3 개월 만에 8,000 ~ 80 만 : Cryptocurrency Circle의 정량 거래 경험

3 개월 만에 8,000 ~ 80 만 : Cryptocurrency Circle의 정량 거래 경험

cryptocurrency 시장의 정량적 거래를 통해 단 3 개월 만에 8,000에서 80 만으로 여행을 시작하는 것은 짜릿하고 도전적이었습니다. 이 기사는 이러한 중대한 성장을 추진 한 전략, 도구 및 사고 방식을 탐구합니다. 저의 목표는이 기간 동안 배운 상세한 경험과 교훈을 공유하는 것입니다. 암호화 공간 내에서 양적 거래에 관심이있는 사람들에게 귀중한 통찰력을 제공하기를 희망합니다.

정량적 거래 이해

정량적 거래 또는 Algo 거래에는 수학적 모델 및 알고리즘을 사용하여 거래 결정을 내립니다. 휘발성 암호 화폐 세계에서 가격이 몇 분 안에 크게 흔들릴 수있는 휘발성 전략은 성공과 실패의 차이가 될 수 있습니다. 저의 접근 방식은 기술 분석, 기계 학습 모델 및 위험 관리 기술을 결합하여 암호화 시장을 효과적으로 탐색했습니다.

저의 전략의 기초는 역사적 데이터 분석을 기반으로했습니다. 과거의 가격 변동과 시장 동향을 연구함으로써 미래의 가격 변동을 예측할 수있는 패턴을 식별 할 수있었습니다. 이 데이터 중심의 접근 방식은 거래를 자동으로 실행할 수있는 알고리즘을 개발하는 데 중요했습니다. 인적 오류와 정서적 의사 결정을 최소화했습니다.

거래 환경 설정

처음에는 전용 거래 환경을 설정했습니다. 여기에는 올바른 거래 플랫폼을 선택하고 알고리즘과 통합하는 데 필요한 API가 있는지 확인했습니다. 나는 신뢰성과 낮은 대기 시간으로 알려진 플랫폼을 선택했는데, 이는 빠르게 진행되는 암호화 시장에서 거래를 신속하게 실행하는 데 필수적이었습니다.

거래 환경을 설정하기위한 단계는 다음과 같습니다.

• 거래 플랫폼을 선택하십시오 : 나는 강력한 평판과 강력한 API 지원을 가진 플랫폼을 선택했습니다.
• 거래 계정 설정 : 계정이 완전히 확인되고 알고리즘 거래에 대한 플랫폼의 요구 사항을 충족했습니다.
• APIS 통합 : 거래 알고리즘을 플랫폼의 API에 연결하여 실시간 데이터 피드 및 자동 거래 실행이 가능합니다.
• 설정 테스트 : 실시간으로 가기 전에 설정이 예상대로 작동하는지 확인하기 위해 광범위한 백 테스트 및 종이 거래를 실행했습니다.

거래 알고리즘 개발

내 전략의 핵심은 거래 알고리즘 이었습니다. 구매 및 판매 신호를 생성하기 위해 이동 평균 , 상대 강도 지수 (RSI) 및 Bollinger 대역 과 같은 여러 기술 지표를 결합한 모델을 개발했습니다. 또한 기계 학습 기술을 통합하여 이러한 신호를 개선하고 예측의 정확성을 향상 시켰습니다.

내 알고리즘은 적응성 으로 설계되었으므로 새로운 데이터에서 배우고 그에 따라 매개 변수를 조정할 수 있습니다. 이것은 조건이 빠르게 변할 수있는 암호 화폐만큼 역동적 인 시장에서 중요했습니다. 나는 선택한 프로그래밍 언어로 Python을 사용하여 데이터 조작을위한 Pandas 와 같은 라이브러리를 활용하고 머신 러닝을위한 Tensorflow를 활용했습니다.

위험 관리 및 자본 할당

위험 관리는 내 전략의 중요한 구성 요소였습니다. 나는 단일 거래가 내 전반적인 포트폴리오에 크게 영향을 미치지 않도록 잠재적 손실과 위치 크기를 제한하기 위해 스톱 손실 주문을 구현했습니다. 나는 유동성이 높은 자산과 거래량을 가진 자산에 중점을 두어 위험을 다양 화하기 위해 여러 암호 화폐에 걸쳐 자본을 할당했습니다.

