변동성 콘을 통해 계약의 예상 변동성을 결정하는 방법은 무엇입니까?

변동성 원뿔은 거래자들이 역사적 패턴에 비해 암호화 선물의 현재 암시 적 변동성이 높거나 낮은 지 여부를 평가하고 위험 관리 및 전략 결정을 돕는 데 도움이됩니다.

2025/06/19 12:28

cryptocurrency 계약의 변동성의 기본 사항 이해

cryptocurrency 거래 영역에서 변동성은 거래자가 잠재적 위험과 보상을 평가하는 데 사용하는 핵심 지표입니다. 선물 계약을 다룰 때는 위치 사이징, 위험 관리 및 전략 개발에 시간이 지남에 따라 자산이 어떻게 변동 될 수 있는지 이해하는 것이 중요합니다. 변동성 콘은 거래자가 다른 기간 동안 실현 된 변동성을 비교하고 현재 암시 적 변동성 수준이 과거 패턴에 비해 높거나 낮은 지 확인하는 시각적 및 분석 도구 역할을합니다.

변동성 원뿔은 본질적으로 다양한 룩백 기간 동안 실현 된 변동성의 역사적 분포를 불러 일으킨다. 이를 통해 거래자는 현재 시장 조건이 정상 범위 내에 있는지 또는 잠재적 인 거래 기회 또는 위험 증가를 알 수있는 편차가 있는지 확인할 수 있습니다.

변동성 콘은 무엇입니까?

변동성 콘 은 여러 시간 간격에 걸쳐 자산의 역사적 변동성을 보여주는 그래픽 표현입니다. 일반적으로 백분위 수준 (10, 25, 50, 75, 90 번째 백분위 수)을 포함하여 과거의 행동과 비교하여 현재 변동성이 어디에 있는지를 나타냅니다.

변동성 콘을 구성하려면 :

• 암호화 선물 계약 (예 : BTC-USD Perpetual)과 같은 금융 상품을 선택하십시오.
• 다양한 길이 (예 : 5 일, 10 일, 20 일, 60 일 등)의 롤링 윈도우에 대한 연간 실현 된 변동성을 계산하십시오.
• 이러한 변동성을 정렬하고 각 창 길이에 대해 통계적 백분위 수를 계산하십시오.
• 시간 창을 나타내는 x 축과 변동성 백분율을 나타내는 y 축을 나타내는 x 축으로 그래프의 결과를 플로팅하십시오.

이 시각화를 통해 트레이더는 특히 옵션 가격 또는 선물 프리미엄과 비교할 때 현재 묵시적 변동성 수준이 비교적 높거나 낮은 지 신속하게 결정할 수 있습니다.

분석을위한 과거 가격 데이터 수집

변동성 콘을 구성하기 전에 분석중인 암호 화폐 계약에 대한 충분한 역사적 가격 데이터를 수집해야합니다. 예를 들어, Bitcoin 선물을 평가하는 경우 최소 1 년 이상의 일일 마감 가격을 수집하십시오.

진행 방법은 다음과 같습니다.

• 신뢰할 수있는 거래소 또는 Binance, Bybit 또는 Kraken과 같은 API에서 역사적 가격 데이터를 다운로드하십시오.
• 데이터 세트에 일관성을 위해 타임 스탬프와 가까운 가격이 포함되어 있는지 확인하십시오.
• Python (Pandas 및 Numpy 라이브러리 포함)과 같은 도구를 사용하거나 Excel을 사용하여 데이터를 효율적으로 처리하고 분석합니다.

데이터가 준비되면 반품을 계산하고 다른 시간 지평에 대한 실현 변동성 메트릭 컴퓨팅을 시작할 수 있습니다.

시간 간격에서 실현 된 변동성을 계산합니다

실현 된 변동성은 특정 기간 동안 로그 반환의 표준 편차를 사용하여 계산됩니다. 단계별로 계산하는 방법은 다음과 같습니다.

• 로그 리턴을 계산하십시오 : log (pt / pt-1) , 여기서 pt는 시간 t의 가격입니다.
• 선택한 창 (예 : 5 일)에서 이러한 반환의 표준 편차를 계산하십시오.
• 변동성을 연간하기 위해 1 년에 거래 일수 (보통 암호 시장의 경우 365)의 제곱근을 곱하십시오. σ_Realized = σ_window * sqrt (365) .

