암호화폐 시장에서 데이터는 항상 거래 결정의 중요한 기준이 됩니다. 복잡한 데이터에서 의미를 찾고 거래 전략을 최적화하는 데 필요한 귀중한 정보를 발견하는 방법은 시장에서 항상 뜨거운 주제였습니다. 이를 위해 OKX는 특별히 “Insight Data” 칼럼을 기획하고 AICoin, Coinglass 등 주요 데이터 플랫폼 및 관련 기관과 협력하여 공통적인 사용자 요구 사항에서 시작하여 시장 참조 및 학습을 위한 보다 체계적인 데이터 방법론을 탐색하고자 합니다.

이번 “Insight Data” 호에서는 OKX 전략팀과 Inventor Quantitative(FMZ) 기관이 ​​양적 거래의 개념을 심도 있게 탐구했으며 일반인이 양적 거래를 시작하는 방법에 대해 자세히 논의했습니다. 도움이 되길 바랍니다.

OKX 전략팀：OKX 전략팀은 글로벌 디지털 자산 전략 분야의 혁신을 촉진하는 데 전념하는 경험이 풍부한 전문가 그룹으로 구성되어 있습니다. 이 팀은 시장 분석, 위험 관리, 금융 공학 등 여러 분야의 전문가들을 모았습니다. 깊은 전문 지식과 풍부한 사업 경험을 바탕으로 OKX의 전략적 개발을 위한 든든한 지원을 제공합니다.

FMZ 양적 팀：Inventor Quant는 암호화폐 양적 거래 사용자에게 전문적인 솔루션을 제공하는 데 중점을 둔 회사입니다. Inventor Quant는 사용자에게 전략 작성 및 백테스팅, 양적 거래 엔진, 알고리즘 거래 서비스, 데이터 분석 도구 등 다양한 양적 거래 기능을 제공할 뿐만 아니라, 사용자가 소통하고 경험을 공유할 수 있는 활발한 개발자 커뮤니티도 보유하고 있습니다.

1. 양적 거래란 무엇입니까?

OKX 전략팀: 양적 거래는 본질적으로 수학적 모델과 통계적 방법을 사용하는 프로그램을 통해 거래 전략을 자동으로 실행하는 방법입니다. 개인의 의사 결정에 의존하는 수동 거래와 달리, 양적 거래는 과거 데이터, 알고리즘, 기술 지표를 사용하여 시장을 분석하고, 거래 기회를 찾고, 자동으로 거래합니다. OKX의 전략 로봇은 강력하고 유연한 자동 거래 도구를 제공하고, 여러 가지 전략(그리드, 마팅게일 전략 등)을 지원하며, 전략 백테스팅과 시뮬레이션 거래를 수행하여 사용자가 다양한 시장 환경에서 가장 적합한 도구를 찾을 수 있도록 도와줍니다.

FMZ 양적 팀: 양적 거래는 프로그램된 거래라고도 하며, 본질적으로 신비한 것은 없습니다. 사용자가 거래소 웹사이트나 소프트웨어에서 시장 정보를 얻거나, 계좌를 확인하거나, 주문을 하는 등의 작업을 할 때 해당 API를 통해 거래소의 서버에 연결되고, 이를 통해 서버는 사용자에게 필요한 데이터를 반환할 수 있습니다. API는 브라우저에서 https://www.okx.com/api/v5/public/funding-rate?instId=BTC-USDT-SWAP을 여는 것처럼 반환 정보를 얻기 위해 특정 네트워크 링크에 액세스하는 것을 느슨하게 이해할 수 있습니다. 당신은 얻을 것이다:

{“code”:“0”,“data”:[{“fundingRate”:“0.0001510608984383”,“fundingTime”:“1717401600000”,“instId”:“BTC-USDT-SWAP”,“instType”:“SWAP”,“maxFun

“fundingRate”:“0.0001510608984383”은 BTC-USDT 영구 계약의 현재 자금 조달 비율입니다. 다른 통화에 대한 링크에서 instId=BTC-USDT-SWAP을 수정하여 해당 자금 조달 비율 정보를 얻으세요. 마찬가지로, 해당 API 링크에 접속하여 적절한 매개변수를 입력하기만 하면 웹사이트나 앱에서 수행하는 작업은 기본적으로 완료됩니다. 이러한 모든 과정이 우리가 미리 정한 목표(거래 또는 기타)를 달성하기 위한 프로그램에 의해 제어된다면, 이것도 양적 거래입니다.

