요즘 세력들 개미터는 패턴(aka 나스닥 미장 패턴) 이제 알고 대응하자!

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요즘 세력들 개미터는 패턴(aka 나스닥 미장 패턴) 

이제 알고 대응하자!  

 

 

토미전업투자 강의1.jpg

 

 


 

 

안녕하세요 트레이더 여러분. 

토미입니다.

 

기술적분석이라는 학문은 투자자들의 심리 변화가 내포된 가격흐름을 데이터화 시켜놓은 차트에서 일관성있게 나오는 패턴을 통해 여러 시나리오에 일정한 확률을 부여하고 그에 맞는 매매 전략을 설계하는겁니다. 보통 시장 참여자들은 크게 개미(개인 투자자들) 그리고 기관(세력들) 이렇게 나눕니다. 

 

인류는 여러 산업혁명을 거치며 혁신적인 기술 발달로 인해 금융 시장은 매번 변해와습니다. 20~30년 전에는 차트 분석하는 법을 도서관가서 서적으로 다 읽어서 공부했던 시대와 달리 요즘은 정보화시대인만큼 개인들도 쉽게 차트 분석 자료와 다른 전문가들의 매매전략을 접할 수 있습니다. 이렇게 요즘에 개미들도 똑똑해지고 있습니다. 

 

하지만 95%의 개미들이 돈을 잃는 현상은 여전하다는거.. 개미들이 더 똑똑해졌는데 왜 여전히 95%라는 수치는 내려가지를 않을까요? 그건 바로 금융 시장은 세력들에 의해서 패턴이 변화하는 Change Market이기 때문입니다. 차트의 성질은 매순간 변합니다. 70~80년대 주식 혹은 지수 차트 봐보세요. 기가 막히게 차트 잘 맞습니다. 하지만 요즘, 특히 코로나19 이후로 금융 시장의 특성이 변화하는 주기는 더욱 빨라지고, 세력들에 만들어진 이 변동성에 개미들은 꼼짝 못하고 당하고 맙니다. 

 

자 제 경험과 연구를 통해 도출해낸 요즘 시장의 특징을 몇 가지 정리해봤습니다. 

1. 잦은 스탑 헌팅

2. 휩소(Whipsaw)

3. 긴 꼬리 캔들

4. Widening/Broadening 패턴

5. Bull/Bear Trap

세력들은 우리 개미들이 대충 어디에서 진입, 손절, 그리고 익절을 할지 다 꿰뚫고 있습니다. 때문에 요즘 자주 출몰하는 스탑 헌팅(즉 개인들의 손절가를 건드리고 그로 인해 발생한 매도물량을 밑에서 다 받아 올리는 패턴)으로 휩소 무빙을 만들어버립니다. 크게 보면 저점은 더 낮아지고 고점은 더 높아지는 Widening/Broadening 삼각형도 자주 보입니다. 

 

이 세력들이 개미 터는 패턴을 우리가 어느정도 미리 파악하고 매매에 임한다면 훨씬 좋은 실적을 낼 수 있지 않을까요? 특히 특정 시간(나스닥 미장처럼)에 본 패턴의 출몰 확률이 높다는 게 컨펌이 되었다면, 이 세력들의 심리를 이용해 충분히 좋은 트레이딩 자리를 찾을 수 있을겁니다. 

 

총 3가지 phase로 나눠봤습니다. 

1. Contraction/Consolidation 단계 (매물대 쌓이는 구간)

--> 큰 추세가 나오기 전 횡보(매집)하는 구간

2. Expansion/Whipsaw 단계 (위아래로 터는 구간)

거래량이 활발한 구간 --> 변동성이 큰 구간 (Ex. 나스닥 미장)

3. Trend/Continuation 단계 (휩소 이후 제대로 추세 터진 구간)

 

1번 단계에서 만들어진 매물대의 기준선 참고 (EQ, average price, MA 등 적합한 기준을 찾기 위한 연구중, 통상적으로는 EQ 사용)

횡보채널 뚫릴 시 돌파/추격 (그림에선 Long)진입. 다시 채널 안으로 들어오면 손절

2번 단계에서 추세 터졌을 때 휩소 일 가능성이 있는 시간대이면 리테스트 (그림에선 Long)진입(1번) 비추. 진입하더라도 손익비 높게 설정.

1번 무효화 컨펌되면, 즉 채널 기준선 뚫리면 돌파/추격 (그림에선 Short)진입, 다시 채널 안으로 들어오면 손절 (2번)

다시 매물대 가격으로 회귀할 때 리테스트(그림에선 short) 안나오면 더블 휩소(더블 잉걸핑이랑 비슷한 개념) 나올 가능성이 커짐  기준선 뚫릴 때 추격/돌파 (그림에선 Long)진입 

 

아래는 나스닥 무기한물 차트입니다. 나스닥 미장 때 대부분 이 패턴이 요즘에 나옵니다. 더 자세한 내용은 조만간 업데이트 해드리겠습니다.

 

 

토미전업투자 강의1_2.jpg

 

 

 

 

 

 

 

감사합니다

 

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