Cách tính tỷ lệ cung cấp: Phương pháp giải thích của Murphy

Nhà phân tích tiền điện tử Murphy đã cung cấp những chi tiết quan trọng về cách tính tỷ lệ cung vượt ra ngoài các phương pháp truyền thống. Phương pháp của ông dựa trên một cách tiếp cận đặc thù khác biệt so với các phép tính thông thường, mang lại một cái nhìn chính xác hơn về phân phối cung trên thị trường tiền điện tử.

Phương Pháp của Sổ Đặt Hàng để Đánh Giá Tỷ Lệ

Kỹ thuật được Murphy đề xuất để xác định tỷ lệ cung dựa trực tiếp trên dữ liệu của sổ đặt hàng của các nền tảng giao dịch. Cách tiếp cận này sử dụng độ sâu thực của thị trường thay vì dựa vào các mô hình lý thuyết.

Ưu điểm chính của phương pháp này là dựa trên thực tế của thị trường. Bằng cách khai thác dữ liệu thô của sổ đặt hàng, ta có thể đo lường phân phối cung phản ánh đúng hành vi của người mua và người bán tại một thời điểm nhất định.

Tại Sao Phải Rời Khỏi Phạm Vi Hiện Thị của Volume Profile

Phương pháp truyền thống của Volume Profile Hiện Thị (VPVR) cung cấp một góc nhìn hữu ích, nhưng cũng có những hạn chế nhất định. Murphy lập luận rằng cách tiếp cận này không luôn luôn chính xác trong việc nắm bắt tỷ lệ cung thực tế, đặc biệt trong các khoảng giá quan trọng.

So với VPVR, phương pháp dựa trên sổ đặt hàng cung cấp độ chi tiết cao hơn. Nó cho phép xác định chính xác nơi tập trung cung có sẵn, thay vì dựa vào các khối lượng lịch sử có thể không phản ánh đúng tình hình hiện tại của thị trường.

Ứng Dụng Thực Tế: Phân Tích Khoảng 5% Giá Giao Dịch Hiện Thời

Để thực hiện phép tính tỷ lệ này trong thực tế, nhà phân tích sử dụng một phạm vi xác định là 5% quanh giá giao dịch hiện tại. Phạm vi này không phải là ngẫu nhiên; nó xác định vùng mà các biến động ngắn hạn có khả năng ảnh hưởng lớn đến quyết định giao dịch.

Bằng cách phân tích cách tính tỷ lệ này trên một khoảng rất nhỏ, các nhà giao dịch có thể đánh giá tốt hơn mức kháng cự hoặc hỗ trợ ngay lập tức, cũng như hiểu rõ độ sâu thực sự có sẵn để hỗ trợ hoặc cản trở các biến động giá.

Sự làm rõ về phương pháp này mang lại cho các thành viên thị trường một hiểu biết rõ ràng hơn về cách các tỷ lệ cung thực sự được xác định, xa rời các phép tính đơn giản hoặc các ước lượng dựa trên dữ liệu lịch sử.