投机实验室

在实际交易中，需要考虑的因素非常多，但这么多因素加起来也比不上成交量来的重要。它可以让我们清楚地知道资金什么时候在交易，都在哪里交易，参考成交量做交易要比其他内容准确的多。
接下来我就把自己认为，最好用的三个成交量指标和策略都告诉大家，一定一定要悄悄留好。

第一个要说的是，我一直在用的 Session Volume Profile 指标，后面简称 SVP 指标。
它标注的是每一天的成交量分布情况，交易级别适合15分钟以上。我们可以用它来判断趋势和真实密集成交区的位置。

这是比特币的一段下跌波段。
可以看到控制点 POC，也就是这个时段成交量最高的价格水平，一直在下降。这就说明每天都有很多人认为价格还会跌得更低，即使价格低一些，也都想把手中的筹码卖出。

经验来看，控制点连续降低一周以上，下跌幅度越大，密集需求区出现后的支撑效果就越强。
当价格再次到达这个需求区附近的时候，价格产生停止行为的概率就越大。

反过来讲，空单也是一样的效果。
当控制点 POC 连续抬升一周以上，第一次出现回落的时候，这根回落的 POC 线与这些集中的 POC 形成的区间，就可以作为密集供给区去使用。
当价格再次回到这里，遇阻回落的概率就会非常大。

通过 SVP 指标，我们可以看到成交量的变化趋势，POC 红线的分布情况，就反映了市场中的交易者对哪些价格位置感兴趣的程度。哪个价位人们最有交易意愿，哪里没有，都非常清楚。
量告诉我们的信息，甚至比 K 线都要真实得多。
我们甚至可以改变一下看盘的方式。
点击 TradingView 右上方的布局按钮，可以把图表设置成左右两个布局，左边是隐藏 K 线的成交量分布图，右边是普通的 K 线图。

使用非常简单，我们可以把这些 POC 聚集的区间标记出来。真实的密集成交区附近，汇集着大量的主动买卖订单和被动止损订单。当价格再次到达这些位置的时候，这些资金就会阻止价格进一步下行。
POC 越密集，力量就越大。这是有数据支撑的密集成交区间，相比于主观划分的支撑阻力，肯定要更精确。

除此之外，观察趋势也变得非常容易。
比如比特币价格突破这个位置后，POC 一直在抬高，说明交易者的购买意愿也在增加。等 POC 的幅度增加得不再那么流畅，多头趋势就很可能要面临一段时间的调整。

第二个是资金流动轮廓指标。我们在 TradingView 的指标搜索栏输入 Money Flow Profile，也叫资金流动概况图。
这是一个集合了交易量，资金流动和市场情绪的综合指标工具，我们点击收藏并添加到图表。

资金流动概况图的右侧显示了不同价格水平的交易活动和资金流动分布，左侧显示了对应价格水平的市场情绪，中间是各个价格水平的具体价格。
这些数据可以让我们直观地看到，大部分交易活动和资金流发生在哪里。

这根贯穿图表的黄色区域，是基于交易量计算的回溯期内买卖资金活跃度最高的位置，说明资金在这段时间最喜欢在这个价格位置进行买和卖。

回溯期时间的范围可以修改。
它可以看作是这个时间范围活跃度最高的公允价格，价格远离后往往还会再回到这里，经常会让价格出现停止行为，并试图让价格保持在这附近。

这里的分布热力图功能，可以基于交易量或情绪来显示。
如果是基于交易量，红色区域就代表交易活动比较少，蓝色区域就表示交易很活跃。

如果是切换到情绪图，红色显示的是卖家多的位置，绿色是买家多的位置。

最高情绪区功能显示的是买家或卖家最多的价格区间，这个对设置止损非常方便。
在不容易到达的位置设置止损，然后在附近寻找交易信号，盈亏比和交易计划就会非常容易确定。

第三个是能量潮指标 On Balance Volume，也叫 OBV。
OBV 可以通过跟踪成交量的变化来确认价格走势，被很多人共识为最不会骗人的老实指标。

OBV 可以和 MACD 搭配使用，组成的双背离组合效果非常好。
根据多头规则，首先 MACD 指标的柱状图在零线下方，要与价格走势出现底背离，然后 OBV 指标同样要与价格走势出现底背离。
两个条件同时满足，我们就可以在 MACD 能量柱实柱转虚柱所对应 K 线的收盘价入场，止损就设置在近期的低点下方，止盈可以选择分批止盈的方式。

空头规则相反，两个指标同时顶背离之后，就可以在 MACD 能量柱实柱转虚柱所对应 K 线的收盘价入场，止损就设置在近期的高点上方。
这两个指标出现背离共振的时候，在关键位置，比如上面讲的密集成交区等位置，出现反转的概率还是很大的。尤其是第一次到达关键位置出现交易信号的时候，可以多多留意1小时和4小时级别，背离越大越标准，效果就越好。

OBV 最好用的，其实是结合指数移动平均线 EMA 使用，它可以告诉你什么时候做多，什么时候做空，很准。
我们把平滑方法改成 EMA，长度设置成30，然后再在图表添加一条 EMA200 均线。
当 OBV 线长时间连续在均线下方的时候，不能做多，只有当 K 线也同时在 EMA200 下方时，才可以考虑做空。反过来说，当 OBV 线长时间连续在均线上方的时候，不能做空，只有 K 线也同时在 EMA200 上方时，才可以考虑做多。
这样过滤交易信号，可以避免很多假突破、假行情。

好了，娱乐节目没有任何投资建议。检查一下是否点击了订阅按钮，以免错过更更有利可图的交易系统。
我们暂时再见，祝你早安、午安、晚安，拜拜。

这是欧美交易大神Roan揭露的，在预测市场无风险套走巨额资金那批人的神秘手法，目前已经有接近三百多万人观看，外网都传疯了，国内也经过Mr.RC的翻译，也是200多万人看，非常受欢迎。如果你真的想知道预测市场背后的无风险赚钱机器是怎么运转的，并计划把这套东西搭起来，这期内容会很值钱。

