๐Ÿ‹
๊ณ ๋ž˜์˜ ๋งค๋งค๋ฒ•

ํŠธ๋ ˆ์ด๋”ฉ ์ „๋žต ์„น์…˜ ๊ฐœ์š”: ์ถ”์„ธ, ๋˜๋Œ๋ฆผ, ํŒจํ„ด์„ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ์‹œ์Šคํ…œ์œผ๋กœ ๋งŒ๋“ค ๊ฒƒ์ธ๊ฐ€

ํŠธ๋ ˆ์ด๋”ฉ ์‹œ์Šคํ…œ ์—์„œ
โ€œํŠธ๋ ˆ์ด๋”ฉ ์‹œ์Šคํ…œโ€์˜ ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ๋ฅผ ํ•œ ๋ฒˆ ๋ณธ ์ƒํƒœ๋ผ๊ณ  ๊ฐ€์ •ํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ด์ œ ์ „๋žต ์„น์…˜์—์„œ๋Š”:

๋ชฉํ‘œ๋Š”
โ€œํ•œ ๋ฒˆ์— ํฌ๊ฒŒ ๋จน๋Š” ๋น„๋ฐ€ ์‹ ํ˜ธโ€๊ฐ€ ์•„๋‹ˆ๋ผ,
โ€œ์กฐ๊ธˆ ๋œ ํ”๋“ค๋ฆฌ๋Š”, ๋‹จ์ˆœํ•œ ์ „๋žตโ€์„ ๋งŒ๋“œ๋Š” ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.


1. ์™œ โ€œ์ „๋žตโ€์ด ํ•„์š”ํ•œ๊ฐ€?

๋งŽ์€ ์ดˆ๋ณด์ž๋Š” ์ด๋ ‡๊ฒŒ ์‹œ์ž‘ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

  • ์ฐจํŠธ๋ฅผ ์ผœ๊ณ ,
  • ์ง€ํ‘œ ๋ช‡ ๊ฐœ๋ฅผ ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๊ณ ,
  • โ€œ๋ญ”๊ฐ€ ์ข‹์•„ ๋ณด์ด๋ฉดโ€ ์ง„์ž…ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

๋‹จ๊ธฐ์ ์œผ๋กœ๋Š” ์šด์ด ์ข‹์•„ ๋ณด์ผ ์ˆ˜ ์žˆ์ง€๋งŒ,
์ด ์ƒํƒœ์—์„œ๋Š”:

  • ๊ธฐ๋Œ€์ˆ˜์ต(Expectancy)์„ ๊ณ„์‚ฐํ•  ์ˆ˜ ์—†๊ณ ,
  • ๋ฆฌ์Šคํฌ-๋ฆฌ์›Œ๋“œ ์˜
    1R ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ง€ํ‚ค๊ธฐ๋„ ์–ด๋ ต๊ณ ,
  • MDD ์ด ์ƒ๊ฒผ์„ ๋•Œ
    โ€œ์ด๊ฒŒ ์ •์ƒ์ ์ธ ๋ฒ”์œ„์ธ์ง€, ์‹œ์Šคํ…œ์ด ๋ง๊ฐ€์ง„ ๊ฑด์ง€โ€๋ฅผ
    ํŒ๋‹จํ•˜๊ธฐ๊ฐ€ ๊ฑฐ์˜ ๋ถˆ๊ฐ€๋Šฅํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ „๋žต์ด ์žˆ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์€ ์ตœ์†Œํ•œ:

  1. ์–ธ์ œ ์ง„์ž…ํ• ์ง€์— ๋Œ€ํ•œ ๊ธฐ์ค€์ด ์žˆ๊ณ ,
  2. ์–ด๋””์„œ ํ‹€๋ ธ๋‹ค๊ณ  ์ธ์ •ํ• ์ง€(์†์ ˆ)๊ฐ€ ์ •ํ•ด์ ธ ์žˆ๊ณ ,
  3. ์–ด๋””๊นŒ์ง€ ๋…ธ๋ฆด์ง€(๋ชฉํ‘œยท์ฒญ์‚ฐ)๊ฐ€ ์žˆ์œผ๋ฉฐ,
  4. ํŠธ๋ ˆ์ด๋“œ๋‹น ์–ผ๋งˆ๋‚˜ ์žƒ์„์ง€(1R)๊ฐ€ ๊ฒฐ์ •๋˜์–ด ์žˆ๋‹ค๋Š” ๋œป์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์ด ๋„ค ๊ฐ€์ง€๊ฐ€ ์žˆ์–ด์•ผ:

