Gate.io Futures의 수량 전략은 무엇입니까?

GATE.IO의 정량적 전략은 데이터 중심 모델을 사용하여 거래를 자동화하고 위험을 관리하며 평균 복귀 또는 차익 거래와 같은 시장 비 효율성-적절한 백 테스트 및 위험 관리 기능을 통해 API를 통한 모든 실행 가능.

2025/07/24 00:14

GATE.IO 선물의 정량적 전략 이해

GATE.IO 선물의 정량적 전략에는 수학적 모델, 통계 분석 및 알고리즘 실행을 사용하여 거래 결정을 내립니다. 이러한 전략은 역사적 및 실시간 시장 데이터에 의존하여 패턴을 식별하고 거래를 실행하며 위험을 관리합니다. 거래자는 Python과 같은 프로그래밍 언어 또는 QuantConnect 또는 FreqTrade와 같은 전문 플랫폼을 사용하여 GATE.IO의 선물 시장에 맞게 조정 된 전략을 구축하고 백 테스트합니다. 핵심 아이디어는 정서적 편견을 제거하고 데이터 중심 신호를 기반으로 결정을 자동화하는 것입니다. 예를 들어, 이동 평균 크로스 오버가 발생할 때 전략이 긴 위치에 들어가고 변동성이 임계 값을 넘어 스파이크 할 때 종료 될 수 있습니다.

GATE.IO의 일반적인 수량 전략 유형

• 평균 복귀 :이 전략은 가격이 시간이 지남에 따라 평균으로 되돌릴 것이라고 가정합니다. BTC/USDT 선물이 20 일 이동 평균에서 크게 벗어난 경우, 모델은 평균으로의 복귀를 기대하는 짧거나 긴 포지션을 열 수 있습니다.
• 모멘텀 거래 : 여기서 시스템은 상향 또는 하향 상향 유행하는 자산을 식별하고 추세를 따릅니다. 예를 들어, ETH/USDT가 4 시간 동안 촛불이 증가하는 양과 가격이 증가하는 경우 BOT는 선물 계약을 구매합니다.
• 차익 거래 : GATE.IO와 기타 거래소 간의 가격 차이를 이용합니다. BTC 선물이 Binance보다 Gate.io에서 가격이 더 높아지면 BOT는 Binance가 낮게 구매하고 GATE.IO에서 높은 판매를합니다 (전송 속도 및 수수료에 따라).
• 통계 차익 거래 : 두 자산 (예 : BTC 및 ETH) 사이의 공적분을 사용합니다. 그들 사이의 스프레드가 비정상적으로 넓어지면, 시스템은 실적이 저조한 자산에서 오래 지속되고 성능이 뛰어납니다.
• 변동성 브레이크 아웃 : 가격이 최근의 높은 수준 또는 낮은 수준을 지나면 거래를 유발합니다. 예를 들어, BTC Futures가 부피 급증으로 어제 최고치를 넘어 서면 봇은 긴 위치에 들어갑니다.
  

  이들 각각에는 잘못된 신호를 피하기 위해 정확한 매개 변수 튜닝 및 연속 모니터링이 필요합니다.

  수량 거래를위한 Gate.io API를 설정하는 방법

  
  전략을 자동화하려면 API를 통해 Quant 모델을 Gate.io에 연결해야합니다. 다음 단계를주의 깊게 따르십시오.
• Gate.io 계정에 로그인하여 프로필 메뉴에서 'API Management' 로 이동하십시오.
• 'API 만들기'를 클릭하고 이름 (예 :“QuantBot”)을 입력하고 'Spot & Futures Trading' 권한을 활성화하십시오.
• 보안을위한 IP 화이트리스트 활성화 - 서버의 공개 IP 주소를 검토하십시오.
• API 키와 비밀을 생성하려면 이메일 또는 SMS를 통해 확인하십시오.
• 둘 다 단단히 저장하십시오.

• Python 스크립트에서 gate-api 라이브러리를 사용하십시오.

   from gate_api import ApiClient, FuturesApi client = ApiClient(key='your_api_key', secret='your_secret') futures_api = FuturesApi(client)

• 기본 URL을 https://fx-api-testnet.gateio.ws/api/v4/ 으로 전환하여 'Testnet' 으로 먼저 테스트하십시오.
  

