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【復健、預防受傷常用的：閉鎖鍊動作】
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丟球、跳躍、跑步等，身體各式各樣的動作，多是由「不同的關節、肌肉、身體部位」共同組成。因此，我們常把身體想像成是一條鍊子，每個身體部位環環相扣，我們又稱之為動力鍊（Kinetic chain）。
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身體的動作，主要可分為：閉鎖鍊動作（Closed chain motion）及開放鍊動作（Open chain motion），閉鎖鍊動作指的是「動作時，肢體的末端、尾端是固定住的」，例如伏地挺身，動作的過程，手是固定在地上的；開放鍊動作指的是「動作時，肢體的末端、尾端是自由的、非固定住的」，像是丟棒球一樣，手是在空中移動的。
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🔸 近端穩定：更多近端肌群的參與
普遍來說，閉鎖鍊的動作，有更多「近端」的肌肉參與訓練，而開放鍊的動作，則是「遠端」的肌肉。這邊的近端指的是離身體中心較近、或離心臟較近的部位。舉例來說，伏地挺身（Push up）跟臥推（Bench press）都是做手肘彎曲、伸直的動作，分別是閉鎖鍊跟開放鍊的動作，但伏地挺身時，需要倚賴更多的軀幹、肩胛骨的肌群來「主動穩定住」身體，動作才會完整；而臥推，由於頭、背、屁股都是可以倚靠在板凳上，是「被動地穩定住」身體。因此，閉鎖鍊的動作「會對近端的肌群需求較高」、訓練到所謂的「近端穩定」，而近端穩定性不足，也常是造成運動傷害的主因。
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🔸 共同收縮：減少關節位移、組織的拉扯
開放鍊的動作，大多是單一、單邊的肌肉收縮出力即可，這對於想要「針對一個肌肉單獨地訓練」是有幫助的，但如果是受傷或在復健的情況下，要考量到單獨的肌肉出力，可能會把骨頭帶往一個特定的方向，過程中，可能讓連接在骨頭上的韌帶肌肉產生拉扯。
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相對來說，閉鎖鍊的動作，會產生叫做共同收縮（Co-contraction）的效應，意思是「在同一個骨頭上，兩邊或對側的肌肉會一起出力」，當兩邊肌肉同時收縮，相互的力會抵銷，因此不會產生顯著的關節或骨頭位移，可以避免正在修復的韌帶或肌肉受到拉扯。
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可以想像成拔河，共同收縮時，就是兩隊旗鼓相當、出差不多的力，繩子不會往哪個方向偏移；而當只有一側肌肉在收縮，就是其中一隊壓倒性的勝利，繩子會被移到特定的方向。
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🔸 符合日常生活的動作
復健、訓練的成果要能應用在「實際的需求、日常生活上」，我們日常會用到的動作中，閉鎖鍊佔較高的比例，或者說「導致這次受傷、會產生疼痛或不適的時候」，很多是在閉鎖鍊動作發生的。例如是在跑步時，腳落地時會痛，復健最後的階段勢必會訓練「單腳蹲」，確保身體有足夠的能力完成這個動作。
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其他文章：https://jackchen.sport.blog/
其他圖片：https://www.instagram.com/chenhc82/
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市場氣氛好，提供了一個十分有利的交易環境，對於一個長倉 (低買高賣) 的投資策略相對容易。

再 update 下這個 algo：今天在 20.25 的價位全數沽出了 1308。如果你之前有 follow 這個 algo 的投資倉，你會留意到 1308 的平均買入價是 18.08，現在變成 17.923；原因為何，最後交待。

有讀者頗眼利，留言問過這是否一個跟隨 VCP 的 algo。如果純是一個玩 VCP 的 algo，那就不值得投資了，因為 Mark Minervini 在自己的書裏都提到，VCP 的勝算大概只是 50%。

詳細的分別就在容後的收費平台 (二月一號推出) 再說，但簡單一句就是，這個 algo 有時候會體現到 VCP 的影子，但跟 VCP 有很多不同的地方。舉一個例子： Mark Minervini 的 volatility contraction 建基於 price action，但這個 algo 的 volatility contraction 則建基於 average true range。所以，這個 algo 的買入決定做得更保守。

玩任何遊戲都一樣，要控制和了解自己的輸，才可以更有把握怎樣贏，所以之後的收費平台絕對不是一個投資專欄，而是一個探討什麼是 algo 的空間。透過實戰和真錢，你會看到這個 algo 的操作，你會看到這個 algo 贏，你會看到這個 algo 輸。

現在解釋一下，為什麼 1308 的平均買入價會由 18.08 變成 17.923。

原因是我犯錯。

Algo 負責運算，最後操盤還是一個活生生的人，也就是我。

於一月六號當天，algo 的運算結果是，1308 在 17.9 這個水平有值博率。但由於我那天開了一個很長的會議，要等到 18.08 才買入 1308 的 20000 股。買入之後，algo 的設計者頗有微言，因為與其在一個高於 algo 運算結果的價錢買入，倒不如不要買了。

於一月十五號，1308 的股價下跌，跌出了 algo 運算的 17.9 買入位，而我就在 17.86 這個位置多買入了 50000 股。買入之後，algo 的設計者又投訴。這次我堅持自己做了一個正確決定，因為 17.86 這個買入價並沒有跌出 algo 的 stop loss 位 (16.21)。

