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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