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우리 천궁도는 어떤 층으로 구성되어 있나요?

우리 천궁도는 어떤 층으로 구성되어 있나요?

천궁도는 출생 구조, 통과 트리거, 진행된 개발, 복귀 연도 테마, 소행성, 항성 및 전문 기술의 보충 레이어 등 여러 레이어로 구성됩니다.

천궁도는 단층의 정보가 아니다

많은 사람들이 천궁도를 열면 모든 기호를 동일한 정보 층으로 간주합니다. 행성, 애스펙트, 소행성, 항성, 덧없는 연도가 모두 혼합되어 있습니다. 이것이 집중력을 잃는 가장 쉬운 방법입니다. 시장에 대한 실제 읽기는 여러 계층으로 이루어져야 합니다. 먼저 기본 구조를 살펴본 다음 시간 트리거를 살펴보고 추가 세부 사항을 살펴보세요.

출생 천궁도는 "이 사람의 원래 구조는 무엇입니까?"라고 대답합니다. Transit은 "지금 무엇이 실행되고 있는지"라고 대답합니다. Progression은 "내부 단계는 어떻게 발전합니까?"라고 대답합니다. 리플렉션 차트는 "올해의 주제는 어디에 집중되어 있는가"라고 대답합니다.

첫 번째 레이어: 출생 천궁도가 기본 맵입니다.

출생 천궁도는 모든 심판의 기본 지도입니다. Big Three, Lagna Lord, 하우스, 애스펙트, Planetary Weights 및 테마 집중 포인트를 살펴봅니다. 출생 천궁도가 없으면 덧없는 시간과 회당 모두 쉽게 일반적인 설명이 될 수 있습니다.

예를 들어, 토성이 10하우스를 통과할 때, 타고난 10하우스가 강한 사람에게는 직업 구조를 받아들이는 것일 수 있습니다. 다른 사람에게는 책임이 단기적으로 증가하는 것일 수도 있습니다. 기본 맵이 다르다는 것은 동일한 움직임에 대한 의미가 다르다는 것을 의미합니다.

두 번째 수준: 여행 차트에서 현재 트리거를 살펴봅니다.

대중교통 차트는 출생 천궁도에 현재 하늘을 오버레이하여 어떤 출생 지점이 트리거되는지 확인합니다. 느린 행성은 무대 테마를 보는 데 적합하고, 빠른 행성은 단기적인 이벤트 감각과 감정 창을 보는 데 적합합니다.

대중교통은 출생 천궁도가 예측한 사건이 아닙니다. 이는 시간 날씨와 더 유사합니다. 날씨는 사용자에게 영향을 주지만, 날씨가 사용자에게 미치는 영향은 지형에 따라 다릅니다.

세 번째 수준: 진행 및 복귀 단계 리듬

진보된 행운은 내부 발전 리듬에 더 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어, 진행된 달의 별자리가 바뀌면 몇 년 동안의 감정적 초점이 바뀔 것입니다. 태양 복귀 차트는 생일과 다음 생일 사이의 연간 주제를 살펴보는 데 더 적합하며, 특히 태양 복귀 상승, 해 지는 및 연간 초점 하우스를 살펴보는 데 더 적합합니다.

이들 기술은 서로를 대체하는 것이 아니라, 같은 삶의 기간을 다른 시간 척도에서 바라본다.

네 번째 수준: 소행성, 항성, 민감점은 보충적입니다.

소행성, 고정 별, 아라비안 포인트, 키론, 노드 등은 모두 세부 정보를 제공할 수 있지만 처음에 주요 구조를 압도하는 데는 적합하지 않습니다. 파운데이션보다는 돋보기에 더 가깝습니다.

천궁도의 본선이 이미 관계 문제를 지적하고 있다면 주노는 헌신 방식을 보완할 수 있다. 주요 경력 라인이 강하다면 고정 별(Fixed Star) 또는 행운의 로트(Lot of Fortune)가 특별한 강조점을 보완할 수 있습니다. 하지만 빅3, 하우스, 애스펙트를 보충포인트로 대체하지 마세요.

제품 보고서는 계층적으로 읽어야 합니다.

완전한 점성술 보고서는 일반적으로 기본 구성, 행성 배치, 애스펙트, 무게, 이동, 진행, 반환 및 추천으로 구분됩니다. 보고서를 읽을 때 각 단락을 동일한 결론으로 ​​취급하지 마십시오. 먼저 어떤 테마가 여러 장에 반복적으로 나타나는지 살펴본 다음 그것이 메인 스레드인지 확인합니다.

정말 유용한 보고서는 전문 용어를 많이 사용하는 보고서가 아니라 증거 수준을 명확하게 설명하는 보고서입니다.

천궁도 복귀 시 확인 방법

먼저 출생 천궁도만 열고 주요 구조를 찾으세요. 운세를 다시 켜고 현재 어떤 출생 포인트가 트리거되는지 확인하세요. 그런 다음 진행과 복귀가 동일한 테마를 지원하는지 확인하세요. 마지막으로, 소행성, 항성 및 전문적인 기술이 세부 사항을 추가할 수 있는지 살펴보세요.

출생 차트, 통과, 진행 또는 반성에서 결론이 반복적으로 나타나면 그 신뢰성이 높아집니다.

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