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시장 요약

S&P 500ES1!
나스닥 컴포지트IXIC
니케이 225NI225
항셍HSI
항셍 차이나 엔터프라이즈HSCEI
유로스탁스 50SX5E
삼성전자보통주005930
후성 보통주093370
신라젠215600
동진쎄미켐005290
에스케이하이닉스보통주000660
LG전자보통주066570
크립토 마켓 캡TOTAL
BTC/KRWBTCKRW
ETH/KRWETHKRW
ETC/KRWETCKRW
솔라나SOLUSD
루나 / 미국 달러LUNAUSD
USD/KRWUSDKRW
JPY/KRWJPYKRW
USD/JPYUSDJPY
EUR/USDEURUSD
미국 달러DXY
AUD/USDAUDUSD
브렌트유BR1!
원유CL1!
금GC1!
은SI1!
옥수수ZC1!
비트코인BTC1!
미국 10해US10Y
미국 5해US05Y
미국 2해US02Y
일본 10해 배당JP10Y
영국 10해GB10Y
유로 10해EU10Y

아이디어

금리를 보고 거래를 개선하는 방법: 1부이번 달에는 금리에 대한 주제를 살펴보고자 했습니다. 금리가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 거래에서 금리 정보를 사용할 수 있는지. 이것은 새로운 거래자가 일반적으로 시작할 때 간과하는 주제이므로 이 시리즈가 거시경제학과 기본적 분석에 대해 더 배우고자 하는 새로운 사람들에게 도움이 되고 실행 가능한 시리즈가 되기를 바랍니다! 이자율을 다룰 때 첫 번째 질문은 TradingView에서 정보를 보는 방법입니다. 언제든지 "시장" 아래의 "채권" 탭을 클릭하고 "금리" 테이블로 이동할 수 있지만 전 세계의 금리를 보는 더 쉬운 방법은 '검색' 터미널을 사용하고 "10Y"를 입력하는 것입니다. 그런 다음 "이코노미"를 클릭하면 글로벌 10년 금리 시장을 모두 볼 수 있습니다. 이 구성은 "10년" 금리를 제공하지만 다른 티커를 사용하여 만기 채권을 얻을 수 있습니다. 예를들어 "US03M"을 입력하면 미국 3개월 이자율을, "BR10Y"를 입력하면 브라질 10년 이자율을 볼 수 있습니다. 우리 시스템의 모든 금리 시장은 이 티커 기준을 따릅니다. 하나 시도해 보십시오! 쉽습니다. 익숙하지 않은 사람들을 위해 금리가 작동하는 방식에 대한 설명이 있습니다. 금리는 주식이나 암호화폐처럼 공개 시장에서 변동합니다. 그들은 국채 가격에 대해 거꾸로 움직입니다. 이런 식으로 단순히 국채 가격을 보고 금리가 어떻게 돌아가는지 알 수 있습니다 -> 반대 방향으로 움직일 것입니다. 그 이유는 채권을 발행할 때 "액면가"와 "쿠폰이자율"로 발행되기 때문입니다. 국채의 액면가가 $1,000이고 쿠폰이자율이 2%라고 가정해 보겠습니다. 이것은 매년 채권 발행자가 채권 소유자에게 $20를 지불한다는 것을 뜻합니다. 문제는 채권이 발행된 후 공개 시장에서 자유롭게 거래될 수 있다는 것입니다. 어떤 이유로든 상당한 수요가 있기 때문에 $1,000 채권의 가치가 상승하고 $1,030에서 거래를 시작한다고 가정해 보겠습니다. 채권 보유자에게 지급되는 20달러는 고정되어 있기 때문에 구매자가 채권에 대해 1,030달러를 지불할 때 받는 실제 "이자율"은 2% -> 1.94% 로 약간 낮습니다. 따라서 채권 가격의 변화는 시장의 실시간 "이자율"을 바꾸게 됩니다! 한 가지 주의할 점: 정부 채권 금리는 국가의 중앙 은행에서 결정하는 정부 설정 "기금" 금리와 다릅니다. 다음 주 2부에서는 국채/이자율에 대한 수요와 공급을 이끄는 요인 및 통화 정책이 거래하는 모든 자산에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다. 또한 이 정보를 어떻게 여러분에게 도움이 되도록 할 지에 대해서도! 다음주에 뵙겠습니다! - 팀 트레이딩뷰 ❤️❤️
에디터즈 픽
교육
늘어지는 거래범위 내 움직임과 기대가격 안녕하세요. 오랜만에 아이디어 올립니다. 지난 주봉상 관점을 올린 후 아직까지 매크로 뷰는 분배관점으로 접근 중으로 위 차트를 보시면, 상승 채널로 만들어진 거래 범위(tr #0) 내에서의 움직임을 보이는 중입니다. 또한, 많은 트레이더들이 상승 쐐기형 패턴으로 접근하고 있으며, 쐐기 이탈이 나온 상황입니다. 현재 기준은 일봉상 8일~10일에 만들어진 오더블럭 eq 값이 대략 23.4로 이 구간 내에서 움직임을 주목할 필요가 있다고 생각 중입니다. 큰 프레임부터 다시 확인해보겠습니다. 현재 비트는 32~17 파동을 기준으로 0.5의 되돌림이 나온 상황입니다. 현재 17K 저점 이후 나온 현 반등은 예비지지로 인한 매도세의 일시적인 정지로 보고 있으며, 추가적인 패닉셀이 나와야 된다고 보는 입장입니다. 일봉에서는 20이평의 지지를 받지 못한 상황입니다. 좀 더 단기 프레임에서는 tr #1과 tr #2로 접근할 수 있으며, tr #2에서는 SOW(약세신호)와 함께 분배의 움직임을 보여주는 중이며, tr #1 하단부와 큰 상승채널 레인지(tr #0)와 겹치는 공통 구간으로 하단부 이탈 시, 일봉상 poc 인 20.8 구간까지 내려갈 가능성을 생각 중입니다. 만약 제 생각 대로 분배관점의 마지막 페이즈라면 하락의 본격화가 조만간 나올 것으로 생각하고 있습니다. vsa(volume spread analysis) 지표인 wwv 입니다. 커졌던 하락 힘이 약간 줄어들었으나, 다시 늘어나고 있으며 수요를 덮는 공급량이 아직까지 시장에 남아있음을 보여줍니다.(마찬가지로 현물 거래량도 공급량 증가) 위 차트는 pnf 차트 분석이며, 종가기준 박스사이즈 500으로 분석한 결과로 최소 하락값 13500 ~ 최대 하락값 8500 정도로 계산했습니다. 고저기준 박스사이즈 250으로 분석한 값입니다. 비트 변동성 지수 또한 바닥 지지 이후 반등 중이며 vix도 바닥이 상당히 가까운 상황입니다. dxy도 더블 바텀 이후, 반등하는 모습을 보여주는 중입니다. 이전 아이디어에서도 언급드렸던 200wma 값이 대략 22.6으로 이번 주와 다음 주 주봉 종가가 어떻게 나와 주는지 좀 더 지켜보려 하는 중이며 아직 하락 중인 추세 안에서 판매 절정은 안 나왔다는 관점과 다음 상승을 위한 축적 시간이 필요하다는 관점을 유지 중입니다. 그래서 PNF 차트의 목표가를 기준으로 매수 관점으로 접근할 생각이며, 하락 발산 혹은 관점 번경에 대한 추가적인 내용은 코멘트로 업데이트하겠습니다. 궁금한 점은 댓글 부탁드립니다. 감사합니다. 감사합니다. (하우스룰로 인한 재업로드입니다)
에디터즈 픽
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[크립토와 미 증시 커플링] 나스닥이 떨어지면 BTC도 떨어지나.. 어떻게 바라보아야 할까?안녕하세요, Yonsei_dent 입니다. 지난 주 크립토 시장은 상승장을 마주했습니다. 7일간 비트코인 3.29% 상승, ETH 6.7% 상승으로 S&P; 500의 동일기간 상승률인 4.3%를 넘기기도 하였습니다. 이처럼 암호화폐 가격이 오르면서, 투자 심리도 긍정적으로 변화하고 있습니다. Crypto Market - Fear & Greed Index는 전날에 비해 소폭 감소 (41/100) 하긴 하였으나, 극심한 공포를 보였던 지난달 (20/100)에 비해 많이 개선된 모습을 보이고 있습니다. 그런데 올해 차트를 가만히 보자면, 미 증시와 BTC가 유사한 경향을 보이는 것 같습니다. 과연 둘 사이의 커플링 경향이 자리잡게 된 것일까요? 오늘은 암호화폐가 미 달러, 미 증시와 같은 지표들과 커플링을 어떻게 이루는지, 어떤 의미를 갖는지 이야기하도록 하겠습니다. 이에 앞서 암호화폐, 그 태생적 특징을 간단히 언급하고 본론으로 이어가겠습니다. 0. 가상자산에서 진정한 화폐로 나아갈 수 있을까? : 경제학적 측면에서의 암호화폐 “화폐”라는 개념은 크게 제도적 관점과 경제학적 측면으로 나누어 해석될 수 있습니다. 제도적 측면에서의 암호화폐는 큰 “변동성”과 “낮은 TPS로 인한 긴 거래시간”, 변동성에 기한 단기적 화폐가치 변동 등으로 사용자의 신뢰를 얻기 힘든 상황입니다. 결국 BTC의 창시자 사토시 나카모토가 발표한 백서의 핵심 내용인 <개인 간 자유롭고 신뢰할 수 있는 금융거래 (중앙정부 등의 금융기관이 개입되지 않는) > 에 비추어 보았을 때 사적거래 수단으로 적용 가능한 단계에 그치고 있습니다. 법정화폐를 대체하게 되는 것은 사적 거래수단 이상의 개념인데요, - 신뢰할 수 있는 정책 결정자의 부재 (미 연준의 역할과 같은) - 해킹 사건과 같은 시스템 상의 치명적인 충돌 및 피해 - 노드(참여자) 간의 이해관계에 따라 변동되는 비일관적인 가치 위와 같은 원인이 해결되지 않는 이상, 단기적으로 법정화폐의 지위를 갖는 것은 어려워 보입니다. 그러나, 이러한 제도적 한계에도 불구하고, 경제학적 측면에서 본다면 장기적으로 화폐로서의 가치를 지닐 것으로 기대할 수 있습니다. - 물물거래에서 유동성을 공급하는 유가증권으로 교환가치 정립 및 거래비용의 감소 효과 - 세대 간 (긴 시간 텀을 두고)의 재화 거래 및 구매력 이전의 교환 증서로서의 역할 위 두 개념으로 본다면, 암호화폐도 거래 당사자 간의 합의 만으로 정부나 중앙기관의 개입 없이 충분히 화폐로서 기능할 수 있습니다. 개인 간 자유 거래가 주 목표인 BTC를 차치하더라도, 가상화폐들의 플랫폼 제공에 그 본질적 목표가 있는 ETH 를 생각한다면 그 미래는 긍정적입니다. ETH 플랫폼에서는 스마트계약 (구매자-판매자 간의 거래에서 발생하는 정보 비대칭을 최대한 줄일 수 있는)을 체결할 수 있으며 이는 궁극적으로 거래비용 (거래에서 소모되는 부대비용 들)을 줄여나갈 수 있으므로 장기적으로 금융시장의 효율성을 높일 수 있기 때문입니다. 아직은 등장한지 20년이 채 되지 않았으나, 이러한 기술적 발전이 충분히 이루어진다면 ETH과 같은 암호화폐 플랫폼이 미래의 거래 체제의 주류가 될 수 있을 것이라 생각합니다. 1. 암호화폐, 안전자산으로 생각할 수 있을까? : NASDAQ - BTCUSD 커플링 현황 안전자산은 인플레이션이나 자국 통화가치가 하락하는 상황에서도 큰 가격의 변동없이 유지되거나 그 가격이 상승하여야 합니다. BTC의 경우는 채굴반감기가 존재하므로 최종적으로 채굴될 수 있는 코인양은 한계가 있습니다. ETH는 채굴 제한량이 없으므로 이론적으로는 코인량이 무제한으로 증가할 수 있으나, 이더리움 2.0 업데이트를 통해, 지분증명을 통한 이더리움 보유수량 확대로 가치 하락을 방지하려 하고 있습니다. 과연 이러한 희소성과 가치 보존을 위한 노력만으로 금과 같은 안전자산이라 여길 수 있을까요? 위 차트는 나스닥과 BTCUSD 를 비교한 차트입니다. 아래 지표는 상관계수인 Correlation Coefficient 로, 1.0에 가까울수록 같은 경향으로 두 지수가 움직인다고 볼 수 있겠습니다. 2021년 12월을 기점으로, 2~3:1 가량의 비율로 나타나던 커플링 : 디커플링 추세가, 확연히 커플링 빈도가 높게 변한 것을 확인할 수 있습니다. 이는 2022년에 들어서면서 본격적으로 시작된 연준의 긴축 기조에 맞춰, 전통금융 및 크립토 시장 모두 자본이 동시 이탈하면서 자연스레 커플링 빈도가 늘어난 것으로 해석됩니다. 최근 며칠 간의 양상을 15분 봉으로 확인할 때에도, 마켓 클로즈 때에는 독립적으로 등락이 이루어지나 장 운영시의 커플링이 두드러지게 나타남을 확인할 수 있습니다. 즉, 두 지수간의 관계가 독립적이거나 음의 상관계수 (반대양상)으로 작용하는 것이 아니라 오히려 크립토 시장이 미 증시에 영향을 받는 종속된 입장으로 보여집니다. 안전자산에 비해 상대적으로 작은 시총규모 (금 : BTC= 40:1 가량) 에 기인한 크립토시장의 유동성 한계 → 큰 변동성 Fundamental을 명확히 측정할 수 없는 크립토 시장의 한계 → 세계 증시 주요지표인 미증시의 영향을 더욱 받는 경향 BTC, ETH 보유량의 대부분이 미국 → 달러, 미 경제 상황에 직결 따라서 현재 상황은 상관관계가 높아 안전자산 보다 위험자산에 가까우며, 과연 디커플링으로 추세가 변환될 것인지 살필 필요가 있습니다. 2. 커플링이냐, 디커플링이냐 2020 연준의 양적완화 정책으로 인한 금융시장으로의 대규모 자본 유입이 있던 이래로, 달러의 크립토 시장의 대거 유입 / 월가의 진출, 기업들의 가상자산 투자 등으로 크립토 시장에서의 달러 점유율이 높아졌습니다. (비트코인 기준 달러 점유율 약 86.4%) 이는 크립토 시장이 달러의 영향력 아래에 있으며 월가의 영향력이 미치게 됨을 의미합니다. 최근에는 연준의 긴축 기조와 인플레이션 우려로, 미 증시가 출렁일 때 BTC도 같이 출렁이는 모습을 보여주었는데요, CC (상관관계 지수)가 2022. 06 급락 이후 점진적으로 디커플링 빈도 (노란 마커)가 증가하는 양상을 보이다, CPI가 선방한 8.11 을 기점으로, 금리인상 및 긴축기조가 완화될 것이라는 시장의 안도감이 높아지면서 커플링이 다시 커짐 (주황 마커)을 확인할 수 있었습니다. 이는 반대로, 긴축 기조가 강화되는 양상이 나타날 시 다시 디커플링이 나타날 수도 있음을 시사합니다. 이와 더불어 전문가들은 최근 가상화폐 시장이 보다 안정성과 신뢰성을 보여주고 있다고 바라보고 있습니다. 매튜 시겔(Matthew Sigel)은 올해 초, 블룸버그 통신을 통해 국제적으로 불안한 시장 상황에서 가상화폐 시장과 나스닥 지수 모두 하락세를 보이지만 비트코인은 기술주 움직임과 비교했을 때 시세 표준편차 (산포도) 상 더 안정적인 모습을 보이고 있다고 언급했습니다. 비트코인이 표준편차 상 안정적인 시세 흐름을 보이는 것은 가격의 안전성과 신뢰도적인 측면에서 위험성이 줄어들고 있다는 것을 의미하며 전문가들은 최근 몇 년에 걸쳐 더 큰 상승폭을 보인 비트코인이 하락 분위기에서 안정적인 모습을 보이고 있다는 점을 주목했습니다. 또 다른 데이터 분석업체인 코인셰어스(CoinShares)의 제임스 버터필(James Butterfill) 리서치 책임자는 “비트코인과 나스닥 지수가 미국 연방은행의 금리 상승에 민감하다는 점은 현재까지 두 지수가 상관관계를 갖는다는 것을 의미한다”라고 말했지만 “연준의 금리정책 오류로 인해 인플레이션이 발생 시 비트코인이 가격 지지에 더 안정적인 모습을 보일 것이다”라고 덧붙였습니다. 즉, 기술주 중심의 NASDAQ과 비교하여 크립토 시장의 안정성 및 신뢰성이 증가하고 있음을 알 수 있으며 이러한 상황에서 이전 아이디어에서와 같이 (아래 링크 참조), 만약 9월 FOMC에서 금리 인상에 관한 매파적 발언이 나온다면 위험자산 취급을 받던 크립토 시장이 변동성을 줄여나감에 따른 안전 투자 심리 개선으로 이어져 금리 인상 상황속에서도 보다 안정적인 권역을 구축할 가능성이 엿보입니다. 즉, 고금리 기조가 이어진다면 다시 디커플링으로 이어질 가능성이 있습니다. 4. 결론 현재는 미증시와 BTC 간의 커플링이 심화된 상태이나, 오늘 발표된 7월 FOMC 의사록에서 알 수 있듯, 긴축 기조가 당분간 연장될 것으로 보입니다. (물론, 회의록 내용 중에는 비둘기적인 표현도 있었지만 - 보수적으로 긴축 기조를 유지할 것으로 해석됨) 이때, 커플링에서 디커플링으로 전환되는 양상이 확인된다면, 서론에서 언급한 위험자산을 넘어 다시 인플레이션 헷지 수단으로 자리매김 할 수 있을 것입니다. 또한, 본 계정의 이전 아이디어에서 언급한 등을 이유로, 기사 본문에서 언급된 BTC의 가격지지 가능성과 맞물려 본격적인 숏 스탠스가 아닌, BTC의 일정부분 상승을 기대할 수도 있겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다 :) ** 본 글은 TradingView에서 제공하거나 보증하는 금융, 투자, 거래 또는 기타 유형의 조언이나 권고 사항을 의미하거나 구성하지 않습니다.
