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이전 고점 위에 주문이 모였을 것이라고 추정할 수는 있습니다. 하지만 차트에 선을 그었다는 이유로 실제 주문 수량을 확인한 것은 아닙니다. ICT의 유동성 표시와 시장의 실제 유동성은 구분해야 합니다.

고점 위와 저점 아래
ICT에서 BSL은 이전 고점 위 등에서 매수 스톱이 실행될 수 있다고 보는 구간, SSL은 이전 저점 아래 등에서 매도 스톱이 실행될 수 있다고 보는 구간입니다. 주문이 실행되는 방향을 가리키며 손절되는 포지션 방향과 혼동하지 않습니다.
예를 들어 숏의 손절은 매수 주문으로 이어질 수 있고, 롱의 손절은 매도 주문으로 이어질 수 있습니다. 새로운 돌파 진입 주문도 같은 부근에 있을 수 있습니다. 차트만으로 누가 주문했는지 구분할 수는 없습니다.
실제 시장 유동성은 더 넓은 개념입니다
호가 간격, 주문장 깊이, 일정 수량을 거래할 때의 가격 충격 등도 유동성에 관련됩니다. BSL·SSL 표시는 이런 값을 직접 측정한 통계가 아닙니다.
외환 주문 연구에는 특정 가격 부근에 스톱 주문이 모이고 가격 움직임에 영향을 줄 수 있다는 근거가 있습니다. 이것이 ICT 전체나 BTC의 모든 유동성 주장을 검증해주는 것은 아닙니다.
스윕과 계속되는 돌파
가상의 확인된 고점이 100일 때 가격이 101까지 갔다가 같은 봉에서 99로 마감하면, 고점을 넘고 다시 안으로 닫힌 사건으로 기록할 수 있습니다. 101 위에서 계속 진행되는 돌파와 구분하는 한 가지 규칙입니다.
그 뒤 반전했는지는 별도로 측정합니다. 반전한 사례만 골라 스윕으로 정의하면 반전 빈도를 공정하게 계산할 수 없습니다.
기록할 기준
어떤 고저점을 썼는지, 언제 확인했는지, 꼬리와 종가 중 무엇으로 넘었다고 판단했는지, 같은 수준을 몇 번까지 사용할지 고정합니다. 작은 침범과 큰 침범은 수치로 남깁니다.
이 사이트의 스윕 연구는 BTC를 대상으로 한 설계입니다. 일반 개념을 배웠다는 것과 특정 시장에서 예측력이 검증되었다는 것은 구분해야 합니다.
근거와 원문
Stop-Loss Orders and Price Cascades in Currency Markets
공통 기초를 이어서 읽기
포지션 사이징: 손절 거리로 주문 수량 계산하기 · 기대값 계산: 승률보다 평균 손익이 중요한 이유 (예약 글) · 미결제약정(OI): 계약 수가 늘었다는 말의 의미 · Python으로 가격 데이터 점검하기: 중복·시간·수익률 (예약 글)
학습과 연구를 위한 자료입니다. 예시 수치는 별도 표시가 없는 한 설명용 가정이며, 과거 결과는 미래 성과를 보장하지 않습니다.