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수강 대상자
현물 및 선물 거래로 수익이 나지 않는 분들, 극타점을 잡는 방법을 알고 싶으신 분들
보조 지표를 사용하지 않고 순수하게 캔들만 분석하는 매매법을 찾고 계신 분들
익히면 익힐수록 실력이 늘어가는 시장 원리를 관통하면서도 객관적인 방법을 찾고 계신 분들
목차
목차 1
1. FRST 테크닉 2
FRST 테크닉의 의미 2
FRST 테크닉 커뮤니티 3
FRST 테크닉의 장점 3
2. 피보나치 수열과 비율 4
피보나치 수열 4
피보나치 수열과 황금비율 5
그 외 피보나치 비율 5
각 피보나치 비율의 수학적 정리 6
3. 피보나치 비율을 재는 세 가지 방법 11
피보나치 되돌림 비율 Retracement Ratio 11
피보나치 확장 비율 Extension Ratio 19
피보나치 프로젝션 비율 Projection Ratio 22
4. 피보나치 비율 스택 26
되돌림 비율의 중첩 26
되돌림 비율과 확장 비율의 중첩 31
되돌림, 확장, 프로젝션 비율의 중첩 34
5. 대칭성 Symmetry 36
대칭을 보이는 가격 움직임의 예시 36
지그재그 38
6. 실전 예시 41
예시 1 41
예시 2 43
예시 3 48
예시 4 53
예시 5 57
예시 6 61
7. 고점과 저점을 통한 비율 도출 High And Low 65
서비스 설명
RSI, 스토캐스틱, 이동평균선 등의 오실레이터나 보조 지표를 전혀 사용하지 않는 기법입니다. 오로지 피보나치 비율만 사용합니다. 피보나치 비율을 사용해서 어떻게 주가를 예측할 수 있는지 설명드리겠습니다. 그동안 시장에 통하지 않는 방법을 사용하고 계셨던 분들이라면 투자 인생을 바꾸는 경험이 될 것입니다.
기존에 존재하는 여러 복잡한 이론들에 대한 지식이 없어도 캔들 그 자체를 분석하고 변곡점을 찾아내는 방법이기에 쉽게 이해가 가능합니다. 시장의 변곡점을 예측하는데 있어서 매우 강력한 무기를 가지게 되실 것입니다.
매매 기법에 숙달되기 위한 시간은 당연히 어느정도 필요합니다. 하지만 일단 원리를 파악하게 되면 매우 빠른 속도로 발전할 수 있습니다. 이 방법을 배우고나면 시장을 완전히 다른 눈으로 바라보게 될 것입니다.
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높은 마스터북의 가격으로(현재는 그룹 구매 할인 중입니다) FRST 이론의 진입 장벽이 높아졌기에 이점을 실감하여 훨씬 더 접근성이 좋은 개론서를 출간하였습니다. 기존 마스터북을 구매하신 분들에게는 어느정도 익숙한 내용이 있을 수도 있지만 연구가 계속 되면서 새롭게 발견하게 된 내용들과 더 쉽게 풀이된 설명이 많기에 기존 내용을 이해하는데 어려움이 있으셨던 분들이 읽어보시면 큰 도움이 되실 것이라 생각됩니다.
다른 이론들은 모두 제거하고 순수하게 피보나치 비율만 사용한 FRST의 뼈대가 되는 내용을 실었습니다. 이 내용만 잘 숙지하고 적용해도 진입 타점을 도출하는데 있어 어려움을 느끼던 많은 부분들이 해결될 것이라 생각합니다. 기존에 사용하던 트레이딩 기법이 있으신 분들이라면 기존의 것과 매우 손쉽게 결합할 수 있는 장점이 있기에 마스터북까지 구매하지 않으시더라도 많은 도움이 되실 것이라 생각합니다.
*기존 마스터북 구매자는 50% 할인된 가격으로 구매하실 수 있습니다. 크몽 메시지로 문의 부탁드립니다.
*기법 관련 영상 강의와 디스코드 접근 권한은 마스터북 구매자에게만 주어집니다.
또한 네이버 프리미엄 콘텐츠 운영중입니다. 블로그 형식으로 제공되는 월 구독형 서비스입니다. FRST에서 사용되는 여러 다른 이론들의 기초적인 내용들을 다루고 있습니다. 하모닉 패턴, 엘리어트 파동 이론, Price Action 등의 내용을 더 쉽게 이해하도록 돕는 내용이 주가 될 것입니다. 또한 미국 주식, 국내 주식, 비트코인, 알트 코인 등의 시황을 분석하는 섹션도 제공될 것입니다.
투잡·재테크 분야
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34건만족도
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개인회원주식, 코인, ETF, 선물 등의 차트를 분석하고 투자하고 있습니다. 하모닉 패턴 이론, 엘리어트 파동 이론, 글렌 닐리의 네오 웨이브, 피보나치 비율, 다우 이론, SR flip, 추세선, 채널, Price action, ICT 등을 활용하여 정확한 타점으로 트레이딩을 하는 방법을 연구하고 있습니다. 피보나치 비율 스택 트레이딩(FRST)으로 명명한 방법론을 교육하고 있으며 계속해서 통계에 기반한 새로운 패턴들을 개발중입니다.
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