1TSLA交易观点
TESLA：181-175寻底技术面：
1，前低175构成支撑
2，短期下跌趋势需要突破181做确认，目前仍在175-181区间震荡
基本面：
1，电动车属于过气网红，市场新宠是AI
2，汽车库存依旧未见好转
特斯拉干到600不是很正常先走了一个标准的头肩顶下跌到目标位之后，上涨下跌走出第2个有用低点，，后续上涨确定上边界，现在下跌来到下边界，这个下边界就是，这个下边界就是依据起点和第2个有用的低点来往后延伸的
，
一个根本两个原则。
根本是资金博弈，所以关注高低点水平倾斜延长线。
两个原则是关于高低点的使用和划线的技巧。
原则一是尽量从最左边开始。
符合
原则二是划线穿越高点低点相接触的部分，，符合。
对特斯拉后面走势的看法前天强劲反弹已经部分释放了多头的力量。从吊灯指标和EFI指标和最后一根小阴线来看，近期处于超买状态。从周线和日线MACD线柱来看，周线和日线共振，上行趋势还是很明确。从长期来看，股价处于一个下行震荡通道内，可以等待股价上行触顶回调。
本人是股市新手，仅供参考。
特斯拉，完美头肩底，做多基本面
1，美国强劲经济基本面+美股大牛，特斯拉跟着喝点汤
2，抄底全球汽车产业（半导体产业已进入上升期，耐用消费的汽车仍在高库存阶段）。特斯拉是全球汽车股龙头
3，（潜在，尚未兑现）特斯拉FSD无人驾驶究竟是否能被市场考虑成当下大热的AI？
4，抄底china经济（特斯拉与苹果模式十分像，美国研发+中国生产+中美两大终端消费市场，受china经济影响终端消费数据差，apple和tesla表现均逊色与其他巨头）
技术面：
1，此前提到的183是完美ABCD目标位（每一轮下跌跌幅均在30%）
2，完美头肩底形态且上破成功
基本面注：
降息与否实际上不是对美股的绝对影响，关键还是看企业表现。美国的企业表现周期就是美国经济周期，与升降息周期不同步。相反，在降息末期企业盈利表现差反而越降息越跌
特斯拉，经典震荡区间，上下各有突出又回头看着十分眼熟。
正常的症状区间是上下没有突出价格，原原本本的在里面上下边界。
但实际情况就不是这样了。上下各有突出，但是又重新回来继续。走震荡区间，，
，回头之后新的低点去做下边界中间点，，然后起点、中间点划线延伸，目前价格在下边界划线延伸，附近验证支撑。
支撑之后就从底部开始上涨，，
也就是说震荡区间其实是不是那么好形成的。
特斯拉，跌势未止基本面：
1，big7里面受ai浪潮影响最少（谷歌，meta，nvda，msft，amzn，apple），23年全球汽车供应过剩。12月美股整体暴涨下表现最差。
2，马斯克说不是汽车股，实际上市场还是分类到新能源车板块里面。走势基本与其他电车股类似
技术面：
大趋势：2023-01-05至今：价格收于153以上判定大级别上行趋势未变。
中趋势：2023-07-19至今：大级别下行趋势延续中。每一次下行幅度为30%
小趋势：2023-11-01至今：小级别上涨跌破246后反转持续大跌。
如果延续中级别趋势的特点，往下调整幅度约为30%，大概目标位置为183附近可以开始部署多头
当神奇数字遇上KAMA根据 Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA) 的原理，它是一种针对波动较大的市场情况下的移动平均线，它能够根据市场情况自动调整其周期，以提高其准确性和响应速度。与传统的移动平均线相比，KAMA 可以更好地提供买卖信号，帮助交易者更好地把握市场走势。
对于斐波那契神奇数字（3、8、13）的使用，它们具有一些特殊的数学特性，可以与 KAMA 均线的变化趋势相匹配。将它们与 KAMA 均线相结合，可以提高其性能和准确性。这种组合方法在市场分析中被广泛使用，并已经被证明是一种有效的交易策略。