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프로답게 'VRVP' 볼륨 프로화일 멋지게 사용하기! 😉안녕하세요. 👋 거래량의 중요성 !! 그 거래량을 이해하기 위해 알면 도움이 되는 필수 지표! 오늘은 볼륨 프로화일(VRVP) 에 대해 알려드리겠습니다. 거래량 지표는 크게는 2가지로 분류됩니다. 첫 번째는 기본 거래량 지표인 볼륨Volume ! 두 번째는 볼륨 프로화일 Volume Profile 입니다. ! 이 2가지의 가장 큰 차이는 다음과 같습니다. 볼륨 : '시간'에 따른 거래량 변화 볼륨 프로화일 : '가격'에 따른 거래량 변화 이 가장 큰 근본적인 차이만 이해하고 계셔도 아주 유용하게 사용하실 수 있는데요. 이 2가지 중 볼륨 프로화일 은 공급, 수요 및 전반적인 유동성을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 도구를 사용하면 특히 특정 가격 수준에 거래량 '추세'를 분석할 수 있습니다. 여기서 고정 범위 볼륨 프로파일 (FRVP- Fixed Range Volume Profile) 가 있습니다. 이 툴은 왼쪽의 도구틀에서 찾으실 수 있습니다. 이 도구는 고정 범위 볼륨 프로화일로 정해진 고정 범위의 가격대에서 발생된 거래량을 보여주는 지표로 누구나 거래량의 추세를 매우 쉽게 분석 할 수 있도록 만들어 졌습니다. 일반 볼륨Volume 은 시간 기준으로 표시됩니다. 해당 시간대에 발생된 거래량을 보여줍니다. 즉, 가장 기본인 거래량:볼륨은 시간에 해당하는 세로 막대로 표시되며 볼륨 프로화일은 가격에 해당하는 가로 막대로 구성됩니다. FRVP 픽스드 레인지 볼륨 프로화일 을 그리는 방법을 알아봅시다. 😊 ☝️차트의 왼쪽에서 도구를 클릭합니다. ✌️목록을 스크롤 하여 볼륨 프로화일을 선택합니다. 👌도구를 선택한 후 작업이 필요한 영역을 찾아 클릭한 후 시작점과 끝점을 선택하세요. Next Step !! 잘 그렸다면 잘 읽어야겠죠 ?? POC 빨간색 선- 가장 거래량이 많은 가격 수준 노란색과 파란색 선 - 각 가격수준에 대한 위/아래 거래량 음영 처리 영역- 선택한 볼륨 프로화일 너비% 영역 구분 How to use !! 자, 다음은 볼륨 프로화일을 사용하는 방법에 대해 이야기해봅시다. ! 거래 전략에 따라 다양한 시간 프레임에서 이 지표를 사용할 수 있습니다. 여기서 가장 중요한 점은 POC:빨간색 수평선입니다. 이 가격 수준은 우리에게 보여주는 범위에서 가장 많은 거래량이 있는 지점입니다. 이 영역은 기관투자자들이 매집하고 있기 때문에 매우 강력한 기준점으로 작용합니다. 이 주변 환경은 대부분의 경우 지지/저항으로 작용됩니다. 파란색 막대는 상향 거래를 나타내고 노란색 막대는 하향 거래를 나타냅니다. 이 정보는 우리에게 중요하지 않을 수 있지만, 그래도 꼭 알아야 할 것은 두 색상의 전체 길이 입니다. ! 또한 일부 막대는 어두운 색, 일부는 연합니다. 이 음영의 이유는 우리가 설정한 영역의 범위가 있기 때문입니다. 표준 설정은 70이며, 전체 볼륨의 70%가 있는 영역이 굵게 표시되었다는 뜻입니다. Why !! 그렇다면 이 집중되는 곳은 왜 중요한가요? 그것은 투자자들은 그들의 매집 구간을 방어하려는 경향이 있습니다. 예를 들면 기관 투자자가 가격을 올렸던 종목이 가격이 내려간다면, 가격이 평균에 도달 할 때 가격이 하락하는 것을 쉽게 허용하지 않으며, 가장 많은 비용이 드는 가격은 지지 영역으로 작용합니다. 그 반대는 기관 투자자가 약세 방향으로 포지션을 잡을 때에도 동일하게 적용됩니다. 체크 포인트는 이 때에는 저항 영역으로 작용된다는 사실이겠죠? 유용한 정보가 되었길 바랍니다. 읽어주셔서 감사합니다. 팀 트레이딩뷰 ❤️
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유용한 마켓 정보 및 분석 데이터를 트레이딩뷰에서 살펴보는 방법!! 안녕하세요, 여러분~👋 트레이딩뷰 기능이 더욱 유용하게 업데이트 되었습니다. ! 홈페이지를 열고 아래로 스크롤해 보시면 몇 가지 새로운 기능을 추가하고 콘텐츠의 양도 두 배로 늘렸습니다.😉 이를 맞이하여, 차트 이외에 저희 트레이딩뷰의 몇 가지 유용한 시장의 정보를 파악할 수 있는 컨텐츠들을 소개해 드리려 합니다. 트레이딩뷰에는 다양한 정보를 볼 수 있는 여러가지 컨텐츠들이 있습니다. 그동안 차트 보시느라 살펴보지 못했던 분들! 이번 기회에 많이 많이 살펴보시길 바랍니다. 1. 캘린더 (한국 시간 제공) - 트레이딩뷰에는 2가지의 캘린더를 제공하고 있습니다. 홈페이지 메인 화면에서 맨 밑으로 내려가셔서 (프로덕션 -> 캘린더) 찾으실 수 있습니다. ☝️. 경제 일정 캘린더 - 세계의 중요한 경제 일정을 여기에서 확인하세요. ✌️. 실적 일정 캘린더 - 각종 다가올 주요 종목 실적 발표 일정을 알려드립니다. 2. 히트맵 (주식 + 크립토) - 히트맵으로 한 눈에 시장의 전체적인 퍼포먼스의 느낌을 판단하세요. 녹색과 붉은색으로 표시되어 색감에 따라 그날의 마켓 퍼포먼스를 한 번에 파악하실 수 있습니다. ☝️. 주식 히트맵 - 미국 주식 뿐만 아니라, 마켓을 선택하여 한국 주식, 중국, 유럽 등등 다양한 국가들이 준비되어 있습니다. 🌈 ✌️. 크립토 히트맵 - 주식 뿐 아니라, 크립토 시장의 히트맵까지 트레이딩뷰에서 한번에 살펴보세요.😉 3. 오늘의 인기 종목 ! -오늘의 인기 종목, 퍼포먼스가 좋은 종목 등을 홈페이지 메인 페이지에서 확인 하실 수 있습니다. ☝️. 현재 커뮤니티 인기 종목! - 현재 트레이딩뷰 커뮤니티에서 인기 있는 종목들을 살펴보세요. !🌈 주식 뿐 아니라, Forex 외환, 선물 , 크립토까지 살펴보실 수 있습니다. ✌️. 최고의 거래량과 퍼포먼스가 좋은 상위 랭크 주식과 하위 랭크 종목들을 정리했습니다. -😉 4. Fundamental 기본 분석 정보 - 펀더멘털의 분석은 하나의 경제 상태를 나타내는 데 가장 기초적인 자료가 되는 중요한 기본 정보라 할 수 있습니다. 관심 있는 종목의 기본 분석 정보를 트레이딩뷰에서 한 눈에 보실 수 있습니다. 🤗 Buy/Sell 의 전문 의견이나 분석, 펀더멘탈 분석 및 실적, 현금 흐름등을 밸런스 시트 뿐 아니라 데이터화 시켜 분석하였습니다. 어떤 종목에 투자 하실 계획이라면 꼭 필요한 정보! 트레이딩뷰에서 제공 받아보실 수 있습니다. 🎁 5. 스크리너 (주식 + 포렉스 + 크립토) - 스크리너로 여러 종목을 한 눈에 비교해 볼 수 있다면 금융 시장 분석에 아주 유용하게 생각되어 지는데요. 저희 트레이딩뷰에서는 크게 3가지의 스크리너를 제공합니다. ☝️. 주식 스크리너 - 미국 주식 뿐만 아니라, 마켓을 선택하여 한국 주식, 중국, 유럽 등등 다양한 국가들이 준비되어 있습니다. 🌈 ✌️. Forex 외환 스크리너 - 주식 뿐 아니라, 외환도 준비되어 있어 각 국가들의 상황을 함께 살펴 볼 수 있습니다.😉 👌. 크립토 스크리너 -크립토의 종목들의 실적과 변동성 등등을 비교해 보실 수 있습니다. 트레이딩뷰에서는 기본 차트의 툴 이외에도 유용한 정보을 바탕으로 차트와 함께 분석 할 수 있도록 다양한 종류와 많은 데이터 컨텐츠를 보유하고 있습니다. 이러한 정보들을 유용하게 잘 사용하시어, 높은 양질의 차트 분석을 해보시길 바랍니다. 또한 저희 트레이딩뷰에서는 언제나 참신하고 좋은 아이디어 분석을 응원하며, 기다리고 있습니다. 감사합니다. 😊 팀 트레이딩뷰 ❤️
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다이버전스는 후행성? Divergence 제대로 사용하는 법#다이버전스 #토카데미 #입문 안녕하세요 트레이더 여러분, 토미입니다. 오늘 준비한 자료는 기술적 분석 세계에서 나름 큰 비중을 차지하고 있는 다이버전스(Divergence)에 대한 내용입니다. 관련 문헌과 자료들을 비교적 쉽게 찾아볼 수 있어서 아마 이미 많이들 해당 개념에 대해서 알고 계실겁니다. 때문에 본 글에서는 제 경험과 백테스팅 연구를 바탕으로 알아낸 세부적인 팁들과 노하우들을 준비해봤습니다. 모든 게 데이터화된 요즘 시대에는 데이터의 변화 및 추이를 추적하고 이를 바탕으로 통찰력있는 통계적 분석을 진행하는 게 중요합니다. 이 세상 자연 만물을 이루고 있는 입자와 파동은 수렴(Convergence)과 발산(Divergence)을 무한하게 반복하는 성질을 지니고 있으며 이는 차트 세계에서도 예외는 아닙니다. 여기서 통용적으로 쓰이는 다이버전스라는 개념은 주가를 포함한 여러 지표, 이론, 및 기법들이 시사하고 있는 시장 추세나 시그널들이 동일하지 않을 때 그리고 동일하지 않은 정도, 즉 이격도가 더 커지는 현상을 말합니다. 쉽게 말해 주가는 상승 추세인데 지표는 하락 추세일 때, 반대로 주가는 하락 추세인데 지표는 상승 추세일 때 우리는 주가와 지표간의 다이버전스가 발생했다라고 말합니다. 이격도의 정도가 더 심할수록 다시 컨버징을 하려는, 즉 다시 원래 상태로 돌아가려는 성질이 강해지며 우리는 이러한 경향성을 기준삼아 추세의 강도 및 전환점을 확률적으로 도출하는 겁니다. 이렇게 주가와 보조지표가 반대로 움직이면 진행되고 있는 추세의 힘이 점점 약해지는 신호로 해석해볼 수 있습니다. 자 제가 사자성어 하나 알려드릴테니 암기하세요.고하저상! 이게 당최 뭔 소리냐면 주가와 지표의 고점(High)이 달라지면 하락 다이버전스, 저점(Low)이 달라지면 상승 다이버전스라는 뜻 입니다. 주가의 고점이 HH(Higher High)를 만들었지만 지표의 고점은 LH(Lower High)를 만들 때, 혹은 주가의 고점이 LH를 지표의 고점이 HH를 만들 때 하락 추세 전환 시그널인 하락 다이버전스가 발생했다고 합니다. 반대로 주가의 저점이 LL(Lower Low)를 만들었지만 지표의 저점은 HL(Higher Low)를 만들 때, 혹은 주가의 저점이 HL를 지표의 저점이 LL를 만들 때 상승 추세 전환 시그널인 상승 다이버전스가 발생했다고 합니다. 경험상 다이버전스가 일반, 히든, 혹은 Exagerrated인지는 그렇게 크게 중요하지 않다고 봅니다. 아마 이 정도는 다들 이미 알고 계신 내용일겁니다. 후행성(Lagging)이 꽤 있기로 알려져 있는 다이버전스 시그널이 실전에서는 활용도가 그리 높지 않다고 많이들 생각하실 겁니다. 물론 예전만큼 세력들이 페이크 시그널들로 개미들을 쉽게 털어먹는 요즘 시장에선 저도 다이버전스를 예전만큼 큰 가중을 주고 있지 않습니다. 하지만 큰 타임프레임이나 장기적 분석을 할때는 나름 무시하면 안될 녀석들입니다. 이런 다이버전스의 성질을 이용해 우리는 나름의 전략을 효과적으로 만들 필요가 있습니다. 먼저 다이버전스가 후행성이 심하다고 알려진 이유는 파동이 고/저가 갱신을 하고 시간이 어느정도 지나야지 고/저점이 어디인지 컨펌이 되기 때문입니다. 