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LTM：敘事與擺動篩選方法
i. 流動性吸引
"價格將往何處"
- 源自通用模型
- 接近相關擺動
- 低阻力與高阻力
- 價格考量階段
ii. 型態
"我們如何到達那裡" & "哪個交易時段發生反轉？"
- OLHC/OHLC 或 Po3 動態
- 交易時段反轉定義：亞洲、倫敦、NY
- 經典與延遲延展（影線大小）
iii. 關鍵水平
"我們將從哪裡創造朝向流動性吸引的擺動"
- 相關擺動（訂單配對區間）；ERL
- 公允價值缺口（在延續行情中）；IRL
- C2/C3 擺動形態
iv: 相關性裂縫（CiC）
"我們如何確認從此關鍵水平形成擺動"
- 在反轉時；2 階段 CiC | SMT+PSP 變體
- 在延續行情中至少 1 階段 CiC | 通常為 SMT 回補
V: 低時間框架 V 型
"脫離 CiC 的反轉特徵確認擺動"
- 交付狀態變化（CISD）
- 反轉公允價值缺口（iFVG）
- 位移（FVG）
- 市場結構轉變（MSS）
-- -- --
Vi: 進階篩選條件
"為擺動形態增加精準度"
- 缺口選擇與關鍵水平細化
- 進階溢價與折價
- 資產同步與強弱切換
- 脫鉤與跨市場分析

如果 AI 有朝一日產生自我意識，我就完了。它知道我的密碼、銀行資訊、交易紀錄——更糟的是，還知道我喜歡哪種女性。

短短 2 天多就有 2 萬次觀看，哇！
謝謝大家，我真的希望這部影片釐清了一些事情。
你們接下來想看什麼？

凡是有意義的事都不容易。

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