위험을 관리하고 자본을 할당 한 방법은 다음과 같습니다.

• 정지 손실 주문 설정 : 너무 자주 트리거하지 않고 손실을 최소화하는 레벨에서 스톱 손실을 설정합니다.
• 위치 크기 결정 : 자산의 변동성과 전반적인 위험 허용 오차에 따라 각 위치의 크기를 계산했습니다.
• 자산을 가로 질러 다각화 : 나는 단일 자산의 위험을 완화하기 위해 여러 암호 화폐에 자본을 전파합니다.
• 모니터링 및 조정 : 정기적으로 포트폴리오를 검토하고 시장 조건과 성능에 따라 직책을 조정했습니다.

실행 및 모니터링

전략이 마련되면 알고리즘을 통해 자동으로 거래를 실행했습니다. 필요에 따라 성능을 면밀히 모니터링하여 조정했습니다. 여기에는 실시간 시장 조건에서 성능을 검증하기 위해 효과적이고 앞으로의 테스트를 유지하기 위해 알고리즘을 정기적으로 백 테스트하는 것이 포함되었습니다.

관련된 모니터링 :

• 매일 검토 : 나는 매일 거래 및 알고리즘의 성과를 검토하여 개선을위한 이상이나 영역을 찾고 있습니다.
• 주간 조정 : 주간 성과를 기준으로 알고리즘 및 위험 관리 매개 변수를 조정했습니다.
• 월간 평가 : 전략을 평가하고 필요한 경우 전략적 변경을하기 위해 매월 철저한 평가를 수행했습니다.

결과와 수업이 배웠습니다

3 개월 동안 포트폴리오는 8,000에서 800,000으로 증가했습니다. 이러한 성장은 정량적 거래 전략의 효과와 위험 관리에 대한 훈련 된 접근 방식에 의해 주도되었습니다. 그러나 그것은 도전이 없었습니다. 나는 알고리즘의 탄력성을 테스트 한 드로 다운 및 시장 변동성을 만났습니다.

내가 배운 주요 교훈에는 지속적인 학습 및 적응성 의 중요성이 포함되었습니다. 암호화 시장은 계속 진화하고 있으며 앞서있어서 전략과 알고리즘을 지속적으로 개선해야합니다. 또한 정서적 징계는 중요했습니다. 자동 거래에도 불구하고 계획을 고수하고 감정이 결정을 내리지 못하게하는 것이 필수적이었습니다.

자주 묻는 질문

Q : 거래의 감정적 측면을 어떻게 처리 했습니까?

A : 정서적 징계는 중요했습니다. 나는 거래 계획을 엄격히 준수하고 시장 변동에 기초하여 충동적인 결정을 내리지 않았다. 내 전략과 성과를 정기적으로 검토하면 시스템에 대한 신뢰를 강화하는 데 도움이되었습니다.

Q : 여행에서 가장 어려운 부분은 무엇입니까?

A : 가장 어려운 부분은 시장 변동성 기간 동안 타격을 관리하고 전략에 대한 믿음을 유지하는 것이 었습니다. 데이터 중심의 접근 방식에 대한 인내와 강력한 믿음이 필요했습니다.

Q : 특정 기계 학습 모델을 사용 했습니까?

A : 그렇습니다. 저는 임의의 산림 및 신경망을 포함한 감독 학습 모델의 조합을 사용하여 거래 신호를 개선하고 예측 정확도를 향상 시켰습니다.

Q : 거래 설정의 보안을 어떻게 보장 했습니까?

A : 강력한 비밀번호 사용, 2 요인 인증을 가능하게하며, 보안 고립 된 시스템에 대한 거래 알고리즘 및 데이터를 유지하는 등 여러 가지 보안 조치를 구현했습니다. 정기적 인 보안 감사는 또한 내 설정의 무결성을 보장하기 위해 내 일상의 일부였습니다.