洞见 데이터 03 기｜FMZ 양화 & OKX: 일반인이 어떻게 양화 거래를 할 수 있을까?

저자: OKX

암호화폐 시장에서 데이터는 항상 거래 결정의 중요한 근거입니다. 복잡한 데이터 속에서 유용한 정보를 발굴하여 거래 전략을 최적화하는 방법은 시장에서 항상 논의되는 주제입니다. 이를 위해 OKX는 특별히 《데이터 통찰》 코너를 기획하고 AICoin, Coinglass 등 주요 데이터 플랫폼 및 관련 기관과 협력하여 일반 사용자의 요구를 바탕으로 보다 체계적인 데이터 방법론을 발굴하고자 합니다.

이번 《데이터 통찰》에서는 OKX 전략 팀과 발명자량(FMZ) 기관이 함께 양적 거래의 개념을 깊이 탐구하고 일반인이 양적 거래를 시작하는 방법에 대해 자세히 논의했습니다. 도움이 되길 바랍니다.

OKX 전략 팀: OKX 전략 팀은 경험이 풍부한 전문가들로 구성되어 있으며, 글로벌 디지털 자산 전략 분야의 혁신을 추진하는 데 전념하고 있습니다. 팀은 시장 분석, 위험 관리 및 금융 공학 등 다양한 분야의 전문가들이 모여 깊은 전문 지식과 풍부한 비즈니스 경험을 바탕으로 OKX의 전략 발전에 강력한 지원을 제공합니다. FMZ 양적 팀: 발명자량은 암호화폐 양적 거래 사용자에게 전문 솔루션을 제공하는 기업입니다. 발명자량은 사용자에게 전략 작성 및 백테스트, 양적 거래 엔진, 알고리즘 거래 서비스 및 데이터 분석 도구 등 전방위적인 양적 거래 기능을 제공할 뿐만 아니라, 사용자들이 경험을 교환하고 공유할 수 있는 활발한 개발자 커뮤니티도 운영하고 있습니다.

1. 양적 거래란 무엇인가?

OKX 전략 팀: 양적 거래는 본질적으로 수학 모델과 통계 방법을 활용하여 프로그램을 통해 자동으로 거래 전략을 실행하는 방식입니다. 수동 거래처럼 개인의 결정에 의존하지 않고, 양적 거래는 과거 데이터, 알고리즘 및 기술 지표를 통해 시장을 분석하고 거래 기회를 찾아 자동으로 거래를 진행합니다. OKX의 전략 로봇은 강력하고 유연한 자동화 거래 도구를 제공하며, 다양한 전략(예: 그리드, 마틴 전략 등)을 지원하고 전략 백테스트 및 모의 거래를 수행하여 사용자가 다양한 시장 환경에서 가장 적합한 도구를 찾도록 돕습니다.

FMZ 양적 팀: 양적 거래는 프로그램화 거래라고도 하며, 본질적으로 신비로운 것이 아닙니다. 사용자가 거래소 웹사이트나 소프트웨어에서 작업할 때, 시세를 얻거나 계좌를 확인하거나 주문을 하는 등 모든 작업은 해당 API를 통해 거래소의 서버와 연결됩니다. 이렇게 해야 서버가 사용자가 필요한 데이터를 반환할 수 있습니다. API는 특정 웹 링크에 접근하여 반환 정보를 얻는 것으로 비공식적으로 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 브라우저에서 https://www.okx.com/api/v5/public/funding-rate?instId=BTC-USDT-SWAP를 열면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다:

{"code":"0","data":[{"fundingRate":"0.0001510608984383","fundingTime":"1717401600000","instId":"BTC-USDT-SWAP","instType":"SWAP","maxFun

여기서 "fundingRate":"0.0001510608984383"는 BTC-USDT 영구 계약의 현재 자금 조달 비율이며, 링크의 instId=BTC-USDT-SWAP를 다른 통화로 변경하면 해당 자금 조달 비율 정보를 얻을 수 있습니다. 이와 유사하게, 적절한 매개변수를 입력하여 해당 API 링크에 접근하면 웹사이트나 앱에서 수행하는 작업을 기본적으로 완료할 수 있습니다. 이러한 모든 과정이 프로그램에 의해 제어되고 우리가 설정한 목표(거래 또는 기타)를 달성한다면, 이것이 바로 양적 거래입니다.