  • ํ™•๋ฅ ์  ์‚ฌ๊ณ  ์—์„œ ๋งํ•œ
    ํ™•๋ฅ  ๊ฒŒ์ž„ ๊ด€์ ์œผ๋กœ ์‚ฌ๊ณ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ณ ,
  • ๊ฐ์ •์ด ํ”๋“ค๋ฆฌ๋”๋ผ๋„
    โ€œ๋‹ค์Œ์—๋„ ๊ฐ™์€ ์ƒํ™ฉ์ด๋ฉด ๊ฐ™์€ ํ–‰๋™์„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€โ€๋ฅผ
    ์Šค์Šค๋กœ ์ ๊ฒ€ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

2. ์ด ์„น์…˜์—์„œ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ์ „๋žต์˜ ํฐ ๋ถ„๋ฅ˜

์ „๋žต ์•„๋ž˜์—์„œ๋Š”
์—ฌ๋Ÿฌ ์ „๋žต์„ ๋”ฐ๋กœ ์„ค๋ช…ํ•˜์ง€๋งŒ,
ํฐ ํ‹€์—์„œ ๋ณด๋ฉด ๋‹ค์„ฏ ๊ฐ€์ง€ ์ถ•์œผ๋กœ ๋ฌถ์„ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

  1. ์ถ”์„ธ ์ถ”์ข… ์ „๋žต
    ์ถ”์„ธ ์ถ”์ข…(Trend Following)

  2. ํ‰๊ท  ํšŒ๊ท€ ์ „๋žต
    ํ‰๊ท  ํšŒ๊ท€ / ๋˜๋Œ๋ฆผ(Mean Reversion)

  3. ํŒจํ„ด ์ „๋žต
    ํŒจํ„ด ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ „๋žต(Pattern-Based)

    • ์ง€์ง€ยท์ €ํ•ญ ๊ธฐ์ดˆ ์™€
      ํŒจํ„ด ์˜ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•ด
    • S/R, ์Œ๋ด‰ยท์Œ๋ฐ”๋‹ฅ, ๋ธŒ๋ ˆ์ดํฌ์•„์›ƒ/ํŽ˜์ดํฌ์•„์›ƒ, ํ”ผ๋ณด๋‚˜์น˜, ์—˜๋ฆฌ์—‡ ๋“ฑ
    • ๊ฐ€๊ฒฉ ํŒจํ„ด์„ ์ค‘์‹ฌ์œผ๋กœ ์„ค๊ณ„ํ•˜๋Š” ์ „๋žต์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  4. ๊ฑฐ๋ž˜๋Ÿ‰ ์ „๋žต
    ๊ฑฐ๋ž˜๋Ÿ‰ยท์ˆ˜๊ธ‰ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ „๋žต(Volume-Based)

    • ๊ฐ€๊ฒฉ ์ž์ฒด๋ฟ ์•„๋‹ˆ๋ผ,
    • ๊ฑฐ๋ž˜๋Ÿ‰ ๊ธฐ์ดˆ ์—์„œ ๋ณธ ๊ฑฐ๋ž˜๋Ÿ‰ ํ๋ฆ„์„ ํ•จ๊ป˜ ๋ณด๊ณ 
    • ์ถ”์„ธ์˜ ํž˜, ๋ธŒ๋ ˆ์ดํฌ์•„์›ƒ์˜ ์‹ ๋ขฐ๋„ ๋“ฑ์„ ํŒ๋‹จํ•˜๋Š” ์ ‘๊ทผ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  5. ๋“€์–ผ ๋ชจ๋ฉ˜ํ…€ ์ „๋žต
    ๋“€์–ผ ๋ชจ๋ฉ˜ํ…€(Dual Momentum)

