دوره «الگوهای قیمتی پیشرفته – شماره ۱» اولین گام ورود به دنیای الگوهای حرفه‌ای بازار است. الگوهایی که در این دوره آموزش داده می‌شوند، فراتر از الگوهای کلاسیک هستند و درک عمیق‌تری از ساختار حرکت قیمت و رفتار بازیگران بزرگ بازار ارائه می‌دهند. این الگوها ابزارهایی هستند که تریدرهای حرفه‌ای برای شناسایی نقاط چرخش با احتمال بالا از آن‌ها استفاده می‌کنند. فصل اول به‌طور کامل به الگوی کوازیمودو (QM) اختصاص دارد. QM یکی از قدرتمندترین الگوهای بازگشتی در پرایس اکشن است که شناسایی صحیح آن می‌تواند فرصت‌های معاملاتی با ریسک به ریوارد بسیار مطلوب ایجاد کند. ابتدا نحوه شناسایی الگو روی نمودار آموزش داده می‌شود، سپس شرایط لازم برای تشکیل معتبر QM بررسی می‌شود تا بتوانید الگوهای واقعی را از شبه‌الگوها تفکیک کنید. لگ برگشتی QM و تارگت‌گذاری از مباحث عملی مهمی هستند که مستقیماً روی سودآوری معاملات شما تأثیر می‌گذارند. دیدگاه‌های مختلف نسبت به QM نشان می‌دهد که تحلیلگران مختلف چطور این الگو را تفسیر می‌کنند و کدام رویکرد در عمل بهتر جواب می‌دهد. رفتار QM در بازار واقعی و نقش الگوریتم‌ها در شکل‌گیری آن، بحث پیشرفته‌ای است که درک آن، نگاه شما به ساختار بازار را عمیق‌تر می‌کند. سطح خودکشی در الگوی QM یکی از مفاهیم حیاتی مدیریت ریسک است؛ سطحی که اگر قیمت به آن برسد، الگو باطل شده و باید فوراً از معامله خارج شوید. فصل دوم الگوی فیشرمن (FM) یا تریگرمن ™ را معرفی می‌کند. این الگو شباهت‌هایی با QM دارد اما تفاوت‌های مهمی نیز وجود دارد که شناخت آن‌ها برای جلوگیری از اشتباه در شناسایی الگو ضروری است. شرایط تشکیل الگوی TM و معیارهای اعتبارسنجی آن به‌صورت جداگانه بررسی می‌شوند و تفاوت‌های دقیق بین TM و QM با مثال‌های عملی روشن می‌شوند تا بدانید در هر موقعیت از کدام الگو استفاده کنید. فصل سوم به الگوی تری درایو (Three Drive) می‌پردازد که یکی از الگوهای ساختاری مهم بازار است. شناسایی الگو اولین قدم است، اما درک شکست در تری درایو و رابطه آن با حرکت ساید، سطح تحلیل شما را بالاتر می‌برد. الگوی تریپل تپس شباهت‌هایی با تری درایو دارد اما تفاوت‌های مهمی نیز وجود دارد. اهمیت درایور ۲ یکی از نکات کلیدی است؛ درایور دوم نقش تعیین‌کننده‌ای در اعتبار کل الگو دارد. آرایش قیمت در درایور ۳ نشان می‌دهد آیا الگو تکمیل خواهد شد یا خیر.

همپوشانی درایورها مفهومی است که قدرت و اعتبار الگوی تری درایو را مشخص می‌کند. وقتی درایورها با یکدیگر همپوشانی دارند، یعنی نواحی قیمتی آن‌ها روی هم افتاده، این وضعیت پیام خاصی درباره فشار خریداران یا فروشندگان منتقل می‌کند. در این بخش یاد می‌گیرید چطور میزان همپوشانی را ارزیابی کنید و چه تأثیری بر تصمیم ورود یا عدم ورود به معامله دارد. همچنین تفاوت تری درایو با همپوشانی زیاد و تری درایو با درایورهای کاملاً مجزا بررسی می‌شود و درک می‌کنید که هرکدام چه نوع حرکت بعدی را محتمل‌تر می‌کنند.

فصل چهارم به سی پی درایو (CP Drive) یا درایورهای کمپرسی اختصاص دارد که یکی از مفاهیم منحصربه‌فرد و پیشرفته این دوره است. سی پی درایو زمانی شکل می‌گیرد که حرکات درایوی بازار به‌صورت فشرده و کمپرسی اتفاق بیفتند، یعنی دامنه حرکت هر درایو نسبت به قبلی کوچک‌تر شود. این فشردگی نشانه‌ای از تخلیه تدریجی انرژی بازار در یک جهت و آمادگی برای حرکت انفجاری در جهت مخالف است. ارتباط سی پی درایو با سطوح عرضه و تقاضا بررسی می‌شود و یاد می‌گیرید چطور وقتی درایورهای کمپرسی به یک سطح کلیدی نزدیک می‌شوند، احتمال واکنش قوی افزایش پیدا می‌کند. سی پی درایوهای تسویه از مباحث کاربردی مهم این فصل هستند؛ درایورهایی که هدف آن‌ها تسویه نقدینگی پشت یک سطح است و پس از انجام تسویه، قیمت به‌سرعت برمی‌گردد. شناسایی این نوع درایورها به شما کمک می‌کند از حرکات فریبنده بازار گول نخورید. منشأ حرکت در سی پی درایوها نشان می‌دهد که انرژی اصلی حرکت از کجا تأمین می‌شود و چرا برخی سی پی درایوها به حرکت قوی منجر می‌شوند و برخی دیگر شکست می‌خورند. عکس‌العمل‌های کمپرسی در سطوح، آخرین بخش این فصل است و به شما نشان می‌دهد وقتی قیمت به‌صورت کمپرسی به یک سطح عرضه یا تقاضا نزدیک می‌شود، چه نوع واکنشی محتمل‌تر است و چطور می‌توانید از این اطلاعات برای تنظیم ورود، حد ضرر و حد سود استفاده کنید.

در مجموع، این دوره چهار الگوی پیشرفته را با تمام جزئیات و ظرافت‌هایشان آموزش می‌دهد. از الگوی بازگشتی قدرتمند QM و نسخه تریگرمن آن گرفته تا ساختار سه‌گانه تری درایو و مفهوم نوین درایورهای کمپرسی. هر الگو نه فقط از نظر شناسایی، بلکه از نظر شرایط اعتبار، نحوه ورود، تارگت‌گذاری و مدیریت ریسک بررسی می‌شود. با تکمیل این دوره، جعبه‌ابزار تحلیلی شما به سطحی می‌رسد که قادر به شناسایی فرصت‌هایی خواهید بود که اکثر تریدرها از آن‌ها بی‌خبرند.