결론적으로, 과거의 모든 정보 획득 및 주문 거래 결정은 우리의 두뇌가 수행했지만, 이제 이 과정을 전부 또는 일부를 프로그램에 맡길 수 있습니다.

2. 어떤 유형의 사용자에게 적합한가?

OKX 전략 팀: OKX를 예로 들면, 우리의 양적 거래 도구는 다양한 배경/선호를 가진 사용자에게 적합하며, 초보자나 고급 사용자 모두 빠르게 전략을 사용할 수 있습니다.

• 초보 사용자(양적 거래 경험이 거의 없는 거래자)를 위해 현재 제공하는 내용은:

1) 사용하기 쉬운 인터페이스와 사전 설정된 전략, 플랫폼에서 제공하는 그리드 전략, 정기 투자 전략 등 복잡한 설정이나 깊은 시장 지식이 필요 없는 전략을 선택할 수 있습니다. 사용자는 몇 가지 매개변수만 선택하고 구성하면 시작할 수 있으며, 프로그래밍이나 깊은 기술 지식이 필요하지 않습니다.

2) 모의 거래 및 백테스트, 다양한 매개변수 설정에서 전략의 잠재적 성과를 이해하고 실제 거래에서의 위험을 줄입니다. 이러한 기능은 사용자가 실제 자금을 투입하기 전에 경험을 쌓는 데 도움이 됩니다.

• 고급 사용자(일정한 양적 거래 경험이나 기술 능력을 가진 거래자)를 위해 OKX의 전략 로봇은 그리드, 마틴 전략과 같은 풍부한 고급 매개변수를 제공하며, Trading View PineScript 신호 전략을 실행할 수 있어 프로그래밍 및 데이터 분석 능력을 가진 사용자에게 적합합니다.

FMZ 양적 팀: 우리가 자주 접하는 사용자 유형은 대략 다음과 같습니다:

• 전문 거래자. 전문 거래자로서 거래는 생존의 기본이며, 모든 최신 도구를 마스터해야 하므로 양적 거래는 그들에게 거의 필수입니다. 전문 거래자는 종종 성숙하고 수익성 있는 전략을 가지고 있으며, 이를 프로그램화하여 더 많은 거래소와 거래 품목에 적용하여 거래 효율성을 배가할 수 있습니다.
• 프로그래밍 애호가. 프로그래밍 배경이 있는 개인 거래자에게 양적 거래 도구는 프로그래밍 기술과 디지털 통화 시장을 결합할 수 있는 훌륭한 기회를 제공합니다. 그들은 자신의 요구에 맞게 거래 전략을 맞춤 설정하고 거래 도구를 개발하며, 백테스트를 통해 전략 효과를 최적화할 수 있습니다. 이는 초기 학습 시간을 대폭 절약합니다.
• 효과적인 전략이 필요한 거래자. 일부 거래자는 안정적인 거래 전략이 없을 수 있으며, 양적 거래 도구가 그들에게 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 전략 라이브러리와 전략 시장을 포함하고 있어 거래자는 다른 오픈 소스 전략을 테스트하고 데이터 분석 및 백테스트 최적화 방법을 통해 자신에게 적합한 전략을 찾을 수 있습니다.
• 학습 능력이 있는 일반 거래자. 프로그래밍 배경이 없는 일반 거래자도 양적 거래 도구가 제공하는 자동화 기능의 혜택을 받을 수 있습니다. FMZ 양적과 같은 기존 양적 거래 플랫폼을 사용하면 거래 전략을 쉽게 설정하고 백테스트 기능을 활용하여 전략 효과를 평가함으로써 실제 거래에서 거래 효율성을 높이고 인적 오류를 줄일 수 있습니다.

3. 수동 거래와 비교했을 때의 장단점은 무엇인가?

