防亏钱指南:需要克服的10大心理偏见

Odaily星球日报Опубликовано 2024-07-08Обновлено 2024-07-08

Введение

只有在进行客观的市场情绪分析时,才应考虑大众的行为。

原文作者:Koroush AK

原文编译:深潮 TechFlow

你最大的交易错误不是技术性的,而是心理性的失误,这些偏见摧毁了无数交易者。

不惜一切代价避免以下几点:

1.锚定偏差(Anchoring Bias)

  • 交易者专注于一个价格(锚),这可能会影响他们的决策。

  • 如果交易者 A 在 BTC 价格为 52, 000 美元时加入加密货币,那么 61, 000 美元的 BTC 似乎很昂贵。

  • 如果交易者 B 在 BTC 价格为 71, 000 美元时加入加密货币,那么 61, 000 美元的 BTC 似乎很便宜。

防亏钱指南:需要克服的10大心理偏见

2.近期偏差(Recency Bias)

这是对最新信息的记忆最深刻并重视这些信息的倾向。

交易者可能会将最近交易中的信息带到下一笔交易中,这可能导致过度自信和损失。

防亏钱指南:需要克服的10大心理偏见

3.厌恶损失(Loss Aversion)

交易员对损失的感受比对收益的感受更强烈。

损失 100 美元的痛苦可能大于赚 100 美元的快乐。

这种偏见可能导致交易员过早放弃获利,因为他们担心这些收益会变成损失。

防亏钱指南:需要克服的10大心理偏见

4.禀赋效应(Endowment Effect)

当交易者持有某项资产时,他们往往会高估其价值。

这种情感上的依附使得他们难以在亏损时出售,甚至难以按公平价格出售,因为他们更多地依赖自己的期望,而非市场实际情况来判断资产的未来价格。

防亏钱指南:需要克服的10大心理偏见

5.从众心理(Herd Mentality)

无论是盲目跟随大众还是刻意反其道而行之,都存在风险。

要坚持自己的交易计划,避免因大众的行为而冲动行事。

只有在进行客观的市场情绪分析时,才应考虑大众的行为。

防亏钱指南:需要克服的10大心理偏见

6.可得性启发(Availability Heuristic)

交易者往往对情感上最强烈或最近发生的信息给予过多的重视。

例如,即便市场状况已经改变,但近期的市场崩盘可能会让交易者过于谨慎。

防亏钱指南:需要克服的10大心理偏见

7.幸存者偏差(Survivorship Bias)

系统性地高估成功的概率。

我们常看到的是成功的故事,而失败的故事往往被遗忘。

防亏钱指南:需要克服的10大心理偏见

8.框架效应(Framing Effect)

信息的呈现方式会影响决策。

交易者的情绪和自信心会影响他们的风险评估。

积极的情绪可能导致低估风险,而消极的情绪可能导致高估风险。

防亏钱指南:需要克服的10大心理偏见

9.确认偏差(Confirmation Bias)

交易者倾向于寻找支持其信念的数据。

如果你看好某项资产,你会寻找所有支持该资产看涨的信息,而忽略看跌的数据。

防亏钱指南:需要克服的10大心理偏见

10.事后诸葛亮(Captain Hindsight)

事后看来,一切都显而易见。

事件发生后,交易者常常觉得自己早已预见了结果。

这种偏见会导致对未来预测的过度自信,并对自己的交易能力产生不切实际的期望。

防亏钱指南:需要克服的10大心理偏见

Похожее

Биткоин 59K - это не дно, остался последний падение! Где реальное дно BTC по данным on-chain и анализу ликвидности

