Journal Analytics

วิเคราะห์จากข้อมูลที่กรอกเอง — เฉพาะไม้ที่ปิดแล้วและกรอก journal

Accountทุกบัญชีเปลี่ยนที่หน้า Overview →
กรอกแล้ว
35/133
26.3% ของไม้ที่ปิดแล้ว
รอกรอก
98
ไปกรอก →
กรอกภายใน 24 ชม.
34
WR 35.3%
กรอกหลัง 24 ชม.
1
WR 0.0%
กรอก journal แล้ว 35 ไม้ — ต่ำกว่า 100 ตัวเลขทั้งหมดยังเป็นสมมติฐาน
แยกตาม Score
GroupNWin Rate (95% CI)ExpPFNet
60-69 (C)1
0%0.0%79%
-1.237R0.00-53.17
< 60 (LOW)34
21%35.3%52%
+0.337R0.85-38.26
แยกตาม Setup + Grade
GroupNWin Rate (95% CI)ExpPFNet
D · Manual Trade · LOW31
21%35.5%53%
-0.106R0.80-50.56
สาเหตุการแพ้ (23 ไม้)· ยังไม่ระบุสาเหตุ 12 ไม้
Market Structure ไม่ถูกต้อง7 ไม้ · 30.4% · -41.96
เข้า Counter Trend6 ไม้ · 26.1% · -33.43
เข้าเร็วเกินไป4 ไม้ · 17.4% · -29.85
ไม่มี Confirmation4 ไม้ · 17.4% · -35.39
FOMO4 ไม้ · 17.4% · -35.79
Revenge Trading4 ไม้ · 17.4% · -29.98
อ่าน OI ผิด3 ไม้ · 13% · -40.31
ข่าวแรง2 ไม้ · 8.7% · -61.26
วัน trend — ราคาไม่กลับเข้ากรอบ2 ไม้ · 8.7% · -61.26
Stop Loss แคบเกินไป2 ไม้ · 8.7% · -14.94
Liquidity Sweep False Signal1 ไม้ · 4.3% · -7.40
เทรดนอกแผน1 ไม้ · 4.3% · -18.86
ข้อควรระวังในการตีความ
  • · การเทียบ condition เป็น observational data ไม่ใช่การทดลอง — condition ที่ดูมี win rate สูงอาจเป็นเพราะมันมักเกิดพร้อมกับ เงื่อนไขอื่นที่ดีอยู่แล้ว ไม่ใช่เพราะตัวมันเอง
  • · ช่วง CI ที่ทับซ้อนกัน = ข้อมูลยังแยกไม่ออกว่ากลุ่มไหนดีกว่ากันจริง
  • · กลุ่มที่มีน้อยกว่า 5 ไม้ถูกซ่อนไว้