위 그림처럼 고점이 확정이 되려면 어느정도 조정이 나와야지 추후에 ‘아 저게 고점이구나’라고 알 수 있습니다. 때문에 다이버전스가 발생하기 전에 미리 어떻게 상황이 흘러가야 유의미한 다이버전스들이 출현하는지 인지하고 있으면 추세 흐름을 더 빨리 가늠해볼 수 있습니다. 또한 다이버전스가 의심이 되는 순간 이후 상황이 어떻게 흘러가야 해당 다이버전스가 무효가 되는지도 알고 있어야합니다. 예를 들어 위 그림처럼 주가와 지표 모두 Swing High 고점을 만들고 다음 고점을 만들러 가는 중입니다. 아직 둘 다 고점 갱신을 못한 상황이라면 지표 입장에서는 최근 고점이 저항선 역할을 합니다. 왜냐하면 지표만 고점 갱신을 하게 된다면 하락 다이버전스가 나올 가능성이 높아지기 때문입니다. 이후 주가와 지표 모두 고점을 높이게 되면 다이버전스가 취소되며 추세가 더 지속될 가능성이 높아지죠. 이렇듯 고/저점 갱신을 주가와 지표 둘 다 하게 될지 혹은 둘 중에 하나만 하게 될지 상시 잘 눈여겨 봐야합니다. 어느 시그널이던 발생 빈번도가 너무 높으면 신뢰성이 떨어집니다. 다이버전스도 예를 들어 열 번이 나오면 열 번중 덜 확실한 시그널들은 다 제외하고 조금이나마 더 신빙성이 높은 두 세개 정도만 의미있게 보셔야 합니다. 한가지 팁을 드리자면 전 다이버전스가 지표 과매매구간에서 뜨는 게 아니라면 다 무시합니다. 위에 있는 자료처럼 상승 다이버전스는 최대한 아래에서 혹은 과매도(Oversold) 구간에서, 하락 다이버전스는 최대한 위에서 혹은 과매수(Overbought) 구간에서 출현한 시그널들만 고려합니다. 과매매 구간에서 다이버전스가 발생하고 이후에 과매매 구간을 이탈하는 시점을 진입 타점으로 노려보세요. 다른 여느 지표와 방법론과 같이 다이버전스도 더 높은 캔들봉 타임프레임에서 발생할수록 더 큰 의미를 갖고 더 장기적인 추세를 반영합니다. 다이버전스를 볼 때 한가지 유의할 점은 현재 보고있는 Swing High/Low와 파동들의 Degree가 너무 달라지면 안된다는 겁니다. 프랙탈 성질을 지니고 있는 파동은 한 단위 안에 더 작은 단위의 세부 파동들로 구성되어 있으며 지금 보고 있는 캔들봉 타임프레임에서 도출한 파동과 추세의 규모 및 크기에 적합한 단위 및 크기의 다이버전스를 간주해야 합니다. 위 삼성전자 일봉 차트에 작도되어 있는 다이버전스는 신빙성이 많이 떨어집니다. RSI 지표와 주가에서 도출한 파동 및 추세의 degree가 너무 차이가 나기 때문입니다. 저 정도 크기의 파동을 고려하려면 주봉이나 월봉 차트를 봐야겠죠? 또한 지표가 종가(Closed)로 되어 있으면 캔들의 종가로만 보는게 맞으며, 지표가 시고저평(OHLC)처럼 캔들의 고가와 저가까지 간주한다면 캔들의 꼬리로 보는 게 맞습니다. 또한 일반과 히든 다이버전스 동시에 발생 시 히든 다이버전스에 더 가중치를 주는 게 좋다고 알려져 있습니다. 이제까지 RSI처럼 단일선 지표로만 다이버전스 예시를 드렸는데 다른 종류의 지표들도 아래와 같이 다이버전스 시그널을 도출할 수 있습니다. 먼저 두개의 라인과 그 라인의 이격도를 히스토그램화한 CD 지표입니다. 가장 대표적으로 알려진 CD 지표는 MACD(Moving Average Convergence Divergence)이죠. 이렇게 이평선뿐만 아니라 히스토그램의 고/저점으로 다이버전스 시그널을 도출할 수 있습니다. 다음으로는 스토캐스틱(Stochastic)처럼 두개 이상의 라인으로 이루어진 지표입니다. RSI처럼 각각 라인의 고/저점 갱신 여부로 다이버전스를 볼 수 있습니다. 마지막으로는 거래량(Net Volume)처럼 한쪽 방향의 히스토그램인 지표입니다. 이러한 지표는 높낮이만 있고 고/저점이 따로 없기 때문에 이전 지표들과는 약간 상이합니다. 위의 차트처럼 주가는 상승하고 있지만 거래량은 감소할때 거래량 사이클 하락 추이를 돌파해주는 움직임이 나온다면 어느정도 추세 변곡이나 조정을 의심해볼 수 있습니다. 참고로 전 거래량 다이버전스는 그렇게 큰 의미를 두지 않으며 추세장과 횡보장 사이클 여부를 파악하는 단서 정도로만 활용만 합니다. 그러면 이만 마치도록 하겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 여러분의 구독, 좋아요, 그리고 댓글은 저에게 큰 동기부여가 됩니다!
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성공적인 투자의 열쇠가 '인내심'인 이유안녕하세요.😊 '인생은 가까이서 보면 비극이지만, 멀리서 보면 희극이다. -찰리 채플린,(1889-1977) ' 이라는 말이 있습니다. 인생에는 기쁨과 슬픔이 서로 뒤섞여있다는 사실을 절묘하게 섞어, 인생의 희노애락을 표현한 말입니다. 우리는 여기에서 단서를 찾아 투자에 투영해서 생각해 볼 수 있습니다. 많은 사람들은 종종 투자의 성공적인 열쇠를 첫번째로 인내심을 꼽습니다. 이러한 해답은 차트에서도 얻을 수 있습니다. 세계 여러 국가에서 1995년~2000년 사이에 발생한 광적인 투매/투기 현상이 생긴 이 후, 나스닥 종합주가지수는 2000년 3월부터 2002년 10월까지 943일간 고점대비 78%가까이 하락하며 나스닥 역사상 가장 큰 하락폭을 기록하게 됩니다. 이것은 닷컴 버블 사태라 불리우게 되는데요, 상장 이후 50배 이상의 상승률을 보여준 아마존($AMZN)은 2000년과 2002년 사이에 닷컴 버블 폭락 사태로 주식 가치의 90%의 손실률을 기록하였습니다. 또한 승승장구하던 애플($AAPL) 역시 이 사태를 빗겨나가진 못했습니다. 만약 이 주식들을 그 시대에 보유하고 있었더라면, 크나큰 비극이었을 것입니다. 마치 전 재산을 잃은 것 같은 느낌을 받았을 지도 모릅니다. 그러나, 이 후 이 시기에 인내심을 가지고 이 주식들을 20년을 가지고 있었다면 수천배 이상의 수익을 거둬들였을 것입니다. 나의 보유 주식 평단이 저 사태 이전의 최고점 이었다 해도, 수천 배인 것은 분명합니다. 여기에 바로 우리가 찾던, 열쇠가 있을지도 모릅니다. 투자에 인내심을 가진다 하는 것은 투자 가치의 단기 변동성에 흔들리지 말고 장기간 투자를 유지한다는 것을 의미할 수 있습니다. 20년을 보유할 것이라 생각하면 , 그 기간 동안 수천 번은 마음이 흔들릴 것입니다. 요즘 시장은 여러 경제 이슈와 전쟁,질병 등으로 때때로 격변하기도 하며, 6개월 이상 지속되는 하락장이 때로는 마음을 지치게도 할 수 있습니다. 그러나, 장 단기 포트폴리오 구성과 원칙 수립, 스스로의 목표를 설정하여 꾸준히 나아간다면 당장의 경제가 불안정하고 매일 계속 되는 이슈에 지칠 때라도, 또는 하루하루 나의 성과가 빠르게 나타나지 않아 때로는 포기하고 싶어질 때에도, 인내심을 가지고 노력하며 이겨낸다면, 먼 훗날에 자신을 되돌아보며 여러분은 웃고 있을 지도 모릅니다.😊 팀트레이딩뷰 ❤️
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[2022.08.05] 월가에서 극찬한 비트코인과 비트코인 관련 주식의 상관관계 * 단순 데이터에 기반한 글이며, 실 매매에 악영향을 끼칠 수 있습니다. 이 점 참고하시길 바랍니다. * 단순 저는 작년부터 보던 개별 주식의 움직임이 비트코인과 연관이 됐다는 생각이 들어 아이디어를 작성한 것이기에 차트를 그냥 짜맞춘 것이 아니냐는 생각이 드실 수 있습니다. 이 점 양해 부탁드립니다. 제 아이디어는 누가 맞고, 틀렸는지를 얘기하는 것이 아닙니다. 오히려 더 많은 사람이 나스닥의 흐름과 비트코인 관련 주식에 관심을 가져줬으면 하는 바람에 작성하는 글입니다. 1. MSTR (비트코인 홀딩 기업) MSTR같은 경우 제가 지켜본 바로는 일봉상의 추세선의 깨짐이 비트코인의 움직임에 비해 약간 빠르게 반응(예측)한다는 것을 보게 됐습니다. 1. 2020년 8월 11일 삼각 수렴의 돌파 후 비트코인이 하락을 해도 MSTR은 버틴 모습을 보여줍니다. 오히려 상승추세를 형성한 후 랠리를 보여주게 됩니다. 2. 2021년 5월 10일 MSTR의 상승 추세선이 깨진 후 5월 19일 비트코인의 급락이 나오게 됩니다. 3. 2021년 12월 3일 MSTR의 상승 추세선이 깨진 후 12월 4일 비트코인의 급락이 나오게 됩니다. 4. 2022년 4월 26일 MSTR의 상승 추세선이 깨진 후 5월 5일부터 비트코인의 급락이 시작됐습니다. MSTR의 추세가 먼저 깨진다는 것은 비트코인의 선행움직임이 될 가능성이 높다는 것을 알 수 있습니다. 2. COIN (암호화폐 거래소 - 코인베이스) COIN은 어닝(기업 실적)과 차트의 추세가 비트코인의 변곡점을 암시해준다는 것을 발견했습니다. 1. 2021년 5월 13일 어닝 이후 비트코인의 하락이 시작됐습니다. 2. 2021년 8월 10일 어닝 이후 비트코인의 큰 상승세가 주춤하기 시작했습니다. 3. 2021년 11월 9일 어닝, 차트의 저항으로 인해 비트코인의 하락이 시작됐습니다. 4. 2022년 2월 24일 어닝 이후 비트코인의 단기 상승이 시작됐습니다. 5. 2022년 1월 14일 상승추세가 깨진 이후 1월 21일 비트코인의 급락이 왔습니다. 6. 2022년 3월 29일 하락추세를 깨지 못하고 다시 하락하기 시작한 모습입니다. 7. 2022년 4월 21일 상승추세가 깨진 이후 5월 5일 비트코인의 급락이 시작됐습니다. 8. 2022년 5월 10일 어닝 이후 5월 12일 급락했습니다. 3. 비트코인 채굴기업의 실적(ex. MARA, RIOT) 비트코인 채굴기업의 실적은 생각 외로 비트코인의 변곡을 잡기 좋은 요소로 보이기도 합니다. 3-1. MARA 3-2. RIOT 자세한 설명은 너무 길어지기에 패스하지만 차트 이미지만 봐도 비트코인 채굴기업의 실적은 변곡을 꽤 잘 잡아준다는 것을 볼 수 있습니다. 결론 비트코인 관련 주식은 비트코인을 선행하는 지표로 활용이 가능할 것으로 보이며, 변곡점을 볼 때도 좋을 것으로 보입니다. 하지만, 이것은 과거 데이터를 기반한 것이기에 항상 미래는 바뀔 수도 있다는 것을 조심해야 할 것입니다. + 대충 시나리오를 작성해보면 1. 코로나 이후 중국 세력 -> 미국 세력으로의 손바뀜이 시작 1-1. 미국 세력이 비트코인 관련 기업의 주식을 대규모로 매입 시작 2. 2021년 5월~7월의 하락장 때 미국 세력이 비트코인과 비트코인 관련 주식 매입 2-1. 비트코인 관련 주식 매입으로 인해 매도세가 센 비트코인은 가격이 하락하더라도 나스닥의 강세로 인해 매도세가 약한 비트코인 관련 주식의 가격은 오르는 것이 아닌가 예측해볼 수도 있습니다. 3. 비트코인 관련 주식을 많이 매입한 세력은 미장이 24시간이 아니기에 먼저 수량을 터는 작업을 하다 보니 비트코인에 비해 먼저 트렌드가 깨지고, 이후 24시간 계속 움직이는 비트코인의 물량을 크게 털면서 가격 움직임을 유도하는 것이 아닌가? 이렇게 시나리오를 짜볼 수 있습니다.
