Les données du projet LAB ont récemment été publiées. Bien que la volatilité des données semble importante, elles sont en réalité tout à fait compréhensibles. Beaucoup se demandaient auparavant comment il pouvait y avoir autant de déviations, mais en examinant attentivement mes articles d’analyse précédents, on peut en comprendre la raison.
Honnêtement, lorsque je fais des calculs de données, j’utilise toujours la méthode la plus scientifique, mais le point clé est—je ne dépasse jamais la limite autorisée. Ma habitude est d’ajouter une marge de capacité supplémentaire en plus du budget, ce qui permet à la fois d’assurer la précision des données et de prévenir les risques inutiles.
Si vous avez des questions sur les données de la prochaine compétition, ou si vous souhaitez connaître la démarche de calcul précise, n’hésitez pas à demander directement. Je suis très heureux de partager ces expériences avec vous.
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DisillusiionOracle
· Il y a 22h
Les fluctuations des données sont si importantes qu'on peut encore dire que tout est dans la logique ? Comment peux-tu être aussi confiant, mon gars ?
Ajouter une marge de capacité, ça sonne bien, mais je ne sais pas comment ça se passe en pratique.
Si la prochaine vague est encore comme ça, il faudra que je relise ce que tu as écrit auparavant.
Je suis un peu curieux de connaître ton taux de précision des prévisions.
La stratégie de marge de capacité, je m'en souviens, je pense que je peux l'utiliser.
C'est bien dit, mais en réalité, tout dépendra de la façon dont les données suivantes évolueront.
Cette méthodologie semble rigoureuse, mais la réalité est toujours complexe.
Ne pas dépasser la ligne, c'est sûr que c'est prudent, mais le marché ne suit jamais les règles habituelles.
J'attends de voir comment les prochaines données viendront confirmer ta théorie.
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quiet_lurker
· 12-13 05:51
Haha, encore à partager des liens, comment se fait-il que je n'arrive pas à retenir tes analyses
Cette approche est vraiment solide, mais je suis toujours plus intéressé par la prochaine sortie
Cette méthode de gestion de la marge est correcte, mais j'ai l'impression que peu de gens dans le secteur font ça
Le problème, c'est comment définir précisément cette "méthode scientifique", quelle quantité de capacité ou de marge supplémentaire est raisonnable
En fin de compte, je veux juste voir les données, ne parle pas seulement de l'idée, mon frère
L'idée de ne pas dépasser la limite semble bonne, mais la prévention des risques semble un peu vide
En réalité, j'aimerais savoir si tu as déjà eu des gros échecs
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HodlVeteran
· 12-13 05:48
Cette stratégie ne m'est pas inconnue, d'abord en embuscade puis en sortant des données, cela peut toujours surprendre un peu de monde.
Honnêtement, grand frère, j'ai déjà fait ce genre de boulot avec la marge de capacité, mais je me suis quand même fait piéger, et maintenant je regarde les données avec un peu de recul.
La marge de capacité c'est une bonne chose, mais ne pas oublier que le marché ne suit pas la science.
Peu importe à quel point ils utilisent des méthodes scientifiques, en période de marché baissier, ils ne tiennent toujours pas leur position, c'est une leçon de sang et de larmes pour moi.
Vous voulez une explication détaillée ? Je vous conseille d'abord de vous demander combien de munitions il vous reste dans votre poche, c'est comme ça que j'ai été aussi confiant en 2018.
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LeverageAddict
· 12-13 05:38
La fluctuation des données de cette vague a en fait donné à beaucoup de gens un peu de temps de réaction, un plan de secours solide peut vraiment sauver la mise.
Je suis impressionné par le fait de ne pas dépasser la limite, certains aiment vraiment jouer avec la frontière, tôt ou tard ça va tourner mal.
Quand la prochaine vague commencera-t-elle ? Il faut faire des recherches à l’avance.
La logique dans ce domaine des données n’est en réalité pas si compliquée, ta méthodologie semble toujours fiable.
En résumé, il faut laisser un buffer suffisant, c’est la bonne façon de jouer dans ce secteur.
Les personnes qui ont suivi la tendance avant, sont-elles maintenant en train de regretter ? Je disais déjà qu’il fallait lire les articles d’analyse.
Wow, cette idée de marge de capacité est vraiment digne d’être apprise, j’ai toujours marché en jouant avec la ligne, il faut que je change ça.
La question est : quelle est la raison pour laquelle l’écart est si grand ? Y a-t-il une explication simple ?
Atteindre à la fois stabilité et précision, cela demande combien d’efforts.
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TaxEvader
· 12-13 05:34
On dirait que c'est la stratégie prudente, mais je suis un peu curieux de savoir comment la marge de capacité est précisément ajoutée...
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Les données LAB sont encore là, à chaque fois elles fluctuent beaucoup, et on dit que c'est dans la logique, mais j'ai l'impression que c'est un peu artificiel
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Je valide le principe de réserve de marge, mais le vrai critère, c'est si les données finales sont correctes ou non, non ?
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Une méthodologie aussi détaillée, je ne l'ai jamais vue en version détaillée, j'ai toujours l'impression qu'il manque quelque chose
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Une opération de ligne de crête... ça a vraiment cette saveur, cette conscience de prévention est vraiment irréprochable
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Je veux voir en quoi consiste exactement cette "méthode la plus scientifique", juste le nom fait déjà impression
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Encore à nous de fouiller dans les articles précédents, haha, cette stratégie d'attraction de trafic est vraiment astucieuse
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La marge de capacité semble fiable, mais je ne sais pas à quel point elle est fiable
Les données du projet LAB ont récemment été publiées. Bien que la volatilité des données semble importante, elles sont en réalité tout à fait compréhensibles. Beaucoup se demandaient auparavant comment il pouvait y avoir autant de déviations, mais en examinant attentivement mes articles d’analyse précédents, on peut en comprendre la raison.
Honnêtement, lorsque je fais des calculs de données, j’utilise toujours la méthode la plus scientifique, mais le point clé est—je ne dépasse jamais la limite autorisée. Ma habitude est d’ajouter une marge de capacité supplémentaire en plus du budget, ce qui permet à la fois d’assurer la précision des données et de prévenir les risques inutiles.
Si vous avez des questions sur les données de la prochaine compétition, ou si vous souhaitez connaître la démarche de calcul précise, n’hésitez pas à demander directement. Je suis très heureux de partager ces expériences avec vous.