AMB:长推:技术分析预测市场的底层逻辑

注:本文来自@Kareninyu推特,文中所指TA即技术分析,整理如下:

https://twitter.com/Kareninyu/status/1599506816958107649

1、所谓预测市场就是说预测未来的价格路径,而预测价格路径,有两个重要的条件,一是分析外力趋势,二是分析自身的内部稳定性,也就是说通过判断外力合力和分析自身内部稳定,最后求解得到未来的发展趋势,那么为何通过ta分析可以一定程度的得出外力趋势以及自身的内部稳定性?

PAULY爆料PEPE团队成员身份:一位是美国风景摄影师,三位已删除电报Handle:8月25日消息,NFT市场Not Larva Labs创始人PAULY爆料PEPE团队成员身份,PEPE团队成员之一为美国风景摄影师Zachary Testa(@degenharambe),1997年出生,2018年毕业于亚利桑那州立大学,获得市场营销学位。PAULY表示,曾帮助PEPE团队与币安上币团队和Sushi团队成员取得联系,之后,PEPE在币安上线。PEPE其他团队成员电报Handl为@billyoptions、@zerozevia和@ekim222 (现已全部删除)。

PAULY称,Zachary利用PEPE收入购买了一辆价值86.5万美元的紫色兰博基尼跑车,而他的团队却没有给Pepe the Frog的原创者@Matt_Furie支付任何版权费用。

金色财经此前报道,今日凌晨,PEPE团队多签地址将1508万美元的PEPE代币转入DEX,并将多签钱包阈值从 5/8 改为 2/8。[2023/8/25 10:40:56]

2、在一个相对筹码分布更分散的市场里,外力和自身稳定性的演变通常会呈现出完整的周期,势能从积累到爆发再到减弱到反转通常是一个渐进的过程,因此通过分析ta我们能够得以理解市场的状态

马斯克指控推特向爆料人付款未经其同意,违反了收购协议:9月22日消息,特斯拉CEO马斯克指控推特(TWTR.N)向爆料人付款未经其同意,违反了收购协议。(金十)[2022/9/22 7:14:53]

3、这种周期发展的规律在任意级别都存在,而且在某些价格关键节点一旦形成周期共振,就可能会产生蝴蝶效应,因此通过方法论去预测价格绝对的高点是完全有可能的

爆料Ava Labs恶性竞争的Crypto Leaks公开律所AVAX代币分配条款:8月29日消息,爆料Ava Labs恶意竞争的媒体Crypto Leaks针对Ava Labs的创始人Emin Gün Sirer发表的关于“怎么会有人相信像Cryptoleaks上的阴谋论胡说八道这样荒谬的事情”的指责,公开一张美国律师事务所Roche Freedman内部AVAX代币分配的条款,其中爆料人Kyle Roche分配占比28%,创始合伙人Jason Cyrulnik分配占比25%。

研究员Fantman在该推特下进一步爆料,Roche Freedman在去年2月份将创始合伙人Jason Cyrulnik赶出了公司,并保留了他的AVAX股份,而Cyrulnik本人声称公司正试图窃取他在2.5亿美元加密货币资产中的份额。

此前报道,Crypto Leaks爆料Ava Labs向美国律师事务所Roche Freedman输送利益,让其针对币安、SolanaLabs和Dfinity等竞争对手发起恶意诉讼。随后Emin Gün Sirer回应没有对竞争对手进行恶意攻击。[2022/8/29 12:55:35]

4、如何理解消息面对市场的影响?消息面分两类,一种消息面聪明的人士或者内部人士会提前做出布局,这一类消息面的影响通常会在消息公布时已经大部分消化在价格表现里;

还有一类是很少数人能够提前布局的黑天鹅,这类黑天鹅通常会在短期迅速改变合力走向,甚至一个级别一个级别影响逆转行情走势,例如19年我国宣布发展区块链,瞬间扭转大盘日线行情趋势,但最终在更大级别熊市的趋势下,逐渐消化利好;此类黑天鹅我们依旧通过分析价格表现判断黑天鹅的影响从而预测走势

5、怎样的市场适合做ta分析,其实应该说怎样的市场适合用ta分析进行交易?首先先决条件是市场体量足够大,只有体量到一定程度,外部资金力量不足以轻易改变趋势;其次是筹码分布更分散,同样是为了避免能够影响市场的力量过于强大,这也是为什么btc相比于所有山寨更适合做ta分析的原因

6、这和宏观分析或者说基本面分析冲突吗?答案是不冲突的,因为究其本质所有分析方法论都是在分析力量和趋势;举个例子,判断一个物体的运动轨迹的方法有两种,一种通过是分析物体自身的能量变化和外力条件,另外一种是通过分析物体过去和当下的运动状态去得到未来的运动路径的可能,两者实际相辅相成

综上,TA的本质是通过过去的价格表现从而分析力量和趋势,最后得以预测未来的价格路径

责任编辑:Kate

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