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· ICT 概念 · 2 MIN READ · UPDATED 2026年8月24日

ICT 概念演进史:关键模型时间线

ICT 概念演进史:关键模型时间线

ICT 不是一上来就是现在这套体系。它从松散的流动性理论,一步步长成机械化的入场模型——每一步都在解决一个真实存在的问题。

ICT 的教学,是从一堆松散的流动性和价格交付理念,演化成严格、按顺序执行的入场模型的。早期那几年给的是词汇——order block、fair value gap、流动性池、optimal trade entry。2022 模型把这些词汇变成了一张清单。2024 模型再把清单砍到只剩意图。每个阶段之所以存在,都是因为上一个阶段让交易者在某件事上只能靠猜。

下面就是这条主线,以及每个里程碑实际修掉了什么问题。

早期奠基:给交易者一套描述机构订单流的语言

第一波 ICT 内容解决的是命名问题。散户手里只有支撑、阻力和趋势线——这些工具描述的是价格去过哪里,而不是流动性停在哪里。ICT 把图表重新框了一遍:谁会被成交,止损堆在哪儿。

几条核心理念撑起了这个时代:

  • 市场结构——把高点抬高、低点降低读成趋势留下的脚印,后来被形式化成 BOS 和 CHoCH。
  • 流动性池——旧高点上方、旧低点下方堆积的止损群,价格天然往那里跑。
  • order block——强势行情启动前的最后一根反向 K 线,标记机构大概率建仓的位置。
  • fair value gap——displacement 身后留下的失衡区,价格倾向于回头补上。
  • optimal trade entry——62%–79% 的回撤带,让你顺着趋势在 discount 或 premium 区域进场。

这一步的收获在概念层面,不在操作层面。你现在能说清一个位置为什么重要了。但你还是没法稳定地知道什么时候扣扳机——两个人看同一张图,会挑出不同的 order block,然后都说自己用的是 ICT。

2022 模型:把零散概念拧成一条可重复的序列

2022 模型解决的是主观判断的问题。它不再问“该选哪个 order block”,而是规定了一套操作顺序,让你每个时段都能用同样的方式执行。

序列一共三步:

  1. liquidity sweep——价格冲破一个明确的高点或低点,扫掉止损。
  2. 伴随 displacement 的市场结构转变——一波果断的运动穿回结构内部,身后留下失衡。displacement 就是意图已经变了的信号。
  3. FVG 入场——等价格回撤进这波 displacement 创造出的 fair value gap 里再进场,止损放在被扫掉的极值之外。

对大多数交易者来说,这是转折点。这个模型给出了干净的失效条件(被扫掉的那个极值)、明确的入场位(那个缺口),还给了你跳过那些没走完序列的组合的理由。ICT 从此从一种世界观变成一张可以回测的清单。代价也有:它可能机械过头,对着缺乏真实 displacement 的 sweep 照样开火,所以质量过滤依然少不了。

中期细化:补上时间、周期和一台交付引擎

中期的各种细化,解决的是 2022 模型基本不管的“什么时候做”。凌晨 3 点成立的序列,和 kill zone 里同一个序列,走法完全是两回事。好几个概念把时间和背景叠在了机械步骤之上:

  • Silver Bullet——固定的一小时窗口(比如纽约上午 10–11 点),sweep–结构转变–FVG 这套序列在这个窗口里最可靠,直接砍掉了“全天乱做”的陷阱。
  • Power of Three(AMD)——吸筹、操纵、派发构成一天的价格形状,告诉你现在走到行情的哪一段。
  • Quarterly Theory——时间本身以重复的季度为单位完成交付,让各个时段和一周的节奏有了结构可循。
  • IPDA——价格交付算法的框架,把市场当成一个会按日程制造流动性、回补缺口的系统。

这一步带来的信息增量是背景。同一个交易组合,现在会根据时间和周期带上概率权重,这也是为什么“时间与价格”成了反复出现的口头禅。ICT 也是从这一步开始,把奖励从出手频率转向了耐心。

