서플라이 앤 디맨드 존 전략의 개념
서플라이 앤 디맨드 존(Supply and Demand Zone) 전략은 차트 상에서 급격한 가격 변화가 발생한 지점을 공급과 수요의 불균형이 나타난 구간으로 보고, 이 구간에서의 매매 기회를 포착하는 전략이다. 이 전략의 기본 아이디어는 가격이 급등 또는 급락한 후 되돌아올 때, 이전의 공급과 수요가 불균형했던 지점에서 반전이 일어날 가능성이 높다는 것이다.
전략의 핵심은 서플라이 존과 디맨드 존을 정확히 식별하는 것이다.
- 서플라이 존(Supply Zone)은 가격이 상승하던 중 갑작스러운 하락 반전이 나타난 구간을 말한다. 이는 해당 가격대에서 공급(매도)이 수요(매수)를 압도한 결과로 해석할 수 있다. 차트상으로는 가격이 갑자기 하락한 후 반등하지 못하는 모습으로 나타난다.
- 디맨드 존(Demand Zone)은 가격이 하락하던 중 갑작스러운 상승 반전이 나타난 구간을 말한다. 이는 해당 가격대에서 수요(매수)가 공급(매도)를 압도한 결과로 볼 수 있다. 차트상으로는 가격이 갑자기 상승한 후 하락하지 못하는 모습으로 나타난다.
서플라이 앤 디맨드 존 전략의 매매 방법
서플라이 앤 디맨드 존 전략에서는 이렇게 식별된 구간에서 가격이 다시 접근할 때 매매 기회를 노린다.
- 서플라이 존에서는 가격이 이 구간에 재차 접근할 때 매도(숏 포지션 진입)하는 것을 고려할 수 있다. 이는 과거에 이 가격대에서 공급이 수요를 압도했기 때문에, 같은 상황이 재현될 가능성이 높다고 보는 것이다.
- 디맨드 존에서는 가격이 이 구간에 재차 접근할 때 매수(롱 포지션 진입)하는 것을 고려할 수 있다. 이는 과거에 이 가격대에서 수요가 공급을 압도했기 때문에, 같은 상황이 재현될 가능성이 높다고 보는 것이다.
매매에 있어서는 존의 상단과 하단에 stop loss와 take profit을 설정하는 것이 일반적이다. 예를 들어, 디맨드 존에서 매수 진입했다면, 존의 하단 아래에 stop loss를, 존의 높이만큼 위에 take profit을 설정할 수 있다.
이 전략을 효과적으로 사용하기 위해서는 몇 가지 유의사항이 있다.
- 존은 명확하고 급격한 가격 변화로 형성되어야 한다.
- 존의 폭은 가격 변동성을 고려하여 적절히 설정되어야 한다.
- 존은 최근에 형성된 것일수록 신뢰도가 높다.
- 다른 지표나 차트 패턴과 함께 사용하면 더욱 효과적일 수 있다.
서플라이 앤 디맨드 존 전략은 가격 액션에 기반한 직관적인 접근이지만, 모든 시장 상황에서 완벽하게 작동하지는 않는다. 트레이더는 이 전략을 자신의 스타일과 리스크 관리 원칙에 맞게 조정하여 사용해야 한다. 또한 실제 매매에서는 시장의 잡음과 변동성을 고려하여, 이 전략을 유연하게 적용할 필요가 있다.
서플라이 앤 디맨드 존 전략 파이썬 코드 예시
import yfinance as yf
import pandas as pd
# 야후 파이낸스에서 주가 데이터 가져오기
symbol = "AAPL" # 애플 주식 코드
data = yf.download(symbol, start="2020-01-01", end="2023-06-07")
# 서플라이 존과 디맨드 존 식별 함수
def identify_zones(data, threshold=0.03):
supply_zones = []
demand_zones = []
for i in range(2, len(data)):
if data['Low'][i] < data['Low'][i-1] and data['Low'][i] < data['Low'][i-2] and \
data['Close'][i] > data['Low'][i-1] and data['Close'][i] > data['Low'][i-2] and \
(data['Low'][i-1] - data['Low'][i]) / data['Low'][i] > threshold:
supply_zones.append((data.index[i], data['Low'][i], data['High'][i-1]))
if data['High'][i] > data['High'][i-1] and data['High'][i] > data['High'][i-2] and \
data['Close'][i] < data['High'][i-1] and data['Close'][i] < data['High'][i-2] and \
(data['High'][i] - data['High'][i-1]) / data['High'][i-1] > threshold:
demand_zones.append((data.index[i], data['Low'][i-1], data['High'][i]))
return supply_zones, demand_zones
# 서플라이 존과 디맨드 존 식별
supply_zones, demand_zones = identify_zones(data)
print("Supply Zones:")
for zone in supply_zones:
print(f"Date: {zone[0]}, Low: {zone[1]}, High: {zone[2]}")
print("\nDemand Zones:")
for zone in demand_zones:
print(f"Date: {zone[0]}, Low: {zone[1]}, High: {zone[2]}")
위 코드는 서플라이 존과 디맨드 존을 식별하는 간단한 예시이다. identify_zones
함수는 주어진 데이터프레임에서 급격한 가격 변화가 발생한 지점을 찾아 서플라이 존과 디맨드 존을 식별한다. 이 예시에서는 가격 변화의 임계값으로 3%를 사용했지만, 이는 사용자가 조정할 수 있다.
실제 매매에 적용하기 위해서는 식별된 존에서의 진입과 청산 조건, 포지션 사이징, 리스크 관리 등을 추가로 구현해야 할 것이다. 또한 이 코드는 과거 데이터에 대한 백테스팅을 위한 것이며, 실시간 매매를 위해서는 추가적인 개발이 필요하다.