Sergio Tesla

人們分析數據時最常犯的錯誤之一：使用的數據點太少。
這在較高時間週期中特別明顯，例如週線或月線。
「這種情況每次都會發生」的說法，如果歷史上只發生過 7 次，就沒什麼意義。

我相信 AI 將對交易領域產生重大影響。
我不相信事情會像「AI 會替我搞懂交易」那麼容易。
要讓 AI 做好交易將極其困難。
我認為 AI 競賽中的第一批大贏家將是混合型採用者。
這指的是那些成功運用 AI 進行以往不可能完成的分析，從而做出更明智決策的交易者。
不是會取代他們的 AI，而是能支援、補足並強化其分析能力的 AI。
而要做到這一點，你必須賦予 AI 深入挖掘資料並自行得出結論的能力。
不是「替我繪製圖表」
不是「告訴我各交易所總共有多少筆清算」
不是「吸收所有現有的交易知識，然後告訴我該交易什麼」
而是能將 AI 引導至某個研究主題，並讓它提出實際答案的能力。
我一直在這方面努力，也已取得有意義的進展。
換個方式說：我認為只要擁有正確的工具，我們所有人很快都會成為天才分析師。
AI 將大幅降低進行複雜資料分析的門檻。
令人興奮的時代。

AI 輔助開發的主要問題是功能膨脹。現在我在交易領域經常看到這種情況。
你知道人們停止使用軟體的首要原因之一，是不堪負荷嗎？
功能太多其實是一件壞事。
在 AI 出現之前，我們必須非常謹慎地思考要優先開發哪些功能，因為每項功能都有成本。
所以我們會根據實作難度和價值來排定優先順序。哪項功能的比例最佳，就會先被實作。
在 AI 時代，成本大幅縮減了，但這本身也付出了一種代價（咚、嘶）。
我們的每個想法，只要敲一下鍵盤就能實作。
這意味著不僅批判性思考的必要性消失了，也會導致功能爆炸。
在你意識到之前，你就會擁有一個極其複雜、包含 1000 項功能，卻沒人理解的介面。
連你自己都勉強只能理解其中一半。
這就是我目前看到交易終端如雨後春筍般不斷出現的情況。
功能極其強大？也許吧。
極其複雜？絕對是。
AI 讓實作功能的門檻降到了前所未有的低，但這並不代表良好的應用程式設計就不再重要。
事實上，它可能比以往任何時候都更加重要。
每項功能都應該透過反覆試驗與磨難來證明自己值得存在，而不是因為它看起來有意義或有趣。

使用 AI 協助我們進行技術分析的最佳方式是什麼？
過去一年，我一直在思考這個問題，而大多數人都做錯了。
有兩種做法一直出現，而在我看來，這兩種都是錯誤的方向。它們是
1. 讓 AI 替你看圖表。
2. 將交易書籍和課程餵給它，讓它告訴你該交易什麼。
兩者都能做出令人印象深刻的展示。但你實際上是基於什麼證據進行交易？
---
方法 #1——將 TA 知識灌入 AI
「Claude，幫我畫出斐波那契線、找出公允價值缺口，並辨識一些有趣的交易設定。」
你可能看過這些貼文。某個大型加密貨幣帳戶宣布 AI 已經「徹底改變了他們的交易方式」，接著是一大段可疑地像 AI 寫出的 FOMO 內容。
圖表能幫助人類理解價格資料。我們很難直接解讀數百萬行的數字，因此會將它們轉換成視覺化內容。
這對我們來說很合理。
但如果 AI 能存取底層資料和分析工具，為什麼還要讓它透過資料的圖像來運作？讓它模仿人類在圖表上到處點擊，究竟能為我們帶來什麼？
當然，自動化圖表工作可以節省時間。但更大的主張是，它能找出值得進場的交易。
「但是 Sergio，我只要叫 Claude 找出機會就好。我甚至不需要懂 TA。」
好，那是基於什麼？
如果它告訴你要放空，你為什麼應該相信這筆空單？
它測試過這個交易設定嗎？它知道類似交易的表現如何嗎？還是它只是運用某處學來的交易術語，產出了一個令人信服的解釋？
畫出一個交易設定很容

使用 AI 協助我們進行技術分析的最佳方式是什麼？
過去一年，我一直在嘗試研究這個問題，而大多數人都做錯了。
有兩種方法不斷出現，而這兩種方法都值得比推銷它們的網紅所給予的更多審視。
1. 讓 AI 替你分析圖表。
2. 將交易書籍和課程餵給它，讓它告訴你該交易什麼。
這兩種方法都能做出令人印象深刻的展示。但你實際交易所依據的證據是什麼？
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方法 #1 - 將技術分析知識灌入 AI
「Claude，幫我畫出斐波那契回撤，找出公允價值缺口，並找出一些有趣的交易設定。」
你可能看過這類貼文。某個大型加密貨幣帳號宣布 AI 已經「徹底改變了他們的交易方式」，接著是一大段可疑地像 AI 寫出來的 FOMO 內容。
圖表能幫助人類理解價格資料。我們沒辦法輕易解讀數百萬列數字，因此會把它們轉換成視覺化的形式。
這對我們來說很合理。
但如果 AI 能夠存取底層資料和分析工具，為什麼要讓它透過資料的圖片來運作？讓它模仿人類在圖表上到處點擊，究竟能帶來什麼好處？
當然，自動化圖表工作可以節省時間。但更大的主張是，它能找出值得執行的交易。
「但是 Sergio，我只要叫 Claude 找出機會就好。我甚至不需要懂技術分析。」
好，那依據是什麼？
如果它告訴你要做空，你為什麼應該相信這筆空單？
它測試過這個交易設定嗎？它知道類似交易的表現如何嗎？還是它只是運用在某處學到的交易術語，產出了一個令人信

介紹 Brighter Data 神話破解：運用數據的力量，揭穿交易領域中普遍存在的信念。
在這第一集，我們將探討「恐慌時買進，貪婪時賣出」究竟是建立在可靠證據之上，還是基於「相信我，兄弟」的邏輯。