有人在一年内，从预测市场里一共拿走了 4000 万美元的无风险套利利润。注意是无风险套利，不是靠赌方向赌运气。只排名第一的那位，一个人就套走了两百多万美元。

这些人可不是赌徒，他们非常专业。
他们跑的不是情绪，也不是新闻，而是 Bregman 投影、Frank-Wolfe算法和整数规划，会求解那种甚至很多计算机博士看了都会发愁的优化问题。
现在很多人一提到预测市场，想到的还是“押方向”“赌概率”，好像谁消息快一点，谁运气好一点，谁就能在这个市场赚到钱。

其实现实要比这个残酷的多。
假如你看到预测市场Polymarket里。yes是 0.62 美元，no是 0.33 美元，你的第一反应会是什么？各位可能会说，这两个加起来只有 0.95，里面有0.05的套利空间。
没错，但问题在于，当大多数的人还停留在这一步的时候，有人已经在干完全不同的事情。

他们不是在手动检查yes加no是否等于 1。而是在毫秒级别里，求解整数规划，用系统扫描上万个条件，以及 2 的n次方种可能的结果。等一个人类把两边订单都手动下完，价差早就没了。系统不仅已经吃掉了这次机会，它甚至已经在几十个相关市场里，把同样的定价错误全都扫过一遍，考虑好了订单簿深度、手续费、最优仓位大小，执行了并行的非原子交易，然后把资金轮换进到下一个机会。
所以差距从来不只是速度，真正的差距在于数学基础设施。
接下来你会看到，在 Polymarket 这种预测市场里，真正把钱拿走的人，到底在做什么。他们为什么可以，在大家还在看yes和no能不能加起来等于 1 的时候，就已经提走了几百万美元。更重要的是，如果你真的想构建能赚到七位数以上资金规模的交易系统，而不是停留在业余和vibe coding阶段，你应该做什么。

建议先点赞收藏，方便日后反复观看。
第一部分，讲一个很多人以为很简单，其实一点都不简单的边际多面体问题。为什么在多条件市场里简单数学会失效。
先看一个最普通的单一条件市场。

比如，“特朗普是否会赢得宾夕法尼亚州？”
yes是0.48，no是0.52，两个加起来正好是一美元，看起来好像没有套利空间对吧。
但现在我们再加一个市场。“共和党是否可以 5 个点以上的优势赢得宾夕法尼亚州？”
yes是0.32，no是0.68美元，这一组自己加起来也等于 1。有人看到这里会说，两个市场都各自平衡，那就没问题。

但恰恰就错在这里，因为这两个市场并不独立。如果共和党以 5 个点以上优势赢下宾州，那么特朗普就一定赢下宾州。也就是说，后一个事件其实蕴含前一个事件。当市场把它们当成彼此独立的东西来定价时，套利空间就出现了。
这时候，真正的问题已经不是“yes和no能不能加起来等于 1”。而是在一个有依赖关系的结果空间里，哪些结果组合才是有效的。
数学上，会把所有有效收益向量的凸包，叫做边际多面体。无套利价格必须落在这个多面体里面，只要价格落在它外面，就一定能被套利。

问题来了，那把所有可能结果枚举一遍，不就能知道哪里有错了吗？理论上可以但实际上会死。
二零壹零年的NCAA 锦标赛市场，一共有 63 场比赛，每场比赛只有胜负两种结果。那总共会有多少种可能结果？是 2 的 63 次方，也就是 9,223,372,036,854,775,808 种，同时还有 5000 多种证券。
这是天文数字，根本不可能靠暴力枚举去检查每一种组合。
所以真正的量化套利系统，不会去枚举。与其所有可能结果一个一个列出来，不如直接用线性约束，把“什么叫有效结果”描述出来。

比如一个真实案例是 Duke 对 Cornell 的体育市场。
每支队伍都有 7 种证券，表示赢 0 到 6 场，两队一共 14 个条件。如果你暴力枚举，就是 2 的 14 次方，也就是 16,384 种可能组合。
但这里面很多组合根本不可能发生。比如两队都赢 5 场以上就不可能，因为他们会在半决赛碰面。那就只需要加三条线性约束就可以：
Duke 的 0 到 6 场结果加起来必须等于 1，Cornell 的 0 到 6 场结果加起来必须等于 1，并且双方都赢到 5 场以上的情况总和不能超过 1。
三条约束，替代了 16,384 次检查。这就是量化系统处理指数级复杂度的方法。不需要枚举，加约束就可以。

因为真实数据比很多人想象的更夸张。
但发现套利机会是一回事，计算最优套利交易策略是另一回事。
接下来说第二部分，Bregman 投影，如何真正让无风险捡钱的空间从系统里消失。
你要把当前市场状态，投影到一个无套利的价格流形上，同时还要保留它原本的信息结构。
市场不是均匀的，价格从0.5到 0.6，和价格从 0.05 到 0.15，虽然都是 10 美分的变化，但它们包含的信息量完全不一样。做市商用的是对数成本函数，也就是 LMSR。

这意味着，正确的距离度量必须尊重这种信息结构，于是就会用到 Bregman 散度。这个词听起来很陌生，但你只要抓住核心。它是在告诉你，怎样在保留市场信息结构的前提下，把价格投影回无套利空间。
更关键的是，有团队已经研究证明了一件非常绝的事。任意交易能提取的最大无风险利润，等价于这个 Bregman 投影问题的最优值。也就是说，寻找最优套利交易，本质上就是在做 Bregman 投影。
这就意味着那些经常赚到钱的人，做的根本不是“凭感觉看出市场错了”。他们做的是，在价格变动之前，先把最优投影点求出来，再把最优交易方向和仓位一口气算出来。