    • ํ•˜๋‚˜์˜ ์ข…๋ชฉ๋งŒ ๋ณด๋Š” ๊ฒƒ์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ,
    • ์—ฌ๋Ÿฌ ์ž์‚ฐยท์„นํ„ฐ ๊ฐ„์˜ ์ƒ๋Œ€์ ์ธ ๊ฐ•๋„๋ฅผ ๋น„๊ตํ•ด
      โ€œ์–ด๋””์— ์ž๋ณธ์„ ๋‘˜ ๊ฒƒ์ธ๊ฐ€โ€๋ฅผ ๊ฒฐ์ •ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ์‹์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
    • ์ด ์„น์…˜์—์„œ๋Š” ๊ธฐ๋ณธ ๊ฐœ๋… ์œ„์ฃผ๋กœ ์ •๋ฆฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

๊ฐ ์ „๋žต ๊ธ€์—์„œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ์ง€ํ‘œ๋‚˜ ํŒจํ„ด์€ ๋‹ค๋ฅผ ์ˆ˜ ์žˆ์ง€๋งŒ,
๊ถ๊ทน์ ์œผ๋กœ๋Š” ๋ชจ๋‘:

  • ์ถ”์„ธ๋ฅผ ํƒˆ ๊ฒƒ์ธ์ง€,
  • ๋˜๋Œ๋ฆผ์„ ๋…ธ๋ฆด ๊ฒƒ์ธ์ง€,
  • ํŠน์ • ํŒจํ„ด์—์„œ๋งŒ ์‹ธ์šธ ๊ฒƒ์ธ์ง€,

๋ผ๋Š” ์„ ํƒ ์œ„์—์„œ ์„ค๊ณ„๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.


3. ์–ด๋–ค ์ „๋žต์ด๋“  ๊ณตํ†ต์œผ๋กœ ๋“ค์–ด๊ฐ€๋Š” 5๊ฐ€์ง€ ์š”์†Œ

์ „๋žต ์ด๋ฆ„์€ ๋‹ฌ๋ผ๋„,
์‹ค์ „ ์„ค๊ณ„์—์„œ๋Š” ๊ฑฐ์˜ ํ•ญ์ƒ ๋‹ค์Œ ๋‹ค์„ฏ ๊ฐ€์ง€๋ฅผ ์ •๋ฆฌํ•ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

3-1. ์‹œ์žฅ ํ™˜๊ฒฝ ์ •์˜ (ํ™˜๊ฒฝ ํ•„ํ„ฐ)

  • ์ง€๊ธˆ์ด ์ถ”์„ธ์žฅ์ธ์ง€, ๋ฐ•์Šค์žฅ์ธ์ง€,
  • ํƒ€์ž„ํ”„๋ ˆ์ž„ ๊ธฐ์ค€
    ์–ด๋А ํƒ€์ž„ํ”„๋ ˆ์ž„์„ ์ค‘์‹ฌ์œผ๋กœ ๋ณผ ๊ฒƒ์ธ์ง€,
  • DMI/ADX ๋‚˜
    ATR ๊ธฐ์ค€
    โ€œ์˜ค๋Š˜ ์‹œ์žฅ์ด ์–ผ๋งˆ๋‚˜ ๊ฑฐ์น ๊ฒŒ ์›€์ง์ด๋Š”์ง€โ€

๊ฐ™์€ ์š”์†Œ๋ฅผ ๋จผ์ € ์ •๋ฆฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด:

  • ์ถ”์„ธ ์ถ”์ข… ์ „๋žต์ด๋ผ๋ฉด
    ADX๊ฐ€ ์ผ์ • ์ˆ˜์ค€ ์ด์ƒ์ธ ๊ตฌ๊ฐ„,
    60์ผ ์ดํ‰์„  ์ „๋žต ์œ„ยท์•„๋ž˜ ์—ฌ๋ถ€ ๋“ฑ์„
    ํ™˜๊ฒฝ ํ•„ํ„ฐ๋กœ ์“ธ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
  • ๋˜๋Œ๋ฆผ ์ „๋žต์ด๋ผ๋ฉด
    ๋ฐ•์Šคยทํ˜ผ์กฐ ๊ตฌ๊ฐ„,
    RSI ๊ณผ๋งค์ˆ˜ยท๊ณผ๋งค๋„ ๊ตฌ๊ฐ„ ๋“ฑ์œผ๋กœ ํ•„ํ„ฐ๋งํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

