日內偏向與流動性目標：PDH／PDL 框架｜TTrades Fractal Model L25
第 25 課・共 44 課
目錄
這是 TTrades「TTrades Fractal Model」系列的第 25 課（片長 18 分 30 秒），原片標題為 ICT Daily Bias - The Only Video You Will Ever Need!。本課講解如何框架化日內偏向（daily bias）與流動性目標（draw on liquidity）：核心工具是前一日高點（PDH）與前一日低點（PDL），再延伸至前一週高低點、擺動點（swing points）以及「無法位移」（failure to displace）的概念。講者特別感謝 n9xm／mmxm Trader 的 Next Day Model，本課多個例子都建立在該模型之上。
學習重點
- 除非價格整日橫行，否則大概率會掃掉 PDH、PDL 或兩者；趨勢向上時以 PDH 為流動性目標，趨勢向下時以 PDL 為目標。
- PDH／PDL 同時可框架化反轉：價格觸及後無法收在其外，即視為反轉訊號，目標轉向區間另一側。
- 前一週高點（PWH）與低點（PWL）用途相同，可用來框架反轉或作為流動性目標。
- 價格無法位移（displace）越過擺動高點或低點時，可預期下一根日線收相反方向的實體（Next Day Model）。
- 從日線偏向落到進場，需要低時間週期的 FVG、CISD 與時段（倫敦／紐約）配合。
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詳細筆記
用 PDH／PDL 框架日內偏向
講者的方法非常精簡：每天先標出 PDH 與 PDL，然後觀察收盤位置。若日線收在 PDH 之上，隔日偏向續漲，目標指向更高的 PDH 或上方擺動高點；若收在 PDL 之下，偏向續跌。若價格觸及 PDH 後收不回其上方（或觸及 PDL 後收不回其下方），則框架化反轉，預期價格走向區間另一側，直到流動性目標被滿足為止。每一天的重複問題只有一個：上一個被掃掉的是高點還是低點，以及收盤有沒有留在區間外。
（截圖出自原片 ICT Daily Bias - The Only Video You Will Ever Need!，圖表為講者示範）
前一週高點與低點
把同樣邏輯放大到週線：標出前一週高點（PWH）與低點（PWL）並延伸進本週。價格回到 PWH 受阻、收出反轉，可預期走向 PWL；反之，若本週在溢價區（premium）回測 order block 後收盤不利，PWL 即成流動性目標。講者示範了週一掃掉 PWL 後形成看漲反轉蠟燭，之後回測再上破 PWH 的完整過程，說明週級別高低點同時具備「反轉框架」與「流動性目標」的雙重功能。也有整週兩邊都未觸及、純粹區間震盪的例子——這種日子就沒有明確偏向。
無法位移與 Next Day Model
當價格掃過擺動低點卻收不回其下方（failure to displace），代表下方缺乏承接意願，隔日可預期開低走高（open low, high close）的看漲日線；反之，掃過擺動高點後收回落區間，隔日預期開高走低（open high, low close）。這就是 Next Day Model：以 PD array、擺動點與收盤位置，預測下一根日線的開收形態，並持有該偏向直到流動性目標到達。講者強調，收盤位置（close）比影線掃除（sweep）本身更重要，是整個框架的過濾器。
（截圖出自原片 ICT Daily Bias - The Only Video You Will Ever Need!，為講者課程講義）
圖表示範：DXY 與進場時段
講者在 DXY 日線上綜合運用上述工具：PDL 無法被位移，目標轉向 PDH；觸及 FVG 後收回落區間，再由 Next Day Model 預期隔日走勢。其後示範兩個完整交易。倫敦時段：價格 stop hunt 進入小時級 FVG，出現急跌位移（displacement）後，回測 FVG 進場做空，停損放高點上方，目標 PDL 與下方擺動低點。紐約時段：在小時級 FVG 與 5 分鐘 FVG 配合下進場做空，目標前低，風報比約 2R 至 2.55R。兩個例子的共同點是：日線偏向提供方向，時段提供時機，低時間週期 FVG 提供進場價位。
（截圖出自原片 ICT Daily Bias - The Only Video You Will Ever Need!，圖表為講者示範）
欣利克的看法
本課的價值在於簡單且可重複：只用 PDH／PDL、前一週高低點與收盤位置，就能建立一套日內偏向的敘事框架，不需要複雜指標。這種以流動性為核心的思考方式與 ICT／SMC 體系一脈相承，對初學者相對友善。不過標題「唯一需要的影片」明顯是行銷話術；實際交易中市場常常整日橫行或雙邊掃除，框架失效時影片並未提供機械式的停損規則，這部分需要交易者自行補上風控紀律。
另外，Next Day Model 屬於統計傾向而非定律，連續多日失效並不罕見，講者本人也承認「不是每天都這樣」。建議讀者把它當作偏向的預設劇本，配合本系列第 26、30、32 課的確認與失效機制使用，而不是單獨作為進場依據。
原影片
本文整理自以下影片，版權屬原創作者所有，建議配合原片觀看：