这也是为什么，排名第一的套利者能在市场提走200多万美元。因为他们的策略，本质上就是比其他人更快、更准地求解这个优化问题。
每一笔盈利交易，都是在价格发生变动之前，先找到 μ*。
这对执行交易很重要，当你检测到套利时，你需要知道，该建立什么仓位，也就是买卖哪些条件；仓位要多大，需要考虑订单簿深度；预计的利润是多少，需要考虑的执行风险。
Bregman 投影可以把这三件事全都给你。投影结果 μ* 告诉你无套利价格向量。散度告诉你最大可提取利润。梯度 ∇D 告诉你交易方向。
没有这个框架，是在猜。有了它，才能进行真正的优化。

第三部分是要用到Frank-Wolfe 算法，这可以让计算变得容易。理论上你知道该做 Bregman 投影，但你实际会发现。直接算，还是算不动。因为边际多面体有指数级增长的顶点，标准凸优化也不现实。对于预测市场来说，这意味着你要枚举每一个有效的结果。这规模一大，直接就死。
Frank-Wolfe 算法，就是为了解决这个问题。它最厉害的地方在于，不需要一开始就把整个多面体都拿出来。它会一轮一轮的从一个很小的已知顶点集合开始，每次只加入一个新的、有用的顶点，逐步逼近真实解。

说白了，它不是一上来就把所有东西都搬出来优化，它是边走边涨，边算边补。
这时候最费事的一步，是每轮都要解一个整数线性规划问题。这件事一般情况下是 NP-hard，也就是没有任何计算捷径，只能靠穷举所有可能性才能找到最优解。听起来很难，但其实用 Gurobi 这样的现代求解器，就能巧妙地跳过绝大多数不可能的组合，迅速锁定最优解，其实非常快。
有研究团队用的 Gurobi 5.5，早期迭代时不到 1 秒，锦标赛中期，大概 10 到 30 秒，后期反而不到 5 秒。
为什么后期更快？因为随着结果不断结算，可行集合越来越小，变量越来越少，约束越来越紧，问题反而更容易解。当结果空间收缩到足够小，才能在交易时间窗口内完成。
研究还发现，在真实市场里，对于包含数千个条件的市场，50 到 150 次迭代，通常就足够收敛。这意味着，原本一个看起来完全不可行的优化问题，在实践中终于变成了能跑起来的东西。
那 4000 万美元套利利润，才真正从“数学存在”变成了“现实可执行”。

但还没完，真正容易让人亏钱的，是第四部分执行。
就算你检测到了套利，也算出了最优的套利交易策略，事情也才算做了一半。执行才是很多人最容易忽略，也最容易亏钱的地方。
比如Polymarket 用的是中心化限价订单簿，也就是 CLOB。它和链上那种能原子执行的套利完全不同。在这里，你的交易腿是顺序成交的，不是“要么全部成功，要么全部失败”。

举个例子，你计划以 0.3 买yes，再以 0.3 买no，总成本 0.6，保证兑付是1，利润是0.4，听起来很完美。
但现实就不一定，可能第一条腿成交后，市场因为你的订单动了。第二条腿再去下单，结果就变成了 0.78 成交。总成本 1.08，兑付是一，但你反而亏了 0.08。
这就叫非原子风险，数学上是对的，在执行上照样会死。

与其假设能按照报价立刻成交，不如用VWAP去计算预期成交价。区块是原子时间单位，按区块分析 VWAP，才能抓住真实可实现的价格，而不是那种假想中的瞬时成交价格。
即使价格被错定，你能吃到的利润，也只受限于当时可用的流动性。哪怕一个市场看起来有 15% 的套利边际，如果这个价位上的深度只有 234 美元，那最大利润也就35.1。并不是市场错15%，你就能无脑吃到无限的利润。在现实中，最小那条腿的流动性才决定了你的利润上限。

每个机会的最大利润公式，可以是profit = 价格偏差 × 所有所需仓位中最小的成交量，对于多条件市场，你必须同时在所有仓位上都有足够的流动性。

再往下，时间窗口，执行成功率，速度这些层级也很残酷。比如速度，散户调用 API、等待撮合、等 Polygon 出块，总延迟大概 2.65 秒。专业的套利者，用 WebSocket、预计算、直接 RPC 提交、并行执行。能把决策到进 mempool 压到 20 到 30 毫秒，总延迟大概 2.04 秒。
差了多少？只差几百毫秒。但问题是，对这种交易机会来说，几百毫秒就是一个世界。
因为当你在链上看到别人那笔套利确认的时候，他们其实在两秒前就已经检测到机会，并且在 30 毫秒里把所有交易腿全都发了出去。这是从决策到进 mempool 的时间，而且这个优势会不断的复利。等你看到后再动手，价格可能早就从0.3变成 0.78。

所以如果你要跟单聪明钱包，那就不是在套利，而是在给别人提供退出流动性，订单簿深度会直接弄死你。

而且专业的套利者运作的资本规模一般在 50 万美元以上。如果你只有 5,000 美元的话，同样的策略也很可能失效。因为滑点会吃掉小仓位中更大的比例，无法分散到足够多的机会中。一次执行失败，就会抹掉好几天利润。固定成本比如 gas，会吃掉更大比例的收益。
四腿策略的 gas 费用是约零点零二美元。如果利润是 0.08 ，其中 25% 会被吃掉。如果利润是 0.03 美元，其中 67% 会被 gas 吃掉。
执行结果的差距很大，数学上正确只是必要条件，不是充分条件。执行速度、订单簿深度、以及非原子成交风险，决定了实际利润。能提走 4000 万美元，不是因为他们只解决了数学问题，而是他们同时也很好的解决了执行问题。