3-2. ์ง„์ž… ์กฐ๊ฑด (Entry)

  • ์–ด๋–ค ํŒจํ„ดยท์ง€ํ‘œ ์กฐํ•ฉ์ด ๋‚˜์™”์„ ๋•Œ,
  • ์–ด๋–ค ์บ”๋“ค์—์„œ,
  • ์–ด๋–ค ํƒ€์ž„ํ”„๋ ˆ์ž„ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ

์ง„์ž…ํ• ์ง€ ๊ทœ์น™์„ ์ •ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด:

  • ์ง€์ง€ ๊ตฌ๊ฐ„ +
    ์บ”๋“ค ํŒจํ„ด ๊ธฐ์ค€
    ๋ฐ˜์ „ ์บ”๋“ค +
    RSI ๊ฐ€ ๊ณผ๋งค๋„ ํ•ด์†Œ ๊ตฌ๊ฐ„,

์ฒ˜๋Ÿผ 2~3๊ฐœ ์กฐ๊ฑด์ด ๊ฒน์น˜๋Š” ์ž๋ฆฌ๋ฅผ
์ง„์ž… ํ›„๋ณด๋กœ ์ •ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

3-3. ์†์ ˆ ๊ธฐ์ค€ (Stop / Invalidation)

์†์ ˆ์€ ๋‹จ์ˆœํžˆ โ€œ์–ผ๋งˆ ์†ํ•ด ๋ณผ ๊ฒƒ์ธ๊ฐ€โ€๊ฐ€ ์•„๋‹ˆ๋ผ,

โ€œ์ด์ œ ์ด ์‹œ๋‚˜๋ฆฌ์˜ค๋Š” ํ‹€๋ ธ๋‹ค๊ณ  ์ธ์ •ํ•˜๋Š” ๊ฐ€๊ฒฉโ€

์„ ์˜๋ฏธํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

๋“ฑ์„ ์กฐํ•ฉํ•ด,
โ€œ์ด ๊ฐ€๊ฒฉ ์•„๋ž˜(๋˜๋Š” ์œ„)์—์„œ๋Š” ๋‚ด ๊ทธ๋ฆผ์ด ๋” ์ด์ƒ ์œ ํšจํ•˜์ง€ ์•Š๋‹คโ€๋Š”
์ง€์ ์„ ์ •ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

3-4. ์ฒญ์‚ฐยท๋ชฉํ‘œ (Targets & Exits)

์ „๋žต์— ๋”ฐ๋ผ:

๋“ฑ์„ ์ด์šฉํ•ด ๊ธฐ๋ณธ ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ ์ •ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

๋˜ํ•œ:

  • ์ผ๋ถ€ ์ต์ ˆ ํ›„ ๋‚˜๋จธ์ง€๋ฅผ ์ถ”์„ธ์— ๋งก๊ธฐ๋Š” ๋ฐฉ์‹,
  • ํŠธ๋ ˆ์ผ๋ง ์Šคํƒ‘(์ด๋™์‹ ์†์ ˆ)์„ ํ™œ์šฉํ•˜๋Š” ๋ฐฉ์‹

์ฒ˜๋Ÿผ,
์ด์ต์„ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋ณดํ˜ธํ• ์ง€๋„ ์ „๋žต์˜ ์ผ๋ถ€์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

3-5. ๋ฆฌ์Šคํฌยทํฌ์ง€์…˜ ์‚ฌ์ด์ฆˆ (Risk & Size)

๋งˆ์ง€๋ง‰์œผ๋กœ ๋ฆฌ์Šคํฌ ๊ด€๋ฆฌ ์˜ ๋‚ด์šฉ์ด ๋“ค์–ด๊ฐ‘๋‹ˆ๋‹ค.