간단히 말해서, 모든 정보 수집과 주문 거래 결정은 원래 우리의 뇌에 의해 완료되었습니다. 이제 이 프로세스의 전부 또는 일부를 실행 프로그램에 넘길 수 있습니다.

2. 어떤 유형의 사용자에게 적합합니까?

OKX 전략팀：OKX를 예로 들면, 우리의 양적 거래 도구는 다양한 배경/선호도를 가진 사용자에게 적합합니다. 초보자와 고급 사용자 모두 빠르게 전략을 시작할 수 있습니다. • 초보 사용자(양적 거래 경험이 거의 없거나 전혀 없는 거래자)의 경우 현재 다음을 제공합니다.

1. 사용하기 쉬운 인터페이스와 사전 설정된 전략. 그리드 전략, 고정 투자 전략 등 플랫폼의 사전 설정된 전략을 선택할 수 있습니다. 이러한 전략은 일반적으로 복잡한 설정과 심층적인 시장 지식이 필요하지 않습니다. 사용자는 선택하고 소수의 매개변수를 구성합니다. 프로그래밍이나 심층적인 기술 지식 없이 시작하세요.
2. 다양한 매개변수 설정에서 전략의 잠재적 성과를 파악하고 실제 거래 시 위험을 줄이기 위해 거래와 백테스팅을 시뮬레이션합니다. 이러한 기능은 사용자가 실제로 돈을 투자하기 전에 경험을 얻는 데 도움이 됩니다.
3. 고급 사용자(특정 양적 거래 경험 또는 기술 역량을 갖춘 거래자)의 경우 Ouyi의 전략 로봇은 그리드 및 마팅게일 전략과 같이 다양한 고급 매개변수를 제공하거나 Trading View PineScript의 신호 전략을 실행할 수 있는 고도로 맞춤화된 전략을 갖추고 있습니다. 프로그래밍과 데이터 분석 능력을 갖추고 있습니다.

FMZ 양적 팀：우리는 종종 다음의 네 가지 유형의 사용자와 접촉하게 됩니다.

• 전문 트레이더. 전문 트레이더로서 트레이딩은 삶의 기초이며, 자신을 돕기 위해 모든 고급 도구를 마스터해야 합니다. 따라서 양적 트레이딩은 그들에게 거의 필수입니다. 전문 트레이더는 종종 성숙하고 수익성 있는 전략을 가지고 있습니다. 전략을 프로그래밍함으로써 더 많은 거래소와 거래 상품에 적용할 수 있으며, 거래 효율성을 배가시킬 수 있습니다.
• 프로그래밍에 열정적임. 프로그래밍 경험이 있는 개인 거래자에게 양적 거래 도구는 프로그래밍 기술과 디지털 통화 시장을 결합할 수 있는 훌륭한 기회를 제공합니다. 그들은 거래 전략을 맞춤화하고, 필요에 따라 거래 도구를 개발하고, 백테스팅을 통해 전략 결과를 최적화할 수 있습니다. 초기 단계에서는 학습 시간을 많이 절약할 수 있습니다.
• 효과적인 전략이 필요한 트레이더. 일부 트레이더는 아직 안정적인 거래 전략이 없을 수 있으며, 이 경우 양적 거래 도구가 도움이 될 수도 있습니다. 이러한 도구에는 일반적으로 전략 라이브러리와 전략 시장이 포함되어 있으며, 트레이더는 이를 통해 다른 오픈소스 전략을 테스트하고 데이터 분석과 백테스팅 최적화 방법을 통해 자신에게 적합한 전략을 찾을 수 있습니다.
• 학습 능력을 갖춘 평범한 거래자. 프로그래밍 지식이 없는 일반 트레이더도 양적 거래 도구가 제공하는 자동화 기능의 혜택을 누릴 수 있습니다. FMZ Quant와 같은 기성 양적 거래 플랫폼을 사용하면 쉽게 거래 전략을 설정하고 백테스팅 기능을 사용하여 전략의 효과를 평가할 수 있으며, 이를 통해 거래 효율성을 개선하고 실제 작업에서의 인적 오류를 줄일 수 있습니다.

