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📊 삼각 수렴 돌파엔 거래량이 이렇게 달라집니다

r/Daytrading 조회 23
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패턴 형성 중 거래량은 큰 차이를 만들지 않지만, 돌파 시점과 그 이후 거래량이 성패를 가른다. 실제 거래 사례 523개 데이터를 통해 확인된 결과로, 단순한 '거래량 감소' 판단만으로는 부족하다는 점이 중요하다. 독자는 돌파 당일과 이후 거래량 흐름을 중점적으로 봐야 한다.

삼각 수렴 패턴 관련해서 늘 나오는 얘기는 '형성 중에는 거래량 줄고, 돌파 때 터진다'는 거잖아요. 근데 실제로 그런지 궁금해서 직접 데이터를 뽑아봤습니다.

2021년부터 2024년까지 S&P 500 종목들 중에서 삼각 수렴 돌파 사례 총 523개를 분석했어요. 그중 실제로 돌파가 이어진 경우(15일 이상 같은 방향 진행)와 그렇지 않고 되돌림이 온 경우(15일 내 반전)를 나눠서 거래량 변화를 비교했습니다.

결과적으로, 패턴 형성 중인 기간에는 거래량 차이가 거의 없더라고요. 진짜 돌파인 경우에도 평균적으로 거래량이 34% 줄었고, 페이크인 경우에도 29% 감소했어요. 통계적으로 유의미한 차이는 없었습니다.

근데 돌파 당일 거래량은 확실히 차이를 보였어요. 진짜 돌파는 평균 거래량의 2.8배, 페이크는 1.6배로 큰 갭이 있었고, p값도 0.001 이하로 압도적이었습니다. 돌파 시 거래량이 20일 평균의 2배 이상이면 성공률이 68.4%, 그 이하일 경우는 48.1%로 구분됐어요.

더 흥미로웠던 건 돌파 이후 거래량 흐름입니다. 다음 5개 봉에서 거래량이 꾸준히 1.5배 이상 유지되면 성공 확률이 71.2%였어요. 반면 돌파 당일만 거래량이 튀고 바로 죽는 경우는 52.3%에 그쳤습니다. 즉 하루 빨짝 튀는 거래량엔 속기 쉽다는 거죠.

삼각 수렴은 고점과 저점이 수렴하는 패턴 중에서, 15봉 이상 기준에 맞는 걸 대상으로 했고요. 5% 이상 움직임이 유지된 걸 '진짜 돌파'로 정의했어요. 거래량은 각 종목의 20일 평균 대비로 비교했습니다.

물론 한계도 있어요. 장중 거래량 피크는 잡기 어렵고, 시장 전체 분위기는 반영 못 했으며 진짜 vs 페이크 구분 자체도 낙인식이긴 하니까요.

그래도 단순히 '형성 중 거래량 줄면 좋다'는 통념보단, '돌파 시점과 그 이후 거래량이 핵심'이라는 게 실제 데이터로는 맞더라고요. 혹시 2배 기준 말고 다른 수치를 쓰는 분 계신가요? 아니면 다들 이미 알고 계셨나요?


🧐 배경 설명 및 요약

이 글은 삼각 수렴 패턴의 거래량 해석이 실제로 유효한지 궁금했던 한 트레이더가 직접 데이터를 통해 검증하고자 한 결과를 공유한 것입니다. 글쓴이는 많은 책에서 강조하는 ‘패턴 형성 중 거래량 감소’를 맹신하기보다는 실제 사례를 모아 돌파가 성공한 경우와 실패한 경우의 거래량 양상을 과학적으로 비교했습니다.

결론은, 패턴 형성 중 거래량 감소는 성공 여부와 큰 관련이 없었고, 돌파 시점 거래량과 그 이후 거래량 유지 여부가 훨씬 중요한 판단 기준이라는 점입니다. 특히 돌파 당일 거래량이 그 종목의 20일 평균 대비 2배 이상이면 성공 확률이 올라갔고, 이후 거래량이 계속 유지됐는지도 중요한 조건이 되었습니다.

여기서 말하는 ‘삼각 수렴(triangle)’은 주가가 점점 좁은 범위에서 움직이는 패턴으로, 추세 전환이나 지속의 전조로 여겨지는 기술적 형태입니다. 글쓴이는 이 패턴 속 거래량의 실제 의미를 검증하고자 했고, 결과적으로 실전 트레이딩 시 거래량 해석이 좀 더 정교해야 한다는 메시지를 전달하고 있습니다.

💬 원문 댓글 (6)

u/olddognewtricks68 ▲ 2
저도 거래량을 트레이딩에 더 잘 활용할 방법을 찾고 있었는데요, 이 내용 정말 흥미롭네요. 혹시 실전에서 어떻게 활용할 수 있는지 예시나, 사용하신 지표가 있다면 알려주실 수 있을까요?
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I’m looking for a way to better implement volume into my trading. This sounds interesting. Can you give an example of how to use this and also name an indicator to implement this strategy?
u/Sirellia ▲ 1
데이터 소스: S&P500의 일봉 OHLCV 데이터 (2020~2024), Yahoo Finance API 사용

분석 도구: Python으로 분석 및 시각화 수행
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Data source: S&P 500 daily OHLCV data, 2020-2024 (via Yahoo Finance API)

Tools: Python for analysis and visualization
u/Smooth_Imagination ▲ 1
안녕하세요.

여기서 '봉'은 일봉을 말씀하신 건가요?

거래량 프로파일에 색이 있던데, 무슨 지표 쓰신 건지 알 수 있을까요?

그리고 말씀하신 돌파는 상승과 하락 모두 포함되는 건지, 방향성 추세가 있었는지도 궁금합니다.

감사합니다.
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Hi.

Bars, are these days?

What are the colours in yiur volume profile, indicator name?

And breakout, do you mean both up and down? Was there a direction trend?

Thanks
u/AnotherCup-O-Noodles ▲ 1
이 분석 결과가 뉴욕장 단타 매매에도 적용될 수 있을까요?
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Would this be relevant for intraday trading the NY session?
u/Neighbourhood_Thanos ▲ 1
훌륭한 분석입니다! 저도 돌파 시 큰 거래량을 중요시하는데요, 혹시 개장 직후 1분~1시간 동안의 거래량이 어떤 패턴을 보이는지, 이 분석에서 확인된 바가 있을까요? 또는 분석에 사용하신 종목 리스트를 알려주시면 직접 더 살펴보고 싶어요. 감사합니다.
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Great analysis! My system also relies on big volume on breakout, do you maybe have data how this reflects on the opening volume(1m-1H after market open), which portion of this volume goes into the open(if there's any pattern intraday)? Or maybe the list of stocks that this analysis was applied on and I can go from there? Thank you
u/No-Condition7100
이건 제가 몇 년째 스윙 트레이딩에서 가장 중요하게 보고 있는 부분이에요. 새로운 개념은 아닐 수도 있겠네요 (저도 처음 만들어낸 건 아니니까요). 그래도 데이터를 이렇게 정리하신 건 정말 대단합니다. 이렇게 해야 제대로 된 트레이딩 전략이 나오죠.
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This has been the crux of my swing trading for years. I don't think it's a new concept (I certainly didn't invent it). Really cool how you put the data together though. This is how you build good trading plans.

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