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비트코인 (BTC) - 8월 4일안녕하세요? 트레이더 여러분, 반갑습니다. "팔로우"를 해 두시면, 언제나 빠르게 새로운 정보를 얻으실 수 있습니다. "좋아요" 클릭도 부탁드립니다. 오늘도 좋은 하루되세요. ------------------------------------- (BTCUSDT 1D 차트) 22753.10 이상에서 가격을 유지한다면, 상승세를 유지할 것으로 예상됩니다. 1차 저항 : 25K 부근 2차 저항 : 27K-29K 23266.90 이상 상승하여 지지 받을 수 있는지가 관건입니다. 27033.35-29812.52 구간은 추세를 결정하는 구간입니다. 따라서, 27033.35-29812.52 구간에서 지지 받지 못하고 하락하게 된다면, 손익 보존을 위한 Stop Loss가 필요합니다. 이는 상승 추세로 전환하지 못하고 연속적인 하락 추세를 형성할 가능성이 높기 때문입니다. (1h 차트) ** 1h 차트에서는 급격한 움직임이 발생할 가능성이 높으므로 단기적인 대응을 하는 것이 좋습니다. 1차 저항 : 23776.85-23901.72 2차 저항 : 24467.77 지지 : 22579.68-22753.10 23175.25 부근에서 지지 받고 23414.04 이상 상승할 수 있는지가 관건입니다. 그렇지 못하다면, 22579.68-22753.10 구간으로 하락할 가능성이 있습니다. --------------------------------------------------------------------------------------------- ** 모든 설명은 참고용으로 투자에 있어서 손익을 보장하지 않습니다. ** 차트에서 비활성화되어 있는 MRHAB-T 지표에 지지와 저항 지점을 표시해 주는 지표들이 포함되어 있습니다. ** Long/Short-S지표의 배경색 : RSI의 과매도, 과매수 구간 표시 ** CCI-C지표의 배경색 : 단기 CCI선이 -100 이하일때, +100 이상일때 과매도, 과매수 구간 표시 ** OBV지표는 oh92님께서 공개해 주신 지표인 DepthHouse Trading 지표를 수식을 응용하여 다시 만들었습니다. (이에 감사 인사 드립니다.) (단기 Stop Loss는 분할 거래로 손익을 보존하거나 추가적으로 진입할 수 있는 지점이라고 할 수 있습니다. 단기적인 투자 관점입니다.) ---------------------------------
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BTC , ETH 전략1. Bitcoin LTF Wyckoff Distribution Distribution 의 최소 목표 레벨에 근접했으며, 최종 목표 레벨 내외의 가격대에서 Accumulation 이후 상승하는 가능성 공격적인 매수 접근은 하단의 liq 확보 를 하려는 움직임이 보인 이후가 적당할 것으로 보이며, Dead Cat Bounce 가 더 이어질 가능성 반등이 28k + 까지 이어질 가능성 역시 염두에 두고 있으며, 이 경우 초기에 게시했던 아래의 아이디어를 최종적으로 완성 2. Ethereum Demand Zone 1500 ~ 1550 구간은 Long Liq 이 모여있는 주요 구간임과 동시에 Demand 가 존재하기에 매수를 시도해 볼 수 있는 레벨 다만, Demand 를 아래와 같이 Volume Vacuum 으로 지나왔기 때문에 신뢰하기 어려울 수도 있는 상황 이 경우 가격이 1350 에 위치한 저점을 훼손 시킴과 동시에, 6~7 월의 Range High 를 Flip 하는 가능성 확인 Flip 이 확인된다면, 넓은 범주에서 탄력을 받고 상단의 trendline liq 을 확보하기 위한 상승까지 가능 이 구간이 아마 진행 되고 있는 Dead Cat Bounce 의 종착지일 것으로 바라보며 BTC 의 28k + 와 엇비슷한 레벨일 것으로 판단 고점이 형성된 이후에는 최종적으로 아래 차트에 표기해둔 600 내외의 레벨에 도달하는 하락을 시작
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금리를 보고 거래를 개선하는 방법: 1부이번 달에는 금리에 대한 주제를 살펴보고자 했습니다. 금리가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 거래에서 금리 정보를 사용할 수 있는지. 이것은 새로운 거래자가 일반적으로 시작할 때 간과하는 주제이므로 이 시리즈가 거시경제학과 기본적 분석에 대해 더 배우고자 하는 새로운 사람들에게 도움이 되고 실행 가능한 시리즈가 되기를 바랍니다! 이자율을 다룰 때 첫 번째 질문은 TradingView에서 정보를 보는 방법입니다. 언제든지 "시장" 아래의 "채권" 탭을 클릭하고 "금리" 테이블로 이동할 수 있지만 전 세계의 금리를 보는 더 쉬운 방법은 '검색' 터미널을 사용하고 "10Y"를 입력하는 것입니다. 그런 다음 "이코노미"를 클릭하면 글로벌 10년 금리 시장을 모두 볼 수 있습니다. 이 구성은 "10년" 금리를 제공하지만 다른 티커를 사용하여 만기 채권을 얻을 수 있습니다. 예를들어 "US03M"을 입력하면 미국 3개월 이자율을, "BR10Y"를 입력하면 브라질 10년 이자율을 볼 수 있습니다. 우리 시스템의 모든 금리 시장은 이 티커 기준을 따릅니다. 하나 시도해 보십시오! 쉽습니다. 익숙하지 않은 사람들을 위해 금리가 작동하는 방식에 대한 설명이 있습니다. 금리는 주식이나 암호화폐처럼 공개 시장에서 변동합니다. 그들은 국채 가격에 대해 거꾸로 움직입니다. 이런 식으로 단순히 국채 가격을 보고 금리가 어떻게 돌아가는지 알 수 있습니다 -> 반대 방향으로 움직일 것입니다. 그 이유는 채권을 발행할 때 "액면가"와 "쿠폰이자율"로 발행되기 때문입니다. 국채의 액면가가 $1,000이고 쿠폰이자율이 2%라고 가정해 보겠습니다. 이것은 매년 채권 발행자가 채권 소유자에게 $20를 지불한다는 것을 뜻합니다. 문제는 채권이 발행된 후 공개 시장에서 자유롭게 거래될 수 있다는 것입니다. 어떤 이유로든 상당한 수요가 있기 때문에 $1,000 채권의 가치가 상승하고 $1,030에서 거래를 시작한다고 가정해 보겠습니다. 채권 보유자에게 지급되는 20달러는 고정되어 있기 때문에 구매자가 채권에 대해 1,030달러를 지불할 때 받는 실제 "이자율"은 2% -> 1.94% 로 약간 낮습니다. 따라서 채권 가격의 변화는 시장의 실시간 "이자율"을 바꾸게 됩니다! 한 가지 주의할 점: 정부 채권 금리는 국가의 중앙 은행에서 결정하는 정부 설정 "기금" 금리와 다릅니다. 다음 주 2부에서는 국채/이자율에 대한 수요와 공급을 이끄는 요인 및 통화 정책이 거래하는 모든 자산에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다. 또한 이 정보를 어떻게 여러분에게 도움이 되도록 할 지에 대해서도! 다음주에 뵙겠습니다! - 팀 트레이딩뷰 ❤️❤️
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다이버전스는 후행성? Divergence 제대로 사용하는 법#다이버전스 #토카데미 #입문 안녕하세요 트레이더 여러분, 토미입니다. 오늘 준비한 자료는 기술적 분석 세계에서 나름 큰 비중을 차지하고 있는 다이버전스(Divergence)에 대한 내용입니다. 관련 문헌과 자료들을 비교적 쉽게 찾아볼 수 있어서 아마 이미 많이들 해당 개념에 대해서 알고 계실겁니다. 때문에 본 글에서는 제 경험과 백테스팅 연구를 바탕으로 알아낸 세부적인 팁들과 노하우들을 준비해봤습니다. 모든 게 데이터화된 요즘 시대에는 데이터의 변화 및 추이를 추적하고 이를 바탕으로 통찰력있는 통계적 분석을 진행하는 게 중요합니다. 이 세상 자연 만물을 이루고 있는 입자와 파동은 수렴(Convergence)과 발산(Divergence)을 무한하게 반복하는 성질을 지니고 있으며 이는 차트 세계에서도 예외는 아닙니다. 여기서 통용적으로 쓰이는 다이버전스라는 개념은 주가를 포함한 여러 지표, 이론, 및 기법들이 시사하고 있는 시장 추세나 시그널들이 동일하지 않을 때 그리고 동일하지 않은 정도, 즉 이격도가 더 커지는 현상을 말합니다. 쉽게 말해 주가는 상승 추세인데 지표는 하락 추세일 때, 반대로 주가는 하락 추세인데 지표는 상승 추세일 때 우리는 주가와 지표간의 다이버전스가 발생했다라고 말합니다. 이격도의 정도가 더 심할수록 다시 컨버징을 하려는, 즉 다시 원래 상태로 돌아가려는 성질이 강해지며 우리는 이러한 경향성을 기준삼아 추세의 강도 및 전환점을 확률적으로 도출하는 겁니다. 이렇게 주가와 보조지표가 반대로 움직이면 진행되고 있는 추세의 힘이 점점 약해지는 신호로 해석해볼 수 있습니다. 자 제가 사자성어 하나 알려드릴테니 암기하세요.고하저상! 이게 당최 뭔 소리냐면 주가와 지표의 고점(High)이 달라지면 하락 다이버전스, 저점(Low)이 달라지면 상승 다이버전스라는 뜻 입니다. 주가의 고점이 HH(Higher High)를 만들었지만 지표의 고점은 LH(Lower High)를 만들 때, 혹은 주가의 고점이 LH를 지표의 고점이 HH를 만들 때 하락 추세 전환 시그널인 하락 다이버전스가 발생했다고 합니다. 반대로 주가의 저점이 LL(Lower Low)를 만들었지만 지표의 저점은 HL(Higher Low)를 만들 때, 혹은 주가의 저점이 HL를 지표의 저점이 LL를 만들 때 상승 추세 전환 시그널인 상승 다이버전스가 발생했다고 합니다. 경험상 다이버전스가 일반, 히든, 혹은 Exagerrated인지는 그렇게 크게 중요하지 않다고 봅니다. 아마 이 정도는 다들 이미 알고 계신 내용일겁니다. 후행성(Lagging)이 꽤 있기로 알려져 있는 다이버전스 시그널이 실전에서는 활용도가 그리 높지 않다고 많이들 생각하실 겁니다. 물론 예전만큼 세력들이 페이크 시그널들로 개미들을 쉽게 털어먹는 요즘 시장에선 저도 다이버전스를 예전만큼 큰 가중을 주고 있지 않습니다. 하지만 큰 타임프레임이나 장기적 분석을 할때는 나름 무시하면 안될 녀석들입니다. 이런 다이버전스의 성질을 이용해 우리는 나름의 전략을 효과적으로 만들 필요가 있습니다. 먼저 다이버전스가 후행성이 심하다고 알려진 이유는 파동이 고/저가 갱신을 하고 시간이 어느정도 지나야지 고/저점이 어디인지 컨펌이 되기 때문입니다. 위 그림처럼 고점이 확정이 되려면 어느정도 조정이 나와야지 추후에 ‘아 저게 고점이구나’라고 알 수 있습니다. 때문에 다이버전스가 발생하기 전에 미리 어떻게 상황이 흘러가야 유의미한 다이버전스들이 출현하는지 인지하고 있으면 추세 흐름을 더 빨리 가늠해볼 수 있습니다. 또한 다이버전스가 의심이 되는 순간 이후 상황이 어떻게 흘러가야 해당 다이버전스가 무효가 되는지도 알고 있어야합니다. 예를 들어 위 그림처럼 주가와 지표 모두 Swing High 고점을 만들고 다음 고점을 만들러 가는 중입니다. 아직 둘 다 고점 갱신을 못한 상황이라면 지표 입장에서는 최근 고점이 저항선 역할을 합니다. 왜냐하면 지표만 고점 갱신을 하게 된다면 하락 다이버전스가 나올 가능성이 높아지기 때문입니다. 이후 주가와 지표 모두 고점을 높이게 되면 다이버전스가 취소되며 추세가 더 지속될 가능성이 높아지죠. 이렇듯 고/저점 갱신을 주가와 지표 둘 다 하게 될지 혹은 둘 중에 하나만 하게 될지 상시 잘 눈여겨 봐야합니다. 어느 시그널이던 발생 빈번도가 너무 높으면 신뢰성이 떨어집니다. 다이버전스도 예를 들어 열 번이 나오면 열 번중 덜 확실한 시그널들은 다 제외하고 조금이나마 더 신빙성이 높은 두 세개 정도만 의미있게 보셔야 합니다. 한가지 팁을 드리자면 전 다이버전스가 지표 과매매구간에서 뜨는 게 아니라면 다 무시합니다. 위에 있는 자료처럼 상승 다이버전스는 최대한 아래에서 혹은 과매도(Oversold) 구간에서, 하락 다이버전스는 최대한 위에서 혹은 과매수(Overbought) 구간에서 출현한 시그널들만 고려합니다. 과매매 구간에서 다이버전스가 발생하고 이후에 과매매 구간을 이탈하는 시점을 진입 타점으로 노려보세요. 다른 여느 지표와 방법론과 같이 다이버전스도 더 높은 캔들봉 타임프레임에서 발생할수록 더 큰 의미를 갖고 더 장기적인 추세를 반영합니다. 다이버전스를 볼 때 한가지 유의할 점은 현재 보고있는 Swing High/Low와 파동들의 Degree가 너무 달라지면 안된다는 겁니다. 프랙탈 성질을 지니고 있는 파동은 한 단위 안에 더 작은 단위의 세부 파동들로 구성되어 있으며 지금 보고 있는 캔들봉 타임프레임에서 도출한 파동과 추세의 규모 및 크기에 적합한 단위 및 크기의 다이버전스를 간주해야 합니다. 위 삼성전자 일봉 차트에 작도되어 있는 다이버전스는 신빙성이 많이 떨어집니다. RSI 지표와 주가에서 도출한 파동 및 추세의 degree가 너무 차이가 나기 때문입니다. 저 정도 크기의 파동을 고려하려면 주봉이나 월봉 차트를 봐야겠죠? 또한 지표가 종가(Closed)로 되어 있으면 캔들의 종가로만 보는게 맞으며, 지표가 시고저평(OHLC)처럼 캔들의 고가와 저가까지 간주한다면 캔들의 꼬리로 보는 게 맞습니다. 또한 일반과 히든 다이버전스 동시에 발생 시 히든 다이버전스에 더 가중치를 주는 게 좋다고 알려져 있습니다. 이제까지 RSI처럼 단일선 지표로만 다이버전스 예시를 드렸는데 다른 종류의 지표들도 아래와 같이 다이버전스 시그널을 도출할 수 있습니다. 먼저 두개의 라인과 그 라인의 이격도를 히스토그램화한 CD 지표입니다. 가장 대표적으로 알려진 CD 지표는 MACD(Moving Average Convergence Divergence)이죠. 이렇게 이평선뿐만 아니라 히스토그램의 고/저점으로 다이버전스 시그널을 도출할 수 있습니다. 다음으로는 스토캐스틱(Stochastic)처럼 두개 이상의 라인으로 이루어진 지표입니다. RSI처럼 각각 라인의 고/저점 갱신 여부로 다이버전스를 볼 수 있습니다. 마지막으로는 거래량(Net Volume)처럼 한쪽 방향의 히스토그램인 지표입니다. 이러한 지표는 높낮이만 있고 고/저점이 따로 없기 때문에 이전 지표들과는 약간 상이합니다. 위의 차트처럼 주가는 상승하고 있지만 거래량은 감소할때 거래량 사이클 하락 추이를 돌파해주는 움직임이 나온다면 어느정도 추세 변곡이나 조정을 의심해볼 수 있습니다. 참고로 전 거래량 다이버전스는 그렇게 큰 의미를 두지 않으며 추세장과 횡보장 사이클 여부를 파악하는 단서 정도로만 활용만 합니다. 그러면 이만 마치도록 하겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 여러분의 구독, 좋아요, 그리고 댓글은 저에게 큰 동기부여가 됩니다!