3. 수동 거래와 비교했을 때 장단점은 무엇입니까?

OKX 전략팀: 양적 거래의 장점은 더 체계적이고 객관적이라는 것입니다. 사전 설정된 알고리즘과 규칙을 통해 거래를 실행하여 의사 결정에 감정의 간섭을 피합니다. 거래 효율성도 매우 높습니다. 대량의 데이터를 처리하고 고빈도 거래를 수행하여 ²⁴⁄₇ 시장 기회를 포착할 수 있습니다. 사용자는 과거 데이터를 통해 전략을 테스트하고 최적화하여 전략의 신뢰성과 테스트 가능성을 높일 수도 있습니다.

하지만 양적 거래는 완벽하지 않습니다. 첫째, 일정 수준의 복잡성을 가지고 있으며, 일부 고급 전략에는 전문적인 통계 및 재무 지식이 필요하며, 임계값이 비교적 높습니다. 둘째, 양적 거래는 전략 매개변수를 최적화하는 데 과거 데이터에 지나치게 의존할 수 있으며, 실제 시장 성과는 예상대로 나타나지 않을 수 있습니다. 시장 가격은 무작위 걸음 가설에 따라 움직이기 때문에 과거 실적이 반드시 미래의 이익 잠재력을 나타내지 않는 경우가 있는데, 이를 전략적 과적합이라고 합니다. 마지막으로, 양적 거래 전략의 성과는 다양한 시장 상황에 따라 변동될 수 있으며, 시장 변화에 적응하기 위해 지속적인 조정과 최적화가 필요합니다.

FMZ 양적 팀: 사실, 수동 거래와 양적 거래는 모순되지 않습니다. 우수한 양적 트레이더는 종종 자격을 갖춘 수동 트레이더이기도 합니다. 이 두 가지 거래 방법은 서로 보완할 수 있으며, 함께 사용하면 더 큰 이점을 가져올 수 있습니다. 우수한 양적 거래자는 시장에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 시장은 복잡하고 변화무쌍합니다. 양적 거래는 데이터와 알고리즘에 의존하지만, 이러한 데이터와 알고리즘의 기반은 여전히 ​​시장에 대한 깊은 이해입니다. 정량적 트레이더는 시장의 작동 메커니즘, 영향을 미치는 요인, 그리고 다양한 자산 간의 관계를 이해해야만 효과적인 거래 전략을 설계할 수 있습니다. 따라서 볼륨 비율 거래자는 견고한 시장 지식을 갖춰야 하며, 이는 일반적으로 수동 거래를 통해 축적됩니다.

우리의 경험에 따르면 세 가지 장점이 있습니다.

1. 정책 실행을 자동화하고 수동 개입을 방지합니다. 때로는 전략 자체가 수익성이 있지만, 지속적인 인간의 개입은 손실로 이어진다. 알고리즘 트레이딩은 인간의 개입 없이 사전 설정된 트레이딩 전략을 자동으로 실행할 수 있다. 즉, 거래자는 매수 및 매도 조건을 설정할 수 있으며, 조건이 충족되면 프로그램이 자동으로 거래를 진행하여 감정적 변동과 인적 오류를 피할 수 있습니다. 이 프로그램은 하루 24시간 중단 없이 실행되므로 장시간 시장을 지켜볼 필요가 없습니다.
2. 이는 낮은 지연 시간, 높은 빈도, 복잡한 계산을 필요로 하는 거래의 요구를 충족할 수 있습니다. 수동 거래는 인간의 반응과 계산 속도에 의해 제한되며, 이는 프로그램 실행과 비교할 수 없습니다. 이러한 요구 사항은 양적 거래로만 충족될 수 있습니다.
3. 양적 거래는 과거 데이터를 활용해 거래 전략을 백테스트하고 최적화할 수 있습니다. 과거 시장에서의 성과를 시뮬레이션하여 전략의 효과를 평가합니다. 이 방법은 트레이더가 실제 거래 전에 전략을 최적화하고 수익성 가능성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 많은 수동 트레이더는 감정에 따라 거래를 하며, 실제 거래에서 시행착오를 거치며 많은 시간과 비용을 소비합니다. 실제로 대부분의 정량적 전략은 데이터 분석을 통해 얻어집니다.

