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피보나치 되돌림에 대해 알아보자.
#20240101
안녕하세요. 매매의 신입니다 : )
중고등학교 수학시간에 '피보나치수열'에 대해서 들어보신 적이 있을 겁니다. 피보나치 되돌림은 만물의 법칙인 피보나치수열을 기반으로 만든 매매 기법입니다.
피보나치 되돌림은 제가 굉장히 즐겨 사용하는 매매 기법 중 하나입니다. 사용 빈도도 굉장히 높고 차트분석 시 매수 or 매도의 근거로서 충분한 매매 방법입니다.
작도하는 방법도 생각보다 간단하니 이번 포스팅을 통해 확실하게 배워가셨으면 좋겠습니다.
이 포스팅은 차트분석 시 필수로 알아야 하는 피보나치 되돌림에 대한 포스팅입니다.
피보나치 되돌림이란?
- 피보나치 되돌림은 만물의 법칙인 '피보나치수열'을 기반으로 만든 매매 기법입니다.
- 피보나치 되돌림은 하나의 파동이 출현했을 때 저점과 고점 & 고점과 저점을 찾아 작도 후 그에 따른 조정파동이 얼마 큼의 되돌림을 주는지 확인하는 기법입니다. (즉, 가격이 하락 중이라면 반등자리가 어디인지 알아보는 기법입니다.)
- 흔히 사용하는 피보나치 되돌림의 설정값은 23.6%, 38.2%, 50%, 61.8%, 78.6%입니다.
피보나치 되돌림 설정값
제가 사용하는 피보나치 설정값은 0 / 0.236 / 0.382 / 0.5 / 0.618 / 0.705 / 0.786 / 0.886 / 1입니다.
피보나치 되돌림 작도방법
| ▶작도방법: 고점과 저점 or 저점과 고점을 찍어 연결하면 됩니다. ▶간단해 보이지만 어려운 점은 유의미한 고점과 저점을 찾아 작도하는 것이 중요합니다. |
| ▶상승파동이 나온 후와 하락파동이 나온 후의 작도방법의 차이에 대해서 알아봅시다. ▶상승파동에 대한 되돌림을 보려면 저점 ➡ 고점 순서로 찍으면 됩니다. ▶하락파동에 대한 되돌림을 보려면 고점 ➡ 저점 순서로 찍으면 됩니다. |
피보나치 되돌림 사용방법
각 피보나치 레벨들은 상승파동(or하락파동) 시 지지선(or저항선)으로 작용됩니다.
| ▶예를 들어 0원부터 100원까지의 하나의 상승파동이 나왔다고 가정해봅시다. ▶상승파동이 나온 이후 하락 조정파동이 출현하게 될 것입니다. (차트는 파동이기 때문) ▶그 하락 조정파동은 23.6%, 38.2%, 50%, 61.8%, 78.6% 되돌림 레벨에서 반등이 나올 가능성이 큽니다. ▶즉, 각 피보나치 레벨 전부가 지지선(or저항선)으로 작용하는 것이 가능합니다. |
피보나치 되돌림 차트 예시
이해가 잘되자 않는 분들은 위해서 추가적인 이해를 돕기 위해서 실제 비트코인[BTCUSDT] 차트에 피보나치 되돌림을 적용한 예시를 가져왔습니다.
![비트코인[BTC] 1시간봉 차트](https://blog.kakaocdn.net/dn/N9q3B/btsCMnynt8D/pZZDzI6gIjZywQ0AcNkFA0/img.png)
| ▶비트코인[BTC] 1시간봉 차트입니다. ▶피보나치 0.65(35%) ~ 0.618(38.2%) 레벨에서 되돌림(반등)이 나온 것을 확인 가능합니다. |
![비트코인[BTC] 4시간봉 차트](https://blog.kakaocdn.net/dn/k032a/btsCN3TWtqo/KFgRZL5WttQ4jrsZZ2qcb0/img.png)
| ▶비트코인[BTC] 4시간봉 차트입니다. ▶피보나치 0.5(50%) 레벨에서 되돌림(반등)이 나온 것을 확인 가능합니다. |
![비트코인[BTC] 1일봉 차트](https://blog.kakaocdn.net/dn/TXKbs/btsCTxzu7it/cYgVFHrnGBWtrYSzeKIXr0/img.png)
| ▶비트코인[BTC] 1일봉 차트입니다. ▶피보나치 0.5(50%) 레벨에서 되돌림(추가하락)이 나온 것을 확인 가능합니다. |
마치며..
제가 생각하는 피보나치 레벨 중 반등이 나올 확률이 높은 레벨은 황금비라고 불리는 38.2%와 61.8%입니다.
추가로 50% 레벨에서도 높은 확률로 반등이 나오는 구간입니다.
우리는 배운 내용을 토대로 차트분석 후 매매를 하게 될 것입니다.
차트분석 과정에서 최소 3개 이상의 ‘진입근거’가 있을 때 진입하는 습관을 가지는 게 좋습니다.
이는 매매 승률을 더욱 높일 수 있는 하나의 전략이 될 것입니다.
이것으로 피보나치 되돌림에 대한 포스팅을 마치겠습니다.
읽어주셔서 정말 감사합니다!
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