Sergio Tesla
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AI 辅助构建的主要问题是功能蔓延。现在交易领域中经常能看到这种情况。
你知道人们弃用软件的首要原因之一是无从下手吗？
功能太多实际上是一件坏事。
在 AI 出现之前，我们必须非常谨慎地考虑要优先开发哪些功能，因为每项功能都有成本。
因此，我们会根据实现难度和价值进行优先排序。哪个功能的性价比最高，就先实现哪个。
在 AI 时代，成本大幅降低了，但这本身也付出了代价（噔噔，嘶）。
我们有的每个想法，都只需敲击几下键盘即可实现。
这意味着不仅对批判性思考的需求消失了，还会导致功能爆炸。
你还没反应过来，就已经拥有了一个极其复杂的界面，其中有 1000 个没人理解的功能。
连你自己都只能勉强理解其中一半。
这就是我目前在各种交易终端不断涌现时看到的情况。
功能极其强大？也许吧。
极其复杂？绝对是。
AI 让实现功能的门槛降到了前所未有的水平，但这并不意味着合理的应用设计就不再重要。
事实上，它可能比以往任何时候都更加重要。
每项功能都应该通过试验和磨炼来证明自己配得上被保留，而不是因为它看起来颇有意义或有趣。
你知道人们弃用软件的首要原因之一是无从下手吗？
功能太多实际上是一件坏事。
在 AI 出现之前，我们必须非常谨慎地考虑要优先开发哪些功能，因为每项功能都有成本。
因此，我们会根据实现难度和价值进行优先排序。哪个功能的性价比最高，就先实现哪个。
在 AI 时代，成本大幅降低了，但这本身也付出了代价（噔噔，嘶）。
我们有的每个想法，都只需敲击几下键盘即可实现。
这意味着不仅对批判性思考的需求消失了，还会导致功能爆炸。
你还没反应过来，就已经拥有了一个极其复杂的界面，其中有 1000 个没人理解的功能。
连你自己都只能勉强理解其中一半。
这就是我目前在各种交易终端不断涌现时看到的情况。
功能极其强大？也许吧。
极其复杂？绝对是。
AI 让实现功能的门槛降到了前所未有的水平，但这并不意味着合理的应用设计就不再重要。
事实上，它可能比以往任何时候都更加重要。
每项功能都应该通过试验和磨炼来证明自己配得上被保留，而不是因为它看起来颇有意义或有趣。
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使用 AI 帮助我们进行技术分析的最佳方式是什么？
过去一年里，我一直在尝试思考这个问题，而大多数人都做错了。
有两种方法不断出现，而在我看来，它们都是错误的做法。这两种方法是
1. 让 AI 替你做图表分析。
2. 把交易书籍和课程灌输给它，让它告诉你该交易什么。
这两种方法都能做出令人印象深刻的演示。但你实际依据什么证据进行交易？
---
方法一——将技术分析知识灌输给 AI
“Claude，帮我画出斐波那契回撤线，找出公允价值缺口，并识别一些有趣的交易机会。”
你可能见过这些帖子。某个大型加密账户宣布 AI 已经“彻底改变了他们的交易方式”，随后是一大段看起来可疑地像 AI 写出来的 FOMO 内容。
图表帮助人类理解价格数据。我们很难直接解读数百万行数字，所以会把它们转换成可视化内容。
这对我们来说是合理的。
但如果 AI 可以访问底层数据和分析工具，为什么还要让它通过一张数据图片来处理这些信息？让它模仿人类在图表上到处点击，究竟能给我们带来什么？
当然，自动化图表工作可以节省时间。但更大的说法是，它能够找出值得参与的交易。
“但是 Sergio，我直接让 Claude 找机会不就行了。我甚至不需要懂技术分析。”
好吧。依据是什么？
如果它告诉你做空，你为什么应该相信这个空单？
它测试过这个交易设置吗？它知道类似交易的表现吗？还是说，它只是使用某处学来的交易术语，生成了一个
过去一年里，我一直在尝试思考这个问题，而大多数人都做错了。
有两种方法不断出现，而在我看来，它们都是错误的做法。这两种方法是
1. 让 AI 替你做图表分析。
2. 把交易书籍和课程灌输给它，让它告诉你该交易什么。
这两种方法都能做出令人印象深刻的演示。但你实际依据什么证据进行交易？
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方法一——将技术分析知识灌输给 AI
“Claude，帮我画出斐波那契回撤线，找出公允价值缺口，并识别一些有趣的交易机会。”
