Three Outside Down Complete Guide

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What is Three Outside Down?

세 개의 하락 반전형은 일반적으로 상승 추세의 정점에서 나타나는 세 개의 캔들로 구성된 약세 반전 패턴입니다. 이는 기본적으로 확인된 약세 장악형 패턴입니다. 이 패턴은 작은 상승 캔들로 시작하여 첫째 날의 몸통을 완전히 감싸거나 '장악'하는 훨씬 더 큰 하락 캔들이 뒤따릅니다. 셋째 날은 둘째 날의 종가 아래에서 마감되는 하락 캔들로, 추세가 강세에서 약세로 전환되었음을 확인하는 데 필요한 확인을 제공합니다. 기술적으로 이 패턴은 시장 심리의 결정적인 변화를 나타냅니다. 첫째 날에는 매수세가 우세하지만 모멘텀을 잃고 있습니다. 둘째 날에는 매도세가 공격적으로 장악하여 이전 종가 위로 가격을 끌어올린 다음 이전 시가 아래로 폭락합니다. 셋째 날은 매도 압력이 지속되고 있음을 확인합니다. Thomas Bulkowski의 '캔들스틱 차트 백과사전' 연구에 따르면 이 패턴은 강세장에서 69%의 확률로 약세 반전 역할을 합니다. Steve Nison은 장악형 캔들의 중요성을 강조하지만, Bulkowski의 데이터는 셋째 날의 확인이 표준적인 이틀 장악형 패턴에 비해 거래 신호의 신뢰성을 크게 향상시킨다는 것을 시사합니다. 일반적으로 거래량은 둘째 날과 셋째 날에 증가하며, 이는 반전에 대한 강력한 기관 참여를 나타냅니다. 트레이더는 성공 확률을 높이기 위해 저항 수준 또는 과매수 RSI 조건 근처에서 이 패턴을 찾는 경우가 많습니다. 신뢰할 수 있는 신호이지만 빈도는 보통입니다. Bulkowski는 전체 성능을 103개의 캔들 패턴 중 21위로 평가하여 추세 소진 신호를 찾는 기술적 트레이더에게 견고한 선택이 됩니다.

Three Outside Down pattern illustration

Identification Rules

  1. The market must be in a clear, established uptrend prior to the pattern.
  2. 첫 번째 캔들은 작은 상승(흰색 또는 녹색) 캔들입니다.
  3. The second candle is a large bearish (black or red) candle that completely engulfs the body of the first candle.
  4. 세 번째 캔들은 두 번째 캔들의 종가보다 낮은 가격에 종가를 형성하는 하락 캔들입니다.

References

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

FAQ

이것은 일반적인 하락 장악형 패턴과 어떻게 다른가요?

세 개의 하락 반전형은 세 번째 캔들을 확인 신호로 포함합니다. 하락 장악형은 두 개의 캔들로만 구성된 패턴이며, 이 패턴에서 세 번째 날의 낮은 종가는 더 높은 통계적 신뢰도를 제공합니다.

이 패턴의 역사적 신뢰도는 어느 정도입니까?

불코우스키에 따르면, 해당 패턴은 상승장에서 69%의 반전율을 보이며, 전체적인 성과 순위는 103개 패턴 중 21위이다.

거래 시 이 패턴의 거래량도 고려해야 할까요?

네, 둘째 날(장악형)과 셋째 날(확인형)의 거래량이 증가하면 일반적으로 약세 신호가 강화됩니다.

Where should a stop-loss be placed?

일반적인 스톱로스 설정 위치는 두 번째 (장악형) 캔들의 고점 바로 위입니다.

Does this pattern work on all timeframes?

이 패턴은 모든 시간대에서 나타나지만, 기관 투자 심리의 중요한 변화를 반영하는 일간 및 주간 차트에서 가장 신뢰할 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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