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如果差距很高,但体积不足,差距会填补吗?

当资产的开放量显着更高或更低而没有交易之间的情况下,加密交易的差距通常会受到低容量和市场情绪的影响。

2025/06/28 19:56

了解加密货币交易的差距

在加密货币市场中,当资产的价格明显高于或低于其先前的收盘价时,就会发生差距,而这两个点之间没有交易活动。由于加密货币市场的24/7性质和外部事件的性质,这种现象很常见,这些事件可能会在一夜之间或流动性低时期影响价格。

当图表上形成差距时,交易者经常怀疑它是否会被填充 - 这意味着价格是否会在差距发生之前恢复到水平。这里的关键因素是音量。如果差距较高,但伴随着数量不足,许多交易者质疑这是否表示向上移动中的弱点,以及是否可能进行回撤。

缺口通常分为四种类型:常见差距,脱离缝隙,失控(测量)间隙和耗尽间隙。每种类型对是否可能被填充都有不同的影响。


作为确认指示器的音量

卷对于确认价格变动的强度起着至关重要的作用。在传统市场中,大批量的突破通常表明交易者的坚定信念,而低量的举动可能表明犹豫不决或缺乏兴趣。

量不足的情况下,它通常被解释为表明该集会缺乏机构或大型零售参与者的真正支持。这可能表明,随着盈利或销售压力的出现,差距最终可能会填补。

但是,在加密货币市场中,这些市场高度动荡并且受社会情感和宏观经济新闻的影响,数量可能并不总是说明整个故事。由于FOMO(担心错过)或鲸鱼操纵,价格突然上涨而没有匹配的数量可能仍然存在。


加密图表中差距的历史行为

分析Bitcoin和以太坊(以太坊)的主要加密货币的历史图表表明,差距经常被填补,尤其是在合并阶段或急剧移动之后发生的差距。

例如,在看涨期间,在新趋势的开头可能会出现差距。如果以下蜡烛显示持续购买和增加数量,则不太可能很快填补差距。但是,如果接下来的几个会话未能建立在动量和音量的基础上,则填充差距的可能性会增加。

贸易商经常使用烛台分析并移动平均值来评估差距是否可持续。例如,如果差距闭合了20个周期的移动平均值,则音量下降,则可能会标志着逆转或回调。


评估差距填充概率的技术工具

为了评估是否会填补较低量的高空隙差距,交易者可以应用几种技术工具:

  • 支持和阻力水平:如果差距在强度强大的区域高于强度范围内,但体积不能确认突破,则价格可能会撤退以再次测试该水平。
  • 相对强度指数(RSI):较弱的体积差距后,RSI的读数过高,可能表明买家已经耗尽,并且即将进行校正。
  • 订单簿分析:检查订单深度可以揭示是否有强大的购买压力支持新的价格水平,还是大部分是噪音。
  • 数量概况:分析大多数交易活动在差距有助于确定价格可能返回的潜在区域之前进行的位置。

这些工具可帮助交易者做出更明智的决定,以了解是否期望差距填补。


机构活动如何影响差距行为

尽管零售贸易商在加密货币的短期运动中占主导地位,但机构参与却大大增长。机构投资者倾向于以较大的数量贸易,并且时间范围更长。

如果差距较高,体积较弱,则可能表明机构没有参与此举。另一方面,如果在重大新闻之后(例如大型公司的ETF批准或采用)形成差距,那么如果机构在初次峰值之后开始积累,则可能不会阻止进一步的收益。

因此,了解谁推动价格(零售商人或机构)对于评估差距的持久性至关重要。

一些贸易商监控衍生品市场,例如期货融资率和开放利息,以衡量机构参与者是否处于与差距方向保持一致的职位。


在加密市场上交易差距的实用步骤

对于希望利用差距的交易者,这里有可行的步骤来分析和可能交易它们:

  • 确定差距类型:根据上下文和图表模式确定它是突破,延续还是耗尽差距。
  • 检查音量模式:将当前音量与过去10-20个会话的平均音量进行比较,以查看是否确认了这一举动。
  • 等待确认:避免在差距后立即赶到交易。等待蜡烛关闭或重新测试以确认力量或劣势。
  • 使用限制订单接近间隙水平:如果预计填充填充物,请在未填充的间隙区域附近下限制订单,以捕获潜在的逆转。
  • 设置停止损失和额外利润级别:始终通过以前的支持/阻力水平设置超出最近的秋千高点/低点和目标利润来管理风险。

这些策略可以帮助交易者围绕差距的不确定性,并做出数据驱动的决策。


常见问题

问:加密中的差距可以永远不会填补吗?

答:是的,可能永远不会填补一些差距,尤其是持续数量和基本催化剂的突破差距和基本催化剂。这些通常是在新趋势开始时看到的。

问:哪个时间范围最适合分析差距?

答:每天和4小时的图表通常用于识别有意义的差距。由于高波动性,较低的时间帧可能会显示出太多的噪音。

问:我如何区分假货和真正的差距突破?

答:寻找数量确认,烛台结构(例如Wicks),以及价格是否在随后的会议上沿差距方向移动。

问:某些加密货币的差距是否更可靠?

答:与较小的AltCoins相比,由于BTC和ETH等大型加密货币的流动性和机构交易者的参与度较高,因此往往具有更可靠的差距。

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