계약 거래에서 일반적인 양적 전략의 일반적인 유형은 무엇입니까?

암호화 선물 거래의 정량적 전략은 데이터 중심 모델을 사용하여 모멘텀, 평균 복귀 및 차익 거래 기회를 식별하여 의사 결정 및 위험 관리를 향상시킵니다.

2025/06/19 09:00

계약 거래의 정량적 전략 소개

cryptocurrency 계약 거래 영역에서 체계적이고 데이터 중심의 접근 방식을 추구하는 거래자들 사이에서 정량적 전략이 점점 인기를 얻고 있습니다. 이러한 전략은 수학적 모델, 통계 분석 및 알고리즘 실행에 의존하여 위험을 효과적으로 관리하면서 이익을 창출합니다. 감정이나 주관적 판단에 의해 종종 영향을받는 재량 거래와 달리, 정량적 전략은 편견을 제거하고 시간이 지남에 따라 일관된 성과를 제공하는 것을 목표로합니다.

암호화 선물 계약의 정량적 거래에는 역사적 가격 데이터, 볼륨 지표, 변동성 지표 및 기타 시장 신호를 사용하여 정보에 입각 한 거래 결정을 내릴 수 있습니다. 목표는 비 효율성을 이용하거나 차익 거래 기회를 포착하거나 정밀한 트렌드를 따르는 것입니다.

운동량 기반 전략

Cryptocurrency 선물 거래에서 가장 널리 사용되는 정량적 전략 유형 중 하나는 모멘텀 기반 거래입니다. 이 전략은 최근 과거에 잘 수행 된 자산이 가까운 시일 내에 계속 그렇게 할 것이라고 가정합니다.

• 강력한 성과를 식별하십시오 : 이동 평균, RSI 또는 MACD와 같은 기술 지표를 사용하여 상향 운동량으로 동전을 감지하십시오.
• 진입 지점 설정 : 운동량이 강도를 확인하면 종종 키 저항 수준 이상의 탈주 후에 긴 위치를 입력하십시오.
• 종료 타이밍 : 운동량이 약화되기 시작하거나 사전 정의 된 이익 목표에 도달 할 때 근접 위치.
• 위험 관리 : 갑작스런 반전 중에 잠재적 손실을 제한하기 위해 스톱 손실 주문을 적용하십시오.

이러한 전략은 여러 시장을 동시에 모니터링하는 봇 또는 스크립트를 통해 구현하여 실시간 신호를 기반으로 신속하게 실행할 수 있습니다.

평균 복귀 전략

평균 복귀 전략은 가격이 시간이 지남에 따라 평균 수준으로 돌아 오는 경향이 있다는 가정하에 운영됩니다. 휘발성 암호 선물 시장 에서이 접근법은 특히 옆으로 또는 통합 단계에서 효과적 일 수 있습니다.

• 평균에서 편차를 측정하십시오 : Bollinger 대역 또는 Z- 스코어를 사용하여 표준 편차를 계산하여 과매 또는 과산 조건을 식별하십시오.
• 카운터 트렌드 거래를 입력하십시오 : 가격이 평균보다 크게 높을 때 짧은 포지션을 시작하거나 그 이하로 훨씬 길어질 때 오래갑니다.
• 변동성 필터 사용 : 반전에 대한 신뢰가 강하지 않는 한 높은 변동성 이벤트 중 거래를 피하십시오.
• 엄격한 출구 구현 : 연장 된 트렌드에 걸리지 않도록 단단한 스톱 손실 및 테이크 비영리 레벨을 설정하십시오.

트레이더는 종종 라이브 배치 전에 안정성을 보장하기 위해 다양한 기간 동안 역사적 촛대 데이터를 사용하여 이러한 전략을 백 테스트합니다.

선물 계약의 차익 거래 기회

차익 거래 전략에는 다른 거래소 또는 현장 시장과 선물 시장 사이의 가격 불일치를 악용하는 것이 포함됩니다. 초기에 암호화의 중재는 수익성이 높았지만, 오늘날에는 여전히 유동적 인 알트 코인에서 여전히 실행 가능한 기회가 있습니다.

