PEN:币汐柔:6.12行情断崖式下跌后拉伸仓位该如何布局?

 行情波动犹如过山车,尤其凌晨左右。由于昨晚行情断崖式下跌,有很多亏损套单的朋友跟我沟通策略。很多朋友普遍问题就是追涨杀跌,而且致命性一点就是重仓、特别是逆势重仓;那为什么如此大的单边走势情况下,赚的时候利润没多少,亏起来基本就是一单致命。问题还是出现在建仓手法和风控上面。

要想获得丰厚的利润,不仅仅是需要行情的配合,更需要在恰当的时机敢于重仓或者是加仓。对于重仓,把自己的全部力量杀入投机市场,汐柔老师不太推崇。最安全的做法是分批介入,盈利加仓并一路持有,也就是我们伟大的投机鼻祖利弗莫尔所说的:“截断亏损,让利润奔跑”。学习加仓,无疑是当下之急,币汐柔老师为大家分享几个比较常见的加仓方法。

Sam Altman:开源GPT-3、降低GPT-4的成本、翻倍模型规模:6月1日消息,AI 开发平台 HumanLoop 创始人 Raza Habib 与 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 等 20 多位开发者开展了一次闭门讨论会,Sam Altman 透露了很多关于 OpenAI 的未来规划与目前遇到的情况。具体有:

1. OpenAI 目前严重受限于 GPU,导致他们推迟了许多短期计划,大部分关于 ChatGPT 可靠性和速度的问题都是由于 GPU 资源短缺造成。

2. 给 GPT-4 降本提效是 OpenAI 当前的首要任务。

3. 更长的 ChatGPT 上下文窗口 (最高可达 100 万个 tokens)。将来会有一个记住对话历史记录的 API 版本。

4. GPT-4 的多模态功能要到 2024 年才会公开,在获取更多 GPU 资源前不能将 GPT-4 的视觉版本扩展到所有人。

5. OpenAI 正在考虑开源 GPT-3,他们之所以还没有开源的部分原因是因为他们觉得没多少人和公司有能力妥善管理如此大型的大语言模型。

6. 最近很多文章声称的“巨型 AI 模型的时代已经结束”并不正确,OpenAI 内部数据表明,规模与性能成正比的定律仍成立,OpenAI 的模型规模每年可能会增加一倍或三倍 (多方信息表明 GPT-4 参数规模 10000 亿),而不是增加许多数量级。[2023/6/1 11:52:59]

1金字塔增仓法

Meta元宇宙部门Reality Labs一季度亏损40亿美元:4月27日消息,Meta元宇宙部门Reality Labs今年第一季度亏损了40亿美元,且Meta预计不仅会持续全年亏损,今年的亏损还将超过2022年。但Meta首席执行官马克·扎克伯格(Mark Zucker berg)表示,有关Meta正在远离元宇宙的说法是错误的。此前报道,RealityLabs在2022年全年亏损总额达137亿美元。(TheBlock)[2023/4/27 14:29:41]

先在某个价格买入固定的仓位,随着价格不断的上扬,到达一定幅度之后,再买入比之前更少的资金,通常的做法是比第一次少三分之一。后面价格再度上扬,再买入比第二次少一些的资金,以此类推,连续加仓几次,分析员一般做法加仓3次。

SBF律师同意就保释条款任命一名技术专家作为法院顾问:2月22日消息,据法庭文件显示,Sam Bankman-Fried(SBF)律师同意就 SBF 保释条款中加密消息传递应用方面任命一名独立的技术专家作为法院的顾问,该专家将在加密技术方面(例如加密消息传递和注重隐私的消息传递应用)帮助法院。[2023/2/22 12:23:04]

2倒金字塔加仓法

第一次先试探介入,等待价格上涨到一定的比例,再按之前试探性介入的两倍资金量加仓,以此类推,同样连续三次。这样获利会跟大,只是要求风控要做的很好,因为仓位越来越重,浮盈一个回踩就会变成浮亏。

3均等加仓法

就是交易之前按照总资金分成几份均等的比例,当行情走出自己的预期后,每次按等量资金介入。分析员比较喜欢用这个方法,简单。一般我采用回踩时介入之前同等的资金量。

4浮盈加仓法

就是第一次按照交易计划,投入仓位比较重,一般超过6成仓位。带盈利之后,用盈利的资金加码加仓,当行情再度上扬,仓底加加仓的单子都出现了很大的获利,再又用这个浮盈去加码,行情一旦得到配合,获利将会很丰厚,最重要的是风控做的好,因为你是用盈利加仓。

在市场中常常会出现追涨杀跌”现象,这是一种易受损失的方法。因为他们建立了上述的“倒立金字塔”:当行情看涨时,则一味地加码买进;行情看跌时,则一味地加码抛出,结果是买高卖低,行情一旦翻转即措手不及,蒙受损失在所难逃。一个正常的金字塔可以避免这种错误,因而是一种稳健的合约市场投资策略。

汐柔赠言:聪明的人玩市场,跟风的人博市场,亏损的理由千千万,盈利的道理却只有一个,认清自己所处的心理状态,合理的调整态势,让自己的投资更科学、更合理,在财富投资的路上走上更远更好。

文/币汐柔

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