영구 계약 알고리즘 거래 소개 : 간단한 거래 로봇을 작성하는 방법?

알고리즘 거래 봇은 영구 계약 전략의 효율적이고 규칙 기반 실행을 가능하게하며, 휘발성 암호화 시장에서 일관성 및 위험 관리를 제공합니다.

2025/06/15 07:00

암호 화폐 거래에서 영구 계약 이해

영구 계약은 거래자가 자산을 소유하지 않고 자산의 가격을 추측 할 수있는 파생 금융 상품입니다. 전통적인 미래와 달리 영구 계약은 만료 날짜가 없으므로 장기간 직책을 유지하려는 암호 화폐 거래자들 사이에서 인기가 있습니다. 이 계약은 cryptocurrency로 해결되며 자금 조달 요금을 사용하여 가격을 현장 시장에 가깝게 유지합니다.

영구 계약의 가격 메커니즘 에는 주기적으로 길고 짧은 위치 사이에 지불 된 자금 수수료가 포함됩니다. 계약 가격이 지수 가격보다 높은 경우, Rons는 반바지를 지불하고 그 반대도 마찬가지입니다. 이 시스템은 영구 계약 가격이 기본 자산의 가치에 고정되어 있는지 확인합니다.

주요 테이크 아웃 : 영구 계약은 유연성과 레버리지를 제공하지만 자금 수수료를 이해하고 장기 직책에 어떤 영향을 미치는지 이해해야합니다.

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알고리즘 거래가 영구 계약에 적합한 이유

알고리즘 거래에는 자동화 된 시스템을 사용하여 사전 정의 된 규칙 또는 전략에 따라 거래를 실행하는 것이 포함됩니다. 영구 계약 의 맥락에서 알고리즘 거래를 통해 거래자는 빠른 가격 변동을 활용하고, 효율적으로 위험을 관리하며, 정서적 의사 결정을 피할 수 있습니다.

알고리즘은 여러 시장을 동시에 모니터링하고 주문서를 분석하며 밀리 초 이내에 변경에 반응하도록 프로그래밍 할 수 있습니다. 이 속도와 정밀도는 고주파 거래 (HFT) 또는 거래소 전체의 차익 거래 기회 에 이상적입니다. 또한 알고리즘은 시간이 지남에 따라 자본을 보존하는 데 도움이되는 스톱 손실 및 테이크 비영리와 같은 위험 관리 매개 변수를 시행 할 수 있습니다.

주요 테이크 아웃 : 알고리즘 거래는 영구 계약 거래에 적용될 때 효율성, 일관성 및 확장 성을 제공합니다.

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알고리즘 거래 환경 설정

첫 번째 거래 봇을 작성하기 전에 개발 환경을 설정해야합니다. 프로그래밍 언어를 선택하여 시작하십시오. Python은 CCXT , Pandas 및 Numpy 와 같은 라이브러리의 단순성과 가용성으로 인해 널리 사용됩니다.

그런 다음 Visual Studio Code 또는 Pycharm 과 같은 코드 편집기 또는 IDE를 설치하십시오. Cryptocurrency Exchange API에도 액세스해야합니다. 인기있는 선택에는 Binance , Bybit 및 OKX가 포함됩니다. 여기에는 실시간 데이터에 액세스하고 거래를 실행하기위한 강력한 API를 제공합니다.

인터넷 연결이 안정적인지 확인하고 중단되지 않은 작업을 위해 클라우드 서버 (예 : AWS 또는 Google Cloud)에서 봇을 실행하는 것이 좋습니다. 또한 실제 자금을 위험에 빠뜨리지 않고 거래를 시뮬레이션하기 위해 TestNet 계정을 작성하십시오.

• Python 및 필요한 라이브러리를 설치하십시오
• 제한된 권한으로 Exchange API 키를 설정하십시오
• 가상 환경을 사용하여 종속성을 관리하십시오
• 실시간 데이터를 위해 WebSocket 또는 REST API에 연결하십시오

주요 테이크 아웃 : 트레이딩 봇을 효과적으로 개발하고 테스트하는 데 잘 구성된 환경이 필수적입니다.

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기본 거래 전략 설계

영구 계약에 대한 간단하면서도 효과적인 전략은 이동 평균 크로스 오버 입니다. 이 전략은 단기 및 장기적인 두 가지 이동 평균을 사용합니다. 단기가 장기 위로 넘어지면 구매를 신호합니다. 아래로 교차하면 판매를 신호합니다.