OKX 전략 팀: 양적 거래의 장점은 더 체계적이고 객관적이라는 점입니다. 사전 설정된 알고리즘과 규칙을 통해 거래를 실행하여 감정이 결정에 미치는 영향을 피할 수 있습니다. 거래 효율성도 높아 대량의 데이터를 처리하고 고빈도 거래를 수행하며 24/7 시장 기회를 포착할 수 있습니다. 사용자는 과거 데이터를 통해 전략을 테스트하고 최적화하여 전략의 신뢰성과 검증 가능성을 강화할 수 있습니다.

하지만 양적 거래는 완벽하지 않습니다. 첫째, 일정한 복잡성이 있으며, 일부 고급 전략은 전문적인 통계 및 금융 지식이 필요해 상대적으로 높은 진입 장벽이 있습니다. 둘째, 양적 거래는 전략 매개변수를 최적화하기 위해 과거 데이터에 과도하게 의존할 수 있으며, 실제 시장 성과는 예상과 다를 수 있습니다. 시장 가격이 무작위 보행 가설에 따라 변동하기 때문에 과거 성과가 미래의 수익 잠재력을 예측하지 못할 수 있으며, 이를 전략 과적합이라고 합니다. 마지막으로, 양적 거래 전략은 다양한 시장 조건에서 성과가 불안정할 수 있으며, 시장 변화에 적응하기 위해 지속적인 조정과 최적화가 필요합니다.

FMZ 양적 팀: 실제로 수동 거래와 양적 거래는 대립적인 관계가 아닙니다. 훌륭한 양적 거래자는 종종 자격 있는 수동 거래자이기도 합니다. 두 가지 거래 방식은 상호 보완적이며, 결합하여 사용하면 더 큰 장점을 발휘할 수 있습니다. 훌륭한 양적 거래자는 시장을 깊이 이해해야 합니다. 시장은 복잡하고 변동성이 있으며, 양적 거래는 데이터와 알고리즘에 의존하지만 이러한 데이터와 알고리즘의 기초는 여전히 시장에 대한 깊은 이해입니다. 시장의 운영 메커니즘, 영향 요인 및 다양한 자산 간의 관계를 이해해야만 양적 거래자는 효과적인 거래 전략을 설계할 수 있습니다. 따라서 양적 거래자는 탄탄한 시장 지식을 갖추어야 하며, 이러한 지식은 일반적으로 수동 거래를 통해 축적됩니다.

우리의 경험에 따르면, 장점은 대략 3가지입니다:

1. 자동화된 전략 실행으로 수동 개입을 피할 수 있습니다.

때때로 전략 자체가 수익을 낼 수 있지만, 지속적인 인위적 개입이 오히려 손실을 초래할 수 있습니다. 프로그램화 거래는 사전 설정된 거래 전략을 자동으로 실행하여 인위적 개입이 필요 없습니다. 이는 거래자가 매수 및 매도 조건을 설정하면 프로그램이 조건이 충족될 때 자동으로 거래를 수행하여 감정의 변동과 인적 오류를 피할 수 있음을 의미합니다. 프로그램은 24시간 지속적으로 실행되어 장시간 모니터링할 필요가 없습니다.

2. 낮은 지연 시간, 높은 빈도 및 복잡한 계산을 요구하는 거래를 충족할 수 있습니다.

수동 거래는 사람의 반응 및 계산 속도에 제한을 받으며, 프로그램 실행과 비교할 수 없습니다. 이러한 요구는 오직 양적 거래만 충족할 수 있습니다.

3. 양적 거래는 과거 데이터를 활용하여 거래 전략을 백테스트하고 최적화할 수 있습니다.

과거 시장에서 전략의 성과를 시뮬레이션하여 전략의 유효성을 평가할 수 있습니다. 이 방법은 거래자가 실제 거래 전에 전략을 최적화하여 수익 가능성을 높이는 데 도움이 됩니다. 많은 수동 거래자는 직감에 따라 거래하며, 실거래에서 높은 시간과 금전적 비용을 들여 시행착오를 겪습니다. 실제로 대부분의 양적 전략은 데이터 분석에서 도출됩니다.