你可能见过这些帖子。某个大型加密账户宣布 AI 已经“彻底改变了他们的交易方式”，随后是一大段看起来可疑地像 AI 写出来的 FOMO 内容。
图表帮助人类理解价格数据。我们很难直接解读数百万行数字，所以会把它们转换成可视化内容。
这对我们来说是合理的。
但如果 AI 可以访问底层数据和分析工具，为什么还要让它通过一张数据图片来处理这些信息？让它模仿人类在图表上到处点击，究竟能给我们带来什么？
当然，自动化图表工作可以节省时间。但更大的说法是，它能够找出值得参与的交易。
“但是 Sergio，我直接让 Claude 找机会不就行了。我甚至不需要懂技术分析。”
好吧。依据是什么？
如果它告诉你做空，你为什么应该相信这个空单？
它测试过这个交易设置吗？它知道类似交易的表现吗？还是说，它只是使用某处学来的交易术语，生成了一个
BTC-1.11%
使用 AI 帮助我们进行技术分析的最佳方式是什么？
过去一年里，我一直在尝试回答这个问题，而大多数人都做错了。
有两种方法反复出现，而且它们都值得比那些推销它们的网红所给予的更多审视。
1. 让 AI 替你看图表。
2. 将交易书籍和课程喂给它，让它告诉你该交易什么。
这两种方法都能做出令人印象深刻的演示。但你实际交易所依据的证据是什么？
---
方法 #1 - 将 TA 知识灌入 AI
“Claude，帮我画出斐波那契回撤，找出公允价值缺口，并识别一些有趣的交易形态。”
你可能已经看过这些帖子了。某个大型加密货币账号宣布 AI “彻底改变了他们的交易方式”，随后是一大段明显由 AI 写成、充满 FOMO 的内容。
图表帮助人类理解价格数据。我们很难轻易解读数百万行数字，所以会把它们转换成可视化内容。
这对我们来说是合理的。
但如果 AI 能够访问底层数据和分析工具，为什么还要让它通过数据的图片来处理这些信息？让它模仿人类在图表上四处点击，究竟能给我们带来什么？
当然，自动化图表工作可以节省时间。但更大的说法是，它能够找到值得参与的交易。
“但是 Sergio，我只要让 Claude 找机会就行了。我甚至不需要懂 TA。”
好吧。依据是什么？
如果它告诉你做空，你为什么应该相信这个空单？
它测试过这个交易形态吗？它知道类似交易的表现吗？还是说，它只是利用从某处学来的交易术语，生成了
过去一年里，我一直在尝试回答这个问题，而大多数人都做错了。
有两种方法反复出现，而且它们都值得比那些推销它们的网红所给予的更多审视。
1. 让 AI 替你看图表。
2. 将交易书籍和课程喂给它，让它告诉你该交易什么。
这两种方法都能做出令人印象深刻的演示。但你实际交易所依据的证据是什么？
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方法 #1 - 将 TA 知识灌入 AI
“Claude，帮我画出斐波那契回撤，找出公允价值缺口，并识别一些有趣的交易形态。”
你可能已经看过这些帖子了。某个大型加密货币账号宣布 AI “彻底改变了他们的交易方式”，随后是一大段明显由 AI 写成、充满 FOMO 的内容。
图表帮助人类理解价格数据。我们很难轻易解读数百万行数字，所以会把它们转换成可视化内容。
这对我们来说是合理的。
但如果 AI 能够访问底层数据和分析工具，为什么还要让它通过数据的图片来处理这些信息？让它模仿人类在图表上四处点击，究竟能给我们带来什么？
当然，自动化图表工作可以节省时间。但更大的说法是，它能够找到值得参与的交易。
“但是 Sergio，我只要让 Claude 找机会就行了。我甚至不需要懂 TA。”
好吧。依据是什么？
如果它告诉你做空，你为什么应该相信这个空单？
它测试过这个交易形态吗？它知道类似交易的表现吗？还是说，它只是利用从某处学来的交易术语，生成了
推出 Brighter Data 神话终结者：借助数据的力量，揭穿交易领域内普遍存在的错误观念。
在第一期中，我们将探讨“恐惧时买入，贪婪时卖出”究竟是基于可靠证据，还是基于“相信我，兄弟”的逻辑。
在第一期中，我们将探讨“恐惧时买入，贪婪时卖出”究竟是基于可靠证据，还是基于“相信我，兄弟”的逻辑。
- 2
比特币：原生
看跌的九月目标：
- 80% 的看跌月份出现了足够的负向位移，可达到 7.2 万
- 50% 的看跌月份出现了足够的负向位移，可达到 6.55 万
- 20% 的看跌月份出现了足够的负向位移，可达到 5.92 万