最重要的留在最后这部分，专业的套利者真正在用的完整套利系统，到底长什么样。一个能工作的套利系统，首先要有实时的数据管道，你得通过 WebSocket 连接到 Polymarket CLOB API。看价格和成交量变化、成交情况，市场创建和结算事件。
还得做历史分析，接 Polygon 节点，看链上历史成交、代币拆分、合并事件。这个量级不是脚本能解决的，这是基础设施问题。
然后你还得有依赖关系检测层。就像305 个美国大选市场，会形成 46,360 对市场组合。人工分析根本不可能。这个研究论文里是直接上了 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，配合提示工程做初筛。

结果是，40,057对的独立市场，无法套利。1,576 对依赖市场，存在潜在套利机会。374 对满足严格的组合条件。最后人工验证后，只有 13 对可被利用的漏洞。
在复杂的多条件市场上，准确率是 81.45%，完全可以用于初筛。但真正执行之前，还是需要人工验证。
再往后是优化引擎，第一层做快速线性松弛，秒级筛掉明显的错价。第二层是整数规划投影，用 Frank-Wolfe 加 Gurobi 算真正的最优交易。第三层做执行验证，用当前订单簿模拟成交，检查流动性够不够、滑点后还有没有利润、利润有没有高于 0.05 美元门槛。只有这些都可以，才会执行下单。
仓位也有讲究，会根据执行成功概率、订单簿深度，用修正版凯利准则去算仓位，还会把仓位上限限制在订单簿深度的 50%，防止自己把市场推走。

最后再配一个监控面板实时追踪，还要设定好预警项，比如回撤超过15%报警，执行率降至30%以下报警，订单成交失败率激增时报警。
看到这里，你应该已经能感受到，真正赚钱的系统，到底和大多数人脑子里的“套利脚本”差了多远。
可以看到这个统计结果也非常夸张，二零贰肆年 4 月到 贰零贰伍年 4 月，Polymarket 总共被提走的无风险套利利润，大约是三千九百六十八万美元。只前十名的套利者，就拿走了 8,127,849，占了总量的 20.5%。排名第一那位，一个人就做了 4,049 笔交易，拿走了两百多万，单笔平均利润接近500美元。
这就是系统化执行下的数学精度，这就是赢家和输家的差别。

散户的做法是，每 30 秒看一次价格。看yes加no大概是不是等于 1，然后手动下单，听天由命。
专业套利者的做法是，实时的 WebSocket 数据流。整数规划检测依赖关系。Frank-Wolfe 加 Bregman 投影求最优交易。结合 VWAP 做滑点估算。并行订单执行。系统化仓位控制。2.65 秒的延迟，被压到20 到 30毫秒级别的决策提交。
一群人提走了 4000 万美元，另一群人则提供了流动性。
差距不是运气，差距就是这些，研究论文是公开的，算法是已知的，数学是可行的。基础设施也是现成的。利润也是真实存在的。真正的问题是，在下一轮的4000万美元被提走之前，你能不能把这套东西搭建出来。
如果你想更深入一点，我把最关键的资源也放在视频下方的说明栏。然后就，只剩下是否执行。
好了，娱乐节目没有任何投资建议，祝你早安午安晚安，拜拜。

多年的交易经验和数百次的复盘，我总结出了胜率高，能经常盈利的七种形态，接下来我就把它们全部告诉给各位。
第一个是2B结构。
2B交易结构的准确性非常高，它可以做逆势交易。

不过，逆势交易不能一看到就进场，需要满足三个条件。
首先，交易方向应该顺应大周期趋势，而与小周期相逆。
其次，结构要处在周期性趋势行情的末期，比如三浪小五浪走势这种。
最后，要是末端的盘整形态，盘整的时间越久越好。
2B形态的核心，就是突破这个形态后的反包，出现得要非常快，越快胜率就越高，最好是一根K线，不能超过两根。将盘子洗掉之后，行情快速运行，这才符合是大资金入场的信号。
只有大资金才可以推动行情的运动，所以我们跟随其获利的胜率就非常高。2B结构不常见，见到就是好机会。

第二个是威科夫交易法中的强势出现模式。
这种形态指导性非常强，也很容易制造出空头氛围。
等到价格接二连三地上探都被打掉，多头的信心会被一次次地消磨，同时也让散户吃到了做空的甜头，从而形成操作的习惯，让这些散户持有大量的空单作为对手盘。
最后强势突破后，对手盘都会成为燃料去推动价格上行。强势出现模式，指的就是主力经过一系列的吸筹后，冷清的市场开始放量。
有个公式可以帮助我们判断，就是前提条件+中轴上方+放量，就等于强势出现。

这是2021年5月19日比特币的4小时级别图表，价格下跌到前期密集成交区的低点附近后遇到支撑，开始了长达两个月的箱体震荡。

在这个过程中，波动率屡创新低，市场也是普遍看空。
经过两个多月的多空换手，筹码已经非常地集中。等到7月26日价格放量突破中线后，就开始了第二轮的趋势行情，这就是强势出现的形态。

如果各位认为价格放量突破中线还不太稳妥，也可以采用双突破的思路，等到价格再次放量突破箱体的上沿，再考虑入场。
不过这时候入场，就会错失一些利润空间。

第三个是谐波形态。
这是一种通过特定的价格运行模式和斐波那契比率，找到图表中反复出现的，具有一定规律，会反转的位置。
尤其是加特利模式，对反转位置的预判非常有用。
加特利模式是一种由两次斐波那契0.618回撤构成的形态。B点位置的实体柱或者影线，一定要触碰到0.618XA 位置，但是不能触碰到0.786。