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트뷰를 잘 쓰기 위한 꿀팁 *** 트뷰 쓰는데 도움이 되는 팁들 *** 0) 내부 규정 (House Rules) 을 읽어 보시기 바랍니다 => kr.tradingview.com 1) blog.tradingview.com 를 통해 최근 소식을 읽어 보시기 바랍니다. 2) oioxix 님의 차트 사용방법 소개 => blog.tradingview.com (이전 버전 트뷰 화면기준 설명이지만 기본 내용은 같음) 3) 2016년 11 월쯤 올린 트뷰 소개 및 사용법 설명 유튜브 영상 => blog.tradingview.com 4) 트뷰 뱃지 설명 => blog.tradingview.com 5) 트뷰 탑오써가 되는 방법 => blog.tradingview.com 6) 플랜별 기능 차이점 설명 => kr.tradingview.com 7) 트뷰 전용 위키 페이지 및 잦은 물음 => www.tradingview.com => www.tradingview.com 8) 웹서비스 지원용 무료 위젯 및 무료 차트 라이브러리 안내 => kr.tradingview.com 9) 모의 트레이딩 안내 => blog.tradingview.com 물어볼 것이 있으면 언제든 아래로 연락 주시면 최대한 자세히 설명해 드리겠습니다. TView : ehaerim Kakao : ehaerim Skype : ehaerim Gmail : ehaerim 또한, 다른 좋은 팁이 있다면 코멘트를 올려 주시기 바랍니다.
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박스권 매매 레인지매매 한글지표여러분들은 저항 지지를 잘 찾고 있습니까? 여럽게 어제의 고점 저점을 직접 찾아서 긋지 마세요 이 지표 하나로 됩니다~ 원래 있던 지표를 살짝 깔끔하게 바꾸고 한글로 바꿨습니다. 위에 그림을 누르시면 레인지매매를 도와줄 지표를 추가하실수 있습니다 ! 또 브레이크 아웃을 잡는 위치 또한 공부하기 쉽습니다. 이런 쉬운 프렉탈도 찾으실수 있습니다 아는것만큼 보이는게 차트입니다~ 항상 공부하세요! 지지, 저항 그리고 추세는 기본중에 기본입니다.
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비트코인도미넌스(BTC.D) 이야기 (잘못된 도미넌스 상식?) 안녕하세요 basically98입니다 이번 글에서는 '도미넌스'에 대해서 알아보도록 하겠습니다 우선 도미넌스는 많은 분들이 아시다시피 코인이 아닙니다. 그저 특정 코인(일반적으로 비트코인)의 시장 점유율을 퍼센트로 치환한 것일 뿐이죠 다시 말해, '특정 코인의 시가총액이 암호화폐 시장 전체 시가 총액 중 몇 퍼센트를 차지하는지 나타낸 것'이 바로 도미넌스입니다. 비트코인도미넌스뿐만 아니라 이더리움, 에이다, 리플, 도지, BNB, 솔라나, 테더 등 많은 코인들의 도미넌스 차트를 살펴볼 수 있습니다 (시가총액이 낮은 코인의 경우 따로 도미넌스 차트를 제공하지 않는 듯 합니다) 수많은 사람들이 도미넌스에 관심을 갖고, 도미넌스 분석을 합니다. 도미넌스 자체는 트레이딩이 불가능한데도 말이죠 그 이유는 성공적으로 도미넌스 분석을 할 수 있다면, 시장 평균 상승폭을 훨씬 상회하는 수익을 거둘 수 있을 뿐만 아니라 혹은 시장 평균 하락폭보다 적은 손실로 위기를 모면할 수도 있기 때문입니다. 이 글에서는 도미넌스의 통상적인 의미와 그동안의 유의미한 기록들을 알아보고, 앞으로의 행보에 관해서 알아볼 것입니다 그 전에 먼저 확인해야 할 것이 있습니다. 바로 인터넷상에서 떠돌고 있는 비트코인 도미넌스표인데요 아래 사진을 봐주세요 (인터넷상에서 떠도는 비트코인 도미넌스표) 인터넷상에서 흔히 보이고 아마 많은 분들이 한 번쯤은 보셨을 법한 사진이죠 하지만 이 사진은 실제와는 다른 부분들이 있습니다 도미넌스에 대한 충분한 이해 없이 그저 '느낌' 혹은 '감각'으로 표를 제작한 것일 수도 있다고 생각합니다 (제작자가 누군지는 알 수 없습니다) 그렇기에 통상적인 도미넌스의 개념에서 어긋나는 모습을 보여줍니다 '지금까지 저거 보고 코인 했는데 저게 틀렸다고?' 라는 생각이 들 수도 있습니다 때로는 사실이 아닌 것이 시기를 잘 만나 입소문을 타게 되면 마치 사실인 것처럼 번지게 되기도 하는 법이겠죠 (이것을 이제부터 편의상 '기존표'라고 칭하겠습니다) 그리고 아래 사진은 제가 새로 제작한 올바른 도미넌스표입니다 (올바른 도미넌스표. 직접 제작) 좌측 표 : 앞에서 확인한 기존의 유명한 표의 틀을 따라했으나 오류가 있는 것을 수정 우측 표 : 메이저와 잡주를 따로 분류 (설명 후술) 이해를 돕기 위해 기존표에서 오류를 찾아보도록 하겠습니다 (기존표의 오류 확인) 기존표에는 전체 9개의 상황 중 5개는 올바르고 4개의 상황에는 오류가 있었습니다 그렇다면 어떤 이유에서 오류인 것인지 낱낱이 서술하도록 하겠습니다 <네 가지 상황이 오류인 이유> 오류1) 비트코인 상승, 도미넌스 상승 = 알트 하락? 비트코인이 상승하고 도미넌스가 상승한다는 말은 즉 시장 평균 상승폭보다 비트코인 개별의 상승폭이 더 크다는 것을 의미합니다 하지만 이는 '알트코인에 비해서 비트코인이 더 높은 상승을 보여준다는 것'이지 알트코인이 하락을 한다는 게 아닙니다 (오류1 설명 : BTC, BTC.D 비교) 2021년 7월 23일~29일까지의 BTC, BTC.D(비트코인도미넌스) 비교 분석입니다 좌측 레이아웃 : 비트코인 우측 레이아웃 : 비트코인도미넌스 동일한 기간 동안 비트코인은 약 26% 상승을 했으며 동시에 도미넌스는 6.7% 상승했습니다 비트코인 상승, 도미넌스 상승인 상황이죠. 그렇다면 사람들이 흔히 알고 있는 지식대로 이 기간 동안 알트코인은 비트코인한테 '흡성대법' 당해서 오히려 하락을 했을까요? 결코 아닙니다 아래 사진을 확인해 주세요 (오류1 설명2 : BTC, TOTAL2 비교) 좌측 레이아웃 : 비트코인 우측 레이아웃 : 토탈2 (비트코인을 제외한 알트코인 전체 시총) 동일한 기간에 알트코인들도 상승을 했습니다. 비트코인이 상승을 하는데 알트코인이 역으로 떨어지는 상황은 희박합니다. 찾아보기가 힘들죠 다만 '비트 상승, 도미 상승'의 경우 알트코인은 '비트코인 보다 낮은 상승률'을 보여준다는 증거입니다. 하락하진 않지만, 수익률 측면에서 효과적이지 못할 뿐이죠 그리하여 기존표에 표기된 대로 '비트 상승, 도미 상승 = 알트 하락'은 아닌 것입니다 실제로는 '비트 상승, 도미 상승 = 알트 횡보 or 소폭 상승'인 것이 되겠죠. (오류1 설명3 : BTC, BTC.D 비교2) 또 다른 예시입니다. 2020년 9월 12일~2021년 1월3일까지의 기록입니다 이 기간 동안 비트코인은 약 220% 상승, 도미넌스는 무려 26%가 상승했습니다 그렇다면 '비트코인이 오르고 도미넌스도 같이 올랐네? 알트코인에서 자금이 빠져나갔구나'인 걸까요? 그렇지 않다는 것을 많은 분들이 이미 알고 계시리라 생각합니다. 저 기간은 분명히 대상승 구간이기 때문이죠 '알트코인에서 자금이 빠져나간 것'이 아니라 '비트코인에 비해서 알트코인이 상대적으로 소폭 상승한 것'입니다 그렇기에 기존표에서는 완전히 잘못 기재되어 있었던 것입니다. 오류2) 비트코인 상승, 도미넌스 하락 = 알트코인 상승? 기존표의 두 번째 오류입니다. '비트코인 상승, 도미넌스 하락 = 알트코인 상승'으로 표기되어 있죠 이 부분은 굳이 따지면 틀린 건 아닙니다. 하지만 엄밀히 따지면 '상승' 수준이 아니라 '불장'입니다. (기존표에서는 다른 상황에서 불장이라는 표현을 사용) 비트코인이 상승하는데 도미넌스가 하락한다는 것은 즉 알트코인은 비트코인보다 '더 많이 상승한다'는 의미입니다 시장이 상승장인데 알트들의 자금 유입이 더욱 강한 구간이기 때문에 '상승' 수준이 아니라 '불장' 혹은 '폭등'의 범위인 것입니다 또한 이 경우가 '모든 상황 중 수익을 내는 데 있어 최고의 상황'입니다 (상승적 측면에서) 오류3) 비트코인 횡보, 도미넌스 횡보 = 알트코인 상승? 흔히 많은 사람들이 '비트코인이 횡보하면 알트코인이 상승한다'라는 지식을 갖고 있습니다. 기존표에 나와있는 대로 말이죠 하지만 이는 사실과는 조금 다릅니다. 비트코인이 횡보하는데 도미넌스가 횡보한다는 말은 '시장이 전체적으로 횡보한다'라는 말과 일맥상통합니다. 그렇기에 딱히 알트가 상승을 하는 상황은 아니라는 것입니다. 알트가 상승을 한다면 도미넌스는 하락을 했어야 합니다. 바로 차트로 보겠습니다 (오류3 설명 : BTC, BTC.D 비교) 두 차트의 비교입니다(2021년 2월13일~3월30일) 비트코인은 이 기간 동안 정확히 '횡보' 수준은 아니지만 급변하던 변동폭에 비해서 확실히 잠잠해진 구간입니다 그리고 도미넌스는 이 기간 동안 최대 4~5% 내외의 등락폭을 보이며 극도의 횡보를 보여줍니다 비트코인 횡보, 도미넌스 횡보인 상황인 것이죠. 그렇다면 이 기간 동안 알트코인은 올랐을까요? 기존표에서는 '알트코인 상승'이라고 표기되어 있습니다 하지만 실제로는 (메이저)알트코인은 이 기간 동안 비트코인과 같이 유의미한 변동을 보여주지 못했습니다 (오류3 설명2 : BTC, TOTAL2 비교) 비트코인 차트에 TOTAL2 차트를 직관적으로 비교한 사진입니다. 앞에서 보았던 구간은 '비트코인 횡보, 도미넌스 횡보' 구간이었죠 그 말은 즉 알트코인도 횡보를 했다는 말입니다. 변동폭이 거의 동일하다는 것이 확인되죠 하지만 무언가 이상합니다 저 기간에 트레이딩을 하신 분들은 알고 있을 것입니다. 저 구간은 '알트 불장'이었죠 알트 중에서도 'NFT 계열'이 유난히 크게 상승하던 'NFT 메타'였습니다 당시 NFT의 대장격이던 엔진코인 차트만 간단하게 본 다음에 설명을 이어나가겠습니다 (오류3 설명3 : BTC, BTC.D, ENJ 비교) 동일한 기간 동안 비트코인도 횡보하고 메이저 알트도 비트 따라 횡보하고, 도미넌스 역시 횡보했다는 걸 확인했습니다 하지만 2021년 2~3월은 분명히 불장이었습니다 그리고 우측 레이아웃에서 '엔진 코인' 차트를 확인하세요 당시 거래량 최상위권에 속하던 엔진입니다 모두가 횡보를 했지만 엔진은(엔진을 포함한 잡주들은) 최대 800% 수준의 상승을 보여주었죠 (이 글에서 '잡주'는 안 좋은 코인을 말하는 것이 아니라 시총이 상위권에 속하지 않기에 도미넌스에 실질적인 변동을 주지 못하는 코인 전부를 '잡주'라고 표현하겠습니다) 표시하지는 않았으나, 같은 기간 동안 칠리즈는 2,000% 수준의 상승을 보여주었습니다 이렇듯 시총이 낮은 코인들은 펌핑을 하든 말든 도미넌스에 별다른 영향을 미치지 못합니다 따라서 오류3이 세상에 잘못 알려진 이유를 이렇게 해석할 수 있을 것입니다. 많은 사람들이 비트코인이 횡보할 때 알트들이 오른다고 느끼죠. 기존표에서 봤듯이요. 그 이유는 '잡주' 때문이라고 생각합니다. 비트코인이 횡보를 하면서 시장이 전체적으로 잠잠하면, 잡주쪽으로 자금이 몰리게 됩니다. 자금이 가장 많이 들어가 있는 비트도 재미 없고 (메이저)알트도 재미가 없으니까 잡주에 눈길이 가는 것이죠 그렇기에 비트가 횡보하면서 도미넌스가 횡보 중일 때는 '잡주 펌핑'이 빈번하게 발생합니다. 잡주 세력들이 개미를 꼬시기에 있어 최적의 상황이기 때문이죠 이때 펌핑하는 잡주들은 시총이 낮아서 도미넌스에 실질적으로 영향을 미치지 못합니다. 그렇게 잡주들이 오르니까 체감상 '비트코인이 횡보를 하면 알트가 오르는구나!'라는 기분이 들게 되는 것이죠 하지만 정확히 말하자면 도미넌스 해석상 '비트코인 횡보, 도미넌스 횡보 = 메이저알트 횡보 but 잡주 펌핑 가능'입니다 오류4) 비트코인 횡보, 도미넌스 하락 = 알트 불장? 기존표의 마지막 오류입니다. 비트코인이 횡보하고 도미넌스는 하락한다? 그렇다면 알트코인은 상승을 한 것이 맞습니다 하지만 '불장'이라는 표현이 올바르지 못한 것이죠 불장은 앞에서 설명한 대로 '비트코인 상승, 도미넌스 하락'일 때가 불장 구간입니다 알트코인이 비트코인의 상승을 초과한 '초과 상승'을 보여야만 저러한 상황이 발생하기 때문이죠 하지만 비트코인이 횡보를 하고 있다면 알트코인이 조금만 상승해도 도미넌스는 금방 하락합니다 따라서 '비트코인 횡보, 도미넌스 하락 = 알트 상승'입니다 ㅡ 지금까지 '기존표'가 어떤 오류를 가지고 있는지에 대해서 살펴봤고, 그렇다면 어떻게 해석하는 것이 올바른지에 대해서도 알아봤습니다 (그리고 제가 직접 오류를 고친 표도 알아봤죠) 그렇다면 이제는 앞으로의 행보가 궁금합니다 하지만 그에 앞서, 여기까지 읽었다면 먼저 이런 의구심이 생길 수 있을 것입니다 '비트코인과 도미넌스와 알트코인들. 그리고 알트 중에서도 메이저와 비메이저를 분류할 수 있다는 건 알았다. 하지만 이 모든 상황은 제각각이 아닌, '동시에' 일어난다. 그렇기에 올바른 해석 방법을 알게 되었다고 해서 최적의 수익처를 찾을 수 있는건 아니다. 그럼 애초에 도미넌스 차트가 분석이 통하는 영역은 맞는거고 이걸 실제 트레이딩에 활용할 수는 있는거냐?'와 같은 의문 말이죠. 우선 도미넌스 차트를 분석한다는 것은 곧 도미넌스 분석을 통해 효과적인 트레이딩을 하겠다는 것이고 이는 곧 세 종류의 차트를 보겠다는 말과도 일맥상통합니다. 비트코인 차트, 도미넌스 차트, 알트코인 차트죠. 단순히 도미넌스 차트 하나만 분석하는 거로는 트레이딩을 하지 못하기 때문입니다 (당연하게도) 도미넌스를 본다는 건 즉 세 종류 차트 분석을 통해서 '비트장' '메이저장' '잡주장'을 판단하고 매매하겠다는 뜻입니다. 우선 도미넌스가 과연 '차트 분석이 통하는 영역은 맞는지'에 대해서 알아보겠습니다. 만약 차트 분석이 통하지 않는 영역이라면, 도미넌스 차트 분석 자체를 할 필요가 없기 때문입니다 그렇기에 과연 우리가 하는 것이 의미가 있는 건지 혹은 무의미한 행동인지부터 알아볼 필요가 있겠죠 간단한 일례를 들겠습니다. 아래 사진을 확인해 주세요 (BTC.D 주봉) 좌측 레이아웃 : BTC.D 로그차트 (주봉) 우측 레이아웃 : BTC.D 선형차트 (주봉) 로그차트와 선형차트상 동일한 추세선을 작도한 화면입니다 이는 도미넌스 차트 역사상 가장 영향력 있게 소모된 추세선입니다 좌측 레이아웃 설명 : 🔴 붉은색 하이라이터(BTC.D 상승) : 추세선 지지 이후 비트 강세장. 비트를 매매하는 것이 유리 🔵 푸른색 하이라이터(BTC.D 하락) : 추세선 이탈 이후 알트 강세장. 알트를 매매하는 것이 유리 우측 레이아웃 설명 : 🔵 푸른색 하이라이터(BTC.D 하락) : 추세선 이탈 이후 알트 강세장. 알트를 매매하는 것이 유리 🟣 보라색 하이라이터(BTC.D 하락) : 추세선 저항 리테스트 이후 알트 강세장. 알트를 매매하는 것이 유리 ㅡ BTC.D 역사상 가장 영향력 있었다고 볼 수 있는 추세선을 통해 '도미넌스도 차트 분석이 통한다는 사실을 확인했습니다 그럼 BTC.D 차트만 분석이 가능하고 다른 코인 도미넌스 차트는 분석이 안 되는가? 솔라나 도미넌스 차트입니다. BTC.D는 참고하는 이들이 많습니다. 하지만 SOL.D는 참고하는 이들이 상대적으로 적죠 하지만 그런 SOL.D 또한 차트 분석이 통합니다 조정이 거의 없이 오르기만 하면서 시총(도미넌스)을 높여가던 솔라나는 추세선 저항 이후 하락세를 맞고 있습니다 SOL.D가 차트 분석이 통한다면, 사실상 모든 도미넌스 차트 분석이 '무의미하지는 않다'라는 것이 저의 생각입니다 (당연히 ETH.D 분석도 의미가 있을 것입니다) 자 그럼 이제 앞으로의 도미넌스 행보에 대해서 알아보겠습니다 미리 말씀드리지만, 지금까지 서술한 내용들은 '올바른 도미넌스 해석 방법'에 관한 것이기 때문에 제가 실수하지 않는 이상 오류를 범하지 않았습니다 하지만 이제부터 기술할 내용은 '미래 차트 분석'이기 때문에 틀릴 수도 있는 영역입니다 이는 '미래 차트 분석'이 틀린 것이지 여기서 설명한 내용들이 틀린 것은 아니라는걸 감안해주시기 바랍니다 그럼 들어가겠습니다 사실 최근 비트코인도미넌스 차트는 조금 이상합니다. 