여러 윈도우 크기 (예 : 5, 10, 20, 60, 120 일)에 대해이 과정을 반복하십시오. 모든 변동성 값이 있으면 창 크기별로 정렬하고 원하는 백분위 수를 계산하여 원뿔 구조를 구축하십시오.

계약 거래를위한 변동성 콘을 해석합니다

변동성 콘을 플로팅 한 후, 거래자들은 현재 암시 적 변동성을 역사적 분포와 비교하여 해석 할 수 있습니다. 암호화 선물 계약의 묵시적 변동성이 주어진 창에 대한 75 번째 백분위 수준보다 높으면 시장이 미래의 변동성보다 높은 변동성을 기대하고 있음을 시사합니다. 반대로, 25 번째 백분위 수 미만이면 가격 변동에 대한 만족 또는 기대치가 감소 할 수 있습니다.

예를 들어:

• BTC Futures를 암시 한 변동성이 60%에 달하는 반면 30 일 변동성 콘은 75 번째 백분위 수를 55%로 보여 주면 단기 운동에 대한 기대치가 상승 함을 의미합니다.
• ETH 옵션이 역사적 중앙값보다 낮은 변동성으로 가격이 책정되면, 상당한 움직임에 대한 과소 평가 또는 기대 부족을 암시 할 수 있습니다.

트레이더는이 통찰력을 사용하여 파생 상품 시장에서 직책에 입력하거나 탈퇴하거나 전략을 헤징하거나 오해를 식별하는 것에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다.

파이썬을 사용하여 변동성 콘을 구성하고 시각화합니다

코딩에 익숙한 사람들을 위해 Python을 사용하여 변동성 콘을 구축하기위한 단순화 된 안내서가 있습니다.

• 필요한 라이브러리 가져 오기 : Pandas를 PD로 가져 오기, NP로 Numpy, Matplotlib.pyplot으로 plt .
• 과거 가격 데이터를 데이터 프레임에로드하고 로그 수익을 계산합니다.
• 창 크기 목록 (예 : [5, 10, 20, 60, 120])를 정의하고 각각의 루프를 통해 롤링 변동성을 계산하십시오.
• 각 창의 모든 변동성 값을 수집하고 백분위 수를 계산합니다 (예 : NP.Percentile ()을 사용하여).
• matplotlib를 사용하여 결과를 플로팅하고, 각 백분위 수 대역에 대한 음영 영역과 함께 x 축의 y 축 및 창 크기에 변동성을 표시합니다.

이 코드 기반 접근 방식은 유연성과 사용자 정의를 제공하여 정기적으로 변동성 트렌드를보다 쉽게 ​​업데이트하고 재분식시킬 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q : 변동성 원뿔의 맥락에서 실현 된 변동성과 묵시적 변동성의 차이점은 무엇입니까?

실현 된 변동성은 과거의 가격 변동에서 계산 된 시장에서 관찰 된 실제 역사적 변동성을 말합니다. 반면에 암시 적 변동성은 옵션 또는 선물 계약의 가격에서 비롯되며 미래 변동성에 대한 시장 기대치를 반영합니다. 변동성 콘은 주로 실현 된 변동성을 사용하여 암시 적 변동성을 비교할 수있는 역사적 벤치 마크를 확립합니다.

Q : 변동성 원뿔은 암호 화폐 이외의 자산에 사용할 수 있습니까?

그렇습니다. 변동성 원뿔 방법론은 암호 화폐에만 전적형이 아닙니다. 변동성 패턴을 분석하고 거래 결정에 정보를 제공하기 위해 전통적인 시장 (주식, 상품 및 외환)과 같은 전통적인 시장에서 널리 적용되었습니다.

Q : 변동성 콘 분석을 얼마나 자주 업데이트해야합니까?

cryptocurrency 시장의 역동적 인 특성을 고려할 때 매주 또는 격주로 변동성 콘을 업데이트하는 것이 좋습니다. 이를 통해 변동성 벤치 마크가 최근 시장 상황과 관련이 있고 반응이 유지되도록합니다.

Q : 변동성 콘에서 백분위 수 밴드가 중요한 이유는 무엇입니까?

백분위 수 밴드는 트레이더가 현재 변동성 수준을 맥락화하는 데 도움이됩니다. 그들은 현재의 독서가 역사적 분포와 관련하여 어디에 서 있는지 보여 주므로, 거래자들은 추가 조사 나 행동을 보장 할 수있는 극단적 인 독서를 식별 할 수 있습니다.