▌交易摘要
市場寬度繼續微幅惡化
新高．新低皆增加
成長下跌．價值沒有太大變化
出貨日數(變化)：標普(+0)=3、納指(+0)=4
IBD推薦多頭持倉：80%~100%
RSATH=6
RSNHBP=0
標普500波動指數VIX=20.34(+5.23%)
總選擇權比例(Put/Call)CPC=0.92
▌指數經濟摘要
標準普爾 500 指數，反轉下跌 0.3%。
納斯達克綜合指數，下跌近0.6%。
道瓊指數，是本月唯一下跌的主要指數，較前高點下跌約 2.6%，並測試 42,000 點水準。
羅素 2000 指數，仍然是波動最大的。它正在從回調至 50 天移動平均線反彈，並接近 2,300 附近的另一次阻力測試。
ADP 全國就業報告顯示，10 月份增加了 233,000 個工作崗位，高於 9 月份的 143,000 個，好於預期。
▌產業個股摘要
領先狀態：通訊、原物料
落後狀態：科技、公用事業
*IBD所有觸發的買點，皆立刻附加止損10%以內，只有更小，沒有更大。
▌筆者短評
一、超級財報周，有些是你帳戶增長的機會，有些本來就不是。
1.#GRMN 就不是交易猿的機會，財報直接從50MA下方上漲 23.25%，一開始就不符合建倉條件，並且開盤直接歷史新高，跳空缺口過大，沒有適當的盈虧比能規畫出合適的交易機會。
2.#RDDT 就是交易猿的機會，從買點 69.11，到最後買點 78.08， 現在 116.05，同時又觸發持有規則，目標價為最後買點 78.08 的100%，156.16。
3.William O'neil 的 CANSLIM 交易策略中的持有規則，三周內上漲20%，則持有八周以上，最後目標價則上調為最後買點的100%。
4.發布財報的時候，很容易觸發這個規則，但絕對不是在說應該踴躍賭財報，這需要滿足條件財報前持倉已有10%以上的浮動盈利，這通常意味這在財報前就已經有構築過良好且結構穩固的突破買點。
5.如果想更清楚交易猿在貼這些資訊的詳細解讀，可透過閱讀《笑傲股市》、《超級績效》窺知一二，這是值得精讀至少 2 次以上的交易經典。
二、選擇支持偏誤(Choice-supportive bias)是一種認知偏誤，定義是指人一旦做出決定，就會相信自己做了正確的選擇。這特別容易發生在未經良好訓練的投資人身上。
例如萌新交易猿選擇了A股而不是B股，事後很可能會忽視或淡化A股的缺點，而放大或賦予B股的負面缺點。
以下再詳細介紹選擇支持偏誤的四種類型：
1.錯誤歸因：訊息被歸因於錯誤的來源，就會導致選擇支持偏誤。
例如，如果交易猿必須在兩雙跑鞋中做出選擇，而所選擇的那雙鞋略微緊一些，而放棄的那雙鞋則完全合適，那麼所選擇的那雙鞋就會被記憶為完全合適，而放棄的那雙鞋則會被記憶為略微緊一些，就算現實中並非如此。
2.事實失真：當事實被扭曲地記住時，就會導致選擇支持偏誤。
事實扭曲的一個例子是，如果你必須從兩輛最高時速都為130英里的汽車中選擇一輛，那麼被放棄的汽車會被記為最高時速為100英里，而被選擇的汽車則會被記為最高時速為160英里。因此，有關這兩輛車的事實都被扭曲了。
3.選擇性遺忘：當訊息被選擇性地遺忘時，就會導致選擇支持偏誤。
在這方面，「被選擇的選項的積極屬性」和「被放棄的選項的消極屬性」在記憶中的保留率較高，而「替代選項」從記憶中消失的速度則較快。
選擇性遺忘的一個例子是，你正確地記住了你所選擇的那雙運動鞋很有美感，但卻忘記了它有點緊。這種遺漏的錯誤可能與記憶的超時容量有限有關，也就是所謂的短暫性。
4.虛假記憶：那些不屬於最初決定的選項被記憶為呈現，就會導致選擇支持偏誤。如果這些新的項目是正面的，它們就會被記成屬於被選擇的選項，如果是消極的，它們就會被記憶為屬於被放棄的選項。
例如，一雙被選擇的鞋子可能會被記憶為適合跑步，儘管並沒有關於鞋子跑步能力的資訊。
這種類型的錯誤與選擇支持偏誤中其他類型的錯誤記憶有著本質的區別，因為它不是由於正確的編碼和後來的混淆，而是由於完全錯誤的記憶。
這種類型的認知偏誤意味著錯誤記憶的事件會影響到未來的態度，並可能影響到決策。
三、如何避免選擇支持偏誤？
1.理解並記得「選擇支持偏誤」：光是能熟知這個偏誤本身就能為決策帶來某種警醒，認識到人們在回顧過去的選擇時，傾向於認為自己的決策是明智的，這是避免偏誤的第一步。
2.耐心再次蒐集資訊：在做決策前，從不同的來源收集資訊，避免只依賴支持自己觀點或記憶的資料。
3.尋求外部回饋：向該專業朋友或專家徵求對自己決策的看法，幫助你更客觀地評估選擇。
4.決策紀錄或日記：確保決策取用訊息的完整性，並建立決策軌跡紀錄，這個過程除了能降低記憶的負擔，還能漸漸看見自己明確成長的喜悅，在推力跟拉力方面很值得採用。
現在是你過去的逐步累積，未來是你現在的用心選擇。
把握原則，防範例外，少輸為贏，機會常在。
以上內容僅用作筆記或自我教育之目的，不構成任何投資建議。
人工智慧聲明：本文的寫作過程中未使用人工智慧或人工智慧輔助技術。
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