평소의 모습과는 많이 다르다고 생각합니다. (BTC.D) 🔴 붉은색 하이라이터(BTC.D 하락) : (비트 대비) 알트 강세장 = 일반적으로 불장 🔵 푸른색 하이라이터(BTC.D 상승) : (알트 대비) 비트 강세장 = 비트 단독 상승장(알트 소폭 상승) or 하락장 🟢 초록색 하이라이터(BTC.D 큰 하락) : 2017년 대상승장 🟣 보라색 하이라이터(BTC.D 큰 하락) : 2021년 대상승장 도미넌스는 상승과 하락을 반복합니다 그리고 통상적으로 도미넌스가 오르게 되면 이후 도미넌스를 알트한테 나눠주면서 알트장을 맞이합니다 그리고 도미넌스가 내려가게 되면 이후 비트코인이 도미넌스를 흡수하면서 비트 단독 상승 or 하락장을 맞이합니다 2017년에는 이더리움, 에이다, 스텔라, 트론, 비캐, 이오스, 라코, 퀀텀, 아이오타 등의 코인들이 크게 수혜를 받았습니다. 그리고 메이저로 평가 받는 상당수의 코인들이 2017년에 탄생했습니다 2021년에는 이더리움, 에이다, 도지, 각종 NFT, 코스모스, 루나, 솔라나, 엑시인피니티, 폴카닷, BNB 등의 코인들이 크게 수혜를 받았습니다 그리고 이들 중 상당수는 기존에는 비메이저였으나, 올해 들어 빛을 보게 된 코인들입니다. 즉 2017년의 메이저와 2021년의 메이저는 많이 달라졌습니다. 이더리움, 에이다 등 소수를 제외한 과거 메이저들은 이번 대상승장에서 상대적으로 좋은 상승을 보여주지 못했고, 새로운 코인들이 빛을 보고 있죠 세대 교체가 이루어졌다고도 말할 수 있을 것입니다(물론 다시 구 메이저들이 치고 올라올 수도 있으나, 현재는 왕좌를 내어준 것이 사실) 그리고 현재 도미넌스는 또 다시 역대 최저점에 근접했습니다. 하지만 도미넌스는 여전히 하락세입니다. 심지어는 비트코인이 내려가는데도 도미넌스가 내려갑니다. 그러니까 대장인 비트코인보다도 알트코인이 '더 적게' 하락한다는 것이죠 분명히 이런 경우는 일반적인 경우가 아닙니다 여기서 암호화폐 시장은 두 가지의 큰 기로에 놓였다고 생각합니다. 가능성1. 머지 않아 비트 단독 상승장 or 긴 하락장이 오면서 도미넌스를 상승 시킬 계획인 것 가능성2. 장기적으로 도미넌스를 20~30% 수준까지도 하락시킬 계획인 것 첫 번째 가능성 때문에 2021년의 대부분을 알트 강세장으로 보냈음에도 마냥 도미넌스가 내려가는 것이 반갑지 않고 오히려 언제 긴 하락장이 오는지 조마조마하는 것입니다 여기서 '큰 하락장'이 아닌 '긴 하락장'이라는 표현을 쓴 이유는, 단순히 큰 하락. 즉 하루만에 비트코인이 10~20% 빠지면서 알트는 대폭락을 맞는다고 해도 도미넌스가 한꺼번에 큰 상승을 하지는 않습니다(적어도 지금까지는) 하락장을 통해 도미넌스를 상승시킨다면, 꽤나 긴 시간을 들여서 도미넌스를 다시 가져오는 작업을 거치게 되죠. 이 기간 동안 많은 수의 알트코인들이 반토막은 우습게 납니다 그리고 두 번째 가능성은 도미넌스를 장기적으로 우하향 시키는 것입니다 메이저 세대 교체가 이루어지면서 신 메이저들의 도미넌스가 많이 올랐습니다. 앞에서 살펴본 솔라나의 경우 2% 수준의 도미넌스를 차지하고 있죠 솔라나같은 코인이 이 시장에 5개만 더 생겨난다고 해도 BTC.D는 10%를 뺏깁니다. 즉 '이제는 더 이상 내려갈 곳이 없다'라고 생각했던 도미넌스가 더 내려갈 수도 있는 것이죠. 현재 도미넌스가 41% 수준인데, 장기적으로 도미넌스를 여기서 또 반토막을 낼 계획이라면? 마냥 불가능한 것은 아닙니다. 비트코인은 탄생한 이후 10년 중 대부분의 시간을 암호화폐 시장 전체 지분 중 절반 이상의 지분을 가진 채 지내왔습니다. 특히나 2017년 초까지만 하더라도 95% 이상의 도미넌스를 차지했었죠. 무려 6년 동안 말입니다. 하지만 이제 95% 수준은 다시는 갈 수 없는 곳이 되었습니다 이렇듯이, 어쩌면 도미넌스를 장기적으로 내리면서 새로운 알트코인들이 빛을 볼 기회를 줄 수도 있다고 생각합니다. 도미넌스가 새로운 패러다임을 맞이하는 것이죠 첫 번째 가능성은 기존의 패러다임을 벗어나지 못한다는 것을 전제로 둡니다 두 번째 가능성은 새로운 패러다임을 제시합니다 어떤 길로 갈지는 알 수 없지만, 확실히 도미넌스의 최근 동태가 일반적인 경우와는 상당히 다르다고 생각합니다. (BTC.D 주봉) BTC.D 차트상 존재하는 가장 완만한 상승 추세선입니다 해당 추세선에서 유의미한 모습을 보여주고 있고, 만약 이것을 이탈할 경우 가능성2의 가능성이 보다 높아지리라 생각합니다. 하지만 이는 이탈을 했을 때의 경우이며, 이탈하지 않는다면 현재 쌍바닥의 조건이 형성된 상태이기 때문에 도미넌스를 상승시킬 가능성도 충분히 많습니다 (BTC.D 주봉) 🟢 헤드앤숄더 패턴 : BTC.D는 약 1,000일 규모의 헤드앤숄더 패턴을 형성했고, 넥라인을 하방 이탈했습니다 그 이후 주봉상 일말의 양봉조차 허용하지 않고 30%가 넘는 하락을 진행했습니다. 1,000일 동안 준비하며 이토록 유의미하게 작용한 넥라인 추세선을 다시 돌파하기란 쉽지 않을 것입니다 따라서, BTC.D가 아무리 많이 오른다고 한들 향후 3년 안에 다시 60~70%대를 넘길 가능성은 극히 낮다고 생각합니다 ㅡ 지금까지 '도미넌스'에 관해서 다양하게 살펴봤습니다 이 글을 통해서 알아본 것들은 크게 세 가지입니다 1. 올바른 도미넌스 차트 해석 방법 (기존에 알려져있던 정보는 사실과 다른 부분들이 있다) 2. 도미넌스가 과연 차트 분석이 통하는 영역인지에 대해서 (통한다) 3. 앞으로의 도미넌스 행보 (가능성1, 가능성2) 그럼 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
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R:R Trading System FrameworkFirst off, huge thanks to @fikira! He was able to adapt what I built to work much more efficiently, allowing for more strategies to be used simultaneously. Simply put, I could not have gotten to this point without you. Thanks for what you do for the TV community. Second, I am fairly new to pinescript writing, so I welcome criticism, thoughtful input and improvement suggestions. I would love to grow this concept into something even better, if possible. So please let me know if you have any ideas for improvement. However I do juggle a lot of different things outside of TV, so implementations may be delayed. I have decided, at this time, not to add alerts. First, because I feel most people looking to adapt this framework can add their own pretty easily. Also, given how customized the framework is currently, while also attempting to account for all the possible ways in which people may want alerts to function after they customize it, it seems best to leave them out as it doesn't exactly fit the idea of a framework. For best viewing, I recommend hovering over the script's name > ... > Visual order > Bring to front. Also I found hollow candles with mono-toned colors (like pictured) are more visually appealing for me personally. I HIGHLY RECOMMEND USING WITH BAR REPLAY TO BETTER UNDERSTAND THE FRAMEWORK'S FUNCTIONALITY. ▶️ WHAT THIS FRAMEWORK IS - A huge collection of concepts and capabilities for those trying to better understand, learn, or teach pinescript. - A system designed to showcase Risk:Reward concepts more holistically by providing all of the most popular components of retail trading to include backtesting, trade visual plotting, position tracking, market condition shifts, and useful info while positioned to help highlight changes in your risk:reward based decision-making processes. - A system that can showcase individual strategies regardless of trade direction, allowing you to develop hedging strategies without having multiple indicators that do not correlate with each other. - Designed around the idea that you trade less numbers of assets but manage your positions and risk based on multiple concurrently running strategies to manage your risk exposure and reward potential. - An attempt to combine all the things you need to execute with an active trading management style. - A framework that uses backtested results (in this case the number of averaged bars it takes to hit key levels) in real-time to inform your risk:reward decision-making while in-trade (in this case in your Trade Tracking Table using dynamic color to show how you might be early, on-time, or late compared to the average amount of backtested time it normally takes to hit that specific key level). ▶️ WHAT THIS FRAMEWORK IS NOT - A complete trading product. DO NOT USE as-is. It is a FRAMEWORK for you to generate ideas of your own and fairly easily implement your own triggering conditions in the appropriate sections of the script. ▶️ USE CASES - If you decide you like the Stop, Target, Trailing Stop, and Risk:Reward components as-is, then just understanding how to plug in your Entry and Bullish / Bearish conditions (Triangles) and adjust the input texts to match your custom naming will be all you need to make it your own! - If you want to adapt certain components, then this system gives you a great starting point to adapt your different concepts and ideas from. ▶️ SYSTEM COMPONENTS - Each of the system's components are described via tooltips both in the input menu and in the tables' cells. - Each label on the chart displays the corresponding price at those triggered conditions on hover with tooltips. - The Trailing Stop only becomes active once it is above the Entry Price for that trade, and brightens to show it is active. The STOP line (right of price) moves once it takes over for the Entry Stop representing the level of the Trailing Stop at that time for that trade. - The Lines / Labels to the right of price will brighten once price is above for Longs or below for Shorts. The Trade Tracking Table cells will add ☑️ once price is above for Longs or below for Shorts. - The brighter boxes on the chart show the trades that occurred based on your criteria and are color coded for all components of each trade type to ensure your references are consistent. (Defaults are TV built-in strategies) - The lighter boxes on the chart show the highest and lowest price levels reached during those trades, to highlight areas where improvements can be made or additional considerations can be accounted for by either adjusting Entry triggers or Bullish / Bearish triggers. - Default Green and Red Triangles (Bullish / Bearish) default to having the same triggering condition as the Entry it corresponds to. This is to highlight either a pyramiding concept, early exit, or you can change to account for other things occurring during your trades which could help you with Stop and Target management/considerations. TradingView and many of its community members have done a lot for me, so this is my attempt to give back.