C点一定要超过0.618 AB，但是不能超过A点。

两个规则满足后，我们就可以在D点去入场。
D点有三个位置可以选择。第一，是可以在0.786XA 回撤的位置入场。

第二，是可以在AB约等于CD的位置。
第三，是1.272 AB的扩展位置。

由于价格不可能每次都不偏不倚地到达D点，我们可以选择在D点附近分批入场。
止损就设置在X点下方。止盈可以选择分批止盈的方式，第一盈利目标设置在0.382 AD附近，第二目标是0.618 AD附近，第三目标可以设在更高的阻力位置。
进入空头的规则正相反。

第四个是2.618的双顶双底结构。
比如双顶的2，就是两个顶。618指的是价格走出双顶后，跌破了双顶的颈线，之后跌势无法持续，先反弹到整个涨幅的斐波那契0.618后，再继续下行的走势。
双顶结构出现在下跌趋势中，作为下跌中继的准确性较高。如果作为上涨行情中的逆势结构，准确性就差一些。各位可以观察一下，处于各种趋势行情中形态的价格演变。
趋势的辨别最常用的就是均线和高高低低点。

2.618的双底结构如果出现在上涨的中继，准确率就会很高。
2就是指的双底，618指的是价格走出双底后，突破了双底的颈线，但是之后涨势无法持续，先回到整个涨幅的斐波那契的0.618后，再继续上行的情况。

第五个是头肩底和头肩顶结构。
头肩底是最常见的三重底反转形态，小级别和大级别中都很常见，不过4小时级别的形态确定性最高。

复盘可以发现，这种形态出现突破后的涨幅，经常与头部的深度相当。
比如比特币4小时级别图表出现一个头肩底形态，颈线位置在39300美金附近，头部在34300美金，幅度测量后是12.7%，而突破颈线上涨的位置到了45300美金附近，涨幅是14.4%，幅度非常接近。

小级别的头肩底，比如15分钟或者1小时级别，上涨过程中出现的头肩底就是常见的洗盘形态。
下跌过程中，小级别的头肩底往往会出现一波反弹，但是由于大级别的趋势压制，小级别的走势突破颈线后，往往没有办法形成比较连贯的涨势，形成趋势行情。

头肩顶与头肩底的形态正好相反，这是一种三重顶的反转形态。
同样是4小时级别的形态确定性最高，跌破颈线后的跌幅也经常与头部的深度相差不大。

第六个是最经典的上升和下降三角形结构。
上升三角形就是上升趋势中出现的三角形结构，支撑的低点在不断地上移，阻力位置却变化不大。这就表示多头订单在稳步推进，消磨着阻力订单，伺机突破。
不过这种形态由于辨识度太高，信号只要出现，就会有很多的交易员在突破前买入，这就会导致突破后的获利盘过多。

这种形态突破后，价格上升一段幅度就会出现比较大的回撤，插针跌回原位的情况经常出现。
所以这种形态适合做15分钟或者1小时这种小级别短线行情，吃到一段动量突破的幅度就离场，或者只做那种大级别图表中震荡时间持续非常长的末端行情。只有多空换手非常充分的情况下，走势才会持续运行。

第七个是旗形结构。
同样适合做小周期级别的行情。如果经过连续上涨或者一根大阳线之后，15分钟图表出现了这种旗形整理的形态，则涨势延续的概率就比较大。
旗形整理的类型有很多，但是这种形态的中继效果要比其他形态的准确性高。

以上涨中继为例，典型特征就是有两次回调，其中第二次回调必须跌破前面的第一次回调，而且往往下杀的力度较强，但在杀完后快速收回形成旗形。这种形态在主流币中很常见。

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有一位哈佛大学的数学教授，在摘得有数学界诺贝尓奖之称的，韦布伦几何奖之后，突然辞了职，硬是要去搞金融。惹得周围议论纷纷。
结果，他公司旗下的基金，30年间的年化复合收益率达到了39.1%，远超过索罗斯和巴菲特。即使在金融危机爆发的2008年，也获得了98.2%的收益。
截至2021年4月，基金已经管理着1,650亿美元的可自由支配资金。换句话说，这是一个账上有一万亿人民币，可以随时调用的公司。
地球上最成功的基金经理，量化交易的奠基人，詹姆斯西蒙斯。

西蒙斯于1938年出生于美国马萨诸塞州的一个中产家庭。
父亲经营着一家鞋厂，生活相对富足。他从小就对数学非常有兴趣，但是成长的环境，也让他早早地明白财富的力量。财富可以让人变得更强，可以让人更有影响力。他相信财富可以改变世界。
毫无疑问，西蒙斯热爱数学，但他同时也对金钱有着强烈的渴求。他不是那种不慕名利，一心一意攀登真理，超然物外的学者。
在他18岁与第一任妻子巴巴拉结婚时，就挪用了仅有的5,000美金的结婚礼金，去买了大豆期货。随着大豆价格的飙升，西蒙斯的浮盈一度接近翻倍。
不过，他犯了每个初入市场的人都会犯的错误，没有及时地兑现收益，导致账户资金很快就被打回了原点。虽然没有赚到钱，但是投资交易这种过山车般的刺激和满足感，也在他的心中埋下了种子，静静等待着发芽。

西蒙斯在1964年进入美国IDA国家情报组织工作。
他的同事大都跟他一样，是来自各个顶尖大学的天才专家。组织的任务就是维护美国的信息安全，协助破解他国的军方密码。在这里，西蒙斯学会了开发数学模型和读取图表，以及从杂乱无章、看似毫无意义的数据中发现规律。
IDA在职期间，西蒙斯和几位同事利用业余时间，一起开发了一个新型的股票交易系统。
他们没有选择专注于盈利、股息、公司新闻等基本面数据，而是利用能够预测股市短期行为的宏观变量，将股市划分成了八种状态，然后纯粹地利用数学方法去甄别当下市场所处于哪种状态，再利用交易模型的比对去购买股票。

