CCR智能炒币机器人: 对于一个小白来说,如何炒币?
作者:互联网
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bosenkeji1020
当下最火的无疑是区块链、比特币了,在风口上代表着有无限的机会!我基本每天都会听到有人说,某某的币涨了几百倍,某某从几月开始玩,现在已经身价上千万,甚至上亿!听到这些消息,相信没有一个人不会心动!对于我来说也一样,感觉这是一个金矿,希望自己也能从中赚到一桶金,实现财务自由!
来到币圈后,看到交易所的币太多,不知道如何入手了,不知道该买什么币,当时就疯狂的加入各种币圈群学习,当时大概每天能加5-10个群,里边有很多前辈,有的群也会推荐你买什么币,就这样少赚了一点,但是我发现这样赚的钱太少,人家的币都是几百倍,我的币涨几倍都很难,于是我想到了去参加私募!然后我又加进了各种各样的代投群,群里每天都有新的项目发布,看的我眼花缭乱,我甚至不知道这个币该不该投,白皮书过来有的还是英文的,看都看不懂!
当时币圈里喊得最多的一句话就是‘’没子弹了‘’,‘’子弹打光了‘’
当时觉得每天时间都不够用,每天都在看项目中度过,不停地看项目投项目,每天把钱省下来用来买币,女孩子不逛街了,不舍得吃大餐、买化妆品,天天加班炒币!可能口袋里的钱还是负数,却拥有着8位数甚至9位数的心态!这就是币圈人的真实写照!
对于一个新手炒币,首先牢记这句话 : 炒币里面,心态比技术还重要,牛市赚钱,熊市赚币,牛市不割肉,熊市要囤币!
1、囤币法 : 适合牛市熊市,囤币法是最简单,也是最难的玩法。最简单是因为就是买入某个币或者几个币之后,拿着半年或者一年以上不操作。基本上,收益最低都有十倍。但是新手很容易看到收益高,或者遇到币价腰斩,就打算换车或者下车,很多人很难坚持一个月不操作,那就不要说一年了。所以这其实也是最难的。
2、沙漏换车法 :适合牛市。牛市基本上买什么币都涨,资金就是一个巨型沙漏不断慢慢渗入每一个币里面,从大币开始。币价涨有一个明显规律,就是龙头币先涨,比如BTC,ETH先涨。接着主流币开始涨,比如NEO,EOS等等。
3、牛市追跌法 :只适合牛市。 用一部分闲钱,最好不超过五分之一资金。这个玩法适合玩市值在20-100内的币,因为起码不会套牢太久。比如说你买了第一个山寨币,等涨了50%或者以上的话,就可以换成下一个暴跌的币,如此循环。假如你第一个山寨币套牢了,那么就继续等,牛市肯定能解套。前提下币种不能太坑爹,这个玩法其实也不好控制,新人需要谨慎。
4、金字塔抄底法 ,适合预测到的大暴跌。抄底方法:分别委托币价的80%*入**的十分之一仓位,委托币价的70%*入**的十分之二仓位,委托币价的60%*入**的十分之三仓位,委托币价的50%*入**的十分之四仓位。
5、 暴力囤币法: 只做你熟悉的币,只适合长线优质币,空气垃圾币的回血速度很慢的,做不来。 有一笔流动资金,某个币现价8美金,那就委托7美金买入,当买入执行成功,委托8.8美金卖出。利润来囤币。流动资金拿出来继续等待下一次机会。根据现价来动态调整。假如一个月有三次这样的机会,就可以囤不少币了。公式就是建仓价等于现价乘以90%,卖出价等于现价乘以110%
6、垃圾币小币暴力玩法 :假如你有10000人民币,分成十份,买十个不同类型的垃圾币,价格3元人民币以内的最好,买入之后,不要管。不翻3-5倍不出货,套牢了不出货,放着变长线。假如某个币翻了三倍之后,拿走本金1000元,再投下一个垃圾币。那么复利收益很夸张。
7、爱思欧暴力复利法 :不断参加私募,当新币涨幅达到3-5倍之后,拿走本金,再投下一个ICO,利润就继续留着,不断循环。
8、期货杠杆法 ,买入BTC,LTC,ETH,ETC季度做多,加满保证金,防止爆仓,只要保证不爆仓,大周期肯定涨的,所以要拿稳不操作。
9、循环波段法 。 找类似ETC这种黑车的币,在币价不断跌的时候就加仓,再跌再继续加仓,然后等盈利了继续抛出,不断循环。
CCR炒币机器人
针对牛市和熊市
CCR有各自不同的技术、算法应对
针对牛市
CCR结合追踪止盈技术,CCR自动监控,24小时分析行情,达到盈利本阶段最高点才卖出,以尽力实现抓住牛市最高点。
针对熊市
CCR有核心算法,自动把仓位分析好,自动配置资金。根据当前的行情,涨跌幅,实时计算间隔点补仓,自动调整建仓点,针对熊市能逐步下山策略,不会把订单留在高位。也就是实行马丁套利策略,实现主流币稳定无忧盈利。
另一方面,CCR智能量化机器人最智能的地方体现在智能算法里。控制根据不同的行情实时变动,设置不同的间隔点,涨跌幅比较大,那么间隔点大些,震荡的涨跌幅比较小,那么间隔点就小些,分别分析主流币的1分钟,5分钟,15分钟,30天,半年的k线,不同的币种不同的补单间隔点。 币圈交易,常说最重要的是建立自己的交易系统,假如你对交易一窍不通,不妨考虑用一套技术成熟的自动交易系统
标签:币圈,CCR,牛市,小白,炒币,币价,熊市 来源: https://blog.csdn.net/Annaly_/article/details/113687645