차트 패턴 거래는 종종 기술 지표의 방향에서 사고 파는 것과 동일시됩니다. 그러나 차트 패턴은 기술적 도구로 간주되지만 지표와 여러 면에서 다릅니다. 시장 기술자가 되는 과정에 있다면 차트 패턴과 지표의 기능, 장단점을 이해하는 것이 중요합니다.
차트 패턴은 가격 자체의 이전 경로를 나타내는 구성입니다. 차트 패턴은 주기성 및 유형과 관련하여 필터링된 시장 데이터에서 직접 구성됩니다. 인기있는 간격은 눈금, 분, 시간 및 일이며 일반적인 차트 유형은 촛대, OHLC 및 선입니다. 몇 가지 전통적인 형태는 아침과 저녁 별, 도지, 페넌트, 머리와 어깨, 쐐기 및 망치입니다.
차트 패턴 거래 전략은 주기성을 사용하여 모든 시장에 적용될 수 있습니다. 사실, 활발한 거래자들의 군단이 매일 그렇게 하며 긍정적인 예측 능력을 가진 거래자들을 찾습니다. 차트 패턴은 귀중한 기술 도구이지만 고유한 장점과 단점을 인식하는 것이 중요합니다.
차트 패턴의 가장 큰 장점은 아마도 사용자 친화적이라는 것입니다. 패턴은 가격 차트 오른쪽에 시각적 컨텍스트로 표시됩니다. 패턴을 식별할 때 추측할 필요가 없습니다. 존재하거나 존재하지 않습니다.
차트 패턴은 예측 능력에서도 잘 작동합니다. 추세 확장, 시장 반전 또는 보류 중인 돌파를 예측하기 위해 고유한 구성이 사용될 수 있습니다. 또한 차트 패턴 자체는 손절매 및 이익 목표 위치의 기초로 자주 간주됩니다. 이러한 방식으로 거래자는 라이브 시장 상황에서 위험 대 보상을 최적화할 수 있습니다.
반면 차트 패턴 거래는 일부 영역에서 부족합니다. 패턴의 주요 단점은 시장의 우세한 상태를 무시한다는 것입니다. 시각적 구성물이라는 점을 감안할 때 거래량 및 주문 흐름과 같은 정보는 무시됩니다. 이러한 요소를 간과하면 확신과 후속 조치가 부족할 가능성이 있는 신호에 의해 "가짜 아웃"될 가능성이 높아집니다.
또한 패턴과 관련하여 선물 계약을 사고 파는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다. 특히 더 큰 차트 주기를 참조할 때 손절매는 종종 상당합니다. 더 작은 간격의 차트를 사용하여 위험을 줄이는 것이 가능하지만 대부분의 패턴의 예측 기능은 일반적으로 고장납니다.
지표는 가격 데이터에서 수학적으로 파생된 기술 장치입니다. 계산이 완료되면 지표가 가격 차트에 오버레이로 표시되거나 해당 창에 표시될 수 있습니다. 지표는 지원 및 저항 수준, 오실레이터, 피벗 포인트를 포함하여 다양한 종류가 있습니다. 가장 일반적인 몇 가지는 이동 평균, 피보나치 되돌림/확장, 확률 및 이동 평균 수렴/발산(MACD)입니다.
차트 패턴 거래와 마찬가지로 선물 시장 참가자는 매일 다양한 유형의 주기성과 차트에 지표를 적용합니다. 그것들의 사용을 통해 가격 방향이 확인되거나 도전을 받아 새로운 무역 아이디어의 개발을 촉진할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 지표에는 알아야 할 몇 가지 주요 장점과 단점이 있습니다.
지표가 차트 패턴보다 뛰어난 기술적 분석의 한 측면은 추세 강도를 수량화하는 것입니다. 예를 들어 MACD는 2개의 이동 평균을 사용하여 방향성 가격 움직임의 모멘텀을 측정합니다. MACD의 이동 평균이 수렴하면 추세의 모멘텀이 약화됩니다. 그들이 갈라지면 추세가 상승하고 있습니다.
또한 지표는 즉석에서 열린 포지션을 관리하는 데 적합합니다. 예를 들어, 피보나치 되돌림/예상과 같은 지지 및 저항 수준은 손절매 및 이익 목표 위치에 대한 지침으로 사용될 수 있습니다. 이와 같은 방법은 거래자에게 급변하는 시장에서 포지션을 관리하는 명확한 방법을 제공합니다.
활성 거래자에게 불행히도 지표에는 많은 단점이 있습니다. 한 가지 함정은 가격 차트에서 지표가 "어수선해"지는 경향이 있다는 것입니다. 지표는 자동으로 계산되고 일상적으로 적용되기 때문에 너무 많이 사용하기 쉽습니다. 그 결과 의사 결정을 방해하는 상충되고 뒤죽박죽된 지표의 결과로 분석 마비가 발생합니다.
"선행" 지표가 있지만 대부분은 "후행"으로 분류됩니다. 가격 데이터에서 파생되기 때문에 지표 값은 가격이 어디로 가는지 반영하지 않고 가격이 있었던 위치를 반영합니다. 차트 패턴 거래에 대해서도 마찬가지지만 패턴은 특정 시나리오가 전개될 가능성이 있음을 시사합니다. 데이터가 해석될 수 있기 때문에 지표의 예측 기능이 제한됩니다.
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