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Bjorgum Double Tap█   OVERVIEW Double Tap is a pattern recognition script aimed at detecting Double Tops and Double Bottoms. Double Tap can be applied to the broker emulator to observe historical results, run as a trading bot for live trade alerts in real time with entry signals, take profit, and stop orders, or to simply detect patterns. █   CONCEPTS How Is A Pattern Defined? Doubles are technical formations that are both reversal patterns and breakout patterns. These formations typically have a distinctive “M” or a “W” shape with price action breaking beyond the neckline formed by the center of the pattern. They can be recognized when a ​pivot fails to break when tested for a second time and the retracement that follows breaks beyond the key level opposite. This can trap entrants that were playing in the direction of the prior trend. Entries are made on the breakout with a target projected beyond the neckline equal to the height of the pattern. Pattern Recognition Patterns are recognized through the use of ​zig-zag; a method of filtering price action by connecting swing highs and lows in an alternating fashion to establish trend, ​support and resistance, or derive shapes from price action. The script looks for the highest or lowest point in a given number of bars and updates a list with the values as they form. If the levels are exceeded, the values are updated. If the direction changes and a new significant point is made, a new point is added to the list and the process starts again. Meanwhile, we scan the list of values looking for the distinctive shape to form as previously described. █   STRATEGY RESULTS Back Testing Historical back testing is the most common method to test a strategy due in part to the general ease of gathering quick results. The underlying theory is that any strategy that worked well in the past is likely to work well in the future, and conversely, any strategy that performed poorly in the past is likely to perform poorly in the future. It is easy to poke holes in this theory, however, as for one to accept it as gospel, one would have to assume that future results will match what has come to pass. The randomness of markets may see to it otherwise, so it is important to scrutinize results. Some commonly used methods are to compare to other markets or benchmarks, perform statistical analysis on the results over many iterations and on differing datasets, walk-forward testing, out-of-sample analysis, or a variety of other techniques. There are many ways to interpret the results, so it is important to do research and gain knowledge in the field prior to taking meaningful conclusions from them. 👉  In short, it would be naive to place trust in one good backtest and expect positive results to continue. For this reason, results have been omitted from this publication. Repainting Repainting is simply the difference in behaviour of a strategy in real time vs the results calculated on the historical dataset. The strategy, by default, will wait for confirmed signals and is thus designed to not repaint. Waiting for bar close for entires aligns results in the real time data feed to those calculated on historical bars, which contain far less data. By doing this we align the behaviour of the strategy on the 2 data types, which brings significance to the calculated results. To override this behaviour and introduce repainting one can select "Recalculate on every tick" from the properties tab. It is important to note that by doing this alerts may not align with results seen in the strategy tester when the chart is reloaded, and thus to do so is to forgo backtesting and restricts a strategy to forward testing only. 👉  It is possible to use this script as an indicator as opposed to a full strategy by disabling "Use Strategy" in the "Inputs" tab. Basic alerts for detection will be sent when patterns are detected as opposed to complex order syntax. For alerts mid-bar enable "Recalculate on every tick" , and for confirmed signals ensure it is disabled. █   EXIT ORDERS Limit and Stop Orders By default, the strategy will place a stop loss at the invalidation point of the pattern. This point is beyond the pattern high in the case of Double Tops, or beneath the pattern low in the case of Double Bottoms. The target or take profit point is an equal-legs measurement, or 100% of the pattern height in the direction of the pattern bias. Both the stop and the limit level can be adjusted from the user menu as a percentage of the pattern height. Trailing Stops Optional from the menu is the implementation of an ATR based trailing stop. The trailing stop is designed to begin when the target projection is reached. From there, the script looks back a user-defined number of bars for the highest or lowest point +/- the ATR value. For tighter stops the user can look back a lesser number of bars, or decrease the ATR multiple. When using either Alertatron or Trading Connector, each change in the trail value will trigger an alert to update the stop order on the exchange to reflect the new trail price. This reduces latency and slippage that can occur when relying on alerts only as real exchange orders fill faster and remain in place in the event of a disruption in communication between your strategy and the exchange, which ensures a higher level of safety. 👉  It is important to note that in the case the trailing stop is enabled, limit orders are excluded from the exit criteria. Rather, the point in time that the limit value is exceeded is the point that the trail begins. As such, this method will exit by stop loss only. █   ALERTS Five Built-in 3rd Party Destinations The following are five options for delivering alerts from Double Tap to live trade execution via third party ​API solutions or chat bots to share your trades on social media. These destinations can be selected from the input menu and alert syntax will automatically configure in alerts appropriately to manage trades. Custom JSON JSON, or JavaScript Object Notation, is a readable format for structuring data. It is used primarily to transmit data between a server and a web application. In regards to this script, this may be a custom intermediary web application designed to catch alerts and interface with an exchange ​API. The JSON message is a trade map for an application to read equipped with where its been, where its going, targets, stops, quantity; a full diagnostic of the current state and its previous state. A web application could be configured to follow the messages sent in this format and conduct trades in sync with alerts running on the TV server. Below is an example of a rendered JSON alert: { "passphrase": "1234", "time": "2022-05-01T17:50:05Z", "ticker": "ETHUSDTPERP", "plot": { "stop_price": 2600.15, "limit_price": 3100.45 }, "strategy": { "position_size": 0.1, "order_action": "buy", "market_position": "long", "market_position_size": 0, "prev_market_position": "flat", "prev_market_position_size": 0 } } Trading Connector Trading Connector is a third party fully autonomous Chrome extension designed to catch alert webhooks from TradingView and interface with MT4/MT5 to execute live trades from your machine. Alerts to Trading Connector are simple; just select the destination from the input drop down menu, set your ticker in the "TC Ticker" box in the "Alert Strings" section and enter your URL in the alert window when configuring your alert. Alertatron Alertatron is an automated algo platform for cryptocurrency trading that is designed to automate your trading strategies. Although the platform is currently restricted to crypto, it offers a versatile interface with high flexibility syntax for complex market orders and conditions. To direct alerts to Alertatron, select the platform from the 3rd party drop down, configure your ​API key in the ”Alertatron Key” box and add your URL in the alert message box when making alerts. 3 Commas 3 Commas is an easy and quick to use click-and-go third party crypto ​API solution. Alerts are simple without overly complex syntax. Messages are simply pasted into alerts and executed as alerts are triggered. There are 4 boxes at the bottom of the "Inputs" tab where the appropriate messages to be placed. These messages can be copied from 3 Commas after the bots are set up and pasted directly into the settings menu. Remember to select 3 Commas as a destination from the third party drop down and place the appropriate URL in the alert message window. Discord Some may wish to share their trades with their friends in a Discord chat via webhook chat bot. Messages are configured to notify of the pattern type with targets and stop values. A bot can be configured through the integration menu in a Discord chat to which you have appropriate access. Select Discord from the 3rd party drop down menu and place your chat bot URL in the alert message window when configuring alerts. 👉  For further information regarding alert setup, refer to the platform specific instructions given by the chosen third party provider. █   IMPORTANT NOTES Setting Alerts For alert messages to be properly delivered on order fills it is necessary to place the following placeholder in the alert message box when creating an alert. {{strategy.order.alert_message}} This placeholder will auto-populate the alert message with the appropriate syntax that is designated for the 3rd party selected in the user menu. Order Sizing and Commissions The values that are sent in alert messages are populated from live metrics calculated by the strategy. This means that the actual values in the "Properties" tab are used and must be set by the user. The initial capital, order size, commission, etc. are all used in the calculations, so it is important to set these prior to executing live trades. Be sure to set the commission to the values used by the exchange as well. 👉  It is important to understand that the calculations on the account size take place from the beginning of the price history of the strategy. This means that if historical results have inflated or depleted the account size from the beginning of trade history until now, the values sent in alerts will reflect the calculated size based on the inputs in the "Properties" tab. To start fresh, the user must set the date in the "Inputs" tab to the current date as to remove trades from the trade history. Failure to follow this instruction can result in an unexpected order size being sent in the alert. █   FOR PINECODERS  • With the recent introduction of matrices in Pine, the script utilizes a matrix to track ​pivot points with the bars they occurred on, while tracking if that ​pivot has been traded against to prevent duplicate detections after a trade is exited.  • Alert messages are populated with placeholders ; capability that previously was only possible in alertcondition() , but has recently been extended to `strategy.*()` functions for use in the `alert_message` argument. This allows delivery of live trade values to populate in strategy alert messages.  • New arguments have been added to strategy.exit() , which allow differentiated messages to be sent based on whether the exit occurred at the stop or the limit. The new arguments used in this script are `alert_profit` and `alert_loss` to send messages to Discord
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Fourier Extrapolator of Price w/ Projection Forecast [Loxx]Due to popular demand, I'm pusblishing Fourier Extrapolator of Price w/ Projection Forecast.. As stated in it's twin indicator, this one is also multi-harmonic (or multi-tone) trigonometric model of a price series xi, i=1..n, is given by: xi = m + Sum( a*Cos(w*i) + b*Sin(w*i), h=1..H ) Where: xi - past price at i-th bar, total n past prices; m - bias; a and b - scaling coefficients of harmonics; w - frequency of a harmonic ; h - harmonic number; H - total number of fitted harmonics. Fitting this model means finding m, a, b, and w that make the modeled values to be close to real values. Finding the harmonic frequencies w is the most difficult part of fitting a trigonometric model. In the case of a Fourier series, these frequencies are set at 2*pi*h/n. But, the Fourier series extrapolation means simply repeating the n past prices into the future. This indicator uses the Quinn-Fernandes algorithm to find the harmonic frequencies. It fits harmonics of the trigonometric series one by one until the specified total number of harmonics H is reached. After fitting a new harmonic , the coded algorithm computes the residue between the updated model and the real values and fits a new harmonic to the residue. see here: A Fast Efficient Technique for the Estimation of Frequency , B. G. Quinn and J. M. Fernandes, Biometrika, Vol. 78, No. 3 (Sep., 1991), pp . 489-497 (9 pages) Published By: Oxford University Press The indicator has the following input parameters: src - input source npast - number of past bars, to which trigonometric series is fitted; Nfut - number of predicted future bars; nharm - total number of harmonics in model; frqtol - tolerance of frequency calculations. The indicator plots two curves: the green/red curve indicates modeled past values and the yellow/fuchsia curve indicates the modeled future values. The purpose of this indicator is to showcase the Fourier Extrapolator method to be used in future indicators.