数据来自过去 93 个月，距离按月度开盘价至月度最低价计算。
看跌的九月目标：
- 80% 的看跌月份出现了足够的负向位移，可达到 7.2 万
- 50% 的看跌月份出现了足够的负向位移，可达到 6.55 万
- 20% 的看跌月份出现了足够的负向位移，可达到 5.92 万
数据来自过去 93 个月，距离按月度开盘价至月度最低价计算。
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比特币：原生
在进入区间高点时，这里没必要太贪心。区间就是区间，直到它突破为止。8.2万和9万之间可能出现区间偏离。
可能仍有一些上行空间，但正如我们所知，我们希望比特币在较低时间框架上也回归其主导状态：区间震荡。
因此，我们希望在接下来的1/2周内这里再次形成一个局部区间，然后再据此行动。
在进入区间高点时，这里没必要太贪心。区间就是区间，直到它突破为止。8.2万和9万之间可能出现区间偏离。
可能仍有一些上行空间，但正如我们所知，我们希望比特币在较低时间框架上也回归其主导状态：区间震荡。
因此，我们希望在接下来的1/2周内这里再次形成一个局部区间，然后再据此行动。
BTC-1.11%
$BTC
我通常不设定价格目标，但我对比特币下一个牛市的目标价大约是 17.5 万美元。
我可以解释其中的计算过程，但我知道大多数人反正也不在乎。
所以简而言之，该模型基本归结为四项原则：
1. 观察结果：比特币在不同周期之间的回报率一直在递减。
2. 观察结果：在最近一个已完成的周期中，回报保留率从约 0.16 提高到了约 0.33。
3. 假设：回报保留率无法持续超过 1，否则递减回报最终会变成递增回报。
4. 假设：因此，保留率增长本身也必须递减，并随着时间推移趋近于 1。
这是否意味着我会等到 $175k 之前才卖出？当然不是。我会在接近 ATH 时开始卖出，并从那时起分批卖出。
显然，可供使用的数据点非常少，因此任何模型都需要假设。你可以让这些假设在经济学上合理，但它们仍然是假设。
话虽如此，我独立运行了几个小型模型并进行了一些思维实验，而它们不断收敛到同一个 $175k 区域附近。
正是这种收敛让这个目标对我而言很有意思。
我通常不设定价格目标，但我对比特币下一个牛市的目标价大约是 17.5 万美元。
我可以解释其中的计算过程，但我知道大多数人反正也不在乎。
所以简而言之，该模型基本归结为四项原则：
1. 观察结果：比特币在不同周期之间的回报率一直在递减。
2. 观察结果：在最近一个已完成的周期中，回报保留率从约 0.16 提高到了约 0.33。
3. 假设：回报保留率无法持续超过 1，否则递减回报最终会变成递增回报。
4. 假设：因此，保留率增长本身也必须递减，并随着时间推移趋近于 1。
这是否意味着我会等到 $175k 之前才卖出？当然不是。我会在接近 ATH 时开始卖出，并从那时起分批卖出。
显然，可供使用的数据点非常少，因此任何模型都需要假设。你可以让这些假设在经济学上合理，但它们仍然是假设。
话虽如此，我独立运行了几个小型模型并进行了一些思维实验，而它们不断收敛到同一个 $175k 区域附近。
正是这种收敛让这个目标对我而言很有意思。
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$BTC
目前看来，这是从区间下沿强势突破。如果这一走势得以延续，历史数据可以让我们大致了解趋势阶段可能持续多久。
通过一些简单的统计，我们知道，比特币突破往往持续时间相对较短。在过去 3 年中：
- 83.1%的时间处于已确认区间内
- 16.9%的时间处于已确认区间外
换句话说，每 100 天中，只有约 17 天处于实际突破阶段，也就是价格寻找新的价值区域的阶段。
现在，让我们将这一比例应用到当前正在尝试突破的区间：
- 该区间持续了 75 天
- 如果 75 天代表 83%，那么完整周期将约为 90 天
- 90 天的 17% = 约 15 天
如果这一历史比例延续到当前区间，就意味着在下一个区间开始形成、价格再次进入震荡之前，趋势行情可能会持续约 2 周。
这显然只是一个粗略基准，而不是精确目标，但如果突破得以延续，就意味着上涨可能持续至 8 月剩余时间。
突破阶段往往势不可挡：一连串更高的高点和更高的低点，让场外交易者几乎没有入场机会。
$70K 是现在需要守住的关键水平，只有这样突破才能延续。
