nguyenlyn
Thành viên rất nhiệt tình
toàn bộ chúng ta đều biết về sự sai lệch, phải không? Nó thường được định nghĩa như một thiên hướng, xu thế, cảm giác hoặc quan điểm cụ thể, đặc biệt nó còn là một sự nhận thức trước, một cảm tính mà hoàn toàn không có lý do cụ thể. Thật ko may, các hành vi mang tính khuynh hướng này có thể đóng một vai trò quan trọng trong chiến lược thương lượng tại sàn giao dịch tiền ảo uy tín nhất của các bạn.
Nhưng cho dù các bạn là một crypto trader hay đàm phán tự do thì tin tốt là giả dụ các bạn có thể nhìn thấy được sự tây vị và trong khoảng đó có thể giảm thiểu ảnh hưởng của nó và Cho nên giúp tăng hiệu suất đàm phán của bạn.
Thế nên, hãy cùng coi xét năm sai lầm phổ biến của những trader Bitcoin v à các gì có thể làm để hạn chế hoặc giảm thiểu ảnh hưởng của chúng.
Sai số quá mức
lúc kiểm nghiệm một chiến lược thương lượng, các bạn luôn muốn điều chỉnh mô phỏng của mình cho đến khi có được kết quả “hoàn hảo”. Nhưng thật ko may, kết quả của sự mày mò này có thể là sai số quá mức tới từ bạn. Nếu như các bạn rơi vào bẫy này, bạn có thể trông thấy rằng mô hình của các bạn hoàn toàn thích hợp với dữ liệu lịch sử nhưng có rất ít hoặc hoàn toàn ko có khả năng dự báo được.
đơn thuần hóa chính là chìa khóa: nếu bạn tiếp tục điều chỉnh những thông số, rút cuộc các bạn có thể tin rằng mô phỏng của các bạn có thể dự đoán chuẩn xác lợi nhuận. Nhưng giả dụ dữ liệu từ bên ngoài nghiên cứu mẫu được đưa vào, điều này thuần túy có thể đơn thuần là kết quả của sự may rủi.
các bạn có thể làm gì trong tình huống này? Trước tiên, hãy nhớ rằng các sai số quá mức tỷ lệ thuận với số lượng tham số bạn đưa ra và tối ưu hóa. Càng ít càng tốt: bình thường, 2 hoặc ba thông số là quá đủ, nhưng nếu như các bạn có thể làm điều đấy với một thông số độc nhất vô nhị, điều đấy thậm chí còn tốt hơn. Mặt khác, nếu bạn thấy mình đang thí điểm thiếu gì biến thể của một chiến lược trên đa dạng tham số, thì đây có thể là một dấu hiệu cảnh báo rằng các bạn đang dùng quá mức.
Thứ hai, để tăng độ tin cậy của mô hình của bạn, hãy luôn hướng đến việc tìm ra phạm vi thông số lâu dài mà trong ấy các chỉnh sửa nhỏ không có ảnh hưởng đáng đề cập đến lợi nhuận. Nhắc cách khác, mặc dù sẽ rất hấp dẫn lúc săn sắm các đỉnh núi dốc, nhưng thường thì nên thận trọng hơn và nên kiếm tìm các con dốc dài và xoai xoải.
rốt cục, hãy học cách kỳ vọng và ưng ý chừng độ ko hiệu quả trong mô hình của bạn trong quá khứ-nên nhớ, điều các bạn quan tâm là ở tương lai. Luôn ghi nhớ logic thị phần cơ bản của mô hình của các bạn ở trước và trong tâm trí bạn và kiểm tra càng phổ biến dữ liệu càng tốt trước lúc kích hoạt nó. Một biện pháp hay nhất là kiểm tra mô phỏng của bạn với dữ liệu thị phần trực tiếp sau lúc các bạn đã khởi đầu giao dịch để xem liệu kết quả rà soát lại có khớp với kết quả giao dịch trực tiếp của các bạn hay không.
giá cả thương lượng, phí và trượt giá
trong thời gian kiểm nghiệm, bạn có thể giả định rằng những thương lượng được thực hiện 100% và theo giá thị phần hiện tại. Điều này hi hữu lúc xảy ra trong thực tiễn. Các bạn có thể dễ dàng bỏ qua, nhưng điều quan trọng là luôn phải gồm những giá cả giao dịch hợp lý, những giả thiết về chênh lệch và trượt giá khi chạy thể nghiệm lại của các bạn. Điều quan trọng nữa là phải tính đến việc tiến hành một phần đàm phán hoặc trì hoãn lại, đặc biệt là lúc thực hiện các thương lượng lớn.
