TradingFinder

TradingFinder AI란 무엇인가

TradingFinder AI는 TradingView에서 TFLab으로 활동하는 팀이 제공하는 기관급 트레이딩 인텔리전스 도구 모음입니다. MT4/MT5, TradingView, NinjaTrader에서 작동하며, 스마트 머니 컨셉(SMC)에 기반한 시장 구조 식별, 오더 플로우 분석, 유동성 탐지, 그리고 최신 AI 예측 분석을 결합해 외환, 주식, 지수, 암호화폐 전반의 의사결정을 지원합니다. 모델은 10년 이상 축적된 시장 데이터를 학습해 변화하는 시장 레짐에 적응하도록 설계되었습니다. 핵심 제품에는 Smart Money EA, Liquidity Scanner, AI Trend Predictor, TFLab Order Flow Suite가 포함되며, 다중 시간대 시장 상태 판별, AI 기반 리스크 관리, 전문 백테스팅 워크플로를 제공합니다. 헤지펀드와 프로프 트레이더가 활용하는 분석 프레임워크를 개인 트레이더도 접근 가능하게 한다는 점이 특징입니다.

TradingFinder AI 주요 기능

• SMC 시장 구조 분석: BOS/CHoCH, 유동성 풀, 수요·공급 존을 자동 식별해 구조적 추세 전환과 엔트리 존을 체계화합니다.
• 오더 플로우 및 유동성 탐지: TFLab Order Flow Suite와 Liquidity Scanner로 유동성 스위프, 스탑 클러스터, 비정상 체결흐름을 포착합니다.
• AI 추세 예측: AI Trend Predictor가 다중 시간대 신호와 신뢰도 지표를 제공해 추세 지속/전환 확률을 정량화합니다.
• 자동매매 및 실행: Smart Money EA가 MT4/MT5에서 엔트리·익절·손절 및 포지션 사이징 규칙을 일관되게 집행합니다.
• AI 리스크 관리: 변동성·레짐 기반 포지션 크기 조절, 동적 손절/이익실현 최적화로 드로우다운을 통제합니다.
• 다중 시간대 컨플루언스: 상위 구조와 하위 트리거를 결합해 신호 품질을 높이고 과신호를 줄입니다.
• 전문 백테스팅: 전략 가설 검증, 파라미터 튜닝, 성과 보고서로 반복 가능한 리서치 프로세스를 구축합니다.
• 크로스플랫폼 통합: TradingView, MT4/MT5, NinjaTrader 간 워크플로 연계를 지원해 운영 효율을 높입니다.
• 지속 업데이트와 지원: 시장 변화에 맞춘 모델 개선과 전문가 지원으로 안정적 사용 환경을 제공합니다.

TradingFinder AI 적용 대상

외환, 주식, 지수, 암호화폐를 거래하는 재량·시스템 트레이더, 스캘퍼와 스윙 트레이더, 프로프 트레이더 및 헤지펀드 운용 인력, 그리고 데이터 기반 의사결정을 지향하는 퀀트 연구자에게 적합합니다. 기존 기술적 분석에 오더 플로우와 SMC 관점을 결합하고 싶거나, 다중 시간대 구조와 AI 예측을 통합해 일관된 리스크 관리와 백테스팅을 수행하려는 사용자에게 특히 유용합니다.

TradingFinder AI 사용 단계

1. 플랫폼 선택: TradingView, MT4/MT5, 또는 NinjaTrader 중 거래 환경에 맞게 선택합니다.
2. 설치 및 연결: 해당 플랫폼에서 TradingFinder(TFLab) 지표/EA를 설치하고 브로커 데이터 또는 실시간 데이터 피드를 점검합니다.
3. 시장 및 시간대 설정: 거래 종목과 기준 시간대를 정하고 상위·하위 시간대 분석 프레임을 구성합니다.
4. 도구 구성: Liquidity Scanner, Order Flow Suite, AI Trend Predictor의 감도/필터, SMC 레이블 표시 옵션을 조정합니다.
5. 시그널 해석: 시장 구조(BOS/CHoCH), 유동성 스위프, 오더 플로우 불균형, AI 추세 확률을 컨플루언스로 통합합니다.
6. 백테스팅: 규칙 기반 진입·청산·리스크 파라미터를 정의하고 과거 데이터로 성과와 안정성을 검증합니다.
7. 리스크 관리 적용: 변동성, 최대 손실, 포지션 크기 산식을 설정해 실거래 또는 모의거래에 반영합니다.
8. 모니터링 및 개선: 거래 로그를 분석해 파라미터를 미세 조정하고 업데이트된 모델을 주기적으로 반영합니다.

TradingFinder AI 산업 사례

외환에서는 EURUSD의 뉴욕 세션에서 Liquidity Scanner로 고점 유동성 스위프를 포착한 뒤, 상위 시간대 하락 구조와 일치하는 리스크 한정 숏 시나리오를 구성합니다. 지수 선물에서는 다중 시간대 레짐 감지로 변동성 확장 구간을 구분해 스캘핑 빈도를 조절합니다. 암호화폐에서는 AI Trend Predictor의 신뢰도 점수를 활용해 횡보 구간에서의 과도한 트레이드를 줄이고, SMC 수요·공급 존 재테스트 패턴과 결합해 스윙 진입 타이밍을 정교화합니다. 이런 워크플로는 헤지펀드와 프로프 데스크의 연구·실행 프로세스에도 적용됩니다.

TradingFinder AI 장점과 단점

TradingFinder AI 인기 질문

• 어떤 플랫폼에서 사용할 수 있나요?

  TradingView(TFLab), MT4/MT5, NinjaTrader를 지원하며, 각 플랫폼별 지표/EA 형태로 제공됩니다.

• 어떤 시장에 적합한가요?

  외환, 주식, 지수, 암호화폐 전반에 적용되며, 스캘핑부터 스윙 트레이딩까지 폭넓은 전략에 대응합니다.

• AI 모델은 어떻게 학습되나요?

  10년 이상 축적된 시계열 데이터를 활용해 학습되며, 시장 레짐 변화에 맞춰 주기적으로 개선됩니다.

• 백테스팅과 실거래에서 동일한 규칙을 적용할 수 있나요?

  가능합니다. 동일한 진입·청산·리스크 규칙을 정의하고, 백테스트로 검증한 뒤 모의거래를 거쳐 실거래에 이행하는 워크플로를 권장합니다.

• 재량적 분석을 대체하나요?

  대체하기보다 보완에 가깝습니다. SMC 구조와 오더 플로우, AI 신호를 컨플루언스로 결합해 의사결정 품질을 높이는 데 중점을 둡니다.