물론, 양적 거래는 완벽하지 않으며 몇 가지 단점이 있습니다.

1. 높은 기술적 요구 사항: 수동 거래와 비교해 양적 거래는 추가적인 프로그래밍 및 데이터 분석 기술이 필요하고 한계가 더 높습니다. 양적 투자를 처음 시작하는 초보자가 배우는 데는 의심할 여지 없이 많은 시간이 걸리고, 투자 수익이 보장되지도 않습니다.
2. 더 높은 비용: 양적 거래 시스템을 구축하고 유지하는 데 드는 비용은 높은데, 특히 고빈도 거래의 경우 많은 양의 하드웨어와 데이터 리소스가 필요합니다. 이러한 고정 비용은 해당 전략이 이익을 내든 손실을 내든 관계없이 필수적인 비용입니다.
3. 시장 위험: 양적 거래를 통해 인간의 실수를 줄일 수 있지만, 여전히 시장 위험이 존재하며 전략이 실패하면 심각한 손실로 이어질 수도 있습니다. 그러나 양적 전략은 사전에 작성되고 과거 데이터를 바탕으로 백테스트를 거치는데, 이는 한계가 있으며 시장 외부의 변화에 ​​대처할 수 없습니다. 수동 트레이더는 시장의 다양한 정보에 대해 신속하게 종합적인 판단을 내릴 수 있으며, 시장 상황의 변화에 ​​더 민감합니다.

4. 초보자는 어떻게 시작하나요?

OKX 전략팀: 일반적으로 양적 거래는 초보자에게는 어려울 수 있지만, 시작하는 것이 불가능한 것은 아닙니다. 초보 사용자가 양적 거래를 더 잘 익히는 데 도움이 되는 몇 가지 제안은 다음과 같습니다.

1. 기본 사항 배우기: 첫째, 기본 전략 원칙과 다양한 매개변수 설정이 전략 성과에 미치는 영향을 이해하는 것이 성공으로 가는 첫 번째 단계입니다.
2. 적합한 전략 로봇을 선택하세요: 시장 상황에 대한 판단에 따라 적합한 전략 로봇을 선택하세요. 예를 들어, 변동성이 큰 시장에서는 그리드 전략이 좋은 선택이 될 수 있습니다.
3. 간단한 전략부터 시작하세요. 가장 기본적인 거래 전략부터 시작하여 단계별로 학습하고 구현한 다음 점차 더 복잡한 전략을 도입하세요.
4. 위험 관리에 집중하세요: 효과적인 위험 관리 및 손실 방지 전략을 수립하고 구현하는 방법을 배우세요.

FMZ 양적 팀: 알고리즘 거래의 경우, 많은 사람들이 한계가 높고 기술이 복잡하다고 생각합니다. 사실, 지금은 알고리즘 트레이딩을 배우는 것이 매우 쉬워졌습니다. 거래소는 일반적인 전략을 통합하고 FMZ Quant와 같은 양적 팀은 원스톱 서비스를 제공합니다. 프로그래밍을 지원하기 위한 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델과 결합하여 초보 사용자가 시작하고 심지어 프로그래밍 거래를 마스터할 수 있는 매우 현실적이고 실행 가능한 경로가 있습니다. . 유일한 장애물은 행동하는 능력이다. 많은 거래 아이디어를 가진 초보 거래자라면, 알고리즘 거래를 배우면 추가적인 도움이 될 것입니다. 프로그래밍 경험이 없는 암호화폐 거래자에게 적합하다고 생각되는 단계는 다음과 같습니다.