2024 模型:把序列削回到意图

2024 模型解决的是过度拟合。交易者堆了太多共振条件——order block 加 FVG 加 breaker block 加 OTE 加时段——结果很多人直接僵住,等一个几乎不会出现的完美对齐。

2024 的细化更看重 displacement 本身,以及流动性被突袭后的即时反应,对什么才算有效入场给出了更干净的定义。少画几个矩形框,多看价格是不是带着力度把某个位置顶了回去。想要逐项对比的话,两个模型的差别归根结底就一句话:你入场前要求多少确认。

贯穿每个时代的那条线:ICT 一直在把同一个核心思想——流动性先被拿走,然后价格穿过一处失衡重新定价——压缩成越来越少、越来越锋利的决策。

ICT 关键里程碑一览

阶段核心概念解决的问题
奠基期市场结构、流动性池、order block、FVG、OTE给了交易者一套描述机构订单流的语言
2022 模型sweep → MSS/displacement → FVG 入场去掉入场的主观随意性;交易组合变得可重复、可检验
细化期Silver Bullet、PO3、Quarterly Theory、IPDA给机械步骤叠加了时间与周期的背景
2024 模型由 displacement 主导、入场标准更收紧砍掉过度堆砌的共振;重新聚焦意图与反应

怎么把这条时间线用进你自己的交易

我的建议很简单:先选一个模型,把它整个用起来,再谈混搭不同年代的东西。2022 序列是最好的起点,因为它的失效条件毫不含糊,回测也干净。等你记满几百笔这样的交易,再叠上细化期的时间维度,让 2024 对 displacement 的强调去打磨你的入场质量。别一口气同时跑四个阶段——那正是 2024 模型要消灭的那种混乱。

常见问题

既然有了 2024 模型,2022 模型是不是过时了?

没有。2022 模型至今仍是最干净的教学框架,也是最容易回测的一个。2024 模型是在打磨入场标准,不是要取代 sweep–结构转变–FVG 这套逻辑,所以大多数人的路径是先学 2022,之后再吸收 2024 对 displacement 的强调。

做 ICT 必须搞懂 IPDA 吗?

入门不需要。IPDA 是一个思维模型,用来解释价格为什么会以它的方式交付。不靠它你照样能执行那套机械序列,之后再借 IPDA 的思路,去理解为什么某些 sweep 和缺口总在特定的时间附近表现得可以预期。

中级交易者应该先吃透哪个概念?

displacement。它是贯穿所有年代的共同主线——它确认一次市场结构转变,造出你要入场的那个 FVG,也暴露机构的意图。displacement 读准了,其余大部分概念自然各归其位。

想沿着上面的里程碑继续往下走,就从这几篇接下去。

  • ICT 2022 模型 vs 2024 模型:关键差异——这条时间线的终点,正是这两个模型的正面对比。
  • ICT 中的 displacement:读懂机构意图——把串起所有年代的那个概念练熟。
  • ICT Power of 3(PO3):AMD 周期详解——吸筹–操纵–派发这一细化的完整拆解。
  • ICT Quarterly Theory:基于时间的市场周期——基于时间的交付如何叠加到机械步骤之上。
  • IPDA 详解:ICT 的价格交付算法——sweep 和缺口背后的那台交付引擎。
  • 如何搭建一套完整的 ICT 交易模型(分步指南)——把这些年代组装成一个你能实盘执行的模型。
  • ICT vs 传统技术分析:交易者指南
Hayk Muradian

Hayk Muradian

Founder & Lead Analyst at LiquidityScan · 12+ years ICT/SMC trading · Institutional order flow specialist

Hayk Muradian is the founder of LiquidityScan, a professional trading intelligence platform built for ICT (Inner Circle Trader) and Smart Money Concepts (SMC) traders. With over a decade of hands-on experience reading institutional order flow across crypto, forex, and futures markets, Hayk specializes in identifying liquidity events, order blocks, and CISD setups on closed candles.

He built LiquidityScan after years of frustration with retail charting tools that ignored the mechanics institutions actually use. The platform now scans 400+ markets in real-time, surfacing the same patterns floor traders watch — without the noise.

Hayk writes about the methodology behind ICT and SMC, with a focus on practical, data-driven analysis rather than hype.

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