• 교차 교환 중재 : 한 번의 거래소에서 낮게 구매하고 동일한 선물 계약의 가격이 다르게 판매되는 다른 교환에서 높은 판매를합니다.
• 현금 및 캐리 차익 거래 : 현장 시장에서 오래 가고 선물이 프리미엄으로 거래 할 때 선물 시장에서 부족합니다.
• 통계적 차익 거래 : 가격 관계의 수렴에 베팅하는 두 가지 상관 자산 쌍 거래.
• 실행 속도 문제 : 빠른 API 및 공동 위치 서비스는 차별적 차익 거래 창을 활용하는 데 필수적입니다.

자동 거래 시스템은 일반적으로 가격 변동의 빠른 특성과 주문서 변경으로 인해 이러한 전략을 효율적으로 실행하는 데 필요합니다.

기계 학습 및 알고리즘 모델

인공 지능의 발전으로 많은 트레이더들은 이제 기계 학습 (ML) 모델을 양적 전략에 통합합니다. 이 모델은 방대한 양의 데이터를 분석하여 숨겨진 패턴을 발견하고 미래의 가격 변동을 예측합니다.

• 기능 엔지니어링 : OHLC 데이터, 볼륨, 사회적 감정 및 거시 경제 지표와 같은 관련 입력을 선택하십시오.
• 모델 교육 : 역사적 데이터 세트를 사용하여 수익성있는 설정을 인식하기 위해 감독 또는 감독되지 않은 모델을 훈련시킵니다.
• 백 테스트 : 샘플 외부 데이터에 대한 모델 성능을 유효성을 유지하여 과적으로 피적을 피하십시오.
• 라이브 통합 : 적절한 위험 관리 및 모니터링을 통해 모델을 라이브 거래 환경에 배포합니다.

시장 조건이 발전하고 새로운 데이터를 사용할 수있게되면서 ML 기반 전략을 지속적으로 업데이트하고 개선하는 것이 중요합니다.

정량적 계약 거래의 위험 관리

양적 전략이 아무리 정교해도 위험 관리는 성공적인 계약 거래의 초석으로 남아 있습니다 . 적절한 할당, 위치 크기 및 드로우 다운 제어는 장기 수익성과 상당한 손실의 차이를 만들 수 있습니다.

• 위치 사이징 : 과다 노출을 방지하기 위해 계정 자본 및 변동성에 따라 거래 규모를 조정하십시오.
• 포트폴리오 다각화 : 체계적인 위험을 줄이기 위해 여러 자산 및 전략에 대한 투자를 확산시킵니다.
• 스톱 손실 메커니즘 : 거래 당 최대 허용 손실을 정의하고 엄격하게 고수합니다.
• 실시간 모니터링 : 시장 조건 변경에 따라 개방형 위치를 추적하고 매개 변수를 동적으로 조정합니다.

위험 관리 원칙을 무시하면 매우 정확한 거래 알고리즘의 경우에도 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

Q : 프로그래밍 지식없이 정량적 전략을 사용할 수 있습니까?

예, Coding Skills없이 사용자 정의 가능한 정량적 전략을 제공하는 TradingView , 3Commas 또는 CryptoHopper 와 같은 사전 구축 된 거래 플랫폼 및 봇을 활용할 수 있습니다.

Q : 양적 전략은 암호화 선물의 초보자에게 적합합니까?

일부 전략은 복잡 할 수 있지만 초보자는 간단한 규칙 기반 시스템으로 시작하거나 Bybit 또는 Binance Futures 와 같은 플랫폼에서 미러 거래 기능을 사용하여 숙련 된 트레이더를 복사 할 수 있습니다.

Q : 정량적 전략을 개발하는 데 백 테스트가 얼마나 중요합니까?

백 테스트는 과거 데이터를 사용하여 전략의 논리를 검증하는 데 도움이되므로 실제 자본을 위험에 빠뜨리기 전에 일관되게 수행 할 수 있도록하는 데 중요합니다.

Q : 모든 시장 상황에서 정량적 전략이 효과가 있습니까?

아니요, 모든 시나리오에서 단일 전략이 완벽하게 작동하지 않습니다. 거래자는 모델을 조정하거나 여러 전략을 결합하여 트렌드, 범위 또는 휘발성 조건과 같은 다양한 시장 역학을 처리해야합니다.