1. 기본적인 양적 전략에 익숙함: OKX 거래소의 전략 거래 모듈을 사용하는 방법을 이해하면 전략 거래에 대한 기본적 이해에 도움이 됩니다. 대부분의 거래자에게는 이러한 기능이 충분합니다. 구현할 아이디어가 더 있다면 심도 있게 공부를 계속할 수 있습니다.
2. 프로그래밍 언어를 배우세요: Javascript(JS)와 Python을 배우는 것이 좋으며, 기본적인 사용법만 익혀도 됩니다. 전략을 작성할 때는 학습과 연습을 동시에 하면 빠르게 향상될 것입니다. JS 프로그래밍 언어는 비교적 간단하며, FMZ 플랫폼에서 참조할 수 있는 간단한 것부터 복잡한 것까지 다양한 오픈소스 전략이 있습니다. Python은 데이터 처리에 가장 일반적으로 사용되는 언어이며, Jupyter Notebook과 함께 사용하면 통계 분석을 매우 편리하게 수행할 수 있습니다. 이 기간 동안, 여러분은 또한 일부 데이터 분석을 배울 수 있습니다. 많은 관련 Python 책과 튜토리얼이 있습니다. 저는 “Using Python for Data Analysis”를 추천합니다. 여러분의 공부 기반에 따라 다르지만, 하루 4시간씩 공부한다면 약 1~2주가 걸릴 것입니다.
3. 기본적인 양적 거래 서적을 읽어보세요: 관련된 책이 많이 있으니 직접 검색해 보세요. 비교적 빠른 속도로 읽고 전략의 종류, 리스크 관리, 전략 평가 등에 대해 이해할 수 있습니다. 양적 거래에는 금융, 수학, 프로그래밍이 포함되며 매우 풍부한 내용이 있습니다. 실제로 시장에 적용할 수 있는 전략은 책에서 직접 찾을 수 없습니다. 관련 서적, 연구 보고서, 논문을 읽는 것은 긴 과정입니다.
4. 거래소 API 문서와 관련 예시를 연구하고 실시간 배포 전략을 실행해 보세요. FMZ 양적 플랫폼을 통해 시작하는 것이 좋습니다. 풍부한 문서와 예시는 실제 거래의 한계를 크게 낮춥니다. 이 단계에서는 기본 정책 프레임워크를 숙지하고 오류 처리, 액세스 빈도 제어, 정책 장애 허용, 위험 제어 등과 같은 일반적인 문제를 해결하는 것이 필요합니다. 가격 푸시, 아이스버그 주문 등과 같은 간단한 모듈을 작성하여 실시간 전략을 작성하는 능력을 연습해 보세요. 그리드, 밸런싱 전략 등 기본 전략에 대한 백테스트를 실시합니다. 관련 그룹에 가입하고, 올바르게 질문하는 법을 배우고, 관련 게시물을 검색해 보세요.
5. 백테스팅과 시뮬레이션 거래를 통해 전략을 검증하고 지속적으로 개선하며 마침내 실제 거래를 시작합니다. 숙련된 트레이더는 이미 자신만의 전략적 아이디어를 가지고 있으며, 백테스팅과 시뮬레이션 거래를 통해 전략을 검증하고 개선한 후 최종적으로 실제 거래를 시작할 수 있습니다. 완벽한 전략을 완성하고 자동으로 주문이 이루어지는 것을 보는 즐거움은 말로 표현할 수 없습니다. 아직 자신만의 전략이 없다면 먼저 오픈소스 전략, 여러 거래 쌍에 대한 그리드 전략 등의 백테스팅 중재를 완료하여 실시간 프로그래밍 역량을 시험해 볼 수 있습니다.
6. 계속 읽고, 생각하고, 소통하고, 분석하고, 백테스팅하고, 연습하세요: 난이도가 점점 높아지고 학습이 심화될수록 여러분의 능력은 계속해서 향상될 것입니다.