如果价格在此处遭到强烈拒绝，随后收盘回到 $67K 下方，则反而表明此次突破尝试已经失败。
无论如何，如果你是均值回归交易者，现在要么开始获利了结，要么等待下一个区间或一次确认后的偏离。
如果你是突破交易者，现在就是你的交易系统应当大放异彩的时候。
目前看来，这是从区间下沿强势突破。如果这一走势得以延续，历史数据可以让我们大致了解趋势阶段可能持续多久。
通过一些简单的统计，我们知道，比特币突破往往持续时间相对较短。在过去 3 年中：
- 83.1%的时间处于已确认区间内
- 16.9%的时间处于已确认区间外
换句话说，每 100 天中，只有约 17 天处于实际突破阶段，也就是价格寻找新的价值区域的阶段。
现在，让我们将这一比例应用到当前正在尝试突破的区间：
- 该区间持续了 75 天
- 如果 75 天代表 83%，那么完整周期将约为 90 天
- 90 天的 17% = 约 15 天
如果这一历史比例延续到当前区间，就意味着在下一个区间开始形成、价格再次进入震荡之前，趋势行情可能会持续约 2 周。
这显然只是一个粗略基准，而不是精确目标，但如果突破得以延续，就意味着上涨可能持续至 8 月剩余时间。
突破阶段往往势不可挡：一连串更高的高点和更高的低点，让场外交易者几乎没有入场机会。
$70K 是现在需要守住的关键水平，只有这样突破才能延续。
如果价格在此处遭到强烈拒绝，随后收盘回到 $67K 下方，则反而表明此次突破尝试已经失败。
无论如何，如果你是均值回归交易者，现在要么开始获利了结，要么等待下一个区间或一次确认后的偏离。
如果你是突破交易者，现在就是你的交易系统应当大放异彩的时候。
BTC-1.11%
这个“24 年区间的例子很好地说明了，为什么当价格处于区间内时，你不应该去标注市场结构。
等到结构向上或向下“突破”时，价格已经触及区间的另一侧，并准备反转。
所以，一次“确认的”市场结构突破对你毫无帮助，只会让你落后一步。显然，在区间最终突破之前，情况一直如此，但到那时你已经多次判断错误。
这是人们在标注市场结构时常犯的关键错误之一。
他们没有认识到市场结构的第三种、也是最重要的状态：中性或区间震荡状态。
正如我们现在所知，自 2019 年以来，在更高时间框架上，这种情况超过 80% 的时间都会发生。
如果你曾对自己说过“天哪，市场结构现在真的很混乱”，那可能意味着价格正处于一个区间内。
而在区间内，最好不要关注市场结构——至少不要关注该时间框架上的市场结构，更低时间框架上仍然可能存在有效的市场结构。
这是认识市场何时处于区间震荡状态非常重要的众多原因之一。
等到结构向上或向下“突破”时，价格已经触及区间的另一侧，并准备反转。
所以，一次“确认的”市场结构突破对你毫无帮助，只会让你落后一步。显然，在区间最终突破之前，情况一直如此，但到那时你已经多次判断错误。
这是人们在标注市场结构时常犯的关键错误之一。
他们没有认识到市场结构的第三种、也是最重要的状态：中性或区间震荡状态。
正如我们现在所知，自 2019 年以来，在更高时间框架上，这种情况超过 80% 的时间都会发生。
如果你曾对自己说过“天哪，市场结构现在真的很混乱”，那可能意味着价格正处于一个区间内。
而在区间内，最好不要关注市场结构——至少不要关注该时间框架上的市场结构，更低时间框架上仍然可能存在有效的市场结构。
这是认识市场何时处于区间震荡状态非常重要的众多原因之一。
不确定是不是只有我这样，但天哪，Claude Opus 5 是个很糟糕的模型。Fable 5 也是在推出时就缩水了不少的版本。
考虑在一年多以来第一次切换到 Codex。有人在 Codex 上的使用体验，或其他推荐用于编程的模型吗？
考虑在一年多以来第一次切换到 Codex。有人在 Codex 上的使用体验，或其他推荐用于编程的模型吗？
$BTC
以下是就价格走势而言最相似的 4 个周。正如你所看到的，这 4 个周都仅在本周剩余时间内维持区间波动。
在这里出现局部区间是完全正常的，所以基于这一点，我并不指望本周剩余时间会有更多变化。
而且正如我们所知，下周可能会迎来波动。暴风雨前的平静。
以下是就价格走势而言最相似的 4 个周。正如你所看到的，这 4 个周都仅在本周剩余时间内维持区间波动。
在这里出现局部区间是完全正常的，所以基于这一点，我并不指望本周剩余时间会有更多变化。
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