Hãy nhớ rằng mức chênh lệch có thể cao hơn phổ biến ví như các bạn đang giao dịch những chọn lựa không còn tiền hoặc giao kèo mai sau có ngày hết hạn xa hơn lâu dài. Điều này đúng đối với tài sản truyền thống nhưng cũng đúng với tiền điện tử.
Xem thêm: hướng dẫn cách đăng ký sàn Huobi
thành kiến tiên liệu
Rất thuận tiện để Nhận định trong nhận thức muộn màng. Các định kiến tiên liệu xảy ra lúc các bạn đưa thông báo vào mô hình của mình mà thị trường không thể tiếp cận hoặc ko được biết đến chỉ mất khoảng phân tích, điều này có thể dẫn đến kết quả không chính xác.
Có thể khó phát hiện ra thành kiến tiên liệu ví như các bạn vun đắp hệ thống kiểm nghiệm của riêng mình. Tuy nhiên, thương lượng số lượng có sẵn và các sản phẩm tương trợ sẽ bảo đảm rằng mô hình của các bạn không bao giờ tróc nã cập vào dữ liệu trong khoảng thời gian dài mà trước đây chưa được biết đến tại một thời khắc cụ thể chỉ mất khoảng Nhìn vào.
Sai số thiên lệch sống sót
nếu bạn đang đàm phán cổ phiếu, bạn nên chú ý đến những hành động của doanh nghiệp như cổ tức, chia tách cổ phiếu và hủy niêm yết. Nếu như ko, thì bạn sẽ gặp rủi ro khi chỉ phân tách hiệu suất đầu cơ dựa trên những người sống sót của một hàng ngũ đầu tư đã chọn.
Rủi ro thiên lệch sống sót là một dạng méo mó trong việc chọn mẫu, trong ấy một mẫu lệch lạc dẫn tới kết luận sai lầm mà sẽ ko được đưa ra giả dụ gần như thông số được sử dụng.
Sai số này có thể xâm nhập vào tập dữ liệu của bạn theo rộng rãi cách, chẳng hạn như lúc chọn dữ liệu từ các chỉ số như S&P 500 và từ dữ liệu lĩnh vực nơi thông báo vốn đầu tư về những công ty bị sắm lại hoặc phá sản bị loại trừ.
Trong thế giới tiền điện tử cũng vậy, lúc đàm phán ICO điều quan yếu không chỉ là xem xét những đồng tiền vẫn còn sống tới ngày nay mà còn cả các đồng tiền đã chết trên phố đi. Để làm gì? Kiếm tìm để có được một tập dữ liệu gồm những số đông thị phần, nói cả các kẻ đã thất bại. Việc ấy sẽ tốn đa dạng công sức, nhưng nó rất đáng giá – một bài học cần phải có cho những nhà thương lượng mã thông tin DeFi và ICO.
Xem thêm: mua tiền ảo bằng visa
lệch lạc khoảng thời gian
Điều này đưa chúng ta tới một dạng méo mó chọn mẫu khác: sai lệch khoảng thời kì. Nó thể xảy ra giả dụ bạn chọn một khoảng thời kì Nhìn vào mà kết quả có thể lệch khỏi tiêu chuẩn tới trong khoảng các tình trạng cá biệt hoặc không điển hình. Điều này sẽ cản trở khả năng dự đoán của mô hình của bạn khi nó hoạt động bên ngoài các trường hợp cụ thể này. Để lấy thí dụ rõ ràng nhất, một mô hình có khả năng tạo ra những kết quả rất khác ví như nó được rà soát lại với dữ liệu từ một đợt cải thiện giá hoặc các công đoạn kinh tế vĩ mô.
Trong thế giới tiền điện tử, sự đổi thay chế độ thường xảy ra lúc có các sự kiện fork, ví dụ: giảm một nửa phần thưởng khối hoặc các đổi thay tạm trong quy định.
bạn có thể làm gì để ngăn méo mó khoảng thời gian? Câu trả lời đơn giản là bảo đảm rằng bạn đang dùng một tập dữ liệu lớn trải dài trong khuôn khổ thời gian càng rộng càng tốt. Bằng cách này, bạn sẽ tránh tác động của các ảnh hưởng ngắn hạn và sẽ được trang bị tốt hơn để đứng vững trong phổ thông tình huống hơn.
tuy vậy, hãy nhớ rằng trong thị trường tiền điện tử, động lực thị phần đã đổi thay đáng đề cập bắt đầu từ các năm đầu. Thí dụ, điều tuyệt vời nhất có nhẽ là các bạn có thể muốn coi xét rất nhiều vòng đời của Bitcoin, nhưng đã có sự gia tăng đáng kể về khối lượng mua bán trong các năm qua cũng như về tổng lượng Bitcoin đang lưu hành. Cho nên, có lẽ sẽ hợp lý hơn nếu như xem xét dữ liệu về giá trong ba hoặc bốn năm qua.
