차트·캔들 데이터를 넣으면 ICT/SMC 방식으로 트레이드 셋업을 검증해 상태와 근거를 돌려주는 Codex용 분석 스킬.
중간맛 분석
차트 스크린샷, 실시간 시세, 또는 OHLCV JSON 캔들 데이터를 넣으면 ICT/SMC(스마트머니 개념 기반 가격행동) 분석 틀로 트레이드 셋업을 검증해 confirmed·developing·invalidated·no-trade 중 하나의 상태와 근거, 정확한 진입 트리거, 구조적 무효화 지점, 목표 유동성, 예상 손익비를 돌려주는 Codex용 스킬이다. npx skills add로 설치한 뒤 Codex 안에서 $ict-trading-model로 명시적으로 호출하거나 ICT/SMC 관련 용어가 포함된 요청 시 자동 활성화된다. 사용 흐름은 에 네 가지로 제시된다: 차트 스크린샷 검토, 실시간 마켓 분석(바이어스/구조/실행 시간대 지정), 사용자가 세운 트레이드 가설의 엄격한 검증, OHLCV JSON 파일 스캔. 별도로 포함된 결정론적 파이썬 스캐너(scripts/ict_scan.py)는 swing 고점/저점, strict FVG, BSL/SSL 스윕, 변위 강도, 종가 확정 구조 전환, OTE 겹침, 손익비 후보를 기계적으로 계산해 mechanical_status를 출력하지만, 최종 판단은 여전히 사람이나 에이전트의 검토를 요구한다고 명시한다. 분석과 조건부 트레이드 계획만 생성하며 실제 주문 실행은 하지 않는다. 라이선스, 테스트 스위트(python3 -m unittest discover -s tests) 포함.
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- 트레이더가 차트 스크린샷을 올려 ICT/SMC 관점에서 셋업이 유효한지(스윕·변위·구조전환 포함) 검증받는다
- 실시간 시장(예: BTC-USDT-SWAP)을 바이어스/구조/실행 시간대로 나눠 분석해 confirmed/developing/invalidated/no-trade 중 어느 상태인지 확인한다
- 본인이 세운 트레이드 가설(예: 전고점 스윕 후 베어리시 MSS·FVG 형성)을 스킬에 엄격히 검증받아 실제 유효한지 가려낸다
- 보유한 OHLCV JSON 캔들 파일을 ict_scan.py로 돌려 swing·FVG·스윕·손익비 후보를 기계적으로 스캔한다
핵심 기능
대안 대비 차별점
FVG나 오더블록 같은 요소 하나만으로는 신호를 만들지 않고, 바이어스→유동성→스윕→변위→구조전환→리트레이스→리스크검증까지 전 과정을 증거로 요구하는 '증거 게이트' 방식이며, 근거가 부족하면 임의로 확인을 만들어내지 않고 반드시 developing 또는 no-trade를 반환한다.
먹어본 사람들
실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.
이 레포, 해먹는 법
처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.
준비물
- Codex(OpenAI Codex) 에이전트 환경
- 스킬 설치용 npx/Node.js 실행 환경
- 분석할 차트 스크린샷, 실시간 시세 접근, 또는 OHLCV 캔들 데이터(JSON, 최소 10개 캔들)
- 스캐너 스크립트 실행 시 Python 3 환경
바로 시작하기
- GitHub에서 스킬을 설치한다.
npx skills add https://github.com/carreypro/ict-trading-model --skill ict-trading-model
- Codex 안에서 스킬을 명시적으로 호출한다(ICT/SMC 관련 요청 시 자동 활성화되기도 함).
Use $ict-trading-model to analyze this chart.
- (선택) 포함된 결정론적 OHLCV 스캐너를 직접 실행해 캔들 데이터를 기계적으로 분석한다.
python3 scripts/ict_scan.py \
--input /absolute/path/to/candles.json \
--direction auto \
--swing-width 2 \
--minimum-rr 2
- (선택) 저장소 루트에서 테스트와 문법 검사를 실행한다.
python3 -m unittest discover -s tests -v
python3 -m py_compile scripts/ict_scan.py
깃밥트라이로 맛보기
받아보기 귀찮고 살짝 불안했다면 — 안전 스캔부터 설치까지 터미널 한 줄로 끝나요.
터미널에 붙여넣으면 깃밥 안전 스캔 → 격리 폴더 clone → 설치 → 실행법 안내까지 자동이에요. 처음이어도 괜찮아요 — 이 한 줄이 전부예요.
npx gitbap-try carreypro/ict-trading-model
Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →
별 추이 · 7일
확인 시각
활용성 · 따라 만들기 좋은가
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성
「투자·금융」 이런 레포, 매주 받아보실래요?
매주 월요일 아침, 골라 담은 밥상만. 광고 없이 · 언제든 해지.
내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[](https://www.gitbap.com/r/carreypro/ict-trading-model)🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법
깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.
클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.
https://www.gitbap.com/api/mcp플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기