물론 양적 거래도 완벽하지 않으며 몇 가지 단점이 있습니다:

1. 기술 요구 사항이 높습니다:

수동 거래에 비해 양적 거래는 추가적인 프로그래밍 및 데이터 분석 능력이 필요하여 진입 장벽이 높습니다. 양적 초보자가 입문하기 위해서는 많은 시간 비용을 들여 학습해야 하며, 투자한 수익을 보장하지 않습니다.

2. 비용이 높습니다:

양적 거래 시스템의 구축 및 유지 비용이 높으며, 특히 고빈도 거래의 경우 많은 하드웨어 및 데이터 자원이 필요합니다. 이러한 고정 비용은 전략의 수익 여부와 관계없이 발생합니다.

3. 시장 위험:

양적 거래는 인적 오류를 줄일 수 있지만, 시장 위험은 여전히 존재하며, 전략이 실패할 경우 심각한 손실을 초래할 수 있습니다. 양적 전략은 사전에 작성되고 과거 데이터를 기반으로 백테스트되므로 한계가 있으며, 시장 외부의 변화에 적응하지 못할 수 있습니다. 반면 수동 거래자는 시장의 다양한 정보를 신속하게 종합적으로 판단하고 시장 변화에 민감하게 반응할 수 있습니다.

4. 초보 사용자가 어떻게 입문할 수 있을까?

OKX 전략 팀: 전반적으로 양적 거래는 초보자에게 일정한 도전이 있지만, 불가능한 것은 아닙니다. 다음은 초보 사용자가 양적 거래를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 제안입니다:

1. 기본 지식 학습: 우선, 기본적인 전략 원리와 다양한 매개변수 설정이 전략 성과에 미치는 영향을 이해하는 것이 성공의 첫걸음입니다.
2. 적합한 전략 로봇 선택: 시장 상황에 대한 판단에 따라 적합한 전략 로봇을 선택합니다. 예를 들어, 변동성이 큰 시장에서는 그리드 전략이 좋은 선택이 될 수 있습니다.
3. 간단한 전략부터 시작: 가장 기본적인 거래 전략부터 시작하여 점차적으로 학습하고 구현한 후, 더 복잡한 전략을 도입합니다.
4. 위험 관리에 주의: 효과적인 위험 관리 및 손절 전략을 수립하고 실행하는 방법을 배웁니다.

FMZ 양적 팀: 프로그램화 거래에 대해 언급할 때 많은 사람들이 진입 장벽이 높고 기술이 복잡하다고 생각합니다. 실제로 현재 프로그램화 거래를 배우는 것은 매우 간단해졌습니다. 거래소는 일반적인 전략을 통합하고 FMZ 양적 팀과 같은 팀은 원스톱 서비스를 제공하며, ChatGPT와 같은 대형 언어 모델이 프로그래밍을 지원하여 초보 사용자가 프로그램화 거래를 배우고 심지어 숙달하는 데 현실적이고 실행 가능한 경로를 제공합니다. 유일한 장애물은 행동력입니다. 만약 당신이 거래를 처음 시도하고 많은 거래 아이디어가 있는 사용자라면, 프로그램화 거래를 배우는 것은 당신에게 큰 도움이 될 것입니다. 다음은 프로그래밍 배경이 없는 디지털 통화 거래자에게 적합한 입문 단계입니다:

1. 기본 양적 전략 익히기:

OKX 거래소의 전략 거래 모듈을 이해하면 전략 거래에 대한 초기 인식을 갖는 데 도움이 됩니다. 대부분의 거래자에게 이러한 기능은 충분합니다. 더 많은 아이디어를 실현하고 싶다면 계속해서 깊이 학습할 수 있습니다.