๋ฅผ ์ •ํ•ด์•ผ ๋น„๋กœ์†Œ ์™„์„ฑ๋œ ์ „๋žต์ด๋ผ๊ณ  ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.


4. ์ด ์„น์…˜์„ ์ฝ๋Š” ์ถ”์ฒœ ์ˆœ์„œ

์ฒ˜์Œ๋ถ€ํ„ฐ ๋ชจ๋“  ์ „๋žต์„ ์™„๋ฒฝํžˆ ์ดํ•ดํ•  ํ•„์š”๋Š” ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
ํ•œ ๋ฒˆ์— ํ•˜๋‚˜์”ฉ, ๊ณ„์ขŒ ํฌ๊ธฐ์™€ ์„ฑํ–ฅ์— ๋งž๋Š” ๊ฒƒ๋ถ€ํ„ฐ ์žก์œผ์‹œ๋ฉด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด:

  1. ์ถ”์„ธ ์ถ”์ข…์˜ ๋ผˆ๋Œ€ ์ตํžˆ๊ธฐ

  2. ๋˜๋Œ๋ฆผ ๊ด€์  ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๊ธฐ

    โ†’ โ€œํ•œ ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ๋งŒ ๋ณด๋Š” ๊ฒƒ์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ,
    ์–ด๋А ๊ตฌ๊ฐ„์—์„œ๋Š” ํ‰๊ท  ํšŒ๊ท€๊ฐ€ ๋” ์ž์—ฐ์Šค๋Ÿฌ์šด์ง€โ€๋ฅผ ๋А๊ปด๋ณด๊ธฐ.

  3. ํŒจํ„ด ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ „๋žต์œผ๋กœ S/R ๊ฐ๊ฐ ํ‚ค์šฐ๊ธฐ

    โ†’ โ€œ์–ด๋””๊ฐ€ ์ค‘์š”ํ•œ ์ž๋ฆฌ์ธ์ง€โ€๋ฅผ ๋ˆˆ์— ์ตํžˆ๋Š” ๋ฐ ๋„์›€์ด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

  4. ๊ฑฐ๋ž˜๋Ÿ‰ยท๋ชจ๋ฉ˜ํ…€์œผ๋กœ ํ•„ํ„ฐ ๋ณด์™„ํ•˜๊ธฐ

    โ†’ ์–ด๋–ค ์ž์‚ฐยท์„ธํŒ…์ด ์ƒ๋Œ€์ ์œผ๋กœ ๋” ๊ฐ•ํ•œ์ง€,
    ์–ด๋””์— ์ง‘์ค‘ํ• ์ง€ ๊ฒฐ์ •ํ•˜๋Š” ๋ฐ ํ™œ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.


5. ์ „๋žต ๊ธ€์„ ์ฝ์„ ๋•Œ ์Šค์Šค๋กœ์—๊ฒŒ ๋˜์ ธ๋ณผ ์งˆ๋ฌธ๋“ค

๊ฐ ์ „๋žต ๊ธ€์„ ์ฝ์œผ์‹ค ๋•Œ,
์•„๋ž˜ ์งˆ๋ฌธ๋“ค์„ ํ•จ๊ป˜ ๋– ์˜ฌ๋ ค ๋ณด์‹œ๋ฉด ์ข‹์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

  1. โ€œ์ด ์ „๋žต์€
    ๋‚ด๊ฐ€ ์ฃผ๋กœ ๋ณด๋Š” ํƒ€์ž„ํ”„๋ ˆ์ž„(์˜ˆ: 4์‹œ๊ฐ„, ์ผ๋ด‰)๊ณผ
    ์ž˜ ๋งž๋Š”๊ฐ€?โ€

  2. โ€œ์ด ์ „๋žต์ด ์ „์ œ๋กœ ์‚ผ๋Š” ์‹œ์žฅ ํ™˜๊ฒฝ(์ถ”์„ธ์žฅ/๋ฐ•์Šค์žฅ)์ด
    ๋‚ด๊ฐ€ ์ฃผ๋กœ ๋งˆ์ฃผ์น˜๋Š” ํ™˜๊ฒฝ๊ณผ ๋งž๋Š”๊ฐ€?โ€

