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SMC 시장 고점/저점 돌파 전략

SMC
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개요

SMC 시장 고저점 돌파 전략은 고급 시장 개념(SMC) 원리에 기반한 퀀트 트레이딩 전략입니다. 이 전략은 상위 시간 프레임에서 중요한 매수/매도 압력 영역(주문 블록)을 식별하고, 현재 시간 프레임에서 최적의 돌파 진입점을 찾습니다. 이는 SMC 원리와 일관되게, 이러한 블록이 일반적으로 지지 또는 저항 레벨로 작용한다는 점에 기반합니다. 전략은 추세 방향, 유도 패턴, 위험 보상 비율을 동시에 고려하여 진입 지점과 손익비를 최적화합니다.

전략 원리

  1. 상위 시간 프레임(예: 1시간 차트)에서 상승 추세와 하락 추세를 식별합니다. 상승 추세는 종가가 이전 기간 종가보다 높고, 저점이 이전 기간 저점보다 높은 경우로 정의됩니다. 하락 추세는 그 반대입니다.
  2. 상위 시간 프레임에서 유도 패턴을 찾습니다. 매수 유도 패턴은 상승 추세에서 이전 기간의 고점이 전전 기간 및 전전전 기간의 고점보다 높은 경우입니다. 매도 유도 패턴은 하락 추세에서 이전 기간의 저점이 전전 기간 및 전전전 기간의 저점보다 낮은 경우입니다.
  3. 상위 시간 프레임에서 주문 블록을 식별합니다. 매수 유도 패턴 이후, 해당 기간의 최고가와 최저가를 주문 블록의 상한선과 하한선으로 정의합니다. 매도 유도 패턴은 반대입니다.
  4. 현재 시간 프레임(예: 15분 차트)에서 최적의 진입점을 찾습니다. 매수 진입은 현재 종가가 주문 블록 하한선을 돌파하고, 이전 기간 종가가 블록 내에 있을 때입니다. 매도 진입은 종가가 주문 블록 상한선을 하향 돌파할 때입니다.
  5. 손절매와 이익 실현을 설정합니다. 손절매 위치는 주문 블록의 경계로 하고, 이익 실현은 설정된 위험 보상 비율(예: 1:1.5)에 따라 계산됩니다.

전략 장점

  1. SMC 원리에 기반하여 상위 시간 프레임에서 주요 추세와 핵심 지지/저항 레벨을 포착함으로써 하위 시간 프레임의 시장 노이즈 간섭을 피합니다.
  2. 유도 패턴 식별은 추세 강도와 지속 가능성을 판단하는 데 도움을 주며, 진입에 더 많은 근거를 제공합니다.
  3. 현재 시간 프레임에서 정확한 돌파 진입으로 무효 신호와 하락 위험을 줄입니다.
  4. 유연한 위험 보상 비율 설정으로 개인의 위험 선호도에 따라 조정할 수 있습니다.

전략 위험

  1. 횡보장이나 추세 반전 초기에는 전략이 일정 수준의 하락 위험에 직면할 수 있습니다.
  2. 극단적인 시장 상황(예: 급등/급락)에서는 주문 블록이 무효화되어 손절매 범위가 너무 넓어질 수 있습니다.
  3. 가격 움직임만 고려하고 거래량 등 다른 중요한 지표를 무시하여 판단에 편향이 있을 수 있습니다.

전략 최적화 방향

  1. 일봉, 주봉 등 더 많은 상위 시간 프레임을 필터로 도입하여 장기 추세를 포착하도록 합니다.
  2. 추세 및 유도 패턴 식별 시 이동평균선 시스템, 모멘텀 지표 등을 결합하여 판단 정확도를 높입니다.
  3. 주문 블록 경계를 동적으로 최적화합니다. 예를 들어 ATR(평균 진폭)이나 채널 폭을 고려하여 다양한 시장 상태에 대응합니다.
  4. 진입 후 ATR 또는 SAR(포물선 지표)를 추적하는 이동 손절매를 설정하여 포지션 보유 위험을 줄입니다.
  5. 시장 심리 지표(예: VIX)나 거시경제 데이터를 고려하여 추세 반전 또는 블랙스완 이벤트를 식별합니다.

요약

SMC 시장 고저점 돌파 전략은 SMC 원리에 기반한 퀀트 트레이딩 전략으로, 상위 시간 프레임에서 주요 압력 영역을 식별하고 현재 시간 프레임에서 최적의 돌파 진입점을 찾습니다. 이 전략은 추세 방향, 유도 패턴, 위험 보상 비율을 종합적으로 고려하여 진입 지점과 손익비를 최적화합니다. 전략의 장점은 상위 시간 프레임 기반으로 노이즈를 필터링하고 추세를 정확히 포착하며 유연한 리스크 관리 기능을 제공한다는 점입니다. 그러나 횡보장이나 추세 반전 초기에는 전략이 일정 수준의 하락 위험에 직면할 수 있습니다. 향후 더 많은 시간 프레임 도입, 주문 블록 경계 최적화, 동적 손절매, 시장 심리 고려 등을 통해 전략의 견고성과 적응성을 높일 수 있습니다.

Source
Pine
//@version=5
strategy("SMC Indian Market Strategy", overlay=true)

// Input Parameters
htf = input.timeframe("60", title="Higher Timeframe")  // For Inducement & Order Block
riskRewardRatio = input.float(1.5, title="Risk:Reward Ratio", minval=0.1)

// Higher Timeframe Data
[htfOpen, htfHigh, htfLow, htfClose] = request.security(syminfo.tickerid, htf, [open, high, low, close])

// Trend Identification (HTF)
bool htfUptrend = htfClose > htfClose[1] and htfLow > htfLow[1]  // Price action
Strategy parameters
Strategy parameters
Higher Timeframe (Optional)
Risk:Reward Ratio (Optional)
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