2. 프로그래밍 언어 학습:

Javascript(JS)와 Python을 배우는 것을 추천합니다. 기본적인 사용법만 익히면 됩니다. 전략을 작성할 때 학습과 실습을 병행하면 빠르게 향상될 수 있습니다. JS 프로그래밍 언어는 상대적으로 간단하며, FMZ 플랫폼에는 간단한 것부터 복잡한 것까지 많은 오픈 소스 전략이 참고할 수 있습니다. Python은 데이터 처리에 가장 많이 사용되는 언어로, Jupyter Notebook과 결합하여 통계 분석을 매우 편리하게 수행할 수 있습니다. 이 과정에서 데이터 분석 관련 Python 서적과 튜토리얼을 학습하는 것도 좋습니다. 추천 도서는 《파이썬으로 데이터 분석하기》입니다. 기본 학습에 따라 매일 4시간 학습하면 약 1-2주가 소요됩니다.

3. 기본 양적 거래 서적 읽기:

관련 서적이 많으므로 스스로 검색할 수 있습니다. 빠르게 읽으면서 전략 종류, 위험 관리, 전략 평가 등을 이해할 수 있습니다. 양적 거래는 금융, 수학 및 프로그래밍을 포함하며 내용이 매우 풍부합니다. 실제로 시장에 적용할 수 있는 전략은 서적에서 직접 찾을 수 없습니다. 관련 서적, 연구 보고서 및 논문을 읽는 것은 장기적인 과정입니다.

4. 거래소 API 문서 및 관련 예제를 학습하고 실거래 전략을 배포해 보세요:

FMZ 양적 플랫폼을 통해 입문하는 것을 추천합니다. 풍부한 문서와 예제가 실거래 진입 장벽을 크게 낮춥니다. 이 단계에서는 기본적인 전략 구조를 이해하고 일반적인 문제를 해결해야 합니다. 예를 들어, 오류 처리, 접근 빈도 제어, 전략 오류 허용, 위험 관리 등을 해결해야 합니다. 가격 푸시, 아이스버그 주문 등 간단한 모듈을 작성하여 실거래 전략 작성 능력을 키우고, 그리드, 균형 전략 등의 기본 전략을 백테스트합니다. 관련 그룹에 가입하여 올바른 질문을 하고 관련 게시물을 검색하는 방법을 배웁니다.

5. 백테스트 및 모의 거래를 통해 전략을 검증하고 지속적으로 개선하여 최종적으로 실전 거래를 시작합니다:

숙련된 거래자는 이미 자신의 전략 아이디어를 가지고 있으며, 백테스트 및 모의 거래를 통해 전략을 검증하고 개선하여 최종적으로 실전 거래를 시작할 수 있습니다. 완전한 전략을 완료하고 주문이 자동으로 발주되는 것을 보는 즐거움은 말로 표현할 수 없습니다. 아직 자신의 전략이 없다면, 일부 오픈 소스 전략의 백테스트 차익 거래를 완료하거나 다양한 거래 쌍의 그리드 전략을 거래하여 실전 프로그램화 능력을 키울 수 있습니다.

6. 지속적으로 읽고, 생각하고, 소통하고, 분석하고, 백테스트 및 실전 거래를 반복적으로 연습합니다:

난이도가 점차 증가하고 학습이 깊어짐에 따라 능력도 지속적으로 향상될 것입니다.

5. 양적 거래를 사용할 때 주의할 점은 무엇인가?

OKX 전략 팀:

실제로 사용자가 양적 거래를 사용할 때 주의해야 할 세 가지 사항이 있습니다:

1. 양적 거래는 반드시 수익을 낸다:

많은 사람들이 양적 거래가 복잡한 알고리즘과 데이터 분석에 의존하므로 반드시 안정적인 수익을 낼 것이라고 생각합니다. 그러나 양적 거래는 반드시 수익을 보장하지 않습니다. 양적 전략이 데이터와 알고리즘을 통해 거래 결정을 최적화하더라도 시장의 불확실성, 모델 가정의 오류, 전략 과적합 등의 요인이 손실을 초래할 수 있습니다. 양적 거래는 여전히 시장 위험과 전략 실패의 위험에 직면해 있습니다. 핵심은 다양한 시장 상황에서 적절한 거래 전략을 선택하고 해당 전략의 매개변수를 합리적으로 설정하는 것입니다.