对于没有专业经济学背景的数学家西蒙斯而言，金融市场就是一堆看似杂乱无章的数据。
他认为，其实没有必要去理解市场变化的每个原因，只需要找到那种系统性的、可以适应市场的数学模型，将它量化，就可以持续产生利润。这种交易理念，使他成为了利用数学模型研究市场的先驱，也注定他会在数年后，以这种方式横扫华尔街。
1967年，由于反越战的发言，西蒙斯得罪了上司，被迫退出了IDA，前往石溪大学担任了数学系主任。
之后的十年间，他不仅和数学家陈省身合作，研究出了著名的陈省身，西蒙斯定理，甚至后来还帮杨振宁解决了许多数学问题，包括引进和乐群等。

西蒙斯的前半生已经足够传奇，但是他并没有停下自己的脚步。对金钱的渴望和对商业的好奇，终究还是把他引入了一段全新的人生旅程。
在1978年，西蒙斯正式脱离学术圈，投身金融交易，开始经营自己的投资公司，并将公司命名为Money Metrics。这个词是money，金钱，和econometrics，计量经济学，组合而成。
成员是一群和西蒙斯一样，没有经济学背景的数学家。他们的目标，就是开发一种高科技的、由算法驱动的自动交易系统，让计算机来代替人类做决定，消除情绪化交易。
1982年，公司正式更名为文艺复兴科技公司。

1988年，西蒙斯发起了纯做交易的离岸对冲基金，大奖章基金。
随着计算机技术的发展，以及对交易模型的不断优化和改良，西蒙斯的公司在波动中稳步向前。他们通过收集产品价格、经济数据、指标数据等等去建立数学模型，并透过杠杆进行高频交易。
2018年，西蒙斯在福布斯排名第23位。2019年10月，他的净资产已经超过了216亿美元。
西蒙斯和他的公司始终保持着低调与神秘，没人知道大奖章基金具体做的什么策略。
据说，王牌利器是基于隐马尔可夫模型的择时策略。西蒙斯与解码专家Leonard Baum设计了最初的数学模型，投资策略都是以数学和统计模型为依据，以此实现非常稳定的风险调整后收益。

目前，基金也没有对外开放，仅限于内部员工进行申购。
西蒙斯也鲜少公开露面，大谈特谈自己的投资方法，但我们依旧可以从他仅有的一些访谈中，窥见许多他的投资哲学。
第一，就是他对数据的绝对重视。
在数学家西蒙斯眼中，团队从很早就着手构建自己的数据库，利用计算机来从海量的历史数据中，挖掘出一些持续的、不断重复的价格规律。通过分析旧有的市场走势，来寻找可能适用于现在的一致性模式，来给出投资建议。

第二，是永远忠于自己的交易模型。
正如西蒙斯所言，人类的主观干预，其实是造成很多危机的根源性因素。比如，如果在市场上亏了钱，我们总会觉得压力很大，虽然能用理性判断出来过段时间会大涨，但也会忍不住把它卖掉。贪婪、恐惧这些情绪，还会反过来更加加剧市场的动荡，让我们掉入市场的陷阱，每时每刻都备受折磨。
所以，文艺复兴的宗旨是系统决定一切。

他们不止对波动的数字进行建模，也是对人类的心理进行建模。而大奖章基金，也的确在市场越动荡不安的关键年份，越是展现了无与伦比的优势。
1994年，美联储六次加息，他们的收益却高达71%。2000年，互联网泡沫爆发，他们的基金绩效高达98%。2008年金融危机，在美国金融界遭遇海啸的时候，大奖章基金也还是获得了98.2%的收益。
在2018年的全球熊市，在绝大多数对冲基金的平均报酬率都呈现负值的情况下，大奖章基金仍然保持正收益。

量化交易终归有悖于人性。即使是天才的数学家，也无法抑制自己根据主观直觉做交易的冲动。
文艺复兴最早期的成员之一，列尼鲍姆，他是著名的鲍姆，韦尔奇算法的发明者之一。这种算法，如今已经被认为是20世纪机器学习最亮眼的突破，不仅赋能了世界上第一个语音识别系统，甚至深深影响了谷歌搜索引擎的开发。
但他后期却过度依赖分析新闻和地缘政治，做事件性投资，在债券市场中折戟。由此触发了和西蒙斯协议的自动条款，被迫退场。

第三，是要和聪明的人一起工作。虽然大多数的数学家都给人一种独来独往的感觉，但西蒙斯却不是这样。

第四个，是永不言弃。
在西蒙斯的一生中，大部分时间都在解决难题和应对挑战，但他从未有过放弃。最终，他以数学家的视角，在资本市场实现降维打击，用另一种方式找到了自己人生的答案。
普林斯顿高等研究院物理学教授爱德华威滕说，看到如此成功的数学家，在其他领域取得如此成功，真是令人吃惊。
西蒙斯从誉满全球的数学家，到纵横谍海的情报员，再到华尔街最伟大的投资人，他将自己成功的最后一个秘诀归结为，hope for good luck。

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韩国金管会先前发布的一项调查显示，韩国20到39岁的人口中，有超过五分之一的人持有加密货币，这绝对是个疯狂的炒币王国。
Flight算是这上百万年轻人中非常有名的人物，他用一套自创的小资金高倍率交易系统，赚到了700多万美元。

上篇文章我们讲了高倍率播种策略、逆势刀锋策略和成交量背离策略，反响非常好。这期我们继续挖掘他的VPVR和股币双底策略，现在检查一下是否点击了订阅按钮，以免错过更更有利可图的交易内容。

Flight在检查某个区域的支撑阻力时，经常会参考VPVR指标，然后再结合均线和量能去判断价格是会突破还是遇阻。
以这个图表走势为例，Flight分析认为，VPVR显示这个区域的挂单太多太密集，并且价格已经放量跌破均线带，想直接上涨似乎不太可能，价格很有可能会回落到10300和11100。但是价格到10300有点远，所以他认为短期价格到11100要更合理一些。

