Volume Profile

彼得已经认识图表下方的成交量柱：每根对应一个时段。Volume Profile 换了一种方式整理信息。可以想象，他把成交凭据按价格区间放入不同格子，再把每格的成交数量相加。结果是一组横条：越长表示量越大，位置越高表示价格越高。TradingView 使用更短时间间隔的数据构建剖面。这种处理未必能精确复现每一笔交易及其价格。因此，行数和输入数据的分辨率决定了彼得看到的图像有多细致。 [1]

TradingView 提供 Visible Range Volume Profile，用于屏幕上可见的图表部分；Fixed Range Volume Profile 则用于选定的时间范围。彼得缩小图表、把上周也纳入画面时，可见范围的剖面就可能加入更多成交。市场的过去没有变化，变的是彼得提出的问题。固定范围有助于保持相同的起点和终点。要合理比较，应记录范围和行的设置，而不是只比较外观相近的图片。 [2] [3]

TradingView 把所选剖面中总成交量最大的价格区间称为 Point of Control (POC)。可以把它理解为装得最满的格子，而不是所有凭据的平均值。它不必位于图表中央，也不必等于当前价格。如果把相邻区间合并成更宽的行，最大成交量的位置可能改变。遇到并列最大值，还要看应用的选择规则。因此，仅凭 POC 不能告诉彼得在那里买入是否划算，也不能断言价格一定会回来。 [1]

Value Area (VA) 按设定的总成交量占比选取剖面的一部分。TradingView 通常以 70 % 为目标，从 POC 向相邻行扩展；VAH 是上边界，VAL 是下边界。对彼得来说，它有助于找到交易集中的区域，而不是算出比特币的真实价值。由于每行都是完整区间，最终占比取决于算法、并列值的处理和停止规则。不能保证所有应用都恰好得到相同的 70 %。更不能把它当成价格返回高亮区域的概率。 [1]

横条的颜色可能让人以为绿色属于买方、红色属于卖方。但 TradingView 描述的 up/down 分类依据较短周期蜡烛的方向：Open 是该蜡烛的首个价格，Close 是最后一个价格。这不是按哪一方以可立即成交的订单发起交易而直接测量的 buy/sell 成交量。每笔已完成的交易都有买方和卖方。彼得需要先弄清颜色在分类什么；单凭绿色占优，既看不出有多少人想买，也看不出有多少新资金进入交易所。 [1]

对于加密资产，TradingView 区分 base 成交量，例如 BTC 数量，以及 quote 成交量，例如对应的美元金额。一些其他品种使用 tick 成交量，也就是价格更新次数。这些量不能直接相加或互换。Coinbase 提供的是特定产品的蜡烛数据：一家交易所的 BTC–USD 数据并不代表整个比特币市场。它还提醒历史数据可能不完整，没有成交记录的区间可能不发布。比较前，彼得要检查交易所、交易对、单位和数据完整性。有限来源中再显眼的横条，也只描述该来源。 [1] [4]

TradingView 把明显的成交量峰称为 High Volume Nodes (HVN)，把谷称为 Low Volume Nodes (LVN)。彼得由此得到一张过去活动较多或较少的区域图。他可以把它与支撑、阻力比较，即观察下跌或上涨可能暂停的区域。但剖面不是今天的 Order Book，也不是待成交订单列表。过去的交易不能证明同一批人愿意在同样的价格再次交易。因此，单凭剖面形状，不能保证反弹、突破或下一次移动的速度。 [1]

在一张完整的日成交量剖面上，彼得很容易找到显眼的 POC。然而当天早上，他并不知道下午将发生哪些交易。用下午的数据评价早上的决定，就是 lookahead bias：测试获得了当时不可用的信息。TradingView 也提醒 overfitting，即把规则过度拟合到某段历史。因此要预先确定剖面范围、决策时间、入场、出场和仓位大小，计入费用及预期与实际成交价的差异，再用其他数据检查规则。漂亮的剖面只是研究的起点，不是完整的交易策略。 [5]