我覺得人類的真實世界中，有很大的認知割裂感，
一方面，一些人使用復雜數學和復雜性系統知識，構建人工智能、生物科技、量化交易；
而其中一些人類，使用落後的技術分析、主觀感知、算卦佔卜，佔星術去交易市場，生活中使用中醫等不被驗證的僞科學。
是什麼造成了這種局面和認知割裂？
人類的真實世界中確實存在明顯的認知割裂，這種現象並非孤立，而是根植於多重因素的交織，包括心理機制、社會結構、文化傳承以及歷史遺留問題。
下面我將從幾個關鍵維度分析造成這種局面的原因。
這種割裂並非簡單的“原始 vs. 精英”，而是人類認知與社會動態的復雜產物：
一方面，現代科學（如高級數學、AI、生物科技）代表了理性、證據驅動的進步；
另一方面，傳統實踐（如技術分析、佔星術、算卦、中醫）往往提供情感慰藉、主觀意義或文化認同，盡管它們可能缺乏嚴格的科學驗證。
這種分化反映了人類並非純粹理性的存在，而是受情感、環境和羣體影響的生物。
主要原因分析
我將原因歸納爲以下幾類，並用表格呈現以便比較。每類原因都基於心理學、社會學和文化研究的洞見，這些因素往往相互強化，導致一些人固守“傳統”方式，而其他人擁抱“精英”科技。
如何橋接這種割裂？
雖然割裂根深蒂固，但可以通過教育普及科學素養、推廣證據-based實踐（如整合中醫與現代醫學的驗證），以及鼓勵跨文化對話來緩解。最終，這反映了人類多樣性：並非所有人都追求“精英”理性，有些人

學會做交易就是盡快贖身。
😂😂😂
#BTC# #ETH#

近期有關通脹的數據發布日期一覽
#BTC#

交易是否需要“預測”？
預測基於什麼？
很多否認“預測”的人，在他們認知裏，預測基於猜測。
而真正的預測，是基於對走勢規律的掌握。
根據走勢規律，摸清過去，現在走勢的狀況，然後在規律的指引下，對未來走勢進行預測。
所以，你否認對走勢規律的掌握？還是質疑依據走勢規律的預測？
如果是後者，那你掌握走勢規律的意義何在？
如果是前者，那你就是否認走勢規律的存在了？
那你又何必學技術分析呢？直接擲骰子都省事？
量化交易中的預測，或者基於數據規律去預測，幹活的原理：
即利用“數據”學習規律，來判斷預測方向，做出買入賣出決定。
只有真正懂得交易的人，才會承認“交易即預測”。
提煉過市場規律的人，才知道“如何押注正期望值的方向”。
否認預測的人，其實是他們預測能力太差，或提煉市場規律不清晰，永遠沉淪在低維度的“隨機遊走之中”。
所以他們，得出結論“未來走勢不可預測”，一切依靠隨機的主觀盤感。
能力限制他們的認知。
洞穴中的火把，是他們世界的映射。
少數π - 高階數據交易社區：
（回答問題進入，非交易者勿入）

趨勢模式自動分析報告 報告生成時間: 2025-08-10 17:08:19
分析幣種數量: 50/51 無效幣種: PUMP
趨勢延續性最強的幣種 (TM > 0.5):
XLM: 平均TM值 = 1.6630 (強趨勢延續)
ETH: 平均TM值 = 1.5811 (強趨勢延續)
APE: 平均TM值 = 1.5559 (強趨勢延續)
可能均值回歸的幣種 (TM < 0.5):
STX: 平均TM值 = 1.2838 (弱均值回歸)
PENGU: 平均TM值 = 1.2558 (弱均值回歸)
PAXG: 平均TM值 = 1.1377 (弱均值回歸)
預警!趨勢變化最明顯的標的是: XLM
最有可能均值回歸的標的是: STX
Trend Mode指標解釋:
TM ≈ 0.5 → 隨機遊走（白噪聲）
TM > 0.5 → 持續行爲（趨勢延續）
TM < 0.5 → 反持續行爲（均值回歸）

終於也輪到 #BTC# 發力了。
從資金趨勢來說，昨天下半場一直處於調整狀態。
處於Q1區做多的態勢。
資金趨勢反轉Q1區 ｛負值範圍｝= 做多信號。
這一規律經過千錘萬煉，經過數據提煉得來
（不是經驗肉眼復盤，而是實實在在地利用數據統計）
應用方法就是這麼簡單，有效。
當然，有時候我們不可避免地會有一些矛盾之處，這是使用數據方法肯定會遇到的問題，數據不可避免地摻雜了市場交易行爲的復雜性噪聲。
這時候就需要信息處理，比對幾張重要的圖表信息，梳理一條概率最大的路徑，通過理性多輪決策，然後入場。
這完全是技術手工活，這麼細致，還怕FOMO嗎？
還怕掙不到錢嗎，當然有時候可能是掙不到，但長期你一定比不會運用數據的人要強非常多。
注重長期正平均表現，而非一時半會的表現。
起碼跳出技術分析的框架築基，金丹大成之前。

維度不同，打擊點不同。
主觀：回調maybe
量化哥：繼續向上
主觀：三角楔形、頭肩頂、超賣、EMA、宏觀未及預料、鲍尔不肯降息、MACD死叉、吞沒形態。
量化哥：信號預測向上
知道爲什麼賺錢，
爲什麼不賺錢了麼？
#BTC#

#BTC# #ETH# 數據流交易整體概覽
首先使用3D資金對弈圖，查看周級別是偏向多頭。
凡是發現多頭偏向，就可以取信多頭的周線級別優勢，
理由爲什麼，這個我得在課上去講，有個很有說服力的細節。
第二步，進入資金反轉趨勢的觀察。
3號左右在Q4高位區盤旋，呈現反轉跡象，出現多頭動量，這幾天連續被驗證後，我持多頭偏見，作爲周線單介入。
但與此信號相矛盾的是，3天/1天的資金對弈沒有多頭佔優跡象，而是比較均衡的態勢，但是在大節奏上，周線的數據的偏向，讓我產生，多頭動量會再次出現的預感。
這一點是比較主觀的，但是根據市場原理（尤其在經過大量數據和交易的條件下），我選擇對這一主觀信念進行置信程度60%左右。
近一步排除空頭可能後，再從資金流的角度驗證來說，
數據與價格形成背離，但沒有下行太多，整體處於吸收階段，可以置信爲多頭趨勢延續。
再查閱趨勢預測寶（請看前文），尋找偏離度較高的位置進行入場。
數據分析完畢，我們做好決策，布置訂單就可以了。
每一筆交易以合理的風險博弈，每一筆交易有理有據地分析，最後執行訂單，持倉，等待市場獎賞。
數據流交易社區：
請回答問題進入，非交易者勿入。
頭腦太簡單的也別進，怕嚇到你。

#BTC# # 流动性数据更新！衡量订单薄的移动程度，观察市场角力 | BOT自动发送。数据分析TG群组： #BTC# #

#BTC# # 流动性数据更新！衡量订单薄的移动程度，观察市场角力 | BOT自动发送。数据分析TG群组： #BTC# #

🤡🤡🤡早起發現機器人又在幹活，
#BTC# 砸盤的原因也找到了，
因爲哥的模型分析就是押下行，
跟在大巨鯨後面砸。🤡🤡🤡
加密結束了。