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如何阅读时间共享图表中的异常体积运动?与每日级别的指标结合使用更全面吗?
时间共享图表上的数量异常尖峰可能会发出交易机会;与RSI这样的每日指标结合在一起,进行全面分析。
2025/06/06 21:15

时间共享图表和音量移动简介
时间共享图表(也称为盘中图表)在单个交易日内提供了价格和数量变动的详细视图。对于希望以一分钟为单位了解市场动态的交易者来说,它们是重要的工具。这些图表中的数量异常运动可以指示重大的市场事件,例如大型买卖订单,机构活动或新闻驱动的反应。了解如何阅读这些运动可以帮助交易者做出更明智的决定。
识别异常体积运动
异常体积运动的特征是交易量的显着尖峰或下降,而最近一个时期的平均体积。为了确定这一点,交易者应该:
- 监视音量栏:寻找明显高于平均体积的条。
- 与历史数据进行比较:使用历史卷数据来建立被认为正常的基线。
- 注意突然的变化:体积突然增加或减少可能表明运动异常。
分析音量尖峰的上下文
当体积发生峰值时,分析发生的上下文至关重要。考虑以下内容:
- 价格变动:价格峰值是否上升还是下降?伴随价格上涨的尖峰可能表明购买压力很大,而价格下降的尖峰可能表示销售重量。
- 新闻和事件:检查是否可能触发卷峰的任何新闻或事件。这可能包括公司公告,经济报告或更广泛的市场新闻。
- 一天中的时间:市场上的数量峰值开放或关闭可能更普遍,并且可能不如中午那样重要。
将时间共享图表与每日水平指标相结合
虽然分时图表提供了日内运动的详细视图,但将它们与每日级别的指标结合在一起可以提供更全面的分析。这是有效做到的方法:
- 使用移动平均值:覆盖时间共享图表上的每日移动平均值,以查看日内运动如何与长期趋势保持一致。
- 音量指标:将日内峰值峰值与每日体积指标(例如平衡量(明显)或体积加权平均价格(VWAP))进行比较。
- 技术指标:使用每日水平的技术指标,例如相对强度指数(RSI)或移动平均收敛差异(MACD)来衡量动量和趋势强度。
阅读异常运动的实际例子
让我们考虑一个实用的例子,以说明如何读取异常体积运动并将其与每日级别的指标相结合。假设您正在分析像Bitcoin一样分时表的加密货币:
- 步骤1 :观察下午2点的大量飙升,Bitcoin的价格从30,000美元增加到30,500美元。
- 步骤2 :在那个时候检查任何新闻或事件。您会发现一家大公司对Bitcoin采用的积极报告。
- 步骤3 :将日内体积尖峰与每日体积进行比较。每日数量高于平均水平,表明持续利息。
- 步骤4 :覆盖时间共享图表上的50天移动平均线。价格高于移动平均水平,这表明是看涨的趋势。
- 步骤5 :检查每日RSI。它在65岁,表明Bitcoin尚未过多,但具有强大的势头。
解释组合数据
通过将时间共享图表的异常体积移动与每日水平指标相结合,您可以获得对市场的更加细微的理解。在上面的示例中,下午2点飙升,再加上积极的新闻事件和看涨的每日趋势,这表明了强大的购买机会。每日RSI进一步支持了这一点,表明仍然有向上移动的空间而不会被过多地进行。
使用数量移动进行交易决策
当使用异常的交易批量移动进行交易决策时,请考虑以下内容:
- 入口点:使用音量尖峰作为潜在的入口点,尤其是当它们与正面新闻和看涨日常指标保持一致时。
- 出口点:相反,如果使用负面新闻或看跌每日指标出现,则使用音量尖峰作为退出位置的信号。
- 风险管理:始终将数量分析与适当的风险管理策略相结合,例如设置停止损失订单和管理职位大小。
分析工具和平台
为了有效地分析异常体积运动并将其与每日级别的指标相结合,交易者需要正确的工具和平台。一些流行的选项包括:
- TradingView :提供可自定义的时间共享图表和各种每日级别指标。
- Coinigy :为加密货币提供全面的图表工具,包括音量分析。
- Cryptowatch :专门为加密交易而设计的平台,具有详细的数量和价格数据。
常见问题
问题1:单独使用异常数量运动来做出交易决策吗?
A1:虽然异常批量运动可以提供有价值的见解,但它不应该是交易决策的唯一基础。重要的是将数量分析与其他技术指标,基本分析和市场背景结合起来,以进行良好的交易。
Q2:我应该多久检查一次时间共享图表是否有异常的体积运动?
A2:检查时间共享图表的频率取决于您的交易方式。一日交易者可能需要连续监视它,而摇摆交易者可以在白天的关键时间进行检查,例如市场开放,中午和市场关闭。
Q3:是否有特定的加密货币显示出更频繁的异常体积运动?
A3:是的,流动性和市场兴趣较高的加密货币(例如Bitcoin和以太坊)倾向于显示出更频繁的异常体积运动。但是,较小的AltCoins还可以体验到大量的峰值,尤其是在新闻事件或重大更新周围。
Q4:如何在分时图表上区分正常和异常体积运动?
A4:要区分正常和异常体积运动,请通过观察一段时间内的平均体积来建立基线。任何大大超过此平均值的量栏,尤其是与价格变动或新闻事件的结合,都可以视为异常。
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