價格形態出現於所有時間維度 當下的市場情緒會被先前情緒影響</p><p>1.價格取決於供需互動 (Price is determined by the interaction of supply and demand)</p><p>基礎經濟理論告訴我們，需求上升時，價格向上; 需求下跌時，價格向下。市場的需求和供應其中一個因素是買家與賣家的預期(expectations)。預期來自人類所作的決定，而決定則基於資訊, 情緒和認知偏差。</p><p>2.價格反映一切 (Price discount everything)</p><p>價格反映一切，這個概念早於19年代初，由道氏理論原創人Charles Dow清楚地解釋。 這裏指的是，價格反映了一切有關標的物與股市的資訊，和市場買賣雙方基於這些資訊的預期。</p><p>要注意的是這裏說的不是市場有效理論(Efficient Markets Hypothesis EMH)，因為技術分析師著重的是來自市場情緒所造成的市場預期，而不單單是資訊本身。</p><p>3.價格不是隨機 (Price is non-random)</p><p>市場通常存在趨勢，而趨勢通常延續，背後隱含的假設便是價格不是隨機。</p><p>4.歷史總是不斷重覆 (History repeats itself)</p><p>因人類遇到類似的情況時，總會作出相類似的反應。於恐慌時由期明顯，如盲搶鹽和兩盒thanks。因人類的行為是具一致性的，因此歷史總會不斷重演 (or 人類總是重覆犯錯)。</p><p>5.價格形態出現於所有時間維度 (Patterns are fractal)</p><p>由於投資者和交易員關注著各自不同的時間維度，導致不論是分鐘圖，日線圖，月線圖等都會出現極為相似的形態。雖然這些形態不可能完全複製於不同時間的維度，但卻有著極為相似的特徵。</p><p>6.當下的市場情緒會被先前情緒影響 (Emotions are affected by earlier emotions through emotional feedback)</p><p>一個簡單例子，你今日買了股票A，明天升了2成，你很興奮地告訴你朋友。或股價上升吸引了其他人買股票A。是的，不要高估人類的理性，很多人買股票的原因僅僅是股價前幾日升緊。這足以解釋泡沫形成的原因。技術分析師相信，市場情緒可以令股價偏離公司本身的價值，而且可以偏離一段很長的時間和大幅度偏離。</p>]]></content:encoded>
            <author>0x51fd1e9ed33be1fde2bbd4fce46f3bbf47202d6a@newsletter.paragraph.com (投機交易)</author>
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            <title><![CDATA[找出高機率會被市場尊重的支持阻力]]></title>
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            <pubDate>Sat, 22 Oct 2022 10:20:38 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[有些人會認為，交易策略愈複雜愈難明，便是愈賺錢的交易策略。事實上，簡單的交易策略也能賺錢，甚至比複雜的更好。 本文介紹一類簡單但獲利能力極佳且極簡單的交易策略 - 會被尊重的支持阻力(Supporting and resistance holds)。 初學技術分析時，一定會學到的是支持與阻力﹑和突破後支持阻力會互換等概念。有些初學者學完便隨意在支持位買入，阻力位賣出。但最終卻不能於市場獲利。 為何不能獲利？是技術分析沒用？ 筆者給你兩個答案︰ (1)無過濾下，長做勝率只會得50% 支持阻力的種類很多，而且每分每秒都會出現。若將所有支持阻力去做回測去做統計，我們會發現會被市場尊重的支持阻力只會是50%。即若無過濾下，隨意在支持位買入，阻力位賣出，長做只會得到50%勝率。 (2)沒有考慮風險回報比率 初學者通常只在乎勝率，只考慮這個支持阻力會否被市場尊重。但卻忽略了風險回報比率和潛在回報。作為投機者，我們要考慮的除了是勝率外，還要考慮當我們的交易假設被市場認同時，最少可獲得的回報是否大於風險。 如何解決這些問題 知道問題所在後，就是解決這些問題。 (1)找出高機率會被市場尊重的支持阻...]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[<p>有些人會認為，交易策略愈複雜愈難明，便是愈賺錢的交易策略。事實上，簡單的交易策略也能賺錢，甚至比複雜的更好。</p><p>本文介紹一類簡單但獲利能力極佳且極簡單的交易策略 - 會被尊重的支持阻力(Supporting and resistance holds)。</p><p>初學技術分析時，一定會學到的是支持與阻力﹑和突破後支持阻力會互換等概念。有些初學者學完便隨意在支持位買入，阻力位賣出。但最終卻不能於市場獲利。</p><p>為何不能獲利？是技術分析沒用？ 筆者給你兩個答案︰</p><p>(1)無過濾下，長做勝率只會得50%</p><p>支持阻力的種類很多，而且每分每秒都會出現。若將所有支持阻力去做回測去做統計，我們會發現會被市場尊重的支持阻力只會是50%。即若無過濾下，隨意在支持位買入，阻力位賣出，長做只會得到50%勝率。</p><p>(2)沒有考慮風險回報比率</p><p>初學者通常只在乎勝率，只考慮這個支持阻力會否被市場尊重。但卻忽略了風險回報比率和潛在回報。作為投機者，我們要考慮的除了是勝率外，還要考慮當我們的交易假設被市場認同時，最少可獲得的回報是否大於風險。</p><p>如何解決這些問題 知道問題所在後，就是解決這些問題。</p><p>(1)找出高機率會被市場尊重的支持阻力</p><p>這麼多的支持阻力，我們不可能每個支持阻力都作交易。</p><p>我們需要過濾這些支持阻力，只在某些支持阻力交易。</p><p>第一步，我會將支持阻力的強度按以下原則排序。</p><p>(a) 未經計算的支持阻力 &gt; 經計算的支持阻力</p><p>未經計算的支持阻力是指Swing High/Swing Low // OHLC // 裂口 // Order Block，因這些未經計算的支持阻力的主觀性很低，任何略懂技術分析的人都會看到。</p><p>經計算的支持阻力，包括黃金比率，是相對主觀的。因不同人會有不同的方法去計算，例如使用不同的波段去計黃金比率或使用不同參數去計算移動平均線。我們便需要尋找方法去客觀化這些經計算的支持阻力</p><p>第二步，則是進一步過濾這些支持阻力，以下會介紹兩個過濾方法。</p><p>(a) 至少2個支持阻力同時出現</p><p>(b) 只在重疊Timeframe交易，</p><p>(a) 於某一價格下，同時出現至少2個支持阻力，學術上稱為confluence zone。</p><p>當然，新手或許未能一眼看到不同類型的支持阻力，要發現confluence zone並非易事</p>]]></content:encoded>
            <author>0x51fd1e9ed33be1fde2bbd4fce46f3bbf47202d6a@newsletter.paragraph.com (投機交易)</author>
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