세 개의 하락 반전형 Complete Guide

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What is 세 개의 하락 반전형?

상승 장악 하락형(Three Inside Down)은 상승 추세의 종료와 하락세의 시작을 알리는 세 개의 특정 캔들로 구성된 약세 반전 캔들 패턴입니다. 이는 기본적으로 확인된 하락 장악형(Bearish Harami)입니다. 이 패턴은 기존의 상승 추세를 반영하는 긴 양봉(1일차)으로 시작됩니다. 2일차에는 더 작은 음봉이 형성되며, 이 음봉의 몸통은 첫 번째 캔들의 몸통 안에 완전히 포함됩니다. 이 '내부' 캔들은 갑작스러운 모멘텀 상실과 매수자 간의 망설임을 나타냅니다. 패턴은 3일차에 두 번째 음봉이 2일차 종가 아래로 마감되면서 완성되며, 이는 약세 세력이 주도권을 잡았다는 필요한 확인을 제공합니다. Thomas Bulkowski의 'Encyclopedia of Candlestick Charts'에 따르면, 상승 장악 하락형은 신뢰할 수 있는 반전 패턴으로, 강세장에서 65%의 확률로 약세 반전 역할을 합니다. 전체 성적 순위는 21위이지만, 빈도가 높아 기술적 분석가들에게 필수적인 요소입니다. Steve Nison은 이 패턴이 하락 장악형을 더 확실하게 거래하는 방법으로 강조하며, 3일차는 잘못된 신호에 대한 필터 역할을 합니다. 거래량 특성은 종종 3일차에 급증하여 돌파의 유효성을 강화합니다. 트레이더는 일반적으로 성공적인 거래 확률을 극대화하기 위해 주요 저항선 또는 과매수 조건 근처에서 이 패턴을 찾습니다.

세 개의 하락 반전형 pattern illustration

Identification Rules

  1. 해당 패턴이 나타나기 전에 시장은 확고한 상승 추세에 있어야 합니다.
  2. The first candle must be a long bullish (white or green) candle.
  3. The second candle must be a bearish (black or red) candle with its body contained within the first candle's body.
  4. The third candle must be a bearish candle that closes below the close of the second candle.

References

  • Thomas N. Bulkowski (2005). Encyclopedia of Chart Patterns.
  • Steve Nison (2001). Japanese Candlestick Charting Techniques.

FAQ

이 패턴은 하락 장악형 패턴과 어떻게 다른가요?

세 개의 하락 반전형은 기본적으로 하락 장악형(Bearish Harami) 패턴에 세 번째 날의 확인이 추가된 형태입니다. 세 번째 캔들의 더 낮은 종가는 하락 장악형의 경고에 따라 행동하는 데 필요한 증거를 제공합니다.

이 패턴의 역사적 신뢰도는 어느 정도입니까?

According to Bulkowski's testing, it has a 65% reversal rate in bull markets, making it one of the more reliable bearish reversal signals.

이 거래의 손절매는 어디에 설정해야 할까요?

A common technical placement for a stop-loss is just above the high of the first long bullish candle in the pattern.

Does volume play a role in the Three Inside Down?

네, 셋째 날(확인 캔들)의 거래량 증가는 일반적으로 매도자들의 더 강한 확신을 시사하며 패턴의 신뢰도를 높입니다.

이 패턴을 일중 시간 프레임에서 사용할 수 있습니까?

일간 및 주간 차트에서 가장 신뢰할 수 있지만, 시장 노이즈로 인해 잘못된 신호가 더 많이 발생할 수 있으므로 분봉 차트에서도 사용할 수 있습니다.

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Reviewed by KlineVision Research Team, CFA Charterholder, 10+ years quantitative research· 2026년 4월 23일

Parts of this page (FAQ, introductions) are AI-assisted. Core data and statistics are algorithmically computed. All pattern definitions are human-reviewed.

Data source: EODHD · Last updated: 2026년 4월 23일

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