예를 들어, 9주기 및 21 기준 지수 이동 평균 (EMA)을 5 분 차트에 사용할 수 있습니다. 봇은 5 분 마다이 EMA를 확인하고 크로스 오버가 발생하면 거래를합니다. 가용 잔액 및 위험 허용 범위를 기반으로 거래 당 투자 할 금액을 결정하기 위해 위치 사이징 로직을 통합하는 것이 중요합니다.

위험 관리 기능에는 스톱 손실 및 테이크 비영리 수준이 포함되어야합니다. 예를 들어, 스톱 손실은 입국 가격보다 2%로 배치 될 수 있으며, 테이크 비영리는 4% 이상일 수 있습니다.

• 입력 및 종료 조건을 정의합니다
• 위치 사이징 로직을 구현합니다
• 스톱 손실 및 테이크 비영리 메커니즘을 추가하십시오
• 백 테스트 및 분석을 위해 로그 거래

주요 테이크 아웃 : 명확하고 규칙 기반 전략은 봇이 다양한 시장 상황에서 일관된 결정을 내릴 수 있도록합니다.

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거래 봇 작성 : 단계별 가이드

코딩을 시작하려면 API 상호 작용에 CCXT 와 같은 필요한 라이브러리 및 데이터 조작에 대한 Pandas를 가져 오십시오. API 키로 교환 객체를 초기화하고 분석을 위해 히스토리 촛대 데이터를 가져 오십시오.

크로스 오버를 감지하기 위해 EMA를 계산하는 함수를 만듭니다. 그런 다음 신호를 기반으로 위치를 열고 닫는 논리를 구현하십시오. 충돌을 방지하기 위해 API 요율 제한 과 오류를 우아하게 처리해야합니다.

아래는 코어 루프가 어떻게 보일 수 있는지에 대한 단순화 된 버전입니다.

 import ccxt
 import pandas as pd
 import time Exchange = ccxt.binance ({


'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET', 'options': {'defaultType': 'future'},
 })
 
def get_ema (기호, 기간, 한계) :
 
bars = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe=timeframe, limit=limit) df = pd.DataFrame(bars, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']) df['ema_short'] = df['close'].ewm(span=9).mean() df['ema_long'] = df['close'].ewm(span=21).mean() return df.iloc[-1]['ema_short'], df.iloc[-1]['ema_long']
 사실이지만 :
 
ema_short, ema_long = get_ema('BTC/USDT', '5m', 50) if ema_short > ema_long: print('Buy Signal') # Place buy order elif ema_short < ema_long: print('Sell Signal') # Place sell order time.sleep(60 * 5)
 이 스크립트는 5 분마다 EMA 크로스 오버를 확인하고 신호를 인쇄합니다. create_market_buy_order 또는 이와 유사한 함수를 사용하여 실제 주문을 배치하도록 이것을 확장 할 수 있습니다.
 
주요 테이크 아웃 : 기본 봇을 작성하려면 시장 데이터, 기술 지표 및 주문 실행 논리를 통합해야합니다.
 
자주 묻는 질문
 Q : 영구 계약으로 알고리즘 거래를 시작하려면 많은 자본이 필요합니까?

A : 아니요, 소량으로 시작할 수 있습니다. 그러나 과도하게 지급되지 않도록하고 마진 거래와 관련된 위험을 이해하십시오.

Q : 타사 플랫폼을 사용하여 처음부터 코딩하는 대신 봇을 구축 할 수 있습니까?

A : 그렇습니다. Tradingview , Gunbot 또는 Hummingbot 과 같은 플랫폼을 통해 사용자는 깊은 프로그래밍 지식없이 봇을 만들 수 있습니다. 그들은 사전 구축 된 템플릿과 전략 빌더를 제공합니다.

Q : 실제 돈을 사용하기 전에 봇을 어떻게 테스트합니까?

A : 교환에서 제공하는 종이 거래 또는 데모 계정을 사용하십시오. 일부 플랫폼은 또한 역사적 데이터에 대해 전략을 실행할 수있는 백 테스트 도구를 제공합니다.

Q : cryptocurrency 교환에서 거래 봇을 사용하는 것이 합법적입니까?

A : 대부분의 주요 교환은 API 사용 정책을 준수하는 한 봇을 허용합니다. 항상 서비스 약관을 검토하고 API 스팸과 같은 공격적인 행동을 피하십시오.