这里的均线带指标是什么，Flight没有提到，根据经验判断，图中应该是移动平均带状指标Moving Average Ribbon。这是一种用一系列不同长度的移动平均线创建的密集线网，包含了几十根不同参数的均线。每根均线都有一些资金依据这些位置做单，有买入挂单和主动买单，也有空单止盈的订单，可以对价格形成明显的停止作用。

我们可以通过均线带的发散程度了解趋势的强弱，颜色是表示多空的趋势。当MAR指标由紫线转成绿线，价格又放量突破或完全脱离均线带的时候，通常趋势就被认为已经由空转多。反过来，当MAR指标由绿线转成紫线，价格又放量跌破或完全脱离均线带的时候，通常趋势就被认为已经由多转空。

VPVR指标全称是Visible Range Volume Profile，也叫可见范围内的成交量分布图。这是TradingView上唯一被单组列组的指标，也是很多专业交易员的必备指标。我们打开指标搜索栏中技术列表里的Profiles，找到可见范围内的成交量分布图。按字面意思解释，右侧的量能柱显示的就是，从屏幕图表的最左侧第一根K线到最右边的K线，这段你能见到的范围内的所有K线成交量的分布情况。如果图表有变动，可见范围成交量分布图的量能柱也会随着当前可以看见的范围去变化。

普通版本的TradingView用户，也可以在侧边栏的第五个工具栏找到固定范围成交量分布图，功能、设置和使用上与VPVR一样，只是需要自己手动去标注范围。我们点击指标，然后选中想要观察范围的起点和终点，这样就可以观察一些你想观察的，或者一些重要价格范围的成交量，比如某段单边行情、某个箱体或行情转折点附近等等。

成交量分布图是横向的量能柱，与我们传统的成交量指标Volume有着本质的不同，绝对不只是有横向和竖向的区别。Volume表示的是在一个特定时间周期内的成交量，比如当前的图表是日线图，就表示一天内的总成交量；如果是小时图，就是一小时的时间里成交了多少订单。而成交量分布图表示的是在一个特定的价格范围内的成交量，可以很直观地告诉我们，资金都喜欢在哪些价位进行交易，哪个价格最被多空接受，大家公认的有交易价值的区间在哪里。

成交量越密集的区域，交投就越活跃，价格再次来到这附近的时候，通常很难一次就突破这里。这就使得POC红线所在的位置和成交量密集的位置，经常会被当成支撑和阻力来使用。而这些成交量低的地方，一般都是供需发生严重失衡的区域，比如突然的跳空或暴涨暴跌。由于这些价格对买方和卖方都缺乏吸引力，订单的积累就比较少。当价格再次接近时，在这个位置进行多空交易、获利平仓或者止损等操作的订单也就不会太多，对价格的停止作用就比较弱。
第二种是股币双底策略，Flight认为，股票和加密货币的双底结构有所不同。

股票的走势相对来说比较规律，通常都是左底低、右底高。而加密货币波幅太大，庄家道德低下，打完前低附近的止损订单后才开始上行的概率非常高，这种双底形态最好结合着其他策略去使用，比如上期讲到的下跌刀锋策略。
以比特币为例，当价格急剧下跌，在关键区域附近出现巨量K线形成了左底，之后又跌破前低，形成了一个标准的双底结构，我们就可以在双底结构的颈线位置上方处入场。如果图表中还有相对强弱指标RSI，也可以在RSI出现背离后，离开超卖区所对应K线的收盘价入场。

MACD指标配合双底也很好用，我们可以将MACD的快线设置成13，慢线设置成34。当价格在关键区域附近形成双底，比如Vegas通道附近，就可以在MACD连续背离且相差悬殊的第二波峰的实柱转虚柱所对应的K线收盘价位置入场多单，止损可以设置在近期低点附近，或者Vegas通道的下方。

好了，最有用的五种Flight的策略就全部泄露给各位了。
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Flight Korejā ir ļoti pazīstama persona.
Viņš ar savu paša radīto mazo līdzekļu augstas sviras tirdzniecības sistēmu pārvērta 500 000 Korejas vonu par vairāk nekā 10 miljardiem, atbilstoši pašreizējam valūtas kursam tas ir, izmantojot 370 dolāru kapitālu, nopelnījis 7,5 miljonus dolāru.
Turklāt viņš pilnībā atklāja visu tirdzniecības sistēmu un peļņas ierakstus DC Inside forumā un Binance. Viņš arī izsludināja tirdzniecības izaicinājumu ar šo metodi, daudzi cilvēki ar viņa metodi bija veiksmīgi.

Stāsts jāsāk no 2018. gada.
Flight, turot 2 miljonus Korejas vonu, steigā iegāja kriptovalūtu tirgū, nauda kontā vēl nebija sasildīta, kad viņš jau tika izsists. Pēc izsistīšanas viņš sāka apkopot pieredzi un sāka sistemātiski mācīties tirdzniecību.

Itālijas tirgotājs Fabio Valentini ir uzkrājis vairākus miljonus dolāru, izmantojot pasūtījumu plūsmas skalpēšanas stratēģiju.
Tirdzniecības čempionāta Robbins World Cup, kas tiek saukts par tirgotāju Pasaules kausu, viņš četras reizes iekļuva labāko tirgotāju sarakstā ar kopējo peļņas rādītāju, kas pārsniedz 350%.

