역사적 수준은 특정 자산의 가격 변동을 통해 확인할 수 있는 반복적인 가격대를 의미합니다. 이러한 가격대는 경제적 상황의 중요한 한계를 나타내며, 해당 자산의 차트에 그림자처럼 드리워져 있습니다. 다양한 연구 결과에 따르면, 이러한 수준은 가격이 쉽게 넘지 못하는 금융 한계와 연관이 있습니다. 따라서 트레이더들은 시장 분석에 역사적 수준을 적극 활용해야 할 이유가 있습니다.
이번에는 캔들 형성 분석 관점에서 이러한 수준을 구조적으로 바라보려 합니다. 가격이 이 수준을 넘어설 때의 행동은 캔들 모양에 강한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 특정 가격대에서 강한 수준이 존재한다면, 그 가격대 주변에 잠재된 자금으로 인해 PRICE JUMP가 발생할 것입니다.
이 개념을 바탕으로 두 가지 규칙을 개발했습니다:
- 규칙 1(지지선에서의 상승 캔들): 종가 - 저가 > 점프 팩터
- 규칙 2(저항선에서의 상승 캔들): 종가 - 저가 > 점프 팩터 & (종가-저가)/(고가-저가) > 비율
규칙을 더 명확하게 이해할 수 있도록 두 개의 이미지를 준비했습니다.
이미지 1: 지지/저항 수준에서의 점프 (지지선에서의 상승 캔들처럼)
이미지 2: 지지/저항 수준에서의 점프 (저항선 아래의 상승 캔들처럼)
이 규칙을 바탕으로, 데이터를 두 가지 다른 매트릭스(sup_mat, res_mat)로 수집하는 지표를 개발했습니다. 선택한 규칙을 따르는 지지 및 저항 수준의 수가 데이터 수집 중 화면에 표시됩니다. 따라서 AlgLib(dataanalysis.mqh) 라이브러리를 사용하여 수집된 데이터에 대해 K-평균 방법을 통해 군집화 과정을 진행합니다. 결과는 지지 및 저항 수준 데이터의 열로 표현됩니다.
수준을 향상시킨 후, 동일한 자산의 차트를 열고 군집화 과정에 따라 모든 수준(클러스터)을 차트에 그립니다. 지표의 일부 매개변수는 사용자 친화성을 높이기 위해 화면에서 변경 가능합니다. 도구와 그 결과의 화면 그래픽을 간략히 설명하겠습니다.
이미지 3: 지표 화면
이미지 4: 차트에서 수준의 결과 자동 그리기
결론적으로 이 도구는 기본적인 규칙을 가지고 있음에도 불구하고 강력한 지지 및 저항 행동을 보여줍니다. 더 많은 규칙을 추가하는 것도 가능하며, 코드는 더 많은 규칙을 추가하기 쉽게 구성되어 있습니다. 추가 규칙을 포함하고, 군집화 영역을 나누며, 해당 영역을 위한 보다 전문적인 군집화를 수행하고, 레벨을 다시 터치하기 전에 최대 거리를 찾는 등의 개선이 가능합니다. 더 많은 정보를 원하시는 분은 언제든지 저에게 연락해 주세요.