**Резюме: Где находится истинное дно биткойна? Анализ данных блокчейна и ликвидности** Трейдер Beggar (贝格先生) считает, что текущая цена BTC около 59 000 долларов близка к дну текущего медвежьего рынка, но, вероятно, это еще не конечная низшая точка. Основываясь на своем методе анализа ликвидности (технический анализ) и данных блокчейна, он предполагает, что для формирования прочного основания рынку, возможно, потребуется еще один спад ниже отметки 59 000 долларов для "охоты за стоп-лоссами" (stop hunt) и очистки скопившейся ниже ликвидности. **Ключевые моменты анализа:** 1. **Три сценария:** Наиболее вероятными путями развития являются либо прямое падение ниже 59K, либо отскок вверх для "охоты" за ликвидностью около 67 300 долларов с последующим падением. Прямой разворот в бычий тренд без нового минимума маловероятен. 2. **Анализ ликвидности (Liquidity):** Beggar определяет ключевые уровни ликвидности (equal highs/lows, trendline liquidity) прямо на графике, без использования индикаторов. Исторически BTC почти всегда возвращается, чтобы "выбить" эти скопления ордеров. 3. **Модели дна по данным блокчейна:** В качестве ориентиров для циклического дна используются четыре модели: * **Цена монет-времени (Cointime Price):** Наиболее точный показатель средней стоимости BTC на рынке, взвешенный по времени владения, исключающий неактивные и майнерские монеты. * **Реализованная цена (Realized Price) и цена долгосрочных держателей (LTH Realized Price).** * **Модель AVIV:** Усовершенствованная версия MVRV, учитывающая снижение волатильности BTC. Текущее положение указывает на приближение к зоне исторического дна (синяя область на тепловой карте). 4. **Сигналы дна:** В начале июня активировался один циклический сигнал дна — **PSIP (Percent Supply in Profit)** упал ниже 50%, что указывает на снижение продавческого давления. Однако обычно одного такого сигнала недостаточно для подтверждения окончательного дна. 5. **Совет для инвесторов:** Самое главное — действовать в рамках своей "зоны комфорта" (strike zone). Не стоит покупать актив (будь то криптовалюты или акции AI) **только потому, что он растет**. Инвестиции должны основываться на анализе и понимании будущих перспектив, а не на эмоциях или FOMO. Для долгосрочного инвестирования в BTC рекомендуется ориентироваться на сигналы цепочек блоков, указывающие на область дна. **Вывод:** Хотя дно цикла близко, окончательное формирование, вероятно, потребует еще одного движения ниже 59 000 долларов. Инвесторам стоит набраться терпения и внимательно следить за ключевыми уровнями ликвидности и данными блокчейна (Cointime Price, AVIV), чтобы определить оптимальную точку для накопления.

marsbit5 мин. назад

Биткоин 59K - это не дно, остался последний падение! Где реальное дно BTC по данным on-chain и анализу ликвидности

marsbit5 мин. назад

От мониторинга сигналов до копирования стратегий: как PPP снижает порог входа для торговли на Polymarket?

С появлением предсказательных рынков, таких как Polymarket, особенно во время таких событий, как Чемпионат мира по футболу, резко возрос спрос на торговлю. Однако многие новички часто совершают эмоциональные сделки, слепо следуя за толпой, что приводит к потерям. Платформа Prediction Position Platform (PPP) была создана для решения этой проблемы. PPP — это инструмент для обнаружения стратегий и копирования сделок, работающий через Telegram-бота. Он помогает пользователям находить многообещающие торговые стратегии, получать актуальные торговые сигналы и автоматически копировать сделки с управлением позициями. Сервис работает по подписке и предлагает такие функции, как круглосуточный мониторинг сигналов, торговля в один клик на горячие события, рекомендации стратегий и адресов для копирования, AI-анализ адресов и интеллектуальное управление копированием. Ключевые модули PPP включают: 1. **Мониторинг сигналов:** Отслеживает ключевые изменения на рынке, такие как сделки «умных денег» и резкие колебания вероятностей. 2. **Площадка стратегий:** Отбирает и рекомендует адреса для долгосрочного копирования на основе комплексного анализа доходности, процента побед, просадок и поведения. 3. **Рейтинг трейдеров:** Выделяет адреса, показавшие выдающиеся результаты в последнее время, что помогает пользователям оперативно находить выгодные возможности. 4. **Управление позициями:** Позволяет пользователям просматривать, настраивать и управлять своими скопированными позициями, обеспечивая контроль над процессом. PPP использует некастодиальный кошелек, что означает, что средства пользователей всегда остаются под их контролем на блокчейне, а платформа не имеет к ним доступа. Это создает основу доверия для автоматического исполнения сделок. Таким образом, PPP снижает порог входа для новичков на Polymarket, минимизируя затраты на обучение за счет эффективного обнаружения стратегий, агрегации сигналов и автоматизации исполнения, позволяя пользователям учиться и получать прибыль, следуя за опытными участниками рынка.

Odaily星球日报7 мин. назад

От мониторинга сигналов до копирования стратегий: как PPP снижает порог входа для торговли на Polymarket?

Odaily星球日报7 мин. назад

Докторант-поколение 95-х посвящает себя мировой модели, компания FaceMind привлекла десятки миллионов юаней в рамках финансирования.