融合后的均线不仅可以平滑价格波动，还可以快速响应市场变化，提供可靠的买卖点和信号。由于KAMA的灵活性和准确性，它与斐波那契神奇数字的结合可以提供一个强大的工具，帮助交易者更好地控制风险并获得更好的收益。
综上所述，将斐波那契神奇数字 3、8、13 与 KAMA 均线相结合是一种值得尝试的交易策略。这种策略的成功建立需要对市场趋势和动态进行充分理解和分析，但是一旦掌握了这种技术，交易者就可以更加自信地参与市场，获得更好的交易体验和收益。
要在KAMA中融合神奇数字第一步是了解KAMA的基本原理，以方便寻找到神奇数字的切入点。KAMA最大特点是根据市场的波动性自适应地调整移动平均线的参数。它的设计目的是在不同市场环境下提供更准确的移动平均线信号。
传统的移动平均线在不同市场环境下的表现可能会有所不同。在高波动性的市场中，较短期的移动平均线可能更适合，因为它们能更快地反应价格的变化。而在低波动性的市场中，较长期的移动平均线可能更适合，因为它们能更好地过滤噪音。
KAMA通过根据市场的波动性来自适应地调整移动平均线的参数，以更好地适应不同的市场环境。它使用了一个称为“效率比率”的指标来衡量市场的波动性，并根据效率比率的值来调整移动平均线的参数。
具体来说，KAMA的计算过程如下：
1. 计算价格的波动性，通常使用真实波幅（True Range）或价格范围（High-Low）。
2. 计算效率比率（Efficiency Ratio），它是快速指数移动平均线（EMA）和慢速EMA之间的比率。
3. 根据效率比率的值来调整移动平均线的参数，使其更适应当前的市场波动性。较高的效率比率会导致较短期的移动平均线，而较低的效率比率会导致较长期的移动平均线。
4. 根据调整后的参数计算KAMA值。
KAMA的优点在于它能够根据市场的波动性自适应地调整移动平均线的参数，从而提供更准确的信号。它可以帮助交易者更好地捕捉市场的趋势，并避免在噪音较大的市场中产生错误的信号。然而，KAMA也有一些局限性，包括对参数的敏感性和滞后性，因此在使用时需要结合其他指标和技术分析工具进行确认和验证。
通过上面描述，我就可以知道如果要改善KAMA性能，我需要从下面几点入手：
1. 增加长度：增加KAMA的长度可以使其更加平滑。较长的长度将导致更多的历史数据被考虑在内，从而减少了短期价格波动的影响。
2. 调整快速和慢速长度：通过增加快速长度和减少慢速长度，可以使KAMA更加平滑。较长的快速长度和较短的慢速长度将导致更平滑的KAMA线。
3. 使用平滑因子：可以使用平滑因子来调整KAMA的平滑程度。通过增加平滑因子的值，可以使KAMA更加平滑。平滑因子的值通常在0到1之间，较高的值将导致更平滑的KAMA线。
4. 结合其他平滑指标：可以将KAMA与其他平滑指标结合使用，例如指数移动平均线（EMA）或平滑移动平均线（SMA）。通过使用多个平滑指标，可以进一步平滑KAMA线，并提供更可靠的信号。
5. 过滤噪音：使用滤波器或其他技术分析工具来过滤掉价格的噪音，可以使KAMA更加平滑。例如，我可以使用阿诺德均线（ALMA）移动平均线的趋势线来过滤掉价格的短期波动。
需要注意的是，过度平滑可能会导致滞后性，使KAMA对价格变化的反应变慢。因此，在调整KAMA的平滑程度时，需要权衡平滑性和灵敏度之间的关系，并根据具体的交易策略和市场情况进行调整。同时，建议在实际交易之前进行充分的回测和验证，以确保平滑后的KAMA能够提供准确和可靠的信号。
卖出TSLA【基本面】
美国长短利差收敛，导致流动性下降，估值端承压，在tsla利润释放之前，都应该以减仓为主
【技术面】
反弹相对弱势，甚至未能完成上方缺口的回补，预计未来会在黑色方框中进行较长时间的整理，当前价格处于震荡区间偏上位置，因此持有的收益小于风险
结论：减仓tsla