  3. โ€œ์†์ ˆ ๊ฑฐ๋ฆฌ์™€ R/R ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ฐ์•ˆํ–ˆ์„ ๋•Œ,
    ๋ฆฌ์Šคํฌ ๊ด€๋ฆฌ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ
    ์‹ค์ œ ๊ณ„์ขŒ ํฌ๊ธฐ์—์„œ ์‹คํ–‰ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ๊ฐ€?โ€

  4. โ€œ๋ฐฑํ…Œ์ŠคํŠธ(๊ณผ๊ฑฐ ์ฐจํŠธ ์—ฐ์Šต)๋ฅผ ํ•ด ๋ณธ๋‹ค๋ฉด,
    ์–ด๋–ค ์กฐ๊ฑด์„ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ์ฒดํฌํ•ด ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ์„๊นŒ?โ€

  5. โ€œ์ด ์ „๋žต์„ ์“ฐ๋ฉด์„œ
    ๋‚ด๊ฐ€ ๊ฐ์ •์ ์œผ๋กœ ๊ฐ€์žฅ ํž˜๋“ค์–ดํ•  ๋ถ€๋ถ„์€ ์–ด๋””์ผ๊นŒ?โ€

์ „๋žต์˜ โ€œ์ˆ˜์ต๋ฅ โ€๋งŒ ๋ณด๋Š” ๋Œ€์‹ ,
์ด ์งˆ๋ฌธ๋“ค๊นŒ์ง€ ํ•จ๊ป˜ ๊ณ ๋ คํ•˜์‹œ๋ฉด
์ž์‹ ์—๊ฒŒ ๋งž๋Š” ์ „๋žต์„ ๊ณ ๋ฅด๋Š” ๋ฐ ํ›จ์”ฌ ๋„์›€์ด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.


์ „๋žต ์„น์…˜์€:

โ€œ์ฐจํŠธยท์ง€ํ‘œยทํŒจํ„ดยท๋ฆฌ์Šคํฌ ๊ด€๋ฆฌโ€๋ผ๋Š” ๋ถ€ํ’ˆ๋“ค์„
ํ•˜๋‚˜์˜ ๋‹จ์ˆœํ•œ ์‹œ์Šคํ…œ์œผ๋กœ ์กฐํ•ฉํ•˜๋Š” ์—ฐ์Šต์žฅ

์ด๋ผ๊ณ  ๋ณด์‹œ๋ฉด ์ข‹๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

  • ๋„ˆ๋ฌด ์™„๋ฒฝํ•œ ์ „๋žต์„ ์ฐพ์œผ๋ ค ํ•˜๊ธฐ๋ณด๋‹ค,
  • ๊ธฐ๋ณธ ์ „๋žต ํ•˜๋‚˜๋ฅผ ์ •ํ•˜๊ณ ,
  • ๋ฆฌ์Šคํฌ ๊ด€๋ฆฌ ์ดํ•˜ ์„ธ๋ถ€ ๊ธ€์—์„œ
    ์ฒœ์ฒœํžˆ ๊ฐœ์„ ํ•ด ๋‚˜๊ฐ€๋Š” ๊ฒƒ์ด,

์žฅ๊ธฐ์ ์œผ๋กœ ๊ณ„์ขŒ์™€ ๋ฉ˜ํƒˆ์„ ๋ชจ๋‘ ์ง€ํ‚ค๋Š” ๊ธธ์—
๊ฐ€๊น๋‹ค๋Š” ์ ์„ ๊ธฐ์–ตํ•ด ๋‘์‹œ๋ฉด ์ข‹๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

ํŠธ๋ ˆ์ด๋”ฉ ์ „๋žต์˜ ๋ผˆ๋Œ€: ๊ฐ์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ ์‹œ์Šคํ…œ์œผ๋กœ ๋งค๋งคํ•˜๊ธฐ | Becoming Crypto Whale