  이 설정을 통해 봇은 주문서를 가져오고 주문하고 주문을 프로그래밍 방식으로 관리 할 수 있습니다.

  GATE.IO 선물 데이터에서 전략을 백 테스트합니다

  
  백 테스트는 실제 자금을 위험에 빠뜨리기 전에 귀하의 전략이 역사적으로 잘 수행되었을 수 있도록합니다. Gate.io는 REST API를 통해 히스토리 K- 라인 데이터를 제공합니다. 백 테스트 :
• 엔드 포인트 /futures/usdt/candles 사용하여 모든 선물 쌍에 대해 1 분에서 1 일 OHLCV 데이터를 가져옵니다.

• 다음을 사용하여 데이터를 팬더로 가져옵니다.

   import pandas as pd df = pd.DataFrame(data, columns=['timestamp', 'volume', 'close', 'high', 'low', 'open']) df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s')

• 간단한 RSI 기반 전략을 위해 전략 논리를 적용하십시오.

  • ta.momentum.RSIIndicator(df['close']).rsi() 사용하여 RSI (14)를 계산합니다.
  • RSI <30 시점을 입력하고 RSI> 70이면 종료하십시오.
• 미끄러짐 (예 : 0.1%) 및 거래 수수료 (GATE.IO의 선물 거래 당 0.04%)를 시뮬레이션합니다.
• empyrical 또는 Custom Functions를 사용하여 Sharpe 비율, Max Drawdown 및 Profit Factor와 같은 메트릭을 측정하십시오.
  

  정확한 백 테스트는 너무 적합성을 방지하고 실제 시장 조건 하에서 가장자리 악성을 나타냅니다.

  GATE.IO의 위험 관리 미래 수량 전략

  
  수량 전략에는 휘발성 시장에서 살아 남기 위해 엄격한 위험 관리가 포함되어야합니다.
• 위치 사이징 규칙을 설정하십시오.
• reduce_only=True 사용하여 futures_api.create_order() 사용하여 프로그래밍 방식으로 스톱 손실 및 테이크 비영리 수준을 구현하십시오.
• 영구적 인 미래에서 불리한 자금 조달 비용을 피하기 위해 /futures/usdt/tickers 통해 열린이자 및 자금 요금을 모니터링하십시오.
• 회로 차단기 사용 - 일일 손실이 5%를 초과하면 24 시간 동안 일시 정지 거래.
• 감사 트레일을 위해 데이터베이스 (예 : SQLITE 또는 PostgreSQL)에 모든 거래 및 오류를 기록하십시오.
  

  위험 관리에 실패하면 특히 Gate.io에서 10x–100x 레버리지를 사용할 수있는 레버리지 선물 거래에서 청산이 발생할 수 있습니다.

  자주 묻는 질문

  코딩없이 gate.io에서 수량 전략을 실행할 수 있습니까?
  
  예. 3commas 또는 kryll.io와 같은 플랫폼은 API를 통해 Gate.io와 통합되는 No-Code 봇 빌더를 제공합니다. 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 조건 (예 : "RSI <30, 구매")을 드래그 앤 드롭 조건 (예 : "RSI <30, 구매")으로 직접 배치 할 수 있습니다.

  Gate.io는 API 거래에 대한 추가 요금을 청구합니까?
  
  GATE.IO는 API 및 수동 거래에 대해 동일한 테이커 및 제조업체 수수료를 적용합니다 (테이커의 경우 0.04%, 선물 제조업체의 경우 0.02%). 계층 수수료 시스템에있는 경우 볼륨 할인이 적용됩니다.

  Gate.io Futures의 Quant 모델을 얼마나 자주 재교육해야합니까?
  
  전략 유형에 따라 매주 또는 매월 재교육. 변동성 체제 변경으로 인해 평균 검색 모델은 매주 업데이트가 필요할 수 있으며, 최신 90 일의 데이터를 사용하여 모멘텀 전략을 매달 재교육 할 수 있습니다.

  Quant Bot을 Gate.io에서 24/7로 남겨 두는 것이 안전합니까?
  
  킬 스위치를 구현하고 로그를 모니터링하고 먼저 테스트를 철저히 테스트하는 경우 안전합니다. Gate.io의 API는 안정적이지만 네트워크 문제 또는 교환 유지 보수로 인해 주문이 누락 될 수 있습니다.