Bài viết tổng hợp về ví tiền ảo của chúng tôi sẽ giúp các bạn có cái nhìn tổng quan nhất về các sàn Tiền ảo hiện nay trên thế giới.
Nhưng cho dù các bạn là một crypto trader hay đàm phán tự do thì tin tốt là giả dụ các bạn có thể nhìn thấy được sự tây vị và trong khoảng đó có thể giảm thiểu ảnh hưởng của nó và Cho nên giúp tăng hiệu suất đàm phán của bạn.
Thế nên, hãy cùng coi xét năm sai lầm phổ biến của những trader Bitcoin v à các gì có thể làm để hạn chế hoặc giảm thiểu ảnh hưởng của chúng.
Sai số quá mức
lúc kiểm nghiệm một chiến lược thương lượng, các bạn luôn muốn điều chỉnh mô phỏng của mình cho đến khi có được kết quả “hoàn hảo”. Nhưng thật ko may, kết quả của sự mày mò này có thể là sai số quá mức tới từ bạn. Nếu như các bạn rơi vào bẫy này, bạn có thể trông thấy rằng mô hình của các bạn hoàn toàn thích hợp với dữ liệu lịch sử nhưng có rất ít hoặc hoàn toàn ko có khả năng dự báo được.
đơn thuần hóa chính là chìa khóa: nếu bạn tiếp tục điều chỉnh những thông số, rút cuộc các bạn có thể tin rằng mô phỏng của các bạn có thể dự đoán chuẩn xác lợi nhuận. Nhưng giả dụ dữ liệu từ bên ngoài nghiên cứu mẫu được đưa vào, điều này thuần túy có thể đơn thuần là kết quả của sự may rủi.
các bạn có thể làm gì trong tình huống này? Trước tiên, hãy nhớ rằng các sai số quá mức tỷ lệ thuận với số lượng tham số bạn đưa ra và tối ưu hóa. Càng ít càng tốt: bình thường, 2 hoặc ba thông số là quá đủ, nhưng nếu như các bạn có thể làm điều đấy với một thông số độc nhất vô nhị, điều đấy thậm chí còn tốt hơn. Mặt khác, nếu bạn thấy mình đang thí điểm thiếu gì biến thể của một chiến lược trên đa dạng tham số, thì đây có thể là một dấu hiệu cảnh báo rằng các bạn đang dùng quá mức.
Thứ hai, để tăng độ tin cậy của mô hình của bạn, hãy luôn hướng đến việc tìm ra phạm vi thông số lâu dài mà trong ấy các chỉnh sửa nhỏ không có ảnh hưởng đáng đề cập đến lợi nhuận. Nhắc cách khác, mặc dù sẽ rất hấp dẫn lúc săn sắm các đỉnh núi dốc, nhưng thường thì nên thận trọng hơn và nên kiếm tìm các con dốc dài và xoai xoải.
rốt cục, hãy học cách kỳ vọng và ưng ý chừng độ ko hiệu quả trong mô hình của bạn trong quá khứ-nên nhớ, điều các bạn quan tâm là ở tương lai. Luôn ghi nhớ logic thị phần cơ bản của mô hình của các bạn ở trước và trong tâm trí bạn và kiểm tra càng phổ biến dữ liệu càng tốt trước lúc kích hoạt nó. Một biện pháp hay nhất là kiểm tra mô phỏng của bạn với dữ liệu thị phần trực tiếp sau lúc các bạn đã khởi đầu giao dịch để xem liệu kết quả rà soát lại có khớp với kết quả giao dịch trực tiếp của các bạn hay không.
giá cả thương lượng, phí và trượt giá
trong thời gian kiểm nghiệm, bạn có thể giả định rằng những thương lượng được thực hiện 100% và theo giá thị phần hiện tại. Điều này hi hữu lúc xảy ra trong thực tiễn. Các bạn có thể dễ dàng bỏ qua, nhưng điều quan trọng là luôn phải gồm những giá cả giao dịch hợp lý, những giả thiết về chênh lệch và trượt giá khi chạy thể nghiệm lại của các bạn. Điều quan trọng nữa là phải tính đến việc tiến hành một phần đàm phán hoặc trì hoãn lại, đặc biệt là lúc thực hiện các thương lượng lớn.
Hãy nhớ rằng mức chênh lệch có thể cao hơn phổ biến ví như các bạn đang giao dịch những chọn lựa không còn tiền hoặc giao kèo mai sau có ngày hết hạn xa hơn lâu dài. Điều này đúng đối với tài sản truyền thống nhưng cũng đúng với tiền điện tử.