5. 양적 거래를 사용할 때 주의해야 할 점은 무엇입니까?

OKX 전략팀： 사실, 우리는 사용자들이 양적 거래를 사용할 때 다음 세 가지 사항에 주의해야 한다고 믿습니다.

1. 양적 거래는 반드시 수익성이 있습니다. 많은 사람들은 양적 거래가 복잡한 알고리즘과 데이터 분석에 의존하기 때문에 확실히 안정적인 수익을 창출할 것이라고 믿습니다. 하지만 양적 거래는 수익을 보장하지 않습니다. 양적 전략은 데이터와 알고리즘을 통해 거래 결정을 최적화하지만, 시장 불확실성, 모델 가정의 오류, 전략의 과적합과 같은 요인으로 인해 손실이 발생할 수 있습니다. 양적 거래는 여전히 시장 위험과 전략 실패의 위험에 직면해 있습니다. 중요한 것은 다양한 시장 상황에 맞춰 적절한 거래 전략을 선택하고, 해당 전략의 매개변수를 합리적으로 설정하는 것입니다.
2. 양적 거래는 대규모 기관과 순자산이 많은 사용자에게만 적합합니다. 개인 투자자도 시장의 양적 거래 플랫폼과 오픈소스 도구를 사용하여 양적 거래에 참여할 수 있습니다. 예를 들어, OKX가 제공하는 그리드 전략, 마틴 전략, 신호 전략 도구는 모두 무료로 사용할 수 있습니다. HFT에는 높은 자본과 기술력이 필요하지만, 위에 설명된 유형의 전략에는 반드시 엄청난 자본이 필요하지 않습니다.
3. 백테스트 결과는 미래 성과를 나타냅니다. 백테스팅은 전략을 평가하는 한 가지 수단일 뿐, 미래의 성과를 보장하지는 않습니다. 시장 환경의 변화, 모델 가정의 편차, 전략의 과적합(과거 데이터를 기반으로 한 과도한 최적화) 등의 요인으로 인해 실제 거래 결과가 예상보다 낮아질 수 있습니다. 백테스팅 결과는 실제 시장 상황과 견고한 위험 관리를 고려하여 신뢰성을 평가해야 합니다.

FMZ 양적 팀: 사실, 대부분의 사람들은 양적 거래에 대해 충분히 깊이 이해하지 못해서 쉽게 오해를 하게 될 수 있습니다. 우리는 이러한 일반적인 오해를 요약하여 독자들과 공유했습니다.

1. 양적 거래는 확실히 수익성이 있나요? 많은 트레이더는 수동 거래에서 돈을 잃은 후 빠른 수익을 얻고자 양적 거래로 전향하며 이를 생명선으로 여깁니다. 그러나 수익성은 도구 자체보다는 거래 전략의 논리에 더 많이 좌우됩니다. 이상적인 자동 매매 전략을 개발하더라도 실제 매매에서는 예상치 못한 다양한 문제가 발생할 수 있으며, 이로 인해 만족스럽지 못한 전략 결과가 도출될 수 있습니다. 따라서, 프로그래밍 방식 거래는 수익성을 보장하지 않으며, 지속적인 최적화와 전략 조정이 필요합니다.
2. 양적 거래에서는 실수가 발생하지 않습니까? 양적 거래는 인적 오류를 줄여 주지만, 다른 오류를 일으킬 수도 있습니다. 예를 들어, API 키가 유출되면 계좌 자금에 대한 악의적인 작업이 수행될 수 있습니다. 또한, 전략의 버그나 처리되지 않은 예외로 인해 잘못된 거래나 심지어 치명적인 결과가 초래될 수도 있습니다. 이러한 문제를 피하기 위해, 거래자는 거래 프로그램을 구축하기 전에 엄격한 보안 조치를 취하고 충분한 테스트와 검증을 수행하여 프로그램의 견고성과 안정성을 보장해야 합니다.