2. 양적 거래는 대규모 기관과 고액 자산 사용자에게만 적합하다:

개인 투자자도 시중의 양적 거래 플랫폼과 오픈 소스 도구를 활용하여 양적 거래에 참여할 수 있습니다. 예를 들어, OKX에서 제공하는 그리드 전략, 마틴 전략 및 신호 전략 등의 도구는 모두 무료로 사용할 수 있습니다. 비록 고빈도 거래가 높은 자본과 기술적 장벽을 요구하지만, 위의 유형의 전략은 반드시 거액의 자본을 필요로 하지는 않습니다.

3. 백테스트 결과는 미래 성과를 나타낸다:

백테스트는 전략을 평가하는 한 방법일 뿐이며, 미래의 성과를 보장하지 않습니다. 시장 환경 변화, 모델 가정의 편차 및 전략 과적합(과거 데이터에 대한 과도한 최적화) 등은 실제 거래 효과가 예상보다 낮을 수 있습니다. 백테스트 결과는 현실 시장 조건과 견고한 위험 관리와 결합하여 신뢰성을 평가해야 합니다.

FMZ 양적 팀: 사실, 대부분의 사람들은 양적 거래에 대한 이해가 부족하여 몇 가지 오해를 일으킬 수 있습니다. 우리는 이러한 일반적인 오해를 정리하여 독자와 공유합니다:

1. 양적 거래는 반드시 수익을 낼 수 있을까?

많은 거래자가 수동 거래에서 손실을 본 후 양적 거래로 전환하여 빠른 수익을 기대하며 이를 구명줄로 여기고 있습니다. 그러나 수익 여부는 거래 전략의 논리에 더 많이 의존하며, 도구 자체와는 관계가 없습니다. 이상적인 자동 거래 전략을 개발하더라도 실제 거래에서는 다양한 예기치 않은 문제가 발생할 수 있어 전략 효과가 이상적이지 않을 수 있습니다. 따라서 프로그램화 거래는 수익을 보장하는 것이 아니라 지속적인 전략 최적화와 조정이 필요합니다.

2. 양적 거래는 실수를 하지 않는다?

양적 거래는 인위적 조작의 오류를 줄이지만, 여전히 다른 오류를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, API 키의 유출은 계좌 자금이 악의적으로 조작될 수 있습니다. 또한, 전략 내의 버그나 처리되지 않은 예외 상황은 잘못된 거래를 초래할 수 있으며, 심지어 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 문제를 피하기 위해 거래자는 엄격한 보안 조치를 취하고 거래 프로그램을 배포하기 전에 충분한 테스트와 검증을 수행하여 프로그램의 안정성과 신뢰성을 확보해야 합니다.

결론

이상은 OKX가 출시한 《데이터 통찰》 코너의 세 번째 내용으로, 양적 거래의 입문 방법 및 주의 사항 등 핵심 문제에 초점을 맞추어 관심 있는 거래자들이 양적 거래를 보다 체계적으로 이해하고 현명한 거래 결정을 내리는 데 도움이 되기를 바랍니다. 향후 시리즈 기사에서는 다양한 거래 선호를 가진 거래자들이 학습할 수 있도록 더 많은 실용적인 데이터 사용/분석 방법을 탐구할 것입니다.

위험 경고 및 면책 조항

본 기사는 참고용입니다. 본 기사는 저자의 의견을 나타내며 OKX의 입장을 대변하지 않습니다. 본 기사는 (i) 투자 조언 또는 투자 추천을 제공할 의도가 없으며; (ii) 디지털 자산의 구매, 판매 또는 보유에 대한 제안이나 유인; (iii) 재무, 회계, 법률 또는 세무 조언을 제공할 의도가 없습니다. 보유한 디지털 자산(안정화폐 및 NFT 포함)은 높은 위험을 수반하며, 큰 변동성을 보일 수 있습니다. 귀하는 귀하의 재정 상황에 따라 거래 또는 디지털 자산 보유가 적합한지 신중하게 고려해야 합니다. 귀하의 특정 상황에 대해서는 법률/세무/투자 전문가와 상담하시기 바랍니다. 귀하는 현지의 관련 법률 및 규정을 이해하고 준수할 책임이 있습니다.