Xem thêm: hướng dẫn cách đăng ký sàn Huobi
thành kiến tiên liệu
Rất thuận tiện để Nhận định trong nhận thức muộn màng. Các định kiến tiên liệu xảy ra lúc các bạn đưa thông báo vào mô hình của mình mà thị trường không thể tiếp cận hoặc ko được biết đến chỉ mất khoảng phân tích, điều này có thể dẫn đến kết quả không chính xác.
Có thể khó phát hiện ra thành kiến tiên liệu ví như các bạn vun đắp hệ thống kiểm nghiệm của riêng mình. Tuy nhiên, thương lượng số lượng có sẵn và các sản phẩm tương trợ sẽ bảo đảm rằng mô hình của các bạn không bao giờ tróc nã cập vào dữ liệu trong khoảng thời gian dài mà trước đây chưa được biết đến tại một thời khắc cụ thể chỉ mất khoảng Nhìn vào.
Sai số thiên lệch sống sót
nếu bạn đang đàm phán cổ phiếu, bạn nên chú ý đến những hành động của doanh nghiệp như cổ tức, chia tách cổ phiếu và hủy niêm yết. Nếu như ko, thì bạn sẽ gặp rủi ro khi chỉ phân tách hiệu suất đầu cơ dựa trên những người sống sót của một hàng ngũ đầu tư đã chọn.
Rủi ro thiên lệch sống sót là một dạng méo mó trong việc chọn mẫu, trong ấy một mẫu lệch lạc dẫn tới kết luận sai lầm mà sẽ ko được đưa ra giả dụ gần như thông số được sử dụng.
Sai số này có thể xâm nhập vào tập dữ liệu của bạn theo rộng rãi cách, chẳng hạn như lúc chọn dữ liệu từ các chỉ số như S&P 500 và từ dữ liệu lĩnh vực nơi thông báo vốn đầu tư về những công ty bị sắm lại hoặc phá sản bị loại trừ.
Trong thế giới tiền điện tử cũng vậy, lúc đàm phán ICO điều quan yếu không chỉ là xem xét những đồng tiền vẫn còn sống tới ngày nay mà còn cả các đồng tiền đã chết trên phố đi. Để làm gì? Kiếm tìm để có được một tập dữ liệu gồm những số đông thị phần, nói cả các kẻ đã thất bại. Việc ấy sẽ tốn đa dạng công sức, nhưng nó rất đáng giá – một bài học cần phải có cho những nhà thương lượng mã thông tin DeFi và ICO.
Xem thêm: mua tiền ảo bằng visa
lệch lạc khoảng thời gian
Điều này đưa chúng ta tới một dạng méo mó chọn mẫu khác: sai lệch khoảng thời kì. Nó thể xảy ra giả dụ bạn chọn một khoảng thời kì Nhìn vào mà kết quả có thể lệch khỏi tiêu chuẩn tới trong khoảng các tình trạng cá biệt hoặc không điển hình. Điều này sẽ cản trở khả năng dự đoán của mô hình của bạn khi nó hoạt động bên ngoài các trường hợp cụ thể này. Để lấy thí dụ rõ ràng nhất, một mô hình có khả năng tạo ra những kết quả rất khác ví như nó được rà soát lại với dữ liệu từ một đợt cải thiện giá hoặc các công đoạn kinh tế vĩ mô.
Trong thế giới tiền điện tử, sự đổi thay chế độ thường xảy ra lúc có các sự kiện fork, ví dụ: giảm một nửa phần thưởng khối hoặc các đổi thay tạm trong quy định.
bạn có thể làm gì để ngăn méo mó khoảng thời gian? Câu trả lời đơn giản là bảo đảm rằng bạn đang dùng một tập dữ liệu lớn trải dài trong khuôn khổ thời gian càng rộng càng tốt. Bằng cách này, bạn sẽ tránh tác động của các ảnh hưởng ngắn hạn và sẽ được trang bị tốt hơn để đứng vững trong phổ thông tình huống hơn.
tuy vậy, hãy nhớ rằng trong thị trường tiền điện tử, động lực thị phần đã đổi thay đáng đề cập bắt đầu từ các năm đầu. Thí dụ, điều tuyệt vời nhất có nhẽ là các bạn có thể muốn coi xét rất nhiều vòng đời của Bitcoin, nhưng đã có sự gia tăng đáng kể về khối lượng mua bán trong các năm qua cũng như về tổng lượng Bitcoin đang lưu hành. Cho nên, có lẽ sẽ hợp lý hơn nếu như xem xét dữ liệu về giá trong ba hoặc bốn năm qua.
Bài viết tổng hợp về ví tiền ảo của chúng tôi sẽ giúp các bạn có cái nhìn tổng quan nhất về các sàn Tiền ảo hiện nay trên thế giới.