Viņš teica, ka pasūtījumu plūsmas apvienošana ar apjoma un cenas analīzi ir galvenais faktors viņa tirdzniecības karjeras nozīmīgai attīstībai.
Saskaņā ar statistiku viņš sacensību laikā veica vairāk nekā 2000 darījumu, šāda liela darījumu apjoma pieeja var izveidot lielu datu paraugu. Šī pieeja ir ļoti noderīga viņa pozitīvi gaidītajai skalpēšanas stratēģijai, ļaujot viņam ievērojami palielināt peļņas cerības, vienlaikus kontrolējot salīdzinoši zemu kopējo atgriezenisko saiti.

一位东京的女交易员，在外汇交易中涉嫌逃税4亿日元，被国税局起诉。
有意思的是，这位女士当场就将所逃的税金、滞纳金、罚金等共计5亿日元的款项，用现金一次性缴清。按现在的汇率，大概是2000多万人民币。

在当时2007年的日本，女性能在投资领域赚到钱，是非常罕见的，所以这一事件引来了大量的媒体跟踪报道。
人们很难理解，日本开放外汇交易才短短九年的时间，这位女士每年已经可以从外汇交易中稳定获利，金额数以亿计。她是怎么做到的？
从此，人们给她贴上了标签，逃税4亿的魅力家庭主妇。她就是日本外汇交易的大姐大，池边雪子。人们也经常称呼她为和服交易员，或是渡边夫人。

千禧年后的日本，经历了泡沫经济破裂和一系列经济挑战。国家为了刺激经济增长，抑制通货紧缩，实行了极低的利率政策。
在这样的时代背景下，很多掌握了家中财权的家庭主妇，开始尝试一些比在银行存款更有利可图的投资方式。
渡边夫人，就是当时日本家庭主妇参与外汇交易的称号，跟中国大妈的称号一样，这代表着当时交易市场的一个非常活跃的群体。

与BNF和CIS这些低调内敛的交易员不同，池边经常接受媒体专访，也非常喜欢穿着自己的名贵和服，去参加各种交易相关的研讨会。她还出版了书籍，去记录自己的交易策略。
据池边讲，价格的波动，在她眼里经常如同战场形势一样运动。策略就是战场上的战略战术，资金就像武器弹药。消息面也偶尔会看，但是很少影响最后的交易决策。
她会依照月、周、日、小时线的顺序，对各级别图表进行分析，并提前制定好价格到达各位置后的交易策略。周期越大，分配的资金比例就越大。

她最被人乐道的交易策略，是相对强弱指标RSI的离散策略。
这套策略用到了两个RSI指标。第一个RSI的周期设置成13，颜色设置成蓝色。第二个周期设置成42，颜色是红色。然后再点击指标标题右侧的三个点，选择移动到上方的窗格，这样两个指标就会合并在一起。
我们观察两者的差值。

它的多头规则是，首先两个RSI都要是下降趋势，接着等蓝色RSI的数值比红色RSI的数值低20左右，就可以入场多单。

反过来讲，空头的规则是，两个RSI都要是上升趋势，等指标的差值到20左右，就可以入场空单。
经过连续回测后发现，策略比较适合在5分钟和15分钟级别使用，再结合上顺势策略，胜率会相对较高。
如果用在4小时和日线这种大周期，可以把RSI的差值缩小到16到18左右，不然交易信号出现的频率会非常低。

对于止损，池边认为，频繁的止损经常会错失赚钱的机会。
止损的幅度一定要大，这样才有足够的容错空间。即使市场走势与预期相反，也能有耐心等待市场回到自己预期的方向。保证金足够充裕，是这个理念的基础。
杠杆大，本金就要小，必须在自己的交易规则内严格控制仓位规模。

池边是那个时代女性的榜样。她用结果证明，交易市场很公平，无论性别还是职业。那时候的日本，也的确出现了许多的渡边夫人。
不过在查阅她相关资料的时候，也看到了很多不同的声音。很多人认为，她只是一个刚好抓住时代运气赚到钱的幸运者。

为什么这么讲？第一，是她入场在底部，而且是历史大底。人们普遍认为，是闭着眼买都能赚钱的时代。98年日本开放外汇交易，00年池边进入了外汇市场。一开始，她只敢交易美元日元货币对，对市场熟悉之后，才开始逐步参与欧日、欧美这些标的。
我们可以看到，00年到07年间，她主要参与的这几只货币对，基本都是从历史大底走出了一段非常完整的趋势行情。

第二，是获利方式。
这段时间，是日元套利交易的鼎盛时期。她经常利用极低的日元利率去套利。
日元套利很容易理解。如果A国家的利率远高于日本当时的利率，比如日本银行贷款利率只有1%，而在A国的存款利率是5%，那从日本银行借100万，存到A国，一年的风险就很低，到期后你的净利润就是4万元。
而池边当时筹集了大量的日元，去买入了利率很高的澳币和新币，赚取了巨额的利率差。除此之外，用低利率的日元去买入高利率国家的债券和房产，也是她获利的主要方式。

第三，是离场在顶部。
那是日元套利交易集团被全部消灭前最疯狂的时期。池边由于陷入逃税风波，并没有太多精力参与交易，所以她已经在最疯狂的顶点将资金全部撤出了交易市场。
她也避开了08年金融危机的前夕，这也让她因祸得福，安稳地度过了金融危机。
由此，人们普遍怀疑，她只是因为时代而赚钱，她本身并不具备稳定的投资能力。

这很难反驳，但是他们似乎忽略了一个信息。
要知道，她在交易外汇之前，已经在股票市场盈利亏损了十几年。从只会听人荐股，到自己研究市场、研究策略，再到选择黄金时期的外汇市场，这是一个很漫长的过程。
选择优势标的，懂得顺势取利，能发现低风险的大额套利机会，我认为这都是能力的一部分，只是有的东西不像策略那样可以复制而已。
10年的比特币，16年的大A牛市，到现在能赚到钱的还是少数人，能靠运气赚钱的更是少之又少。何况，运气也本来就是交易中最重要的部分。

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