於一月十八號，1308 在開市後再跌，我再於 17.5 買入了 20000 股。設計者不高興是當然的，但我作為一個有賭性的正常人，或多或少的 gut feeling 操作是無可避免。不過玩得 algo，就要明白 algo 的意思，其實就是 a set of rules you promise to follow，下下 gut feeling，也是 defeat 了初衷。最後，我同意在 18.26 和 18.36 的位置分別沽出 20000 股和 50000 股。也是因為這個原因，交易系統自動降低了 1308 的成本價。

回頭看，因為我「被逼」沽出額外的 70000 股，所以這個 trade 少賺了十多萬。但我並沒有對設計者說「都話咗啦」之類的話，因為我絕對同意：algo 的作用是管理好投資者，是投資者的戰友，要善待，不抗衡。

聽到 algo 這個字，有人會問，你的 Sharpe ratio 是什麼，即是風險有幾大？

所有投資的最大風險，往往就是自己。

P.S 塗黑部份是一隻跟 algo 無關的股票，所以不想混淆視聽。

【Controlholic控制狂的異想世界:D】

續「2021年100個可能不會達成但仍然要訂的目標之一：想出關於動作控制的100種說明方式」

之十二：「動作」是表象，是人體之於不同情境產生的。

之十三：「動作」背後是身體不同器官、系統交互作用產生的結果。

之十四：在當代許多研究動作控制的著作中，我們可以發現學者們越傾向用「動作系統」，來更全面的闡述我們心中，當想到「動作」時，真正想要表達的意思。

之十五：承十三，舉例：包含神經系統、心肺循環系統、肌肉骨骼系統、皮膚系統、各個內臟系統...

之十六：進行動作分析，可以微觀的對單一系統/器官、甚至個別組織進行分析研究，也需要宏觀的思考各個系統間交互作用的關係。

之十七：當動作出了問題，或身體失去某一些動作模式，跟上述各系統之間的交互影響都有關係。

之十八：承十五與十七，舉例：神經系統失能，包含真的神經結構被破壞、或是結構沒有被破壞但是過度激活/抑制，或是滑動不良...

之十九：承十五與十七，舉例：心肺失能，包含心臟/肺臟結構真的被破壞，例如心肌梗塞、肺部栓塞...，或是管道失能，例如血管堵塞、氣管堵塞...，或是氣體交換效率失能...

之二十：承十五與十七，舉例：肌肉骨骼系統失能，例如肌肉量下降、關節活動度不足、筋膜失去滑動、軟骨磨損、神經肌肉連結失能...

之二十一：十五與十七，還要考慮到情緒/心理/社會環境等的影響，一位容易焦慮緊張的人，他呈現的動作和一位心情放鬆的人會不一樣。

之二十二：承十八到二十一：看到了吧，這真的超級多狀況，寫都寫不完。

有些問題，非常直觀，例如偏解剖結構性的問題，影像學檢查比較有機會真的「看到」壞掉的部位。

有些問題就沒有那麼直接，影像學提供的資料，有可能「看不到」壞掉的部位，因此還需要像剝洋蔥一樣，靠人的評估能力去一層一層去找原因，類似像「氣體交換效率」「神經肌肉連結」「神經滑動」等問題，這些是無法用影像檢查「直接」看到的，也許會有一些線索，但仍需要更多人為的評估。

之二十三：如果反向思考，除了找出結構問題進行治療/修復，各個擊破之外，從宏觀角度，「主動」的把失去的「動作模式」訓練回來，可以起到一次調整數個系統的功效，也可以補足結構問題清理不完全的風險。

之二十四：所以，一個人「感到」「無力」、「動作做不出來」，此人的「肌肉量足否」只會是其中一個考量。

之二十五：當越清楚一個人身上的問題有哪些，那我們就可以設計出「加料」的運動練習，例如這個人這輩子「只有在搬重物」的時候，會覺得核心無力撐不住腰痛，那他會是「高負荷動作控制訓練」的適應症。

之二十六：承二十五：如果這個人除了在搬重物的時候，也在其他情境，例如開車開比較久，也覺得核心無力撐不住腰痛，那就需要加上「低負荷動作控制訓練」。

之二十七：如果一個人因為急性心臟衰竭，導致臥床而整體肌力下降，等到他急性心臟衰竭的事件治療後，需要整體的增加肌肉適能與心肺耐力，那這會是「低到中負荷有氧運動訓練」的適應症。

之二十八：如果是相對健康人，想要有效率的提升無氧閾值或最大攝氧量，那他可以考慮HIIT高強度間歇訓練。

之二十九，上述所有訓練，各自強調的重點不同，當面對人體不同問題，每種訓練可以讓哪個組織/器官/系統，相比起來較有效率的獲益，也不一樣。

可以選擇的話，我個人比較偏好「精準醫療，精準訓練」，例如，如果有一種訓練，可以在1-2週內讓疼痛下降，而非需等到肌肥大（4-6週），那這會是我的選擇。

為什麼有這種差異呢？錯不在「訓練」本身，而是用的人有沒有找對問題。

之三十，因此，再強調一次「有練到」「有用到」跟「針對性」訓練不一樣，運動訓練的效益，我們看的不是0或1，而是比例問題。

之三十一，所以針對不同功能分類的肌群，也可以用「比例」概念來設計多樣化的訓練，阻力/重量訓練的效益，對於同一組協同肌中的所有成員，是co-contraction，而非比例調整。細節太多字了，留待後續:D