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VisibleChart█   OVERVIEW This library is a Pine programmer’s tool containing functions that return values calculated from the range of visible bars on the chart. This is now possible in Pine Script™ thanks to the recently-released chart.left_visible_bar_time and chart.right_visible_bar_time built-ins, which return the opening time of the leftmost and rightmost bars on the chart. These values update as traders scroll or zoom their charts, which gives way to a class of indicators that can dynamically recalculate and draw visuals on visible bars only, as users scroll or zoom their charts. We hope this library's functions help you make the most of the world of possibilities these new built-ins provide for Pine scripts. For an example of a script using this library, have a look at the Chart ​VWAP indicator. █   CONCEPTS Chart properties The new chart.left_visible_bar_time and chart.right_visible_bar_time variables return the opening time of the leftmost and rightmost bars on the chart. They are only two of many new built-ins in the `chart.*` namespace. See this blog post for more information, or look up them up by typing "chart." in the Pine Script™ Reference Manual . Dynamic recalculation of scripts on visible bars Any script using chart.left_visible_bar_time or chart.right_visible_bar_time acquires a unique property, which triggers its recalculation when traders scroll or zoom their charts in such a way that the range of visible bars on the chart changes. This library's functions use the two recent built-ins to derive various values from the range of visible bars. Designing your scripts for dynamic recalculation For the library's functions to work correctly, they must be called on every bar. For reliable results, assign their results to global variables and then use the variables locally where needed — not the raw function calls. Some functions like `barIsVisible()` or `open()` will return a value starting on the leftmost visible bar. Others such as `high()` or `low()` will also return a value starting on the leftmost visible bar, but their correct value can only be known on the rightmost visible bar, after all visible bars have been analyzed by the script. You can plot values as the script executes on visible bars, but efficient code will, when possible, create resource-intensive labels, lines or tables only once in the global ​scope using var , and then use the setter functions to modify their properties on the last bar only. The example code included in this library uses this method. Keep in mind that when your script uses chart.left_visible_bar_time or chart.right_visible_bar_time , your script will recalculate on all bars each time the user scrolls or zooms their chart. To provide script users with the best experience you should strive to keep calculations to a minimum and use efficient code so that traders are not always waiting for your script to recalculate every time they scroll or zoom their chart. Another aspect to consider is the fact that the rightmost visible bar will not always be the last bar in the dataset. When script users scroll back in time, a large portion of the time series the script calculates on may be situated after the rightmost visible bar. We can never assume the rightmost visible bar is also the last bar of the time series. Use `barIsVisible()` to restrict calculations to visible bars, but also consider that your script can continue to execute past them. █   FUNCTIONS The library contains the following functions: barIsVisible()   Condition to determine if a given bar is within the users visible time range.   Returns: (bool) True if the the calling bar is between the `chart.left_visible_bar_time` and the `chart.right_visible_bar_time`. high()   Determines the value of the highest `high` in visible bars.   Returns: (float) The maximum high value of visible chart bars. highBarIndex()   Determines the `bar_index` of the highest `high` in visible bars.   Returns: (int) The `bar_index` of the `high()`. highBarTime()   Determines the bar time of the highest `high` in visible bars.   Returns: (int) The `time` of the `high()`. low()   Determines the value of the lowest `low` in visible bars.   Returns: (float) The minimum low value of visible chart bars. lowBarIndex()   Determines the `bar_index` of the lowest `low` in visible bars.   Returns: (int) The `bar_index` of the `low()`. lowBarTime()   Determines the bar time of the lowest `low` in visible bars.   Returns: (int) The `time` of the `low()`. open()   Determines the value of the opening price in the visible chart time range.   Returns: (float) The `open` of the leftmost visible chart bar. close()   Determines the value of the closing price in the visible chart time range.   Returns: (float) The `close` of the rightmost visible chart bar. leftBarIndex()   Determines the `bar_index` of the leftmost visible chart bar.   Returns: (int) A `bar_index`. rightBarIndex()   Determines the `bar_index` of the rightmost visible chart bar.   Returns: (int) A `bar_index` bars()   Determines the number of visible chart bars.   Returns: (int) The number of bars. volume()   Determines the sum of volume of all visible chart bars.   Returns: (float) The cumulative sum of volume. ohlcv()   Determines the open, high, low, close, and volume sum of the visible bar time range.   Returns: ( ) A tuple of the OHLCV values for the visible chart bars. Example: open is chart left, high is the highest visible high, etc. chartYPct(​pct)   Determines a price level as a percentage of the visible bar price range, which depends on the chart's top/bottom margins in "Settings/Appearance".   Parameters:      pct : (series float) Percentage of the visible price range (50 is 50%). Negative values are allowed.   Returns: (float) A price level equal to the `pct` of the price range between the high and low of visible chart bars. Example: 50 is halfway between the visible high and low. chartXTimePct(​pct)   Determines a time as a percentage of the visible bar time range.   Parameters:      pct : (series float) Percentage of the visible time range (50 is 50%). Negative values are allowed.   Returns: (float) A time in UNIX format equal to the `pct` of the time range from the `chart.left_visible_bar_time` to the `chart.right_visible_bar_time`. Example: 50 is halfway from the leftmost visible bar to the rightmost. chartXIndexPct(​pct)   Determines a `bar_index` as a percentage of the visible bar time range.   Parameters:      pct : (series float) Percentage of the visible time range (50 is 50%). Negative values are allowed.   Returns: (float) A time in UNIX format equal to the `pct` of the time range from the `chart.left_visible_bar_time` to the `chart.right_visible_bar_time`. Example: 50 is halfway from the leftmost visible bar to the rightmost. whenVisible(​src, whenCond, length)   Creates an array containing the `length` last `src` values where `whenCond` is true for visible chart bars.   Parameters:      src : (series int/float) The source of the values to be included.      whenCond : (series bool) The condition determining which values are included. Optional. The default is `true`.      length : (simple int) The number of last values to return. Optional. The default is all values.   Returns: (float ) The array ID of the accumulated `src` values. avg(​src)   Gathers values of the source over visible chart bars and averages them.   Parameters:      src : (series int/float) The source of the values to be averaged. Optional. Default is `close`.   Returns: (float) A cumulative average of values for the visible time range. median(​src)   Calculates the median of a source over visible chart bars.   Parameters:      src : (series int/float) The source of the values. Optional. Default is `close`.   Returns: (float) The median of the `src` for the visible time range. vVwap(​src)   Calculates a volume-weighted average for visible chart bars.   Parameters:      src : (series int/float) Source used for the ​VWAP calculation. Optional. Default is `hlc3`.   Returns: (float) The ​VWAP for the visible time range.
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Time█   OVERVIEW This library is a Pine Script™ programmer’s tool containing a variety of time related functions to calculate or measure time, or format time into string variables. █   CONCEPTS `formattedTime()`, `formattedDate()` and `formattedDay()` Pine Script™, like many other programming languages, uses timestamps in UNIX format, expressed as the number of milliseconds elapsed since 00:00:00 UTC, 1 January 1970. These three functions convert a UNIX timestamp to a formatted string for human consumption. These are examples of ways you can call the functions, and the ensuing results: CODE RESULT formattedTime(timenow) >>> "00:40:35" formattedTime(timenow, "short") >>> "12:40 AM" formattedTime(timenow, "full") >>> "12:40:35 AM ​UTC​" formattedTime(1000 * 60 * 60 * 3.5, "HH:mm") >>> "03:30" formattedDate(timenow, "short") >>> "4/30/22" formattedDate(timenow, "medium") >>> ​"Apr​ 30, 2022" formattedDate(timenow, "full") >>> "Saturday, April 30, 2022" formattedDay(timenow, "E") >>> "Sat" formattedDay(timenow, "dd.MM.yy") >>> "30.04.22" formattedDay(timenow, "yyyy.MM.dd G 'at' hh:mm:ss z") >>> "2022.04.30 AD at 12:40:35 UTC" These functions use str.format() and some of the special formatting codes it allows for. Pine Script™ documentation does not yet contain complete specifications on these codes, but in the meantime you can find some information in the The Java™ Tutorials and in Java documentation of its MessageFormat class . Note that str.format() implements only a subset of the MessageFormat features in Java. `secondsSince()` The introduction of varip variables in Pine Script™ has made it possible to track the time for which a condition is true when a script is executing on a realtime bar. One obvious use case that comes to mind is to enable trades to exit only when the exit condition has been true for a period of time, whether that period is shorter that the chart's timeframe, or spans across multiple realtime bars. For more information on this function and varip please see our Using `varip` variables publication. `timeFrom( )` When plotting lines , boxes , and labels one often needs to calculate an offset for past or future end points relative to the time a condition or point occurs in history. Using xloc.bar_index is often the easiest solution, but some situations require the use of xloc.bar_time . We introduce `timeFrom()` to assist in calculating time-based offsets. The function calculates a timestamp using a negative (into the past) or positive (into the future) offset from the current bar's starting or closing time, or from the current time of day. The offset can be expressed in units of chart timeframe, or in seconds, minutes, hours, days, months or years. This function was ported from our Time Offset Calculation Framework . `formattedNoOfPeriods()` and `secondsToTfString()` Our final two offerings aim to confront two remaining issues: How much time is represented in a given timestamp? How can I produce a "simple string" timeframe usable with request.security() from a timeframe expressed in seconds? `formattedNoOfPeriods()` converts a time value in ​ms to a quantity of time units. This is useful for calculating a difference in time between 2 points and converting to a desired number of units of time. If no unit is supplied, the function automatically chooses a unit based on a predetermined time step. `secondsToTfString()` converts an input time in seconds to a target timeframe string in timeframe.period string format. This is useful for implementing stepped timeframes relative to the chart time, or calculating multiples of a given chart timeframe. Results from this function are in simple form, which means they are useable as `timeframe` arguments in functions like request.security() . █   NOTES Although the example code is commented in detail, the size of the library justifies some further explanation as many concepts are demonstrated. Key points are as follows:  • ​Pivot points are used to draw lines from. `timeFrom( )` calculates the length of the lines in the specified unit of time.   By default the script uses 20 units of the charts timeframe. Example: a 1hr chart has arrows 20 hours in length.  • At the point of the arrows `formattedNoOfPeriods()` calculates the line length in the specified unit of time from the input menu.   If “Use Input Time” is disabled, a unit of time is automatically assigned.  • At each ​pivot point a label with a formatted date or time is placed with one of the three formatting helper functions to display the time or date the ​pivot occurred.  • A label on the last bar showcases `secondsSince()` . The label goes through three stages of detection for a timed alert.   If the difference between the high and the open in ticks exceeds the input value, a timer starts and will turn the label red once the input time is exceeded to simulate a time-delayed alert.  • In the bottom right of the screen `secondsToTfString()` posts the chart timeframe in a table. This can be multiplied from the input menu. █   FUNCTIONS formattedTime(timeInMs, format)   Converts a UNIX timestamp (in milliseconds) to a formatted time string.   Parameters:      timeInMs : (series float) Timestamp to be formatted.      format : (series string) Format for the time. Optional. The default value is "HH:mm:ss".   Returns: (string) A string containing the formatted time. formattedDate(timeInMs, format)   Converts a UNIX timestamp (in milliseconds) to a formatted date string.   Parameters:      timeInMs : (series float) Timestamp to be formatted.      format : (series string) Format for the date. Optional. The default value is "yyyy-MM-dd".   Returns: (string) A string containing the formatted date. formattedDay(timeInMs, format)   Converts a UNIX timestamp (in milliseconds) to the name of the day of the week.   Parameters:      timeInMs : (series float) Timestamp to be formatted.      format : (series string) Format for the day of the week. Optional. The default value is "EEEE" (complete day name).   Returns: (string) A string containing the day of the week. secondsSince(cond, resetCond)   The duration in milliseconds that a condition has been true.   Parameters:      cond : (series bool) Condition to time.      resetCond : (series bool) When `true`, the duration resets.   Returns: The duration in seconds for which `cond` is continuously true. timeFrom(from, qty, units)   Calculates a +/- time offset in variable units from the current bar's time or from the current time.   Parameters:      from : (series string) Starting time from where the offset is calculated: "bar" to start from the bar's starting time, "close" to start from the bar's closing time, "now" to start from the current time.      qty : (series int) The +/- qty of units of offset required. A "series float" can be used but it will be cast to a "series int".      units : (series string) String containing one of the seven allowed time units: "chart" (chart's timeframe), "seconds", "minutes", "hours", "days", "months", "years".   Returns: (int) The resultant time offset `from` the `qty` of time in the specified `units`. formattedNoOfPeriods(​ms, unit)   Converts a time value in ​ms to a quantity of time units.   Parameters:      ms : (series int) Value of time to be formatted.      unit : (series string) The target unit of time measurement. Options are "seconds", "minutes", "hours", "days", "weeks", "months". If not used one will be automatically assigned.   Returns: (string) A formatted string from the number of `ms` in the specified `unit` of time measurement secondsToTfString(tfInSeconds, mult)   Convert an input time in seconds to target string TF in `timeframe.period` string format.   Parameters:      tfInSeconds : (simple int) a timeframe in seconds to convert to a string.      mult : (simple float) Multiple of `tfInSeconds` to be calculated. Optional. 1 (no multiplier) is default.   Returns: (string) The `tfInSeconds` in `timeframe.period` format usable with `request.security()`.
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Relative Bandwidth FilterThis is a very simple script which can be used as measure to define your trading zones based on volatility. Concept This script tries to identify the area of low and high volatility based on comparison between Bandwidth of higher length and ATR of lower length. Relative Bandwidth = Bandwidth / ATR Bandwidth can be based on either Bollinger Band, Keltner Channel or Donchian Channel. Length of the bandwidth need to be ideally higher. ATR is calculated using built in ATR method and ATR length need to be ideally lower than that used for calculating Bandwidth. Once we got Relative Bandwidth, the next step is to apply Bollinger Band on this to measure how relatively high/low this value is. Overall - If relative bandwidth is higher, then volatility is comparatively low. If relative bandwidth is lower, then volatility is comparatively high. Usage This can be used with your own strategy to filter out your non-trading zones based on volatility. Script plots a variable called "Signal" - which is not shown on chart pane. But, it is available in the data window. This can be used in another script as external input and apply logic. Signal values can be 1 : Allow only Long -1 : Allow only short 0 : Do not allow any trades 2 : Allow both Long and Short
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Breakout Probability (Expo)█ Overview Breakout Probability is a valuable indicator that calculates the probability of a new high or low and displays it as a level with its percentage. The probability of a new high and low is backtested, and the results are shown in a table— a simple way to understand the next candle's likelihood of a new high or low. In addition, the indicator displays an additional four levels above and under the candle with the probability of hitting these levels. The indicator helps traders to understand the likelihood of the next candle's direction, which can be used to set your trading bias. █ Calculations The algorithm calculates all the green and red candles separately depending on whether the previous candle was red or green and assigns scores if one or more lines were reached. The algorithm then calculates how many candles reached those levels in history and displays it as a percentage value on each line. █ Example In this example, the previous candlestick was green; we can see that a new high has been hit 72.82% of the time and the low only 28.29%. In this case, a new high was made. █ Settings Percentage Step The space between the levels can be adjusted with a percentage step. 1% means that each level is located 1% above/under the previous one. Disable 0.00% values If a level got a 0% likelihood of being hit, the level is not displayed as default. Enable the option if you want to see all levels regardless of their values. Number of Lines Set the number of levels you want to display. Show Statistic Panel Enable this option if you want to display the backtest statistics for that a new high or low is made. (Only if the first levels have been reached or not) █ Any Alert function call An alert is sent on candle open, and you can select what should be included in the alert. You can enable the following options: Ticker ID Bias Probability percentage The first level high and low price █ How to use This indicator is a perfect tool for anyone that wants to understand the probability of a breakout and the likelihood that set levels are hit. The indicator can be used for setting a stop loss based on where the price is most likely not to reach. The indicator can help traders to set their bias based on probability. For example, look at the daily or a higher timeframe to get your trading bias, then go to a lower timeframe and look for setups in that direction. ----------------- Disclaimer The information contained in my Scripts/Indicators/Ideas/Algos/Systems does not constitute financial advice or a solicitation to buy or sell any securities of any type. I will not accept liability for any loss or damage, including without limitation any loss of profit, which may arise directly or indirectly from the use of or reliance on such information. All investments involve risk, and the past performance of a security, industry, sector, market, financial product, trading strategy, backtest, or individual's trading does not guarantee future results or returns. Investors are fully responsible for any investment decisions they make. Such decisions should be based solely on an evaluation of their financial circumstances, investment objectives, risk tolerance, and liquidity needs. My Scripts/Indicators/Ideas/Algos/Systems are only for educational purposes!
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Point of Control V2 The genesis of this project was to create a POC library that would be available to deliver volume profile information via pine to other scripts of indicators and strategies. This is a republish of an invite only script to open access This is the indicator version of the library function. A few points of significance: - Allows the choice of reset of the study period, day/week or bars. This is simple enough to expand to other conditions - Bar count resets starting from the beginning of the data set (bar index =0) vs bars back from the end of the data set - A 'period' in this context is the time between resets - the start of the POC (eg. start of Day or Week) until it resets (for example at the beginning of a next day or week) - Automates the determination of the increment level rather than the user specifying ticks or price brackets - Does not allow for setting the # of rows and then calculating the implied price increment levels - When a period is complete it is often useful to look back at the POCs of historical periods, or extend them forward. - This script will find the historical POCs around the current price and display them rather than extend all the historical POC lines to the right - This script also looks across all the period POCs and identifies the master POC or what I call the Grand POC, and also the next 3 runner up POCs This indicator is also available as a library. BINANCE:BTCUSDT NSE:NIFTY OANDA:XAUUSD NASDAQ:AAPL TVC:USOIL
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