Компания FaceMind, занимающаяся разработкой мировых моделей ИИ, привлекла десятки миллионов юаней в рамках финансирования раунда Pre-A. Основным инвестором выступил Xinglian Capital, а предыдущий инвестор 360 продолжил поддержку с увеличенным вкладом. Основатель компании — 95-ый исследователь Лу Хунъюань, доктор наук, выпускник Китайского университета Гонконга. Изначально компания занималась разработкой мультимодальных моделей для устройств, но затем сместила фокус на фундаментальные исследования мировых моделей. Мировая модель предназначена для прогнозирования изменений в окружающей среде, что критически важно для таких приложений, как GUI-агенты и воплощённый искусственный интеллект. Работа команды Лу Хунъюаня по проблемам низкочастотных слов (SLoW) и закону Адама (Adam's Law) привлекла внимание, в том числе со стороны Anthropic. FaceMind разрабатывает собственную систему мировой модели с упором на рекуррентную архитектуру и параметрическую эффективность для улучшения долгосрочного прогнозирования. Инвесторы высоко оценили глубокие исследовательские способности, техническое видение и скорость выполнения задач командой. После привлечения инвестиций компания продолжит разработку мировой модели и её валидацию в различных сценариях, включая симуляции, GUI-агентов и робототехнику, стремясь стать частью новой базовой инфраструктуры ИИ.

marsbit19 мин. назад

Докторант-поколение 95-х посвящает себя мировой модели, компания FaceMind привлекла десятки миллионов юаней в рамках финансирования.

marsbit19 мин. назад

От "Беловолосого гуру фондового рынка" до мастера фонда на 10 миллиардов долларов: Все умные люди, шортящие NVIDIA, богатеют, используя одну и ту же схему

Леопольд основал фонд с капиталом $225 млн, который за 12 месяцев вырос до $5,5 млрд, а сейчас достиг $13 млрд. Его инвестиции сфокусированы на узких местах физической инфраструктуры ИИ: энергоснабжении, вычислительных мощностях, памяти (HBM) и оптических соединениях. Примечательно, что в его портфеле нет акций NVIDIA — вместо этого он открыл короткую позицию на $8,46 млрд против всего полупроводникового сектора. Другие крупные инвесторы, такие как «седой гуру» и CEO Intel Чэнь Лиу, также делают ставки на схожие «бутылочные горлышки»: EDA-инструменты, новые материалы (GaN, SiC, InP), передовую упаковку (CoWoS, EMIB), фотоволоконную связь (CPO), жидкостное охлаждение и энергетику. В статье подробно разбираются девять ключевых ограничений в цепочке поставок аппаратного обеспечения ИИ, от проектирования чипов и дефицита гелия для производства до нехватки мощностей по упаковке, проблем с межчиповой связью и огромного спроса на электроэнергию для ЦОД. Дефицит, особенно в сегментах HBM и передовой упаковки, как ожидается, сохранится как минимум до 2028 года. Однако стратегия Леопольда предполагает подготовку к развороту: он одновременно инвестирует в энергетику и инфраструктуру (долгосрочные и устойчивые активы) и страхуется короткими позициями против полупроводникового сектора, ожидая, что после пика инвестиционного цикла ИИ конкуренция и избыток предложения обрушат прибыли чипмейкеров.

链捕手36 мин. назад

От "Беловолосого гуру фондового рынка" до мастера фонда на 10 миллиардов долларов: Все умные люди, шортящие NVIDIA, богатеют, используя одну и ту же схему

链捕手36 мин. назад

Автор популярного проекта с 28 тысячами звёзд оказался уволен из Google, и IT-магнаты Силиконовой долины тут же вступили в борьбу за него

В июне 2026 года в Google произошёл скандальный инцидент: сотрудник Джастин Поехнелт, проработавший в компании почти 7 лет в команде разработчиков, создал чрезвычайно успешный CLI-инструмент gws для Google Workspace. Инструмент, написанный на Rust, позволял через терминал управлять всеми сервисами Workspace и был специально разработан для работы с AI-агентами. Проект мгновенно стал хитом, набрав 28 тысяч звёзд на GitHub и вызвав огромный интерес сообщества. Однако вместо награды Поехнелт получил увольнение. За два дня до его официального ухода Google на конференции Cloud Next 2026 анонсировала «официальную» версию CLI для Workspace. Этот шаг был расценен многими как присвоение идеи сотрудника. Сам Поехнелт считает, что настоящей причиной увольнения стал страх руководства Workspace перед его инструментом. Gws превращал Workspace из набора приложений с интерфейсом в инфраструктуру для AI-агентов, что потенциально могло подорвать существующую бизнес-модель. Инцидент вызвал резонанс в индустрии, а такие фигуры, как Питер Штайнбергер (создатель OpenClaw), немедленно предложили уволенному инженеру работу, раскритиковав бюрократическую культуру Google.

marsbit1 ч. назад

Автор популярного проекта с 28 тысячами звёзд оказался уволен из Google, и IT-магнаты Силиконовой долины тут же вступили в борьбу за него

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片